2025年征信考試題庫（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于征信領(lǐng)域試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本部分共25題，每題2分，共50分。每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填涂在答題卡上。）1.在征信數(shù)據(jù)分析挖掘中，下列哪項技術(shù)主要用于處理缺失值？A.回歸分析B.決策樹C.K最近鄰算法D.插值法2.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”不包括以下哪一項？A.個人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.資產(chǎn)信息3.下列哪種算法適用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.支持向量機B.樸素貝葉斯C.過采樣D.決策樹4.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計指標不包括以下哪一項？A.標準差B.相關(guān)系數(shù)C.偏度D.決策樹深度5.下列哪項是征信數(shù)據(jù)清洗的主要目的？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.減少數(shù)據(jù)量6.在征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化方法的主要作用是？A.縮小數(shù)據(jù)范圍B.提高數(shù)據(jù)精度C.增加數(shù)據(jù)維度D.減少數(shù)據(jù)缺失7.征信評分模型中，常用的評估指標不包括以下哪一項？A.AUC值B.F1分數(shù)C.均方誤差D.召回率8.下列哪種方法不屬于特征選擇技術(shù)？A.遞歸特征消除B.主成分分析C.Lasso回歸D.決策樹9.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是？A.預(yù)測信用風險B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式C.提高數(shù)據(jù)存儲效率D.減少數(shù)據(jù)缺失10.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”主要包含哪些內(nèi)容？A.貸款記錄、信用卡使用情況B.個人基本信息、公共記錄信息C.資產(chǎn)信息、負債信息D.關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類結(jié)果11.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具不包括以下哪一項？A.TableauB.PowerBIC.SPSSD.TensorFlow12.征信數(shù)據(jù)挖掘中的“異常檢測”主要目的是？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值B.提高數(shù)據(jù)存儲效率C.增加數(shù)據(jù)維度D.減少數(shù)據(jù)缺失13.下列哪種算法適用于處理高維數(shù)據(jù)？A.決策樹B.線性回歸C.降維技術(shù)D.支持向量機14.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)集劃分的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.提高模型泛化能力D.減少數(shù)據(jù)缺失15.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的分類算法不包括以下哪一項？A.邏輯回歸B.K最近鄰算法C.決策樹D.主成分分析16.征信數(shù)據(jù)中的“公共記錄信息”主要包含哪些內(nèi)容？A.涉訴記錄、行政處罰記錄B.貸款記錄、信用卡使用情況C.資產(chǎn)信息、負債信息D.關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類結(jié)果17.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析的主要目的是？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式B.預(yù)測信用風險C.提高數(shù)據(jù)存儲效率D.減少數(shù)據(jù)缺失18.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.減少數(shù)據(jù)缺失19.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的特征工程方法不包括以下哪一項？A.特征縮放B.特征編碼C.特征選擇D.決策樹20.征信數(shù)據(jù)挖掘中的“關(guān)聯(lián)規(guī)則”主要目的是？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式B.預(yù)測信用風險C.提高數(shù)據(jù)存儲效率D.減少數(shù)據(jù)缺失21.在征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)集合并的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.減少數(shù)據(jù)缺失22.征信數(shù)據(jù)中的“個人基本信息”主要包含哪些內(nèi)容？A.姓名、性別、年齡B.貸款記錄、信用卡使用情況C.資產(chǎn)信息、負債信息D.關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類結(jié)果23.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的集成學(xué)習算法不包括以下哪一項？A.隨機森林B.AdaBoostC.XGBoostD.決策樹24.征信數(shù)據(jù)挖掘中的“異常值”主要指的是？A.數(shù)據(jù)中的錯誤值B.數(shù)據(jù)中的重復(fù)值C.數(shù)據(jù)中的缺失值D.數(shù)據(jù)中的隱藏模式25.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的模型評估方法不包括以下哪一項？A.交叉驗證B.留一法C.均方誤差D.AUC值二、多項選擇題（本部分共15題，每題3分，共45分。每題有多個正確答案，請將正確答案的序號填涂在答題卡上。）1.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括哪些？