2025年征信數(shù)據(jù)分析挖掘考試題庫-征信數(shù)據(jù)分析挖掘數(shù)據(jù)清洗與處理考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、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，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.在征信數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪項(xiàng)工作不屬于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的范疇？（A）A.將日期字段從"2023-05-15"格式轉(zhuǎn)換為"15/05/2023"格式B.將身份證號(hào)碼中的空格去除C.將文本型的數(shù)字"1000"轉(zhuǎn)換為數(shù)值型1000D.將百分比形式的"25%"轉(zhuǎn)換為小數(shù)0.252.當(dāng)征信數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)大量重復(fù)的記錄時(shí)，以下哪種處理方法最為合適？（C）A.直接刪除所有重復(fù)記錄B.將重復(fù)記錄全部保留C.保留第一條記錄，其余重復(fù)記錄標(biāo)記為重復(fù)并刪除D.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行抽樣保留3.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（B）A.使用眾數(shù)填充分類變量的缺失值B.使用均值填充數(shù)值型變量的缺失值C.使用K-最近鄰算法預(yù)測缺失值D.使用回歸模型預(yù)測缺失值4.關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的說法，正確的是？（D）A.標(biāo)準(zhǔn)化會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布形態(tài)B.歸一化會(huì)將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1之間C.標(biāo)準(zhǔn)化使用最大值和最小值進(jìn)行轉(zhuǎn)換D.兩者都能消除量綱的影響5.在征信數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種異常值檢測方法最為直觀？（A）A.箱線圖法B.Z-score法C.IQR法D.基于模型的方法6.當(dāng)征信數(shù)據(jù)中存在大量錯(cuò)誤格式的身份證號(hào)碼時(shí)，以下哪種處理方法最為推薦？（C）A.直接刪除這些記錄B.使用正則表達(dá)式修正C.創(chuàng)建一個(gè)專門的字段標(biāo)記錯(cuò)誤情況，同時(shí)嘗試修正D.忽略這些錯(cuò)誤記錄7.在處理分類變量時(shí)，以下哪種方法可以避免"維度災(zāi)難"問題？（B）A.直接使用高維分類變量B.采用降維技術(shù)如PCAC.對(duì)所有類別進(jìn)行獨(dú)熱編碼D.使用嵌入方法如樹模型8.關(guān)于數(shù)據(jù)去重，以下說法錯(cuò)誤的是？（C）A.去重前應(yīng)該先對(duì)關(guān)鍵字段進(jìn)行排序B.可以使用哈希值來檢測重復(fù)C.去重過程中一定會(huì)損失信息D.應(yīng)該保留具有最新信息的記錄9.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法最適用于有業(yè)務(wù)含義的缺失？（A）A.使用業(yè)務(wù)規(guī)則填充B.使用隨機(jī)森林預(yù)測C.直接刪除缺失值D.使用中位數(shù)填充10.關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的說法，錯(cuò)誤的是？（B）A.標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0B.歸一化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為1C.標(biāo)準(zhǔn)化使用標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行轉(zhuǎn)換D.歸一化使用最大值和最小值進(jìn)行轉(zhuǎn)換11.在征信數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種方法可以檢測數(shù)據(jù)中的邏輯錯(cuò)誤？（C）A.獨(dú)熱編碼B.標(biāo)準(zhǔn)化C.業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)D.主成分分析12.當(dāng)征信數(shù)據(jù)中存在大量缺失值時(shí)，以下哪種方法最可能保留數(shù)據(jù)完整性？（D）A.直接刪除所有包含缺失值的記錄B.使用均值填充所有缺失值C.使用KNN填充D.基于業(yè)務(wù)規(guī)則的填充13.在處理文本型征信數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法可以去除停用詞？