金屬制品在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)優(yōu)化方法設(shè)計(jì)優(yōu)化考核試卷

金屬制品在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)優(yōu)化方法設(shè)計(jì)優(yōu)化考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在評(píng)估考生對(duì)金屬制品在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)清洗技術(shù)優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的理解和掌握程度，重點(diǎn)考察考生在數(shù)據(jù)清洗流程、優(yōu)化策略、算法應(yīng)用等方面的綜合能力。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗的步驟？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

D.數(shù)據(jù)分析

2.數(shù)據(jù)清洗中的“噪聲”指的是什么？

A.錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)

B.不完整的數(shù)據(jù)

C.無用的數(shù)據(jù)

D.以上都是

3.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法可以用于去除重復(fù)數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)聚類

B.數(shù)據(jù)排序

C.數(shù)據(jù)去重

D.數(shù)據(jù)加密

4.以下哪個(gè)工具不是常用的數(shù)據(jù)清洗工具？

A.Excel

B.PythonPandas

C.R語言

D.MySQL

5.在數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常用于解決什么問題？

A.數(shù)據(jù)缺失

B.數(shù)據(jù)不一致

C.數(shù)據(jù)異常

D.數(shù)據(jù)重復(fù)

6.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種算法用于處理分類數(shù)據(jù)？

A.K-means

B.DecisionTree

C.SVM

D.NeuralNetwork

7.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，如何處理缺失值？

A.直接刪除

B.填充缺失值

C.用平均值填充

D.以上都可以

8.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)指標(biāo)可以評(píng)估數(shù)據(jù)清洗的效果？

A.數(shù)據(jù)集大小

B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

C.數(shù)據(jù)一致性

D.數(shù)據(jù)完整性

9.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟？

A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

B.數(shù)據(jù)歸一化

C.數(shù)據(jù)規(guī)范化

D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

10.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種技術(shù)用于處理數(shù)據(jù)異常值？

A.數(shù)據(jù)插值

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)平滑

D.數(shù)據(jù)刪除

11.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，如何處理異常值？

A.直接刪除

B.用中位數(shù)填充

C.用均值填充

D.以上都可以

12.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)之一？

A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性

C.增加數(shù)據(jù)多樣性

D.提高數(shù)據(jù)處理效率

13.以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法適用于大量數(shù)據(jù)？

A.手動(dòng)清洗

B.半自動(dòng)清洗

C.自動(dòng)清洗

D.以上都可以

14.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗的挑戰(zhàn)之一？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量差

B.數(shù)據(jù)量巨大

C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

D.數(shù)據(jù)格式多樣

15.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種技術(shù)可以用于提高數(shù)據(jù)一致性？

A.數(shù)據(jù)清洗規(guī)則

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.數(shù)據(jù)去重

D.數(shù)據(jù)校驗(yàn)

16.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法可以用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)分析

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

17.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種技術(shù)可以用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)平滑

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)歸一化

18.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪個(gè)指標(biāo)可以評(píng)估數(shù)據(jù)清洗的效果？

A.數(shù)據(jù)集大小

B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

C.數(shù)據(jù)一致性

D.數(shù)據(jù)完整性

19.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種方法可以用于處理數(shù)據(jù)缺失？

A.直接刪除

B.填充缺失值

C.用平均值填充

D.以上都可以

20.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟？

A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

B.數(shù)據(jù)歸一化

C.數(shù)據(jù)規(guī)范化

D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

21.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種算法用于處理分類數(shù)據(jù)？

A.K-means

B.DecisionTree

C.SVM

D.NeuralNetwork

22.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法可以用于去除重復(fù)數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)聚類

B.數(shù)據(jù)排序

C.數(shù)據(jù)去重

D.數(shù)據(jù)加密

23.以下哪個(gè)不是常用的數(shù)據(jù)清洗工具？

A.Excel

B.PythonPandas

C.R語言

D.MySQL

24.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種技術(shù)用于處理數(shù)據(jù)異常值？

A.數(shù)據(jù)插值

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)平滑

D.數(shù)據(jù)刪除

25.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法可以用于處理異常值？

A.直接刪除

B.用中位數(shù)填充

C.用均值填充

D.以上都可以

26.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)之一？

A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性

C.增加數(shù)據(jù)多樣性

D.提高數(shù)據(jù)處理效率

27.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種技術(shù)可以用于提高數(shù)據(jù)一致性？

A.數(shù)據(jù)清洗規(guī)則

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.數(shù)據(jù)去重

D.數(shù)據(jù)校驗(yàn)

28.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法可以用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)分析

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

29.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種技術(shù)可以用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)平滑

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)歸一化

30.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪個(gè)指標(biāo)可以評(píng)估數(shù)據(jù)清洗的效果？

A.數(shù)據(jù)集大小

B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

C.數(shù)據(jù)一致性

D.數(shù)據(jù)完整性

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的常見步驟？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

