2025年征信考試題庫(kù)-征信數(shù)據(jù)分析高級(jí)應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題干括號(hào)內(nèi)。）1.征信數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，對(duì)于缺失值的處理方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.回歸填充B.均值填充C.基于模型的預(yù)測(cè)填充D.直接刪除缺失值記錄2.在征信數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量不包括以下哪一項(xiàng)？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.偏度D.中位數(shù)3.下列哪種方法不屬于征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)變換技術(shù)？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)分箱4.在構(gòu)建征信評(píng)分模型時(shí)，邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)是？A.能夠處理非線性關(guān)系B.計(jì)算效率高C.對(duì)異常值不敏感D.模型解釋性強(qiáng)5.征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類(lèi)”指的是？A.正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失B.良好、一般、較差、極差、危險(xiǎn)C.優(yōu)質(zhì)、標(biāo)準(zhǔn)、一般、較差、極差D.A、B、C都是6.在征信數(shù)據(jù)分析中，用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量是？A.相關(guān)系數(shù)B.協(xié)方差C.偏度D.峰度7.征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類(lèi)算法不包括以下哪一項(xiàng)？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.線性回歸D.K近鄰8.在征信數(shù)據(jù)可視化中，哪種圖表最適合展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的分布情況？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖9.征信數(shù)據(jù)中的“逾期天數(shù)”通常是指？A.從還款日到實(shí)際還款日的天數(shù)B.從借款日到還款日的天數(shù)C.從逾期開(kāi)始到還款日的天數(shù)D.從逾期開(kāi)始到催收完成的天數(shù)10.在征信數(shù)據(jù)分析中，用于衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)是？A.R平方B.AUCC.均方誤差D.相關(guān)系數(shù)11.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對(duì)于異常值的處理方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行平滑處理C.將異常值替換為均值D.基于業(yè)務(wù)規(guī)則調(diào)整異常值12.在構(gòu)建征信評(píng)分模型時(shí)，常用的特征工程方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.特征組合B.特征選擇C.特征縮放D.特征編碼13.征信數(shù)據(jù)中的“信用額度”通常指的是？A.借款人當(dāng)前已使用的額度B.借款人可以使用的最高額度C.借款人已還款的金額D.借款人的總負(fù)債14.在征信數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量是？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均值D.偏度15.征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的聚類(lèi)算法不包括以下哪一項(xiàng)？A.K均值B.層次聚類(lèi)C.DBSCAND.決策樹(shù)16.在征信數(shù)據(jù)可視化中，哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖17.征信數(shù)據(jù)中的“擔(dān)保人”通常是指？A.借款人的親屬B.為借款人提供擔(dān)保的個(gè)人或機(jī)構(gòu)C.借款人的同事D.借款人的朋友18.在構(gòu)建征信評(píng)分模型時(shí)，常用的模型評(píng)估方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.嶺回歸D.K折交叉驗(yàn)證19.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對(duì)于重復(fù)值的處理方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.刪除重復(fù)值B.對(duì)重復(fù)值進(jìn)行合并C.將重復(fù)值標(biāo)記為異常值D.對(duì)重復(fù)值進(jìn)行隨機(jī)化處理20.在征信數(shù)據(jù)分析中，用于衡量模型過(guò)擬合程度的指標(biāo)是？A.R平方B.AUCC.均方誤差D.調(diào)整后的R平方二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題干括號(hào)內(nèi)。每小題全部選對(duì)得2分，部分選對(duì)得1分，有錯(cuò)選或漏選的不得分。）1.征信數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，常用的數(shù)據(jù)清洗方法包括哪些？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)填充C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸一化E.數(shù)據(jù)編碼2.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)量有哪些？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差E.偏度3.征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類(lèi)算法有哪些？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.線性回歸D.K近鄰E.邏輯回歸4.在征信數(shù)據(jù)可視化中，常用的圖表有哪些？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖E.熱力圖5.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，常用的數(shù)據(jù)變換技術(shù)有哪些？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)分箱E.數(shù)據(jù)平滑6.在構(gòu)建征信評(píng)分模型時(shí)，常用的特征工程方法有哪些？A.特征組合B.