2025年征信考試題庫：征信數(shù)據(jù)分析挖掘征信數(shù)據(jù)挖掘深度學(xué)習(xí)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)分析要求：請根據(jù)所提供的征信數(shù)據(jù)，完成以下數(shù)據(jù)分析任務(wù)。1.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人平均年齡。-數(shù)據(jù)集：[25,32,28,35,29,27,30,26,31,28]2.請分析以下征信數(shù)據(jù)集中借款人貸款逾期次數(shù)的分布情況。-數(shù)據(jù)集：[0,0,1,0,2,1,0,0,1,2]3.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人貸款金額的眾數(shù)。-數(shù)據(jù)集：[10000,15000,12000,10000,12000,15000,12000,10000,15000,12000]4.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人貸款利率的中位數(shù)。-數(shù)據(jù)集：[5.0,6.5,6.0,5.5,7.0,6.0,5.5,6.5,7.0,6.0]5.請分析以下征信數(shù)據(jù)集中借款人信用評分的分布情況。-數(shù)據(jù)集：[500,600,550,650,600,700,650,550,700,600]6.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人貸款期限的方差。-數(shù)據(jù)集：[24,36,24,36,48,36,24,36,48,36]7.請分析以下征信數(shù)據(jù)集中借款人職業(yè)類型的分布情況。-數(shù)據(jù)集：['教師','醫(yī)生','工程師','教師','醫(yī)生','工程師','教師','工程師','醫(yī)生','教師']8.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人月收入的最大值和最小值。-數(shù)據(jù)集：[5000,8000,6000,7000,9000,6000,8000,7000,6000,9000]9.請分析以下征信數(shù)據(jù)集中借款人婚姻狀況的分布情況。-數(shù)據(jù)集：['已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚']10.請計算以下征信數(shù)據(jù)集中借款人貸款還款方式的分布情況。-數(shù)據(jù)集：['等額本息','等額本金','等額本息','等額本金','等額本息','等額本金','等額本息','等額本金','等額本息','等額本金']二、征信數(shù)據(jù)挖掘要求：請根據(jù)所提供的征信數(shù)據(jù)，完成以下數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。1.請使用決策樹算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]2.請使用K-means算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行聚類，將借款人分為三個類別。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式]3.請使用Apriori算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出頻繁項集。-數(shù)據(jù)集：[借款人ID,貸款金額,貸款利率,貸款期限,貸款還款方式]4.請使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法挖掘以下征信數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，支持度和置信度分別大于0.7和0.8。-數(shù)據(jù)集：[借款人ID,貸款金額,貸款利率,貸款期限,貸款還款方式]5.請使用KNN算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]6.請使用SVM算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]7.請使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]8.請使用支持向量機（SVM）算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人信用評分等級。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,信用評分等級]9.請使用樸素貝葉斯算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人信用評分等級。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,信用評分等級]10.請使用隨機森林算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行分類，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]四、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請對以下征信數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理和特征工程。1.填充以下征信數(shù)據(jù)集中的缺失值，使用均值填充。-數(shù)據(jù)集：[25,32,null,35,29,27,30,26,31,28]2.刪除以下征信數(shù)據(jù)集中的異常值，異常值定義為超過平均值加減三倍標準差的值。-數(shù)據(jù)集：[10000,15000,12000,10000,12000,15000,12000,10000,15000,12000]3.對以下征信數(shù)據(jù)集中的年齡特征進行特征工程，將年齡轉(zhuǎn)換為年齡段。-數(shù)據(jù)集：[25,32,28,35,29,27,30,26,31,28]4.對以下征信數(shù)據(jù)集中的貸款利率特征進行特征工程，將貸款利率轉(zhuǎn)換為評分等級。-數(shù)據(jù)集：[5.0,6.5,6.0,5.5,7.0,6.0,5.5,6.5,7.0,6.0]5.對以下征信數(shù)據(jù)集中的職業(yè)類型特征進行特征工程，將職業(yè)類型轉(zhuǎn)換為獨熱編碼。-數(shù)據(jù)集：['教師','醫(yī)生','工程師','教師','醫(yī)生','工程師','教師','工程師','醫(yī)生','教師']6.對以下征信數(shù)據(jù)集中的婚姻狀況特征進行特征工程，將婚姻狀況轉(zhuǎn)換為獨熱編碼。-數(shù)據(jù)集：['已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚','已婚','未婚']五、征信數(shù)據(jù)可視化要求：請對以下征信數(shù)據(jù)進行可視化分析，展示借款人信用評分與貸款金額的關(guān)系。1.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人信用評分與貸款金額的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[信用評分,貸款金額]2.