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約2.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”包括哪些？A.個人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.資產(chǎn)信息3.下列哪些算法適用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.過采樣B.下采樣C.支持向量機D.樸素貝葉斯4.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計指標包括哪些？A.標準差B.相關(guān)系數(shù)C.偏度D.均值5.征信數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容包括哪些？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)集合并6.在征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化方法的主要作用是？A.縮小數(shù)據(jù)范圍B.提高數(shù)據(jù)精度C.增加數(shù)據(jù)維度D.減少數(shù)據(jù)缺失7.征信評分模型中，常用的評估指標包括哪些？A.AUC值B.F1分數(shù)C.均方誤差D.召回率8.下列哪些方法屬于特征選擇技術(shù)？A.遞歸特征消除B.主成分分析C.Lasso回歸D.決策樹9.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是？A.預(yù)測信用風險B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式C.提高數(shù)據(jù)存儲效率D.減少數(shù)據(jù)缺失10.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”主要包含哪些內(nèi)容？A.貸款記錄、信用卡使用情況B.個人基本信息、公共記錄信息C.資產(chǎn)信息、負債信息D.關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類結(jié)果11.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括哪些？A.TableauB.PowerBIC.SPSSD.TensorFlow12.征信數(shù)據(jù)挖掘中的“異常檢測”主要目的是？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值B.提高數(shù)據(jù)存儲效率C.增加數(shù)據(jù)維度D.減少數(shù)據(jù)缺失13.下列哪些算法適用于處理高維數(shù)據(jù)？A.決策樹B.線性回歸C.降維技術(shù)D.支持向量機14.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)集劃分的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.提高模型泛化能力D.減少數(shù)據(jù)缺失15.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的分類算法包括哪些？A.邏輯回歸B.K最近鄰算法C.決策樹D.主成分分析三、判斷題（本部分共10題，每題2分，共20分。請判斷下列說法的正誤，正確的填“√”，錯誤的填“×”，并將答案填涂在答題卡上。）1.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”是指個人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、資產(chǎn)信息、行為信息。（√）2.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)存儲效率。（×）3.決策樹算法適用于處理不平衡數(shù)據(jù)集。（×）4.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化方法的主要作用是縮小數(shù)據(jù)范圍。（√）5.征信評分模型中，常用的評估指標是AUC值。（√）6.特征選擇技術(shù)的主要目的是減少數(shù)據(jù)維度。（×）7.征信數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。（√）8.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”主要包含貸款記錄、信用卡使用情況。（√）9.數(shù)據(jù)可視化工具的主要目的是提高數(shù)據(jù)存儲效率。（×）10.征信數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值。（√）四、簡答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請簡要回答下列問題，并將答案寫在答題紙上。）1.簡述征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集合并。缺失值處理可以通過插值法、刪除法等方法進行；異常值處理可以通過箱線圖、Z-score等方法進行；數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集合并可以將多個數(shù)據(jù)集合并為一個數(shù)據(jù)集，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.解釋什么是特征選擇，并列舉兩種常用的特征選擇方法。特征選擇是指在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，從原始數(shù)據(jù)中選擇出對模型預(yù)測最有用的特征，以減少數(shù)據(jù)維度，提高模型泛化能力。常用的特征選擇方法包括遞歸特征消除和Lasso回歸。遞歸特征消除通過遞歸地移除權(quán)重最小的特征，逐步減少特征數(shù)量；Lasso回歸通過引入L1正則化項，將部分特征系數(shù)縮小為0，從而實現(xiàn)特征選擇。3.描述征信數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的和應(yīng)用場景。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，即找出數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于發(fā)現(xiàn)客戶的消費習慣、信貸行為等關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為信貸風險評估、精準營銷等提供依據(jù)。