2025年征信數據分析師入門考試-征信數據挖掘基礎試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內。）1.征信數據分析師這個職業(yè)，說白了啊，就是跟那些數字打交道，幫銀行啊、金融機構啊，看看咱們老百姓或者企業(yè)，借錢的時候靠譜不靠譜。這玩意兒挺重要的，畢竟誰也不想把錢借給那種愛欠賬的人對吧？那么，征信數據分析師這個崗位，最核心的任務是什么呢？A，就是天天坐在那兒看報表，啥也不干。B，就是幫著設計各種復雜的金融產品。C，就是分析那些跟信用有關的數字，看看有沒有什么規(guī)律，預測一下別人會不會欠賬。D，就是跟客戶打交道，幫他們解決貸款問題。我覺得啊，肯定是C，因為這才是分析師該干的事兒。2.征信數據，你想想，這玩意兒都是跟誰有關的？就是那些跟錢打交道的人啊，比如你借過錢，或者你辦過信用卡，這些信息都會被記下來。那么，征信數據最基本的特點是什么呢？A，就是數據量特別大，但是沒啥用。B，就是數據都是假的，根本不靠譜。C，就是數據都是跟信用有關的，比如你有沒有欠賬，有沒有按時還錢。D，就是數據都是一樣的，沒啥區(qū)別。我覺得啊，肯定是C，因為這跟征信數據分析師打交道最多的就是這些信息。3.數據清洗，這可是個頭疼的事兒啊，你想想，咱們從各種渠道搞來的數據，肯定都是亂七八糟的。那么，數據清洗最主要是干什么的呢？A，就是把數據都刪掉，反正也沒用。B，就是給數據分類，比如把年齡啊、收入啊分一下。C，就是處理那些錯誤的數據，比如有人填錯了年齡，或者填錯了地址。D，就是把數據都變成數字，方便分析。我覺得啊，肯定是C，因為數據要是錯了，分析出來的結果肯定也是錯的，那不就亂套了嗎？4.數據探索，這步也挺重要的，你想想，咱們在分析數據之前，得先對數據有個大概的了解，不然怎么知道該從哪兒下手呢？那么，數據探索主要是干什么的呢？A，就是用各種復雜的統計方法，把數據都搞個遍。B，就是看看數據大概長啥樣，有沒有什么特別的地方。C，就是給數據畫個圖，看看能不能看出點啥。D，就是把數據都變成文字，方便理解。我覺得啊，肯定是B，因為只有先了解了數據，才知道該用什么樣的方法去分析。5.缺失值處理，這可是個常見的問題啊，你想想，咱們搞來的數據，肯定會有不少地方是空的，比如有人沒填年齡，或者沒填工作單位。那么，處理缺失值最常用的方法是什么呢？A，就是直接把缺失值刪掉，反正也沒用。B，就是用平均值或者中位數來填補缺失值。C，就是用回歸分析來預測缺失值。D，就是不管缺失值，直接分析其他數據。我覺得啊，肯定是B，因為刪掉數據太多，分析出來的結果肯定也不準，而用平均值或者中位數填補，相對來說是比較常用的方法。6.離群值處理，這步也挺關鍵的，你想想，咱們在分析數據的時候，肯定會遇到一些特別的數據，比如有人年齡是120歲，或者收入是100萬，這肯定是不正常的。那么，處理離群值最常用的方法是什么呢？A，就是直接把離群值刪掉，反正也沒用。B，就是用某種方法，把離群值變成正常的值。C，就是用離群值來預測其他數據。D，就是不管離群值，直接分析其他數據。我覺得啊，肯定是A，因為離群值肯定會影響到分析結果，刪掉相對來說是比較常用的方法。7.數據標準化，這步也挺重要的，你想想，咱們搞來的數據，肯定會有不同的單位，比如年齡是歲，收入是元，這肯定不方便比較。那么，數據標準化的主要目的是什么呢？A，就是讓數據都變成一樣的單位，方便比較。B，就是讓數據都變成數字，方便分析。C，就是讓數據都變成一樣的格式，方便存儲。D，就是讓數據都變成一樣的值，方便理解。我覺得啊，肯定是A，因為只有把數據都變成一樣的單位，才能比較它們的大小。8.數據編碼，這步也挺關鍵的，你想想，咱們搞來的數據，肯定會有不少是文字的，比如性別啊、職業(yè)啊，這肯定不方便分析。那么，數據編碼主要是干什么的呢？