2025年征信分析師證書考試：征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析試題考試時(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)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的首要任務(wù)是（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)可視化C.模型構(gòu)建D.結(jié)果解釋2.在征信數(shù)據(jù)中，哪一項(xiàng)指標(biāo)最能反映個(gè)人的還款能力？（）A.負(fù)債比率B.信用查詢次數(shù)C.房產(chǎn)價(jià)值D.稅收繳納情況3.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？（）A.缺失值填充B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)加密4.統(tǒng)計(jì)分析中，哪一項(xiàng)指標(biāo)用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.線性回歸系數(shù)5.在進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法最為常用？（）A.主成分分析B.線性回歸C.相關(guān)系數(shù)D.決策樹6.征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類”指的是（）。A.逾期30天以內(nèi)、逾期30-60天、逾期60-90天、逾期90-120天、逾期120天以上B.正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失C.良好、一般、較差、差、極差D.高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、極高風(fēng)險(xiǎn)、無風(fēng)險(xiǎn)7.以下哪種工具最適合用于數(shù)據(jù)探索性分析？（）A.SPSSB.ExcelC.SASD.Python8.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪種方法最為常用？（）A.線性回歸B.ARIMA模型C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.征信數(shù)據(jù)中的“征信查詢記錄”通常包括（）。A.個(gè)人基本信息、負(fù)債信息、查詢記錄B.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型C.查詢次數(shù)、查詢金額、查詢?cè)駾.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型、查詢目的10.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖11.征信數(shù)據(jù)中的“負(fù)債比率”是指（）。A.總負(fù)債除以總收入B.總負(fù)債除以總資產(chǎn)C.總收入除以總負(fù)債D.總資產(chǎn)除以總收入12.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪種情況會(huì)導(dǎo)致多重共線性問題？（）A.樣本量過小B.變量之間存在高度相關(guān)性C.數(shù)據(jù)存在缺失值D.模型擬合度過高13.征信數(shù)據(jù)中的“信用評(píng)分”通常采用哪種方法計(jì)算？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪種情況會(huì)導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤？（）A.拒絕了真實(shí)的原假設(shè)B.接受了真實(shí)的新假設(shè)C.拒絕了虛假的原假設(shè)D.接受了虛假的新假設(shè)15.征信數(shù)據(jù)中的“信用報(bào)告”通常包括（）。A.個(gè)人基本信息、負(fù)債信息、查詢記錄、信用評(píng)分B.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型、查詢目的C.查詢次數(shù)、查詢金額、查詢?cè)?、查詢結(jié)果D.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型、查詢目的、查詢結(jié)果16.在進(jìn)行聚類分析時(shí)，以下哪種算法最為常用？（）A.K-meansB.線性回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17.征信數(shù)據(jù)中的“逾期記錄”通常包括（）。A.逾期天數(shù)、逾期金額、逾期原因B.逾期天數(shù)、逾期金額、逾期機(jī)構(gòu)C.逾期天數(shù)、逾期金額、逾期類型D.逾期天數(shù)、逾期金額、逾期機(jī)構(gòu)、逾期類型18.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法最適合處理重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.缺失值填充B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)去重19.征信數(shù)據(jù)中的“查詢記錄”通常包括（）。A.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型B.查詢次數(shù)、查詢金額、查詢?cè)駽.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型、查詢目的D.查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型、查詢目的、查詢結(jié)果20.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪種圖表最適合展示分類數(shù)據(jù)？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.簡述征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基本流程。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.說明相關(guān)性分析與回歸分析的區(qū)別。4.描述征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類”及其意義。5.闡述數(shù)據(jù)可視化在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的作用。三、論述題（本大題共4小題，每小題5分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的作用和意義。結(jié)合實(shí)際場景，談?wù)勅绾卫媒y(tǒng)計(jì)分析方法提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。2.談?wù)勀銓?duì)征信數(shù)據(jù)中缺失值處理的理解，并比較幾種常見的缺失值處理方法（如刪除、均值填充、回歸填充等）的優(yōu)缺點(diǎn)。在哪些情況下，你會(huì)選擇特定的方法進(jìn)行處理？3.解釋什么是時(shí)間序列分析，并說明它在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用場景。舉例說明如何利用時(shí)間序列分析方法對(duì)個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。4.闡述數(shù)據(jù)可視化在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的重要性，并結(jié)合實(shí)際案例說明如何通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在問題和規(guī)律。四、案例分析題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.假設(shè)你是一名征信數(shù)據(jù)分析師，某銀行提供了一批個(gè)人信貸數(shù)據(jù)，包括個(gè)人的基本信息、負(fù)債信息、查詢記錄等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，用于評(píng)估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)。具體包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型選擇和結(jié)果解釋等步驟。2.某征信機(jī)構(gòu)收集了一批個(gè)人的信用查詢記錄，包括查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，用于分析個(gè)人的信用查詢行為。