2025年征信數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)I(yè)考試題庫試題匯編考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗要求：請對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理與清洗，并解釋每一步驟的目的。數(shù)據(jù)集：某電商平臺(tái)的用戶購買數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、價(jià)格、評分。1.1.填充缺失值（1）使用用戶平均評分填充評分字段中的缺失值；（2）使用商品平均價(jià)格填充價(jià)格字段中的缺失值；（3）使用購買時(shí)間字段最近一次購買的日期填充購買時(shí)間字段中的缺失值。1.2.刪除重復(fù)數(shù)據(jù)刪除用戶ID和商品ID組合重復(fù)的數(shù)據(jù)。1.3.特征工程（1）將購買時(shí)間轉(zhuǎn)換為年月日格式；（2）計(jì)算購買時(shí)間與當(dāng)前時(shí)間的差值（單位：天）；（3）計(jì)算評分與用戶平均評分的差值；（4）根據(jù)價(jià)格范圍將商品分為：低檔、中檔、高檔。二、數(shù)據(jù)可視化要求：請對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，并解釋所選擇的可視化圖表類型及其原因。數(shù)據(jù)集：某電商平臺(tái)用戶購買數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、價(jià)格、評分。2.1.可視化用戶購買時(shí)間分布選擇合適的可視化圖表，展示不同時(shí)間段用戶購買行為的分布情況。2.2.可視化商品評分與價(jià)格的關(guān)系選擇合適的可視化圖表，展示商品評分與價(jià)格之間的關(guān)系。2.3.可視化不同價(jià)格范圍的商品在評分上的分布情況選擇合適的可視化圖表，展示不同價(jià)格范圍的商品在評分上的分布情況。三、信用評分模型要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)信用評分模型，并解釋模型的原理及評估指標(biāo)。數(shù)據(jù)集：某金融公司的客戶信用數(shù)據(jù)，包含以下字段：客戶ID、年齡、收入、負(fù)債、信用歷史、信用評分。3.1.特征選擇（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等；（2）根據(jù)業(yè)務(wù)知識，選擇對信用評分有影響的特征，如年齡、收入、負(fù)債、信用歷史等。3.2.構(gòu)建信用評分模型選擇合適的信用評分模型，如邏輯回歸、決策樹等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。3.3.模型評估使用交叉驗(yàn)證等方法評估模型的性能，選擇合適的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。注意：以上內(nèi)容僅為部分試題，完整試卷包含6部分，共計(jì)約3000字。四、聚類分析要求：請對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并解釋所選擇的聚類算法及其原因。數(shù)據(jù)集：某電信公司用戶數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID、月話費(fèi)、流量使用量、短信數(shù)量、數(shù)據(jù)包大小。4.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；（2）對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。4.2.聚類算法選擇選擇合適的聚類算法，如K-means、層次聚類等，并解釋原因。4.3.聚類結(jié)果分析（1）展示聚類結(jié)果；（2）分析不同聚類簇的特征；（3）根據(jù)聚類結(jié)果提出相應(yīng)的營銷策略。五、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘要求：請對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并解釋所選擇的挖掘算法及其原因。數(shù)據(jù)集：某超市的銷售數(shù)據(jù)，包含以下字段：商品ID、購買時(shí)間、購買數(shù)量、顧客ID。5.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，如去除重復(fù)記錄；（2）將顧客ID與購買時(shí)間合并為一個(gè)字段。5.2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法選擇選擇合適的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori、FP-growth等，并解釋原因。5.3.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析（1）展示挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則；（2）分析規(guī)則的實(shí)際意義；（3）根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則提出相應(yīng)的銷售策略。六、時(shí)間序列分析要求：請對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)間序列分析，并解釋所選擇的分析方法及其原因。數(shù)據(jù)集：某電商平臺(tái)的月銷售額數(shù)據(jù)，包含以下字段：月份、銷售額。6.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）檢查數(shù)據(jù)是否存在異常值；（2）對銷售額進(jìn)行歸一化處理。6.2.時(shí)間序列分析方法選擇選擇合適的時(shí)間序列分析方法，如ARIMA、指數(shù)平滑等，并解釋原因。6.3.時(shí)間序列分析結(jié)果（1）展示時(shí)間序列趨勢圖；（2）分析銷售額的變化趨勢；（3）預(yù)測未來幾個(gè)月的銷售額。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗1.1.填充缺失值（1）使用用戶平均評分填充評分字段中的缺失值：解析思路：計(jì)算所有用戶的平均評分，然后將該平均評分賦值給評分字段中的缺失值。（2）使用商品平均價(jià)格填充價(jià)格字段中的缺失值：解析思路：計(jì)算所有商品的平均價(jià)格，然后將該平均價(jià)格賦值給價(jià)格字段中的缺失值。（3）使用購買時(shí)間字段最近一次購買的日期填充購買時(shí)間字段中的缺失值：解析思路：對于每個(gè)用戶，找到其最近一次購買的日期，將該日期賦值給購買時(shí)間字段中的缺失值。1.2.刪除重復(fù)數(shù)據(jù)刪除用戶ID和商品ID組合重復(fù)的數(shù)據(jù)：解析思路：通過用戶ID和商品ID的組合作為唯一標(biāo)識，刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。