A，就是把文字數據變成數字數據，方便分析。B，就是給數據編號，方便存儲。C，就是給數據分類，方便理解。D，就是給數據排序，方便比較。我覺得啊，肯定是A，因為只有把文字數據變成數字數據，才能用統計方法進行分析。9.探索性數據分析，這步也挺重要的，你想想，咱們在分析數據之前，得先對數據有個大概的了解，不然怎么知道該從哪兒下手呢？那么，探索性數據分析主要是干什么的呢？A，就是用各種復雜的統計方法，把數據都搞個遍。B，就是看看數據大概長啥樣，有沒有什么特別的地方。C，就是給數據畫個圖，看看能不能看出點啥。D，就是把數據都變成文字，方便理解。我覺得啊，肯定是B，因為只有先了解了數據，才知道該用什么樣的方法去分析。10.數據可視化，這步也挺關鍵的，你想想，咱們分析出來的結果，肯定得讓別人能看懂，不然也就沒啥用了。那么，數據可視化的主要目的是什么呢？A，就是用各種圖表，把數據展示出來，方便理解。B，就是給數據上色，好看一點。C，就是給數據加標簽，方便理解。D，就是給數據排序，方便比較。我覺得啊，肯定是A，因為只有用圖表把數據展示出來，別人才能看懂咱們分析出來的結果。11.統計分析，這可是個重要的步驟啊，你想想，咱們在分析數據的時候，肯定會用到各種統計方法，比如回歸分析、方差分析等等。那么，統計分析最主要是干什么的呢？A，就是用各種統計方法，分析數據之間的關系。B，就是用統計方法，預測未來的數據。C，就是用統計方法，驗證咱們之前的假設。D，就是用統計方法，把數據都搞個遍。我覺得啊，肯定是A，因為統計分析的主要目的就是分析數據之間的關系。12.機器學習，這可是個熱門的技術啊，你想想，咱們現在用的很多產品，比如人臉識別、語音識別，都是用機器學習搞出來的。那么，機器學習在征信數據分析中最主要的應用是什么呢？A，就是用機器學習，預測別人會不會欠賬。B，就是用機器學習，分析數據之間的關系。C，就是用機器學習，自動處理數據。D，就是用機器學習，生成各種報表。我覺得啊，肯定是A，因為機器學習在征信數據分析中最主要的應用就是預測別人會不會欠賬。13.模型評估，這步也挺重要的，你想想，咱們用了機器學習，搞出了一個模型，肯定得看看這個模型效果怎么樣，不然也就沒啥用了。那么，模型評估最常用的方法是什么呢？A，就是用各種統計指標，比如準確率、召回率等等，來評估模型的效果。B，就是用各種圖表，來展示模型的效果。C，就是用各種方法，來改進模型的效果。D，就是用各種方法，來驗證模型的效果。我覺得啊，肯定是A，因為只有用統計指標，才能客觀地評估模型的效果。14.模型調參，這步也挺關鍵的，你想想，咱們用了機器學習，搞出了一個模型，肯定得看看這個模型效果怎么樣，不然也就沒啥用了。那么，模型調參主要是干什么的呢？A，就是調整模型的參數，讓模型的效果更好。B，就是用各種方法，來驗證模型的效果。C，就是用各種方法，來改進模型的效果。D，就是用各種方法，來訓練模型。我覺得啊，肯定是A，因為只有調整模型的參數，才能讓模型的效果更好。15.模型部署，這步也挺重要的，你想想，咱們用了機器學習，搞出了一個模型，肯定得把它用起來，不然也就沒啥用了。那么，模型部署最常用的方法是什么呢？A，就是把這個模型放到網站上，讓大家都能用。B，就是把這個模型放到服務器上，讓大家都能用。C，就是把這個模型放到各種設備上，讓大家都能用。D，就是把這個模型放到各種平臺上，讓大家都能用。我覺得啊，肯定是B，因為把這個模型放到服務器上，是最常用的方法，也是最方便的方法。16.特征工程，這步也挺關鍵的，你想想，咱們在用機器學習的時候，肯定得先選好特征，不然模型效果肯定不好。那么，特征工程主要是干什么的呢？A，就是從原始數據中，提取出對模型有用的特征。B，就是用各種方法，來改進特征的質量。C，就是用各種方法，來增加特征的數量。D，就是用各種方法，來減少特征的數量。