（A）A.使用自然語言處理工具B.使用決策樹C.使用LDA主題模型D.使用聚類算法14.關(guān)于數(shù)據(jù)去重，以下說法正確的是？（D）A.去重只需要考慮主鍵字段B.去重過程中一定會(huì)增加數(shù)據(jù)量C.去重前不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗D.去重應(yīng)該保留具有業(yè)務(wù)意義的記錄15.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法最適用于稀疏數(shù)據(jù)？（C）A.使用均值填充B.使用眾數(shù)填充C.使用多重插補(bǔ)D.使用回歸模型預(yù)測16.關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的說法，正確的是？（A）A.標(biāo)準(zhǔn)化不會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布形態(tài)B.歸一化使用均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行轉(zhuǎn)換C.標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1之間D.兩者都需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序17.在征信數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種方法可以檢測數(shù)據(jù)中的異常值？（B）A.獨(dú)熱編碼B.箱線圖法C.主成分分析D.決策樹18.當(dāng)征信數(shù)據(jù)中存在大量錯(cuò)誤格式的字段時(shí)，以下哪種處理方法最為推薦？（C）A.直接刪除這些記錄B.使用正則表達(dá)式修正C.創(chuàng)建一個(gè)專門的字段標(biāo)記錯(cuò)誤情況，同時(shí)嘗試修正D.忽略這些錯(cuò)誤記錄19.在處理分類變量時(shí)，以下哪種方法可以保留類別之間的順序信息？（B）A.獨(dú)熱編碼B.有序編碼C.降維D.嵌入方法20.關(guān)于數(shù)據(jù)清洗，以下說法正確的是？（D）A.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行B.數(shù)據(jù)清洗會(huì)改變數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的最后一步D.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）1.請(qǐng)簡述征信數(shù)據(jù)清洗中常見的異常值類型及其檢測方法。2.在處理缺失值時(shí)，請(qǐng)比較均值填充和眾數(shù)填充的優(yōu)缺點(diǎn)。3.請(qǐng)簡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化的區(qū)別及其適用場景。4.在征信數(shù)據(jù)清洗中，請(qǐng)說明如何檢測數(shù)據(jù)中的邏輯錯(cuò)誤。5.請(qǐng)簡述文本型征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其業(yè)務(wù)意義。（接下來是第三、四、五題，按照相同格式繼續(xù)...）三、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）6.請(qǐng)簡述征信數(shù)據(jù)清洗中常見的異常值類型及其檢測方法。7.在處理缺失值時(shí)，請(qǐng)比較均值填充和眾數(shù)填充的優(yōu)缺點(diǎn)。8.請(qǐng)簡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化的區(qū)別及其適用場景。9.在征信數(shù)據(jù)清洗中，請(qǐng)說明如何檢測數(shù)據(jù)中的邏輯錯(cuò)誤。10.請(qǐng)簡述文本型征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其業(yè)務(wù)意義。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）11.在征信數(shù)據(jù)清洗過程中，如何平衡數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)完整性之間的關(guān)系？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例說明。12.請(qǐng)論述征信數(shù)據(jù)清洗對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)分析挖掘工作的重要性，并舉例說明清洗不當(dāng)可能導(dǎo)致的后果。五、案例分析題（本大題共1小題，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）13.