特征選擇C.特征縮放D.特征編碼E.特征轉(zhuǎn)換7.征信數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)特征有哪些？A.信用額度B.逾期天數(shù)C.擔(dān)保人D.收入水平E.信用歷史8.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的模型評(píng)估方法有哪些？A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.嶺回歸D.K折交叉驗(yàn)證E.ROC曲線9.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，常用的數(shù)據(jù)清洗方法有哪些？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)填充C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸一化E.數(shù)據(jù)編碼10.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)量有哪些？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差E.偏度三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請(qǐng)判斷下列各題的表述是否正確，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）1.征信數(shù)據(jù)清洗的主要目的是為了去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和重復(fù)信息，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?！?.在征信數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性系數(shù)越高，說(shuō)明兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系越強(qiáng)?！?.征信評(píng)分模型中的邏輯回歸模型是一種非線性模型?！?.征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類(lèi)”是指借款人的信用等級(jí)，從優(yōu)到差分為五個(gè)等級(jí)?！?.征信數(shù)據(jù)可視化主要是為了將數(shù)據(jù)以圖表的形式展示出來(lái)，方便人們直觀地理解數(shù)據(jù)?！?.征信數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)算法主要用于將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別，每個(gè)類(lèi)別中的數(shù)據(jù)點(diǎn)具有相似的特征?！?.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)歸一化是指將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]?！?.征信評(píng)分模型中的特征工程主要是為了選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有幫助的特征。√9.征信數(shù)據(jù)中的“逾期天數(shù)”是指借款人從還款日到實(shí)際還款日的天數(shù)?！?0.征信數(shù)據(jù)可視化中的散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系?！趟?、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)潔明了地回答問(wèn)題。）1.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答：征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：數(shù)據(jù)去重、處理缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)去重是為了去除重復(fù)的記錄；處理缺失值是為了填補(bǔ)或刪除缺失的數(shù)據(jù)；處理異常值是為了識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的異常值；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是為了將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定的范圍內(nèi)。2.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)量有哪些，并說(shuō)明它們的作用。答：征信數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)量包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。均值是數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的度量，中位數(shù)是數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的值，標(biāo)準(zhǔn)差是數(shù)據(jù)離散程度的度量，方差是數(shù)據(jù)離散程度的平方度量。這些統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和特征。3.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類(lèi)算法有哪些，并說(shuō)明它們的原理。答：征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、K近鄰和邏輯回歸。決策樹(shù)是通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征進(jìn)行遞歸分割；支持向量機(jī)是通過(guò)找到一個(gè)超平面來(lái)區(qū)分不同的類(lèi)別；K近鄰是通過(guò)尋找與數(shù)據(jù)點(diǎn)最近的K個(gè)鄰居來(lái)進(jìn)行分類(lèi)；邏輯回歸是通過(guò)一個(gè)邏輯函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪個(gè)類(lèi)別。4.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)可視化中的常用圖表有哪些，并說(shuō)明它們的適用場(chǎng)景。答：征信數(shù)據(jù)可視化中的常用圖表包括散點(diǎn)圖、柱狀圖、折線圖、餅圖和熱力圖。散點(diǎn)圖適用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；柱狀圖適用于比較不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)；折線圖適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)；餅圖適用于展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)在總體中的占比；熱力圖適用于展示二維數(shù)據(jù)中的分布情況。5.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)變換技術(shù)有哪些，并說(shuō)明它們的作用。