我覺得啊，肯定是A，因為只有從原始數據中，提取出對模型有用的特征，模型效果才能好。17.數據倉庫，這可是個重要的技術啊，你想想，咱們現在用的很多系統，比如淘寶、京東，都是用數據倉庫搞出來的。那么，數據倉庫在征信數據分析中最主要的應用是什么呢？A，就是存儲大量的征信數據，方便查詢和分析。B，就是用數據倉庫，生成各種報表。C，就是用數據倉庫，分析數據之間的關系。D，就是用數據倉庫，預測未來的數據。我覺得啊，肯定是A，因為數據倉庫在征信數據分析中最主要的應用就是存儲大量的征信數據。18.數據集市，這步也挺重要的，你想想，咱們在分析數據的時候，肯定會用到各種數據，比如征信數據、交易數據等等。那么，數據集市主要是干什么的呢？A，就是從數據倉庫中，抽取出來一部分數據，方便分析。B，就是用數據集市，生成各種報表。C，就是用數據集市，分析數據之間的關系。D，就是用數據集市，預測未來的數據。我覺得啊，肯定是A，因為數據集市主要是從數據倉庫中，抽取出來一部分數據，方便分析。19.數據治理，這可是個重要的概念啊，你想想，咱們在處理數據的時候，肯定會遇到各種問題，比如數據質量差、數據安全等等。那么，數據治理主要是干什么的呢？A，就是制定各種政策，來規(guī)范數據的處理。B，就是用各種方法，來提高數據的質量。C，就是用各種方法，來保護數據的安全。D，就是用各種方法，來提高數據的利用率。我覺得啊，肯定是A，因為數據治理主要是制定各種政策，來規(guī)范數據的處理。20.數據安全，這可是個重要的問題啊，你想想，咱們處理的數據，都是跟錢有關的，肯定得保證數據的安全，不然就麻煩了。那么，數據安全最常用的方法是什么呢？A，就是用各種密碼，來保護數據的安全。B，就是用各種防火墻，來保護數據的安全。C，就是用各種方法，來防止數據泄露。D，就是用各種方法，來恢復數據。我覺得啊，肯定是C，因為只有用各種方法，來防止數據泄露，才能真正保證數據的安全。二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡上對應題號的位置。）1.你能簡單介紹一下征信數據分析師這個職業(yè)嗎？我覺得啊，征信數據分析師這個職業(yè)，主要是跟那些跟信用有關的數字打交道，幫銀行啊、金融機構啊，看看咱們老百姓或者企業(yè)，借錢的時候靠譜不靠譜。具體來說，征信數據分析師得會處理各種數據，比如個人的收入啊、負債啊、還款記錄啊，然后用各種方法，分析這些數據，看看別人會不會欠賬。當然，還得會跟各種系統打交道，比如數據倉庫、數據集市等等，不然數據搞不進來，分析也就無從談起。2.你能簡單介紹一下數據清洗這個過程嗎？我覺得啊，數據清洗這個過程，主要是處理那些亂七八糟的數據，比如有人填錯了年齡，或者填錯了地址，或者數據缺失等等。具體來說，得先把那些錯誤的數據找出來，然后想辦法處理它們，比如把填錯的年齡改成正確的，把填錯的地址改成正確的，或者把缺失的數據填補上。當然，還得保證處理后的數據是準確的，不然分析出來的結果肯定也是錯的。3.你能簡單介紹一下探索性數據分析這個過程嗎？我覺得啊，探索性數據分析這個過程，主要是對數據有個大概的了解，看看數據大概長啥樣，有沒有什么特別的地方。具體來說，得先用各種統計方法，比如描述性統計、相關性分析等等，對數據有個大概的了解，然后畫個圖，看看能不能看出點啥。當然，還得根據實際情況，選擇合適的分析方法，不然分析出來的結果可能就是錯誤的。4.你能簡單介紹一下機器學習在征信數據分析中的應用嗎？我覺得啊，機器學習在征信數據分析中的應用，主要是預測別人會不會欠賬。具體來說，得先用各種特征，比如個人的收入啊、負債啊、還款記錄啊，來訓練一個模型，然后把這個模型用起來，預測別人會不會欠賬。當然，還得對這個模型進行評估和調參，不然模型效果肯定不好。5.你能簡單介紹一下數據治理這個過程嗎？