某征信機(jī)構(gòu)在處理一批新收集的個(gè)人征信數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)存在以下問題：（1）部分身份證號(hào)碼格式不統(tǒng)一，有的包含空格，有的則沒有；（2）部分貸款金額字段存在缺失值；（3）部分客戶的居住地址字段填寫不規(guī)范，有的填寫詳細(xì)地址，有的只填寫城市名稱；（4）部分客戶的婚姻狀況字段存在邏輯錯(cuò)誤，如"離異"和"離婚"同時(shí)存在。請(qǐng)針對(duì)以上問題，分別提出相應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗方法，并說明選擇該方法的原因及其業(yè)務(wù)意義。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換包括日期格式、文本格式、數(shù)值格式等轉(zhuǎn)換，去除空格屬于文本處理，但不是格式轉(zhuǎn)換本身。2.答案：C解析：保留第一條記錄可以保留完整信息，標(biāo)記重復(fù)并刪除可以保留數(shù)據(jù)完整性同時(shí)避免冗余。3.答案：B解析：使用均值填充可能使數(shù)據(jù)分布扭曲，尤其當(dāng)缺失值分布不均勻時(shí)。4.答案：D解析：標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化都能消除量綱影響，但標(biāo)準(zhǔn)化不改變分布形態(tài)，歸一化將數(shù)據(jù)約束在特定區(qū)間。5.答案：A解析：箱線圖直觀展示異常值，其他方法需要計(jì)算或模型支持。6.答案：C解析：創(chuàng)建標(biāo)記字段可以保留所有信息，同時(shí)修正錯(cuò)誤可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。7.答案：B解析：降維技術(shù)可以避免高維問題，其他方法可能增加維度或丟失信息。8.答案：C解析：去重過程可能損失信息，如保留最新記錄可能丟失早期重要信息。9.答案：A解析：業(yè)務(wù)規(guī)則填充最符合業(yè)務(wù)邏輯，其他方法可能忽略業(yè)務(wù)含義。10.答案：B解析：歸一化將數(shù)據(jù)約束在0-1區(qū)間，不一定會(huì)使均值為1。11.答案：C解析：業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)邏輯矛盾，如年齡大于實(shí)際歷史等。12.答案：D解析：基于業(yè)務(wù)規(guī)則的填充最可能保留數(shù)據(jù)完整性，其他方法可能丟失關(guān)鍵信息。13.答案：A解析：自然語言處理工具專門用于文本處理，其他方法不適用于文本清洗。14.答案：D解析：去重應(yīng)保留業(yè)務(wù)有意義記錄，其他選項(xiàng)表述不準(zhǔn)確。15.答案：C解析：多重插補(bǔ)適用于稀疏數(shù)據(jù)，其他方法可能不適用于高缺失率場景。16.答案：A解析：標(biāo)準(zhǔn)化不改變分布形態(tài)，其他選項(xiàng)表述不準(zhǔn)確。17.答案：B解析：箱線圖法直觀展示異常值，其他方法需要計(jì)算或模型支持。18.答案：C解析：創(chuàng)建標(biāo)記字段可以保留所有信息，同時(shí)修正錯(cuò)誤可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。19.答案：B解析：有序編碼保留順序信息，其他方法可能忽略類別間關(guān)系。20.答案：D解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，其他選項(xiàng)表述不準(zhǔn)確。二、簡答題答案及解析1.答案：異常值類型包括離群值（數(shù)值型數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超正常范圍）、錯(cuò)誤值（如身份證格式錯(cuò)誤）、缺失值（數(shù)據(jù)未記錄）、重復(fù)值（完全相同記錄）、不一致值（如同一字段不同記錄）。檢測方法包括箱線圖法（直觀展示）、Z-score法（基于正態(tài)分布）、IQR法（基于四分位數(shù)）、業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)（如年齡小于0）、聚類算法（發(fā)現(xiàn)異常簇）。2.均值填充優(yōu)點(diǎn)是簡單易計(jì)算，適用于數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)且缺失比例不高的情況。缺點(diǎn)是會(huì)扭曲數(shù)據(jù)分布，尤其當(dāng)缺失值非隨機(jī)時(shí)。眾數(shù)填充適用于分類變量，優(yōu)點(diǎn)是保留類別分布，缺點(diǎn)是可能丟失信息。數(shù)值型眾數(shù)填充不如均值填充穩(wěn)定。3.標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0方差為1，歸一化將數(shù)據(jù)約束在0-1區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)化適用于不同量綱數(shù)據(jù)比較，歸一化適用于需要特定范圍的算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。標(biāo)準(zhǔn)化不改變分布形態(tài)，歸一化會(huì)壓縮數(shù)據(jù)。4.