答：征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)變換技術(shù)包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)編碼和數(shù)據(jù)分箱。數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]，適用于需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)范圍的場(chǎng)景；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，適用于需要消除量綱影響的場(chǎng)景；數(shù)據(jù)編碼是將分類(lèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，適用于需要處理分類(lèi)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景；數(shù)據(jù)分箱是將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)，適用于需要簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)或處理異常值的場(chǎng)景。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.D解析：數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，對(duì)于缺失值的處理方法通常包括回歸填充、均值填充、基于模型的預(yù)測(cè)填充等，但直接刪除缺失值記錄屬于數(shù)據(jù)清理的初步步驟，而非缺失值處理的具體技術(shù)。2.C解析：衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量主要包括標(biāo)準(zhǔn)差、方差，以及基于分布形態(tài)的偏度和峰度等，但偏度主要衡量數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱(chēng)性，而非離散程度。3.C解析：數(shù)據(jù)變換技術(shù)通常包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)分箱等，但數(shù)據(jù)編碼屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)，而非數(shù)據(jù)變換技術(shù)。4.B解析：邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高、模型解釋性強(qiáng)，能夠處理線性關(guān)系，但對(duì)非線性關(guān)系處理能力有限。5.A解析：征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類(lèi)”通常指的是正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失，是衡量借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的常用分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。6.A解析：衡量?jī)蓚€(gè)變量之間相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量主要是相關(guān)系數(shù)，其他選項(xiàng)如協(xié)方差、偏度、峰度等不具備直接衡量相關(guān)性的功能。7.C解析：常用的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、K近鄰、邏輯回歸等，但線性回歸主要用于回歸分析，而非分類(lèi)。8.B解析：柱狀圖最適合展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的分布情況，能夠直觀地比較不同類(lèi)別之間的數(shù)據(jù)差異。9.A解析：征信數(shù)據(jù)中的“逾期天數(shù)”通常是指從還款日到實(shí)際還款日的天數(shù)，是衡量借款人還款行為的重要指標(biāo)。10.B解析：衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)主要是AUC，其他選項(xiàng)如R平方、均方誤差等主要衡量模型的擬合程度或誤差大小。11.C解析：對(duì)于異常值的處理方法通常包括刪除異常值、對(duì)異常值進(jìn)行平滑處理、基于業(yè)務(wù)規(guī)則調(diào)整異常值等，但將異常值替換為均值可能掩蓋異常值的存在。12.C解析：常用的特征工程方法包括特征組合、特征選擇、特征編碼等，但特征縮放屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)變換技術(shù)，而非特征工程。13.B解析：征信數(shù)據(jù)中的“信用額度”通常指的是借款人可以使用的最高額度，是衡量借款人信用額度的常用指標(biāo)。14.C解析：衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量主要是均值，其他選項(xiàng)如標(biāo)準(zhǔn)差、方差等主要衡量數(shù)據(jù)的離散程度。15.D解析：常用的聚類(lèi)算法包括K均值、層次聚類(lèi)、DBSCAN等，但決策樹(shù)主要用于分類(lèi)和回歸分析，而非聚類(lèi)。16.C解析：折線圖最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，能夠直觀地反映數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。17.B解析：征信數(shù)據(jù)中的“擔(dān)保人”通常是指為借款人提供擔(dān)保的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，是衡量借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。18.C解析：常用的模型評(píng)估方法包括交叉驗(yàn)證、留一法、ROC曲線等，但嶺回歸是一種正則化線性回歸方法，而非模型評(píng)估方法。19.D解析：對(duì)于重復(fù)值的處理方法通常包括刪除重復(fù)值、對(duì)重復(fù)值進(jìn)行合并、將重復(fù)值標(biāo)記為異常值等，但隨機(jī)化處理重復(fù)值可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。20.D解析：衡量模型過(guò)擬合程度的指標(biāo)主要是調(diào)整后的R平方，其他選項(xiàng)如R平方、AUC、均方誤差等主要衡量模型的擬合程度或誤差大小。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.ABC解析：常用的數(shù)據(jù)清洗方法包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)填充、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)編碼屬于數(shù)據(jù)變換技術(shù)，而非數(shù)據(jù)清洗方法。2.ABCDE解析：常用的統(tǒng)計(jì)量包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、偏度等，這些統(tǒng)計(jì)量能夠幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和特征。