例如，可以發(fā)現(xiàn)“經(jīng)常使用信用卡的客戶更傾向于申請貸款”這樣的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為信貸風險評估提供參考。4.解釋什么是數(shù)據(jù)可視化，并列舉三種常用的數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以圖形、圖像等方式進行展示，以便更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括Tableau、PowerBI和SPSS。Tableau是一款功能強大的數(shù)據(jù)可視化工具，可以創(chuàng)建各種交互式圖表；PowerBI是微軟推出的一款數(shù)據(jù)可視化工具，可以與Office套件無縫集成；SPSS是一款統(tǒng)計分析軟件，也具備數(shù)據(jù)可視化功能。5.簡述征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)集合并的主要目的和方法。數(shù)據(jù)集合并的主要目的是將多個數(shù)據(jù)集合并為一個數(shù)據(jù)集，以提供更全面的數(shù)據(jù)信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)集合并的方法包括合并、連接、追加等。合并是將多個數(shù)據(jù)集按照某種規(guī)則合并為一個數(shù)據(jù)集；連接是根據(jù)關(guān)鍵字段將多個數(shù)據(jù)集連接起來；追加是將多個數(shù)據(jù)集按照順序追加到一個數(shù)據(jù)集中。五、論述題（本部分共1題，每題10分，共10分。請結(jié)合實際案例，論述征信數(shù)據(jù)挖掘在信貸風險評估中的應(yīng)用，并將答案寫在答題紙上。）在信貸風險評估中，征信數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮著重要作用。通過分析客戶的征信數(shù)據(jù)，可以有效地評估客戶的信用風險，從而為信貸決策提供依據(jù)。例如，可以通過分析客戶的信貸歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)客戶的還款行為模式，從而預(yù)測客戶未來的還款能力。再比如，可以通過分析客戶的公共記錄信息，發(fā)現(xiàn)客戶是否存在法律訴訟、行政處罰等不良記錄，從而評估客戶的信用風險。此外，還可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)客戶的消費習慣、信貸行為等關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為信貸風險評估提供更多維度的數(shù)據(jù)支持。例如，可以發(fā)現(xiàn)“經(jīng)常使用信用卡的客戶更傾向于申請貸款”這樣的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而在評估客戶的信用風險時，可以考慮客戶的信用卡使用情況?？傊?，征信數(shù)據(jù)挖掘在信貸風險評估中具有重要的應(yīng)用價值，可以為金融機構(gòu)提供更精準的信貸風險評估服務(wù)。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.D插值法是常用的處理缺失值的技術(shù)，通過已有數(shù)據(jù)點估算缺失值?；貧w分析、決策樹和K最近鄰算法主要用于數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測，不直接處理缺失值。2.D資產(chǎn)信息不屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”。五類信息包括個人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息。3.C過采樣是通過增加少數(shù)類樣本的方法來處理不平衡數(shù)據(jù)集。過采樣可以提高模型的泛化能力。4.D決策樹深度是決策樹算法的參數(shù)，不是統(tǒng)計指標。標準差、相關(guān)系數(shù)和偏度是常用的統(tǒng)計指標。5.C數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)準確、完整、一致。6.A歸一化方法的主要作用是縮小數(shù)據(jù)范圍，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量級，提高模型性能。7.C均方誤差是回歸問題的評估指標，不是分類問題的評估指標。AUC值、F1分數(shù)和召回率是常用的分類問題評估指標。8.D決策樹是分類算法，不是特征選擇技術(shù)。遞歸特征消除、主成分分析和Lasso回歸是常用的特征選擇技術(shù)。9.B關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，即找出數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。10.A信貸信息主要包含貸款記錄、信用卡使用情況。其他選項包含的信息不屬于信貸信息范疇。11.DTensorFlow是深度學(xué)習框架，不是數(shù)據(jù)可視化工具。Tableau、PowerBI和SPSS是常用的數(shù)據(jù)可視化工具。12.A異常檢測的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，識別數(shù)據(jù)中的異常模式。13.C降維技術(shù)適用于處理高維數(shù)據(jù)，通過減少特征數(shù)量，提高模型性能。14.C數(shù)據(jù)集劃分的主要目的是提高模型泛化能力，通過將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，評估模型性能。15.D主成分分析是降維技術(shù)，不是分類算法。邏輯回歸、K最近鄰算法和決策樹是常用的分類算法。16.A個人基本信息屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”。其他選項不屬于五類信息范疇。17.A聚類分析的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。18.C數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)格式一致。19.D決策樹是分類算法，不是特征工程方法。特征縮放、特征編碼和特征選擇是常用的特征工程方法。20.B關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，即找出數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。