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信息数据加工与处理方法 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在数据清洗过程中，处理缺失值时，对于连续变量且分布对称，推荐使用（ ）。
  • A. 均值填充
  • B. 中位数填充
  • C. 众数填充
  • D. 删除记录
  解析：对于对称分布的连续变量，均值填充能有效代表数据的中心趋势，减少偏差。
• 第 2 题 单选题
  数据清洗中，处理分类变量缺失值的常用方法是（ ）。
  • A. 均值填充
  • B. 众数填充
  • C. 中位数填充
  • D. 线性插值
  解析：分类变量缺失时，众数（最频繁类别）填充可保持数据分布一致性。
• 第 3 题 单选题
  在异常值检测中，IQR方法用于识别超出（ ）范围的数据点。
  • A. 均值 ± 标准差
  • B. 中位数 ± IQR
  • C. Q1 - 1.5*IQR 到 Q3 + 1.5*IQR
  • D. 最小值到最大值
  解析：IQR方法基于四分位距，将异常值定义为低于Q1-1.5*IQR或高于Q3+1.5*IQR的值。
• 第 4 题 单选题
  数据清洗的主要目标不包括（ ）。
  • A. 提高数据准确性
  • B. 确保数据完整性
  • C. 增加数据维度
  • D. 减少数据噪音
  解析：增加数据维度属于特征工程或数据增强，不是数据清洗的核心目标，清洗侧重于质量改进。
• 第 5 题 判断题
  数据清洗仅涉及处理缺失值和异常值，不包括数据类型转换。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：数据清洗还包括数据类型转换、处理重复数据和不一致性等，以全面提升数据质量。
• 第 6 题 判断题
  在数据清洗中，删除所有缺失值记录总是最优策略。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：删除缺失值可能导致数据损失和偏差，应基于缺失机制选择填充或插补方法。
• 第 7 题 多选题
  在数据清洗中，处理缺失值的常用技术包括（ ）。
  • A. 删除记录
  • B. 均值填充
  • C. 众数填充
  • D. 插值法
  • E. 数据标准化
  解析：删除、均值填充（连续数据）、众数填充（分类数据）和插值法是常见缺失值处理技术；数据标准化用于缩放，不直接处理缺失。
• 第 8 题 多选题
  数据清洗中，可用于识别和处理异常值的方法有（ ）。
  • A. Z-分数方法
  • B. IQR方法
  • C. 箱线图可视化
  • D. 聚类分析
  • E. 数据规范化
  解析：Z-分数、IQR和箱线图是标准异常值检测工具；聚类分析和规范化更多用于数据转换而非异常值处理。