3.ABDE解析：常用的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、K近鄰、邏輯回歸等，線性回歸主要用于回歸分析，而非分類(lèi)。4.ABCDE解析：常用的圖表包括散點(diǎn)圖、柱狀圖、折線圖、餅圖和熱力圖，這些圖表能夠幫助我們直觀地理解數(shù)據(jù)。5.ABCD解析：常用的數(shù)據(jù)變換技術(shù)包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)編碼和數(shù)據(jù)分箱，這些技術(shù)能夠幫助我們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。6.ABCDE解析：常用的特征工程方法包括特征組合、特征選擇、特征縮放、特征編碼和特征轉(zhuǎn)換，這些方法能夠幫助我們選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有幫助的特征。7.ABCDE解析：常見(jiàn)的特征包括信用額度、逾期天數(shù)、擔(dān)保人、收入水平和信用歷史，這些特征能夠幫助我們了解借款人的信用狀況。8.ABD解析：常用的模型評(píng)估方法包括交叉驗(yàn)證、留一法、K折交叉驗(yàn)證和ROC曲線，嶺回歸是一種正則化線性回歸方法，而非模型評(píng)估方法。9.ABC解析：常用的數(shù)據(jù)清洗方法包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)填充、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)編碼屬于數(shù)據(jù)變換技術(shù)，而非數(shù)據(jù)清洗方法。10.ABCDE解析：常用的統(tǒng)計(jì)量包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、偏度等，這些統(tǒng)計(jì)量能夠幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和特征。三、判斷題答案及解析1.√解析：征信數(shù)據(jù)清洗的主要目的是為了去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和重復(fù)信息，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，這是數(shù)據(jù)清洗的基本目標(biāo)。2.√解析：相關(guān)性系數(shù)越高，說(shuō)明兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系越強(qiáng)，這是相關(guān)性系數(shù)的基本性質(zhì)。3.×解析：征信評(píng)分模型中的邏輯回歸模型是一種線性模型，能夠處理線性關(guān)系，但對(duì)非線性關(guān)系處理能力有限。4.√解析：征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類(lèi)”是指借款人的信用等級(jí)，從優(yōu)到差分為五個(gè)等級(jí)，這是征信數(shù)據(jù)分類(lèi)的基本標(biāo)準(zhǔn)。5.√解析：征信數(shù)據(jù)可視化主要是為了將數(shù)據(jù)以圖表的形式展示出來(lái)，方便人們直觀地理解數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)可視化的基本目的。6.√解析：征信數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)算法主要用于將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別，每個(gè)類(lèi)別中的數(shù)據(jù)點(diǎn)具有相似的特征，這是聚類(lèi)算法的基本功能。7.√解析：征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)歸一化是指將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]，這是數(shù)據(jù)歸一化的基本操作。8.√解析：征信評(píng)分模型中的特征工程主要是為了選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有幫助的特征，這是特征工程的基本目標(biāo)。9.√解析：征信數(shù)據(jù)中的“逾期天數(shù)”是指借款人從還款日到實(shí)際還款日的天數(shù)，這是逾期天數(shù)的定義。10.√解析：征信數(shù)據(jù)可視化中的散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，這是散點(diǎn)圖的基本用途。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答：征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：數(shù)據(jù)去重、處理缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)去重是為了去除重復(fù)的記錄；處理缺失值是為了填補(bǔ)或刪除缺失的數(shù)據(jù)；處理異常值是為了識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的異常值；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是為了將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)固定的范圍內(nèi)。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要前提，主要包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟，這些步驟能夠幫助我們提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供可靠的基礎(chǔ)。2.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)量有哪些，并說(shuō)明它們的作用。答：征信數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)量包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。均值是數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的度量，中位數(shù)是數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的值，標(biāo)準(zhǔn)差是數(shù)據(jù)離散程度的度量，方差是數(shù)據(jù)離散程度的平方度量。這些統(tǒng)計(jì)量能夠幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和特征。解析：統(tǒng)計(jì)量是數(shù)據(jù)分析的基本工具，均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和方差等統(tǒng)計(jì)量能夠幫助我們了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。3.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類(lèi)算法有哪些，并說(shuō)明它們的原理。答：征