E.數(shù)據(jù)分析

2.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些方法可以用于處理缺失值？

A.刪除缺失值

B.填充缺失值

C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值

D.忽略缺失值

E.以上都是

3.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些是數(shù)據(jù)異常值的處理方法？

A.刪除異常值

B.用中位數(shù)替換異常值

C.平滑處理異常值

D.忽略異常值

E.以上都是

4.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些工具或技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)清洗？

A.PythonPandas

B.R語言

C.SQL

D.Excel

E.Hadoop

5.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估數(shù)據(jù)清洗的效果？

A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

B.數(shù)據(jù)的完整性

C.數(shù)據(jù)的及時(shí)性

D.數(shù)據(jù)的一致性

E.數(shù)據(jù)的多樣性

6.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗過程中可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題？

A.數(shù)據(jù)重復(fù)

B.數(shù)據(jù)缺失

C.數(shù)據(jù)錯(cuò)誤

D.數(shù)據(jù)不一致

E.數(shù)據(jù)不完整

7.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法？

A.文本挖掘

B.數(shù)據(jù)抽取

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

E.數(shù)據(jù)分析

8.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)？

A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程

C.降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性

D.增加數(shù)據(jù)多樣性

E.提高數(shù)據(jù)安全性

9.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的挑戰(zhàn)？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

B.數(shù)據(jù)量巨大

C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

D.數(shù)據(jù)格式多樣

E.數(shù)據(jù)處理效率低

10.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗過程中可能用到的算法？

A.K-means

B.DecisionTree

C.SVM

D.NeuralNetwork

E.PrincipalComponentAnalysis(PCA)

11.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

E.數(shù)據(jù)分析

12.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的優(yōu)化策略？

A.使用數(shù)據(jù)清洗規(guī)則

B.優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗流程

C.引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法

D.使用自動(dòng)化工具

E.定期審查數(shù)據(jù)清洗效果

13.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗中常用的去重方法？

A.基于哈希的匹配

B.基于記錄的匹配

C.基于屬性的匹配

D.基于模型的匹配

E.基于規(guī)則的匹配

14.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法？

A.數(shù)據(jù)插值

B.數(shù)據(jù)平滑

C.數(shù)據(jù)聚類

D.數(shù)據(jù)歸一化

E.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

15.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗中可能遇到的數(shù)據(jù)格式問題？

A.數(shù)據(jù)類型不一致

B.數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一

C.數(shù)據(jù)編碼不一致

D.數(shù)據(jù)分隔符不一致

E.數(shù)據(jù)縮進(jìn)不一致

16.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗中常用的數(shù)據(jù)清洗工具？

A.PythonPandas

B.R語言

C.SQL

D.Excel

E.Hadoop

17.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的注意事項(xiàng)？

A.保留原始數(shù)據(jù)

B.確保數(shù)據(jù)隱私

C.保留數(shù)據(jù)清洗記錄

D.定期更新數(shù)據(jù)清洗規(guī)則

E.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

18.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的效果評(píng)估指標(biāo)？

A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

B.數(shù)據(jù)的完整性

C.數(shù)據(jù)的及時(shí)性

D.數(shù)據(jù)的一致性

E.數(shù)據(jù)的可解釋性

19.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗過程中可能用到的預(yù)處理技術(shù)？

A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

B.數(shù)據(jù)歸一化

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)平滑

E.數(shù)據(jù)聚類

20.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的挑戰(zhàn)和機(jī)遇？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

B.數(shù)據(jù)量巨大

C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

D.數(shù)據(jù)處理效率

E.數(shù)據(jù)分析深度

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.數(shù)據(jù)清洗的第一步通常是__________，用于從原始數(shù)據(jù)源中提取所需數(shù)據(jù)。

2.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的一種常見方法是使用__________進(jìn)行填充。

3.數(shù)據(jù)清洗中的“噪聲”通常指的是數(shù)據(jù)中的__________。

4.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟包括將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為__________。

5.數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)之一是提高數(shù)據(jù)的__________。

6.在數(shù)據(jù)清洗中，處理異常值的一種方法是使用__________替換。

7.數(shù)據(jù)清洗過程中，為了提高數(shù)據(jù)一致性，可以使用__________技術(shù)。

8.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種方法是使用__________。

9.數(shù)據(jù)清洗中，評(píng)估數(shù)據(jù)清洗效果的一個(gè)常用指標(biāo)是__________。

10.在數(shù)據(jù)清洗中，處理數(shù)據(jù)格式不一致問題的一種方法是使用__________。

11.數(shù)據(jù)清洗中，為了處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的缺失值，可以使用__________。

12.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵步驟包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗和__________。

13.數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常用于解決數(shù)據(jù)__________問題。

14.在數(shù)據(jù)清洗中，處理數(shù)據(jù)重復(fù)的一種方法是使用__________。

15.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用__________策略。

16.數(shù)據(jù)清洗中，為了處理數(shù)據(jù)不一致問題，可以使用__________技術(shù)。

17.數(shù)據(jù)清洗過程中，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，可以使用__________。

