2025年征信考試題庫（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）征信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術應用試題

2025年征信考試題庫（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）征信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)預處理要求：對以下征信數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)規(guī)約。1.數(shù)據(jù)清洗（1）以下數(shù)據(jù)中存在錯誤，請將其糾正：A.身份證號碼.手機號碼.郵箱地址：example@comD.年齡：25（2）以下數(shù)據(jù)中存在缺失值，請用合適的值填充：A.居住地址：北京市朝陽區(qū)B.工作單位：XX科技有限公司C.學歷：本科D.收入：300002.數(shù)據(jù)集成（1）將以下數(shù)據(jù)合并為一個表格：A.姓名：張三，年齡：30，學歷：碩士B.姓名：李四，年齡：28，學歷：本科C.姓名：王五，年齡：32，學歷：博士（2）將以下數(shù)據(jù)合并為一個表格：A.姓名：張三，收入：5000B.姓名：李四，收入：6000C.姓名：王五，收入：70003.數(shù)據(jù)轉換（1）將以下數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值類型：A.性別：男，女B.婚姻狀況：已婚，未婚C.戶口性質：農業(yè)戶口，非農業(yè)戶口（2）將以下數(shù)據(jù)轉換為日期類型：A.生日：1985-01-01B.貸款到期日：2025-12-31C.擔保人信息：王六，1980-01-014.數(shù)據(jù)規(guī)約（1）對以下數(shù)據(jù)進行降維處理，提取主成分：A.身高：180cmB.體重：70kgC.月收入：8000元D.貸款額度：100000元（2）對以下數(shù)據(jù)進行聚類分析，將數(shù)據(jù)分為三類：A.年齡：25，26，27，28B.收入：5000，6000，7000，8000C.學歷：本科，碩士，博士二、征信數(shù)據(jù)分析要求：對以下征信數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，包括描述性分析、相關性分析和聚類分析。1.描述性分析（1）計算以下數(shù)據(jù)的均值、標準差和最大值、最小值：A.年齡：25，26，27，28，29，30B.收入：5000，6000，7000，8000，9000，10000C.學歷：本科，碩士，博士（2）計算以下數(shù)據(jù)的眾數(shù)、中位數(shù)和四分位數(shù)：A.姓名：張三，李四，王五，趙六，孫七B.貸款逾期次數(shù)：0，1，2，3，4，5C.擔保人信息：王六，李七，張八，趙九，孫十2.相關性分析（1）計算以下數(shù)據(jù)的相關系數(shù)：A.年齡與收入B.學歷與收入C.貸款逾期次數(shù)與收入（2）根據(jù)相關系數(shù)，判斷以下數(shù)據(jù)之間的相關性：A.年齡與貸款逾期次數(shù)B.學歷與貸款逾期次數(shù)C.收入與貸款逾期次數(shù)3.聚類分析（1）使用K-means算法對以下數(shù)據(jù)進行聚類分析，將數(shù)據(jù)分為3類：A.年齡：25，26，27，28，29，30B.收入：5000，6000，7000，8000，9000，10000C.學歷：本科，碩士，博士（2）根據(jù)聚類結果，分析不同類別的特征：A.第一類：年齡、收入、學歷B.第二類：年齡、收入、學歷C.第三類：年齡、收入、學歷三、征信數(shù)據(jù)挖掘要求：對以下征信數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，包括關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類挖掘和聚類挖掘。1.關聯(lián)規(guī)則挖掘（1）使用Apriori算法對以下數(shù)據(jù)進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，設置最小支持度為30%，最小置信度為80%：A.商品A、商品B、商品C、商品DB.商品A、商品B、商品CC.商品A、商品B（2）根據(jù)關聯(lián)規(guī)則，分析以下數(shù)據(jù)中的潛在購買模式：A.商品A、商品B、商品CB.商品A、商品BC.商品A四、征信風險預測要求：使用以下征信數(shù)據(jù)，利用機器學習方法進行風險預測，包括數(shù)據(jù)準備、模型選擇、模型訓練和模型評估。1.數(shù)據(jù)準備（1）將以下數(shù)據(jù)劃分為特征集和標簽集：A.特征集：年齡、收入、學歷、貸款逾期次數(shù)B.標簽集：風險等級（低風險、中風險、高風險）（2）對特征集進行標準化處理。2.模型選擇（1）選擇合適的機器學習算法進行風險預測，例如決策樹、支持向量機、隨機森林等。（2）解釋所選算法的原理和適用場景。3.模型訓練（1）使用訓練集對所選模型進行訓練。（2）調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型性能。4.模型評估（1）使用測試集對訓練好的模型進行評估。（2）計算模型準確率、召回率、F1值等指標。五、征信欺詐檢測要求：對以下征信數(shù)據(jù)進行欺詐檢測，包括特征選擇、模型訓練和模型評估。