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人信用評分與貸款利率的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[信用評分,貸款利率]3.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人逾期次數(shù)與貸款金額的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[逾期次數(shù),貸款金額]4.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人逾期次數(shù)與貸款利率的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[逾期次數(shù),貸款利率]5.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人年齡與月收入的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[年齡,月收入]6.繪制以下征信數(shù)據(jù)集中借款人職業(yè)類型與月收入的散點圖。-數(shù)據(jù)集：[職業(yè)類型,月收入]六、征信風(fēng)險評估要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，使用邏輯回歸算法進行風(fēng)險評估，預(yù)測借款人是否逾期。1.使用邏輯回歸算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]2.計算邏輯回歸模型的準確率、召回率、F1值和AUC值。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]3.使用邏輯回歸算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行預(yù)測，預(yù)測借款人是否逾期。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式]4.分析邏輯回歸模型的系數(shù)，解釋每個特征對逾期風(fēng)險的影響程度。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式]5.使用邏輯回歸算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行交叉驗證，評估模型的泛化能力。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]6.使用邏輯回歸算法對以下征信數(shù)據(jù)集進行模型調(diào)優(yōu)，提高模型的預(yù)測準確率。-數(shù)據(jù)集：[年齡,逾期次數(shù),貸款金額,貸款利率,信用評分,職業(yè)類型,月收入,婚姻狀況,貸款還款方式,逾期]本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)分析1.借款人平均年齡計算：-解析：平均年齡=(25+32+28+35+29+27+30+26+31+28)/10=29.42.貸款逾期次數(shù)分布分析：-解析：逾期次數(shù)為0的借款人數(shù)量為5，逾期次數(shù)為1的借款人數(shù)量為3，逾期次數(shù)為2的借款人數(shù)量為2。3.貸款金額眾數(shù)計算：-解析：眾數(shù)是數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，貸款金額眾數(shù)為12000。4.貸款利率中位數(shù)計算：-解析：首先將貸款利率排序：5.0,5.5,5.5,6.0,6.0,6.0,6.5,6.5,7.0,7.0，中位數(shù)為第5和第6個數(shù)的平均值，即(6.0+6.0)/2=6.0。5.信用評分分布分析：-解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集，信用評分的分布情況為：500,600,550,650,600,700,650,550,700,600。6.貸款期限方差計算：-解析：首先計算平均值：(24+36+24+36+48+36+24+36+48+36)/10=36，然后計算方差：[(24-36)^2+(36-36)^2+(24-36)^2+(36-36)^2+(48-36)^2+(36-36)^2+(24-36)^2+(36-36)^2+(48-36)^2+(36-36)^2]/10=1087.職業(yè)類型分布分析：-解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集，職業(yè)類型的分布情況為：教師(4)，醫(yī)生(2)，工程師(4)。8.月收入最大值和最小值計算：-解析：最大值為9000，最小值為5000。9.婚姻狀況分布分析：-解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集，婚姻狀況的分布情況為：已婚(5)，未婚(5)。10.貸款還款方式分布分析：-解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集，貸款還款方式的分布情況為：等額本息(5)，等額本金(5)。二、征信數(shù)據(jù)挖掘1.決策樹算法分類預(yù)測：-解析：使用決策樹算法對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，得到?jīng)Q策樹模型，然后使用模型對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測。2.K-means算法聚類：-解析：使用K-means算法對數(shù)據(jù)集進行聚類，得到三個類別，每個類別的特征可以通過計算每個類別中數(shù)據(jù)的均值得到。3.Apriori算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：-解析：使用Apriori算法對數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出頻繁項集，然后根據(jù)支持度和置信度篩選出有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則：-解析：使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對數(shù)據(jù)集進行挖掘，找出滿足支持度和置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。5.KNN算法分類預(yù)測：-解析：使用KNN算法對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，得到KNN模型，然后使用模型對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測。6.SVM算法分類預(yù)測：-解析：使用SVM算法對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，得到SVM模型，然后使用模型對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測。7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分類預(yù)測：-解析：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法