18.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)__________。

19.數(shù)據(jù)清洗中，處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的一種方法是使用__________。

20.在數(shù)據(jù)清洗中，為了處理數(shù)據(jù)格式問題，可以使用__________。

21.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗流程，可以采用__________。

22.數(shù)據(jù)清洗中，為了評(píng)估數(shù)據(jù)清洗效果，可以使用__________。

23.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)的__________。

24.數(shù)據(jù)清洗中，為了處理數(shù)據(jù)異常值，可以使用__________。

25.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題，需要采取__________措施。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫√，錯(cuò)誤的畫×）

1.數(shù)據(jù)清洗只涉及對(duì)數(shù)據(jù)的物理刪除操作。（）

2.數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。（）

3.數(shù)據(jù)清洗過程中，所有的缺失值都應(yīng)該被刪除。（）

4.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但不會(huì)改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。（）

5.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常用于處理數(shù)據(jù)范圍問題。（）

6.數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)去重步驟可以消除數(shù)據(jù)重復(fù)的問題。（）

7.數(shù)據(jù)清洗過程中，所有的異常值都應(yīng)該被保留。（）

8.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。（）

9.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)抽取步驟通常涉及從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)。（）

10.數(shù)據(jù)清洗過程中，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種方法是使用數(shù)據(jù)抽取技術(shù)。（）

11.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)清洗規(guī)則可以自動(dòng)化地清洗數(shù)據(jù)。（）

12.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)之一是降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性。（）

13.數(shù)據(jù)清洗過程中，數(shù)據(jù)清洗的效果可以通過數(shù)據(jù)集大小來評(píng)估。（）

14.數(shù)據(jù)清洗中的數(shù)據(jù)插值方法可以用來處理數(shù)據(jù)缺失問題。（）

15.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)格式多樣。（）

16.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)清洗規(guī)則應(yīng)該根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。（）

17.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)處理的效率。（）

18.金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的目的是為了提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。（）

19.數(shù)據(jù)清洗過程中，數(shù)據(jù)清洗的效果可以通過數(shù)據(jù)清洗前后的對(duì)比來評(píng)估。（）

20.金屬制品數(shù)據(jù)清洗時(shí)，為了保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，數(shù)據(jù)清洗過程中不應(yīng)保留敏感信息。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)要闡述金屬制品在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的必要性，并說明數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要意義。

2.設(shè)計(jì)一個(gè)金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗的流程圖，并解釋每個(gè)步驟的目的和作用。

3.針對(duì)金屬制品工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出三種數(shù)據(jù)清洗的優(yōu)化策略，并說明每種策略的具體實(shí)施方法。

4.結(jié)合實(shí)際案例，分析金屬制品在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)清洗過程中可能遇到的問題及相應(yīng)的解決方案。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：

金屬制品公司A在生產(chǎn)線上收集了大量關(guān)于設(shè)備運(yùn)行的數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動(dòng)等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)于預(yù)測(cè)維護(hù)和優(yōu)化生產(chǎn)流程至關(guān)重要。然而，由于傳感器故障和環(huán)境干擾，數(shù)據(jù)中存在大量的噪聲和缺失值。請(qǐng)描述如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗流程，以準(zhǔn)備這些數(shù)據(jù)用于進(jìn)一步的分析。

2.案例題：

金屬制品公司B希望利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升生產(chǎn)效率，但發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式不統(tǒng)一，且存在大量重復(fù)數(shù)據(jù)。公司決定進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。請(qǐng)根據(jù)公司情況，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)清洗方案，包括數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)、方法步驟和預(yù)期效果。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.C

2.D

3.C

4.D

5.B

6.C

7.D

8.B

9.B

10.C

11.D

12.C

13.C

14.A

15.C

16.A

17.E

18.B

19.D

20.C

21.B

22.C

23.D

24.A

25.E

二、多選題

1.A,B,C,D,E

2.A,B,C,D,E

3.A,B,C,D,E

4.A,B,C,D,E

5.A,B,C,D,E

6.A,B,C,D,E

7.A,B,C,D,E

8.A,B,C,D,E

9.A,B,C,D,E

10.A,B,C,D,E

11.A,B,C,D,E

12.A,B,C,D,E

13.A,B,C,D,E

14.A,B,C,D,E

15.A,B,C,D,E

16.A,B,C,D,E

17.A,B,C,D,E

18.A,B,C,D,E

19.A,B,C,D,E

20.A,B,C,D,E

三、填空題

1.數(shù)據(jù)抽取

2.填充缺失值

3.噪聲

4.適合的數(shù)據(jù)類型

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量

6.中位數(shù)

7.數(shù)據(jù)清洗規(guī)則

8.文本挖掘

9.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

10.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

11.數(shù)據(jù)插值

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