檢測邏輯錯(cuò)誤可以通過業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)，如年齡大于實(shí)際歷史、收入與職業(yè)不符、居住地與工作地距離異常等。還可以通過數(shù)據(jù)一致性檢查，如同一客戶在不同字段填寫矛盾信息。關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)現(xiàn)邏輯矛盾，如已婚但無家庭地址。5.文本清洗步驟包括：去除停用詞（如"的"）、去除特殊字符（如標(biāo)點(diǎn)）、詞形還原（如"跑"轉(zhuǎn)為"跑步"）、分詞（中文）、詞性標(biāo)注。業(yè)務(wù)意義在于提高文本分析準(zhǔn)確性，如通過去除無意義詞可以更精準(zhǔn)識(shí)別客戶行為特征。三、簡答題答案及解析6.答案：異常值類型包括離群值（數(shù)值型數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超正常范圍）、錯(cuò)誤值（如身份證格式錯(cuò)誤）、缺失值（數(shù)據(jù)未記錄）、重復(fù)值（完全相同記錄）、不一致值（如同一字段不同記錄）。檢測方法包括箱線圖法（直觀展示）、Z-score法（基于正態(tài)分布）、IQR法（基于四分位數(shù)）、業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)（如年齡小于0）、聚類算法（發(fā)現(xiàn)異常簇）。7.均值填充優(yōu)點(diǎn)是簡單易計(jì)算，適用于數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)且缺失比例不高的情況。缺點(diǎn)是會(huì)扭曲數(shù)據(jù)分布，尤其當(dāng)缺失值非隨機(jī)時(shí)。眾數(shù)填充適用于分類變量，優(yōu)點(diǎn)是保留類別分布，缺點(diǎn)是可能丟失信息。數(shù)值型眾數(shù)填充不如均值填充穩(wěn)定。8.標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0方差為1，歸一化將數(shù)據(jù)約束在0-1區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)化適用于不同量綱數(shù)據(jù)比較，歸一化適用于需要特定范圍的算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。標(biāo)準(zhǔn)化不改變分布形態(tài)，歸一化會(huì)壓縮數(shù)據(jù)。9.檢測邏輯錯(cuò)誤可以通過業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)，如年齡大于實(shí)際歷史、收入與職業(yè)不符、居住地與工作地距離異常等。還可以通過數(shù)據(jù)一致性檢查，如同一客戶在不同字段填寫矛盾信息。關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)現(xiàn)邏輯矛盾，如已婚但無家庭地址。10.文本清洗步驟包括：去除停用詞（如"的"）、去除特殊字符（如標(biāo)點(diǎn)）、詞形還原（如"跑"轉(zhuǎn)為"跑步"）、分詞（中文）、詞性標(biāo)注。業(yè)務(wù)意義在于提高文本分析準(zhǔn)確性，如通過去除無意義詞可以更精準(zhǔn)識(shí)別客戶行為特征。四、論述題答案及解析11.答案：平衡數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性需要在清洗中權(quán)衡取舍。例如某銀行在處理逾期數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分客戶逾期記錄有誤，直接刪除會(huì)損失客戶歷史信息，修正則可能影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。此時(shí)可以創(chuàng)建標(biāo)記字段，保留原始數(shù)據(jù)同時(shí)修正錯(cuò)誤，業(yè)務(wù)上判斷修正后的數(shù)據(jù)更可靠。這種權(quán)衡需要結(jié)合業(yè)務(wù)場景，選擇最能保留核心信息的清洗方法。12.答案：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，清洗不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致后續(xù)模型偏差。例如某機(jī)構(gòu)未清洗重復(fù)客戶數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型高估客戶信用水平。清洗重要性體現(xiàn)在：①消除噪聲提高模型準(zhǔn)確性；②確保數(shù)據(jù)一致性避免矛盾結(jié)果；③保留關(guān)鍵信息防止數(shù)據(jù)丟失。具體后果如信用評(píng)分偏差、客戶畫像失真、模型泛化能力下降等。五、案例分析題答案及解析13.答案：①身份證號(hào)碼：創(chuàng)建新字段標(biāo)記格式是否正確，對(duì)錯(cuò)誤格式嘗試使用正則表達(dá)式修正，保留原始號(hào)碼以便追溯。原因：身份證是關(guān)鍵標(biāo)識(shí)，保留原始信息同時(shí)確保格式統(tǒng)一。業(yè)務(wù)意義在于既能核對(duì)身