2025年征信考試題庫(kù)：征信數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)崙?zhàn)技巧試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請(qǐng)對(duì)以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)規(guī)約。1.數(shù)據(jù)清洗（1）刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。（2）處理缺失值，對(duì)于缺失的數(shù)值型數(shù)據(jù)，用平均值填充；對(duì)于缺失的分類數(shù)據(jù)，用眾數(shù)填充。（3）處理異常值，對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，用3σ法則去除異常值；對(duì)于分類數(shù)據(jù)，刪除異常值所在記錄。（4）去除數(shù)據(jù)集中的無用字段。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將年齡字段從字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。（2）將性別字段從字符串轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類型，男性為1，女性為0。（3）將職業(yè)字段從字符串轉(zhuǎn)換為有序編碼類型。3.數(shù)據(jù)集成（1）將“貸款信息”和“逾期信息”兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并，以客戶ID作為關(guān)聯(lián)字段。（2）將合并后的數(shù)據(jù)集按照客戶ID進(jìn)行分組，求出每個(gè)客戶的平均貸款金額和平均逾期金額。4.數(shù)據(jù)規(guī)約（1）對(duì)合并后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分分析（PCA），提取前兩個(gè)主成分。（2）對(duì)提取出的主成分進(jìn)行聚類分析，將客戶分為兩類。二、征信數(shù)據(jù)特征工程要求：請(qǐng)對(duì)以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，包括特征提取、特征選擇和特征組合。1.特征提取（1）從原始數(shù)據(jù)集中提取數(shù)值型特征，如貸款金額、逾期金額、年齡等。（2）從原始數(shù)據(jù)集中提取分類型特征，如性別、職業(yè)、教育程度等。（3）計(jì)算貸款期限與年齡的比值。2.特征選擇（1）使用卡方檢驗(yàn)篩選數(shù)值型特征，保留卡方值大于0.5的特征。（2）使用互信息法篩選分類型特征，保留互信息大于0.5的特征。（3）結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)，刪除與征信評(píng)估無關(guān)的特征。3.特征組合（1）將貸款金額、逾期金額、年齡等數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。（2）將性別、職業(yè)、教育程度等分類型特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。（3）計(jì)算貸款期限與年齡的比值，作為新的特征。三、征信數(shù)據(jù)挖掘要求：請(qǐng)對(duì)以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，包括分類算法、聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。1.分類算法（1）使用決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否逾期。（2）使用隨機(jī)森林算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否逾期。（3）使用支持向量機(jī)（SVM）算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否逾期。2.聚類算法（1）使用K-Means算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，將客戶分為兩類。（2）使用層次聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，將客戶分為三類。（3）使用DBSCAN算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，將客戶分為兩類。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）使用Apriori算法挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集。（2）使用Eclat算法挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集。（3）使用FP-Growth算法挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集。四、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型評(píng)估要求：請(qǐng)對(duì)以下征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估，包括模型準(zhǔn)確性評(píng)估、模型穩(wěn)定性評(píng)估和模型可解釋性評(píng)估。1.模型準(zhǔn)確性評(píng)估（1）使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和ROC曲線評(píng)估決策樹模型的準(zhǔn)確性。（2）使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和ROC曲線評(píng)估隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確性。（3）使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和ROC曲線評(píng)估SVM模型的準(zhǔn)確性。2.模型穩(wěn)定性評(píng)估（1）通過交叉驗(yàn)證法評(píng)估決策樹模型的穩(wěn)定性。（2）通過交叉驗(yàn)證法評(píng)估隨機(jī)森林模型的穩(wěn)定性。（3）通過交叉驗(yàn)證法評(píng)估SVM模型的穩(wěn)定性。3.模型可解釋性評(píng)估（1）分析決策樹模型中各特征的貢獻(xiàn)度，解釋模型決策過程。（2）分析隨機(jī)森林模型中各特征的貢獻(xiàn)度，解釋模型決策過程。（3）分析SVM模型中核函數(shù)的選擇對(duì)模型可解釋性的影響。五、征信數(shù)據(jù)可視化要求：請(qǐng)對(duì)以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，包括散點(diǎn)圖、直方圖和熱力圖。