1.3.特征工程（1）將購買時(shí)間轉(zhuǎn)換為年月日格式：解析思路：將購買時(shí)間字段中的日期字符串轉(zhuǎn)換為年月日格式的日期類型。（2）計(jì)算購買時(shí)間與當(dāng)前時(shí)間的差值（單位：天）：解析思路：將當(dāng)前日期與購買時(shí)間進(jìn)行比較，計(jì)算兩者之間的天數(shù)差。（3）計(jì)算評分與用戶平均評分的差值：解析思路：計(jì)算每個(gè)用戶的評分與該用戶所在群體的平均評分之間的差值。（4）根據(jù)價(jià)格范圍將商品分為：低檔、中檔、高檔：解析思路：根據(jù)商品價(jià)格設(shè)置閾值，將商品分為低檔、中檔、高檔三個(gè)類別。二、數(shù)據(jù)可視化2.1.可視化用戶購買時(shí)間分布選擇合適的可視化圖表，展示不同時(shí)間段用戶購買行為的分布情況：解析思路：使用柱狀圖或折線圖來展示不同時(shí)間段用戶購買數(shù)量的分布。2.2.可視化商品評分與價(jià)格的關(guān)系選擇合適的可視化圖表，展示商品評分與價(jià)格之間的關(guān)系：解析思路：使用散點(diǎn)圖來展示商品評分與價(jià)格之間的關(guān)系，并添加趨勢線。2.3.可視化不同價(jià)格范圍的商品在評分上的分布情況選擇合適的可視化圖表，展示不同價(jià)格范圍的商品在評分上的分布情況：解析思路：使用分組柱狀圖或分組箱線圖來展示不同價(jià)格范圍的商品在評分上的分布情況。三、信用評分模型3.1.特征選擇（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等：解析思路：對年齡、收入、負(fù)債、信用歷史等特征進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便模型能夠更好地學(xué)習(xí)。（2）根據(jù)業(yè)務(wù)知識，選擇對信用評分有影響的特征，如年齡、收入、負(fù)債、信用歷史等：解析思路：根據(jù)金融行業(yè)知識，選擇與信用評分相關(guān)的特征，如年齡、收入、負(fù)債等。3.2.構(gòu)建信用評分模型選擇合適的信用評分模型，如邏輯回歸、決策樹等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練：解析思路：選擇邏輯回歸或決策樹等模型，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。3.3.模型評估使用交叉驗(yàn)證等方法評估模型的性能，選擇合適的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等：解析思路：使用交叉驗(yàn)證方法將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，使用測試集評估模型的性能，并選擇準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評估。四、聚類分析4.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：解析思路：將月話費(fèi)、流量使用量、短信數(shù)量、數(shù)據(jù)包大小等特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的尺度。（2）對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充：解析思路：使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等方法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。4.2.聚類算法選擇選擇合適的聚類算法，如K-means、層次聚類等，并解釋原因：解析思路：根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求選擇聚類算法，如K-means算法適用于數(shù)據(jù)量較大且聚類數(shù)量已知的情況。4.3.聚類結(jié)果分析（1）展示聚類結(jié)果：解析思路：使用散點(diǎn)圖或熱圖展示聚類結(jié)果，觀察不同聚類簇的特征。（2）分析不同聚類簇的特征：解析思路：分析每個(gè)聚類簇的特征，如月話費(fèi)、流量使用量、短信數(shù)量、數(shù)據(jù)包大小等，找出聚類簇之間的差異。（3）根據(jù)聚類結(jié)果提出相應(yīng)的營銷策略：解析思路：根據(jù)聚類結(jié)果，針對不同聚類簇的用戶制定相應(yīng)的營銷策略，如針對高消費(fèi)用戶提供更多增值服務(wù)。五、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，如去除重復(fù)記錄：解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中是否存在重復(fù)的記錄，并刪除重復(fù)的記錄。（2）將顧客ID與購買時(shí)間合并為一個(gè)字段：解析思路：將顧客ID和購買時(shí)間兩個(gè)字段合并為一個(gè)字段，方便后續(xù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。5.2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法選擇選擇合適的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori、FP-growth等，并解釋原因：解析思路：根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法適用于大數(shù)據(jù)集，F(xiàn)P-growth算法適用于稀疏數(shù)據(jù)集。5.3.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析（1）展示挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則：解析思路：使用列表或表格展示挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括支持度、置信度等指標(biāo)。（2）分析規(guī)則的實(shí)際意義：解析思路：分析關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)際意義，如購買某種商品的用戶也傾向于購買其他商品。（3）根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則提出相應(yīng)的銷售策略：解析思路：根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，制定相應(yīng)的銷售策略，如推出捆綁銷售活動(dòng)。六、時(shí)間序列分析6.1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）檢查數(shù)據(jù)是否存在異常值：解析思路：檢查銷售額數(shù)據(jù)是否存在異常值，如異常高的銷售額。（2）對銷售額進(jìn)行歸一化處理：解析思路：對銷售額進(jìn)行歸一化處理，使其具有相同的尺度。6.2.時(shí)間序列分析方法選擇選擇合適的時(shí)間序列分析方法，如ARIMA、指數(shù)平滑等，并解釋原因：解析思路：根據(jù)數(shù)據(jù)的