具體包括數(shù)據(jù)清洗、探索性分析、相關(guān)性分析等步驟，并解釋分析結(jié)果的實(shí)際意義。3.某金融機(jī)構(gòu)提供了一批個(gè)人的信貸數(shù)據(jù)，包括個(gè)人的基本信息、負(fù)債信息、信用評(píng)分等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，用于分析個(gè)人的信用評(píng)分與各項(xiàng)特征之間的關(guān)系。具體包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、回歸分析等步驟，并解釋分析結(jié)果的實(shí)際意義。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.A數(shù)據(jù)清洗是征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)步驟，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)處理的第一步，對(duì)于保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。2.A負(fù)債比率直接反映了個(gè)人的還款壓力，是衡量還款能力的重要指標(biāo)。解析：負(fù)債比率越高，個(gè)人的還款壓力越大，還款能力相對(duì)較弱。3.D數(shù)據(jù)加密屬于數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的范疇，不屬于數(shù)據(jù)清洗的方法。解析：數(shù)據(jù)清洗主要關(guān)注數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準(zhǔn)確性，而數(shù)據(jù)加密主要關(guān)注數(shù)據(jù)的保密性。4.C標(biāo)準(zhǔn)差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況。解析：標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)性越大，反之則越小。5.C相關(guān)系數(shù)是衡量兩個(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)方法。解析：相關(guān)系數(shù)的取值范圍在-1到1之間，0表示沒有線性關(guān)系，1表示完全正相關(guān)，-1表示完全負(fù)相關(guān)。6.B五級(jí)分類是征信報(bào)告中常用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失。解析：五級(jí)分類根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)信用狀況進(jìn)行分類，是銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具。7.BExcel是進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析的基礎(chǔ)工具，操作簡單，功能強(qiáng)大。解析：Excel具有豐富的數(shù)據(jù)處理和可視化功能，適合進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)探索和分析。8.BARIMA模型是時(shí)間序列分析中常用的方法，適用于具有趨勢(shì)和季節(jié)性成分的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。解析：ARIMA模型通過自回歸、差分和移動(dòng)平均三個(gè)部分來描述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。9.B征信查詢記錄通常包括查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型等信息。解析：查詢記錄反映了個(gè)人信用活動(dòng)的頻繁程度和性質(zhì)，是評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。10.B折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。解析：折線圖通過連接數(shù)據(jù)點(diǎn)，直觀地展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化情況。11.A負(fù)債比率是指總負(fù)債除以總收入，反映個(gè)人的負(fù)債負(fù)擔(dān)。解析：負(fù)債比率是評(píng)估個(gè)人還款能力的重要指標(biāo)，比率越高，還款壓力越大。12.B變量之間存在高度相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致多重共線性問題，影響模型的解釋能力。解析：多重共線性會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)不穩(wěn)定，影響模型的預(yù)測(cè)性能。13.B信用評(píng)分通常采用邏輯回歸方法計(jì)算，綜合考慮多個(gè)因素的影響。解析：邏輯回歸模型能夠處理分類變量，適合用于信用評(píng)分的計(jì)算。14.A拒絕了真實(shí)的原假設(shè)會(huì)導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤，即錯(cuò)誤地拒絕了真實(shí)的情況。解析：第一類錯(cuò)誤也稱為假陽性，在實(shí)際應(yīng)用中需要控制在一定范圍內(nèi)。15.A信用報(bào)告通常包括個(gè)人基本信息、負(fù)債信息、查詢記錄、信用評(píng)分等內(nèi)容。解析：信用報(bào)告是個(gè)人信用狀況的綜合反映，是銀行信貸決策的重要依據(jù)。16.AK-means算法是聚類分析中常用的方法，通過迭代優(yōu)化將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇。解析：K-means算法簡單易實(shí)現(xiàn)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類分析。17.D逾期記錄通常包括逾期天數(shù)、逾期金額、逾期機(jī)構(gòu)、逾期類型等信息。解析：逾期記錄是評(píng)估個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)，詳細(xì)記錄了逾期的情況。18.D數(shù)據(jù)去重是處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法，通過識(shí)別和刪除重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)的唯一性。解析：重復(fù)數(shù)據(jù)會(huì)誤導(dǎo)分析結(jié)果，數(shù)據(jù)去重是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟。19.A查詢記錄通常包括查詢機(jī)構(gòu)、查詢時(shí)間、查詢類型等信息。解析：查詢記錄反映了個(gè)人信用活動(dòng)的頻繁程度和性質(zhì)，是評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。20.A柱狀圖適合展示分類數(shù)據(jù)的分布情況。解析：柱狀圖通過柱狀的高度表示各類別的頻數(shù)或比例，直觀地展示分類數(shù)據(jù)的分布特征。二、簡答題答案及解析1.征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和結(jié)果解釋等步驟。解析：數(shù)據(jù)收集是獲取原始數(shù)據(jù)的過程，數(shù)據(jù)清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程，數(shù)據(jù)探索是了解數(shù)據(jù)特征的過程，特征工程是構(gòu)建有效特征的過程，模型構(gòu)建是選擇和訓(xùn)練模型的過程，模型評(píng)估是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅艿倪^程，結(jié)果解釋是理解分析結(jié)果的過程。2.數(shù)據(jù)清洗是指將原始數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、缺失、重復(fù)和不一致等問題進(jìn)行處理，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。常見的數(shù)據(jù)清洗方法包括缺失值填充、異常值檢測(cè)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。