1.散點(diǎn)圖（1）繪制貸款金額與逾期金額的散點(diǎn)圖，觀察兩者之間的關(guān)系。（2）繪制年齡與逾期次數(shù)的散點(diǎn)圖，觀察兩者之間的關(guān)系。（3）繪制職業(yè)與逾期金額的散點(diǎn)圖，觀察兩者之間的關(guān)系。2.直方圖（1）繪制貸款金額的直方圖，觀察貸款金額的分布情況。（2）繪制逾期次數(shù)的直方圖，觀察逾期次數(shù)的分布情況。（3）繪制年齡的直方圖，觀察年齡的分布情況。3.熱力圖（1）繪制貸款金額與逾期金額的熱力圖，觀察兩者之間的相關(guān)性。（2）繪制年齡與逾期次數(shù)的熱力圖，觀察兩者之間的相關(guān)性。（3）繪制職業(yè)與逾期金額的熱力圖，觀察兩者之間的相關(guān)性。六、征信數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫要求：請(qǐng)根據(jù)以上征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，撰寫一份征信數(shù)據(jù)分析報(bào)告，包括以下內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果概述2.特征工程結(jié)果概述3.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果概述4.模型評(píng)估結(jié)果概述5.可視化分析結(jié)果概述6.結(jié)論與建議7.參考文獻(xiàn)本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗（1）刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。解析：通過遍歷數(shù)據(jù)集，比較每條記錄的唯一標(biāo)識(shí)符，刪除重復(fù)的記錄。（2）處理缺失值，對(duì)于缺失的數(shù)值型數(shù)據(jù)，用平均值填充；對(duì)于缺失的分類數(shù)據(jù)，用眾數(shù)填充。解析：對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，計(jì)算所有非缺失值的平均值，用該平均值填充缺失值。對(duì)于分類數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)類別的出現(xiàn)次數(shù)，用出現(xiàn)次數(shù)最多的類別填充缺失值。（3）處理異常值，對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，用3σ法則去除異常值；對(duì)于分類數(shù)據(jù)，刪除異常值所在記錄。解析：對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，計(jì)算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將超出平均值3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍的數(shù)值視為異常值，并將其刪除。對(duì)于分類數(shù)據(jù)，直接刪除包含異常值的記錄。（4）去除數(shù)據(jù)集中的無用字段。解析：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分析目標(biāo)，識(shí)別并刪除對(duì)分析無用的字段。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將年齡字段從字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。解析：使用字符串解析函數(shù)將年齡字段的字符串值轉(zhuǎn)換為整數(shù)。（2）將性別字段從字符串轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類型，男性為1，女性為0。解析：根據(jù)性別字段的值，將男性設(shè)置為1，女性設(shè)置為0。（3）將職業(yè)字段從字符串轉(zhuǎn)換為有序編碼類型。解析：將職業(yè)字段中的每個(gè)職業(yè)名稱映射到一個(gè)有序的整數(shù)編碼。3.數(shù)據(jù)集成（1）將“貸款信息”和“逾期信息”兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并，以客戶ID作為關(guān)聯(lián)字段。解析：使用數(shù)據(jù)庫(kù)連接和SQL查詢，將兩個(gè)數(shù)據(jù)集根據(jù)客戶ID進(jìn)行連接。（2）將合并后的數(shù)據(jù)集按照客戶ID進(jìn)行分組，求出每個(gè)客戶的平均貸款金額和平均逾期金額。解析：使用SQL查詢或編程語言中的分組和聚合函數(shù)，按照客戶ID分組，計(jì)算每個(gè)客戶的平均貸款金額和平均逾期金額。4.數(shù)據(jù)規(guī)約（1）對(duì)合并后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分分析（PCA），提取前兩個(gè)主成分。解析：使用PCA算法對(duì)合并后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分分析，提取前兩個(gè)主成分。（2）對(duì)提取出的主成分進(jìn)行聚類分析，將客戶分為兩類。解析：使用聚類算法（如K-Means）對(duì)提取出的主成分進(jìn)行聚類分析，將客戶分為兩類。二、征信數(shù)據(jù)特征工程1.特征提?。?）從原始數(shù)據(jù)集中提取數(shù)值型特征，如貸款金額、逾期金額、年齡等。解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集中的字段類型，提取數(shù)值型特征。（2）從原始數(shù)據(jù)集中提取分類型特征，如性別、職業(yè)、教育程度等。解析：根據(jù)數(shù)據(jù)集中的字段類型，提取分類型特征。（3）計(jì)算貸款期限與年齡的比值。解析：將貸款期限除以年齡，得到貸款期限與年齡的比值。2.特征選擇（1）使用卡方檢驗(yàn)篩選數(shù)值型特征，保留卡方值大于0.5的特征。解析：使用卡方檢驗(yàn)計(jì)算數(shù)值型特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性，保留卡方值大于0.5的特征。（2）使用互信息法篩選分類型特征，保留互信息大于0.5的特征。解析：使用互信息法計(jì)算分類型特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性，保留互信息大于0.5的特征。（3）結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)，刪除與征信評(píng)估無關(guān)的特征。解析：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和征信評(píng)估目標(biāo)，刪除與征信評(píng)估無關(guān)的特征。3.特征組合（1）將貸款金額、逾期金額、年齡等數(shù)值型特征進(jìn)