21.C數(shù)據(jù)集合并的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過合并多個數(shù)據(jù)集，提供更全面的數(shù)據(jù)信息。22.A個人基本信息屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”。其他選項不屬于五類信息范疇。23.D決策樹是分類算法，不是集成學(xué)習算法。隨機森林、AdaBoost和XGBoost是常用的集成學(xué)習算法。24.A異常值是指數(shù)據(jù)中的錯誤值，通常是由于數(shù)據(jù)采集或錄入錯誤導(dǎo)致。25.C均方誤差是回歸問題的評估指標，不是分類問題的評估指標。交叉驗證、留一法和AUC值是常用的模型評估方法。二、多項選擇題答案及解析1.ABCD數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、異常值等；數(shù)據(jù)集成用于合并多個數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)變換用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型、歸一化等；數(shù)據(jù)規(guī)約用于減少數(shù)據(jù)量。2.ABC征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”包括個人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、資產(chǎn)信息。3.AB過采樣和下采樣是處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法。過采樣通過增加少數(shù)類樣本，下采樣通過減少多數(shù)類樣本，使數(shù)據(jù)集平衡。4.ABCD常用的統(tǒng)計指標包括標準差、相關(guān)系數(shù)、偏度和均值。這些指標用于描述數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。5.ABC數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容包括缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟。6.A數(shù)據(jù)歸一化方法的主要作用是縮小數(shù)據(jù)范圍，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量級，提高模型性能。7.ABD常用的評估指標包括AUC值、F1分數(shù)和召回率。均方誤差是回歸問題的評估指標，不適用于分類問題。8.ACD遞歸特征消除、Lasso回歸和決策樹是常用的特征選擇技術(shù)。主成分分析是降維技術(shù)，不是特征選擇技術(shù)。9.AB關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，即找出數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。提高數(shù)據(jù)存儲效率和減少數(shù)據(jù)缺失不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的。10.A信貸信息主要包含貸款記錄、信用卡使用情況。其他選項包含的信息不屬于信貸信息范疇。11.ABCTableau、PowerBI和SPSS是常用的數(shù)據(jù)可視化工具。TensorFlow是深度學(xué)習框架，不是數(shù)據(jù)可視化工具。12.A異常檢測的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，識別數(shù)據(jù)中的異常模式。提高數(shù)據(jù)存儲效率、增加數(shù)據(jù)維度和減少數(shù)據(jù)缺失不是異常檢測的主要目的。13.CD降維技術(shù)和支持向量機適用于處理高維數(shù)據(jù)。決策樹和線性回歸在處理高維數(shù)據(jù)時可能面臨過擬合問題。14.C數(shù)據(jù)集劃分的主要目的是提高模型泛化能力，通過將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，評估模型性能。15.ABD邏輯回歸、K最近鄰算法和決策樹是常用的分類算法。主成分分析是降維技術(shù)，不是分類算法。三、判斷題答案及解析1.√征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”確實包括個人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、資產(chǎn)信息、行為信息。2.×數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，而不是提高數(shù)據(jù)存儲效率。3.×決策樹算法適用于平衡數(shù)據(jù)集，但不適用于不平衡數(shù)據(jù)集。處理不平衡數(shù)據(jù)集需要使用過采樣、下采樣等方法。4.√歸一化方法的主要作用是縮小數(shù)據(jù)范圍，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量級，提高模型性能。5.√AUC值是常用的分類問題評估指標，用于衡量模型的預(yù)測能力。6.×特征選擇技術(shù)的主要目的是減少特征數(shù)量，提高模型泛化能力，而不是減少數(shù)據(jù)維度。7.√關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，即找出數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。8.√信貸信息主要包含貸款記錄、信用卡使用情況。其他選項包含的信息不屬于信貸信息范疇。9.×數(shù)據(jù)可視化工具的主要目的是提高數(shù)據(jù)理解能力，而不是提高數(shù)據(jù)存儲效率。10.√異常檢測的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，識別數(shù)據(jù)中的異常模式。四、簡答題答案及解析1.征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集合并。缺失值處理可以通過插值法、刪除法等方法進行；異常值處理可以通過箱線圖、Z-score等方法進行；數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集合并可以將多個數(shù)據(jù)集合并為一個數(shù)據(jù)集，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.特征選擇是指在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，從原始數(shù)據(jù)中選擇出對模型預(yù)測最有用的特征，以減少數(shù)據(jù)維度，提高模