缺失值填充可以通過刪除、均值填充、回歸填充等方法進(jìn)行處理，異常值檢測(cè)可以通過箱線圖、Z-score等方法進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以通過歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法進(jìn)行處理。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)處理的重要步驟，通過處理數(shù)據(jù)中的問題，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.相關(guān)性分析是研究兩個(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)方法，通常使用相關(guān)系數(shù)來衡量?；貧w分析是研究一個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響，通過建立回歸模型來預(yù)測(cè)因變量的值。相關(guān)性分析關(guān)注的是變量之間的相關(guān)程度，而回歸分析關(guān)注的是變量之間的因果關(guān)系。解析：相關(guān)性分析和回歸分析是兩種不同的統(tǒng)計(jì)方法，適用于不同的分析目的，需要根據(jù)具體問題選擇合適的方法。4.征信數(shù)據(jù)中的“五級(jí)分類”是指根據(jù)個(gè)人的信用狀況將其分為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失五個(gè)等級(jí)。正常表示個(gè)人信用狀況良好，關(guān)注表示個(gè)人信用狀況存在一定風(fēng)險(xiǎn)，次級(jí)表示個(gè)人信用狀況較差，可疑表示個(gè)人信用狀況存在較大風(fēng)險(xiǎn)，損失表示個(gè)人信用狀況嚴(yán)重惡化。五級(jí)分類是銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具，通過分類可以評(píng)估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，為信貸決策提供依據(jù)。解析：五級(jí)分類是征信報(bào)告中常用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)信用狀況進(jìn)行分類，是銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具。5.數(shù)據(jù)可視化在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的作用是幫助分析師直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在問題和規(guī)律。通過數(shù)據(jù)可視化，分析師可以快速識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值、趨勢(shì)和模式，從而更好地理解數(shù)據(jù)特征，為后續(xù)分析提供依據(jù)。數(shù)據(jù)可視化還可以幫助分析師與決策者溝通分析結(jié)果，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。解析：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要工具，通過圖表和圖形展示數(shù)據(jù)，可以幫助分析師更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在問題和規(guī)律，提高分析效率和分析結(jié)果的傳播效果。三、論述題答案及解析1.征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的作用和意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，通過分析個(gè)人的信用數(shù)據(jù)，可以評(píng)估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，為銀行信貸決策提供依據(jù)。其次，通過分析個(gè)人的信用數(shù)據(jù)，可以識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)人，幫助銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。再次，通過分析個(gè)人的信用數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提高信貸服務(wù)的質(zhì)量和效率。最后，通過分析個(gè)人的信用數(shù)據(jù)，可以幫助銀行進(jìn)行客戶關(guān)系管理，提高客戶滿意度和忠誠度。解析：征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具，通過分析個(gè)人的信用數(shù)據(jù)，可以評(píng)估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)人，優(yōu)化信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提高客戶關(guān)系管理的效果。2.征信數(shù)據(jù)中缺失值處理的理解是：缺失值是指數(shù)據(jù)中缺失的值，可能由于數(shù)據(jù)收集錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤等原因造成。缺失值處理是指將缺失值進(jìn)行處理，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。常見的缺失值處理方法包括刪除、均值填充、回歸填充等。刪除是指刪除包含缺失值的記錄，均值填充是指用均值代替缺失值，回歸填充是指用回歸模型預(yù)測(cè)缺失值。刪除方法簡單，但可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，均值填充簡單易行，但可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，回歸填充可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)缺失值，但計(jì)算復(fù)雜。解析：缺失值處理是數(shù)據(jù)處理的重要步驟，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。3.時(shí)間序列分析是研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的統(tǒng)計(jì)方法，通過分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性，可以預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)值。在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中，時(shí)間序列分析可以用于預(yù)測(cè)個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，例如通過分析個(gè)人的歷史逾期記錄，預(yù)測(cè)未來逾期的可能性。時(shí)間序列分析還可以用于分析個(gè)人的信用查詢行為，例如通過分析個(gè)人的查詢記錄，預(yù)測(cè)未來查詢的頻率和類型。解析：時(shí)間序列分析是征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的重要工具，通過分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，分析個(gè)人的信用查詢行為，為銀行信貸決策提供依據(jù)。4.數(shù)據(jù)可視化在征信數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，數(shù)據(jù)可視化可以幫助分析師直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在問題和規(guī)律。通過數(shù)據(jù)可視化，分析師可以快速識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值、趨勢(shì)和模式，從而更好地理解數(shù)據(jù)特征，為后續(xù)分析提供依據(jù)。其次，數(shù)據(jù)可視化可以幫助分析師與決策者溝通分析結(jié)果，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。通過圖表和圖形展示數(shù)據(jù)，可以更直觀地傳達(dá)分析結(jié)果，幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。最后，數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，通過圖表和圖形展示數(shù)據(jù)，可以更快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問題