1.特征選擇（1）從以下數(shù)據(jù)中選取與欺詐行為相關的特征：A.年齡、收入、學歷、貸款逾期次數(shù)B.手機號碼、郵箱地址、身份證號碼C.工作單位、居住地址、擔保人信息（2）對選取的特征進行預處理。2.模型訓練（1）選擇合適的欺詐檢測算法，例如邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡、樸素貝葉斯等。（2）使用訓練集對所選模型進行訓練。3.模型評估（1）使用測試集對訓練好的模型進行評估。（2）計算模型準確率、召回率、F1值等指標。六、征信信用評分要求：對以下征信數(shù)據(jù)進行信用評分，包括數(shù)據(jù)預處理、模型選擇、模型訓練和模型評估。1.數(shù)據(jù)預處理（1）將以下數(shù)據(jù)劃分為特征集和標簽集：A.特征集：年齡、收入、學歷、貸款逾期次數(shù)B.標簽集：信用評分（低分、中分、高分）（2）對特征集進行標準化處理。2.模型選擇（1）選擇合適的信用評分算法，例如線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡等。（2）解釋所選算法的原理和適用場景。3.模型訓練（1）使用訓練集對所選模型進行訓練。（2）調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型性能。4.模型評估（1）使用測試集對訓練好的模型進行評估。（2）計算模型準確率、召回率、F1值等指標。本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)預處理1.數(shù)據(jù)清洗（1）A.身份證號碼錯誤，身份證號碼應為18位）B.手機號碼正確）C.郵箱地址：example@com（錯誤，郵箱地址應為example@）D.年齡：25（正確）（2）A.居住地址：北京市朝陽區(qū)（錯誤，缺失值需填充）B.工作單位：XX科技有限公司（錯誤，缺失值需填充）C.學歷：本科（錯誤，缺失值需填充）D.收入：30000（正確）2.數(shù)據(jù)集成（1）姓名：張三，年齡：30，學歷：碩士；李四，年齡：28，學歷：本科；王五，年齡：32，學歷：博士（2）姓名：張三，收入：5000；李四，收入：6000；王五，收入：70003.數(shù)據(jù)轉換（1）A.性別：男，女（轉換為數(shù)值類型：1，2）B.婚姻狀況：已婚，未婚（轉換為數(shù)值類型：1，2）C.戶口性質：農業(yè)戶口，非農業(yè)戶口（轉換為數(shù)值類型：1，2）（2）A.生日：1985-01-01（轉換為日期類型：1985/01/01）B.貸款到期日：2025-12-31（轉換為日期類型：2025/12/31）C.擔保人信息：王六，1980-01-01（轉換為日期類型：1980/01/01）4.數(shù)據(jù)規(guī)約（1）A.身高：180cm（轉換為數(shù)值類型：180）B.體重：70kg（轉換為數(shù)值類型：70）C.月收入：8000元（轉換為數(shù)值類型：8000）D.貸款額度：100000元（轉換為數(shù)值類型：100000）（2）A.年齡：25，26，27，28，29，30（聚類分析，分為三類：25，26，27；28，29；30）二、征信數(shù)據(jù)分析1.描述性分析（1）A.年齡：均值=27.5，標準差=2.5，最大值=30，最小值=25B.收入：均值=7000，標準差=1000，最大值=10000，最小值=5000C.學歷：均值=2，標準差=0.5，最大值=3，最小值=1（2）A.姓名：張三，李四，王五，趙六，孫七（眾數(shù)=無）B.貸款逾期次數(shù)：0，1，2，3，4，5（眾數(shù)=0）C.擔保人信息：王六，李七，張八，趙九，孫十（中位數(shù)=王六）2.相關性分析（1）A.年齡與收入：相關系數(shù)=0.8B.學歷與收入：相關系數(shù)=0.9C.貸款逾期次數(shù)與收入：相關系數(shù)=0.7（2）A.年齡與貸款逾期次數(shù)：正相關B.學歷與貸款逾期次數(shù)：正相關C.收入與貸款逾期次數(shù)：正相關3.聚類分析（1）A.年齡：25，26，27，28，29，30（聚類分析，分為三類：25，26，27；28，29；30）B.收入：5000，6000，7000，8000，9000，10000（聚類分析，分為三類：5000，6000；7000，8000；9000，10000）C.學歷：本科，碩士，博士（聚類分析，分為三類：本科；碩士；博士）三、征信數(shù)據(jù)挖掘1.關聯(lián)規(guī)則挖掘（1）A.商品A、商品B、商品C、商品D（支持度為40%，置信度為80%）B.商品A、商品B、商品C（支持度為50%，置信度為80%）C.商品A、商品B（支持度為60%，置信度為80%）（2）A.商品A、商品B、商品C：購買商品A的客戶可能也會購買商品B和商品CB.商品A、商品B：購買商品A的客戶可能也會購買商品BC.商品A：購買商品A的客戶可能也會購買其他商品四、征信風險預測1.數(shù)據(jù)準備（1）A.特征集：年齡、收入、學歷、貸款逾期次數(shù)；標簽集：風險等級（低風險、中風險、高風險）2.模型選擇（1）選擇決策樹算法進行風險預測，其原理是利用樹的結構進行分類，適用于非線性和多類別問題。3.模型訓練（1）使用訓練集對決策樹模型進行訓練。4.模型評估（1）使用測試集對訓練好的模型進行評估。五、征信欺詐檢測1.特征選擇（1）A.年齡、收入、學歷、貸款逾期次數(shù)；B.手機號碼、郵箱地址、身份證號碼；C.工作單位、居住地址、擔保人信息2.模型訓練（1）選擇邏輯回歸算法進行欺詐檢測，其原理是利用線性回歸