我覺得啊，數據治理這個過程，主要是制定各種政策，來規(guī)范數據的處理。具體來說，得先制定各種數據標準，比如數據的格式、數據的命名等等，然后制定各種數據質量標準，比如數據的完整性、數據的準確性等等，最后還得制定各種數據安全標準，比如數據的訪問權限、數據的加密方式等等。當然，還得對這些政策進行監(jiān)督和執(zhí)行，不然政策也就沒啥用了。三、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡上對應題號的位置。）6.你能具體說說數據編碼有哪些常見的方法嗎？我覺得啊，數據編碼就是把文字數據變成數字數據，方便分析。常見的編碼方法有好幾種呢。第一種啊，就是標簽編碼，簡單來說，就是給每個文字值分配一個唯一的數字，比如“男性”就編碼成1，“女性”就編碼成2，這挺直接的。但要注意啊，這種方法可能會讓模型誤以為“男性”和“女性”之間有大小關系，其實并沒有，所以啊，一般用在那些有序的類別上，比如“低”、“中”、“高”這種。第二種呢，就是獨熱編碼，這玩意兒挺常用的，就是把每個類別變成一個單獨的列，比如原來有“紅色”、“藍色”、“綠色”三個類別，獨熱編碼后就會變成三列，每一列只表示一個顏色，比如“紅色”那列，紅色的地方就填1，其他地方填0，藍色和綠色也是一樣。這樣就不會有大小關系了，但缺點是會大大增加數據的維度，尤其是類別特別多的時候，可能會導致計算量特別大，甚至出現維度災難。第三種呢，就是目標編碼，這方法比較高級，就是根據每個類別對應的目標值，比如預測的欠款率，來計算編碼值，比如某個類別對應的欠款率是10%，那這個類別就編碼成10%。這種方法挺有用的，但容易導致過擬合，就是模型在訓練數據上效果特別好，但在新的數據上效果就差了，所以啊，一般得用一些技巧來防止過擬合，比如加點平滑，或者用正則化。除了這三種，還有一種叫二進制編碼，就是把類別先轉換成二進制，然后再轉換成十進制，這方法在類別特別多的時候，可以減少數據的維度，但轉換過程有點復雜。所以啊，選哪種編碼方法，得根據實際情況來決定，得看數據的特性，也得看用哪種模型，不然可能效果就不好了。7.你能談談數據可視化的重要性，并且列舉幾種常用的數據可視化圖表嗎？我覺得啊，數據可視化這玩意兒太重要了，畢竟咱們人類對圖表的感知能力要遠強于對純數字的感知能力，用圖表把數據展示出來，能讓我們更快地理解數據，發(fā)現數據中隱藏的規(guī)律和趨勢。你想啊，要是幾百上千個數字，咱們一個個看，肯定眼花繚亂，半天看不懂，但要是用圖表展示出來，比如一條折線圖，咱們一眼就能看出趨勢是上升還是下降，哪個點是個異常值，這效率就高多了。而且啊，數據可視化還能讓咱們更容易地跟別人溝通，比如你要是跟老板匯報工作，要是光說數字，老板可能聽得云里霧里，但你要是拿個圖表，比如一個柱狀圖，展示出哪個產品的銷售額最高，哪個產品的銷售額最低，老板一眼就能明白，還能跟你說哪里需要改進，哪里做得好。常用的數據可視化圖表啊，首先得說說折線圖，這玩意兒最常用，主要用來展示數據隨時間的變化趨勢，比如展示股票價格、氣溫變化等等。然后是柱狀圖，這也很常用，主要用來比較不同類別之間的數值大小，比如比較不同產品的銷售額、不同地區(qū)的人口數量等等。餅圖也挺常用的，主要用來展示不同類別占總體的比例，比如展示不同年齡段的人在總人口中的比例、不同產品銷售額占總銷售額的比例等等。散點圖也挺常用的，主要用來展示兩個變量之間的關系，比如展示一個人的年齡和收入之間的關系、一個人的教育程度和收入之間的關系等等。還有一種是熱力圖，這玩意兒挺直觀的，主要用來展示二維數據，比如展示一個城市不同區(qū)域的房價、一個網站不同頁面的訪問量等等，顏色深淺代表數值的大小。當然，還有其他很多圖表，比如箱線圖、面積圖等等，但我覺得啊，這幾種是最常用的，也是最基礎的，得好好掌握。8.在進行機器學習模型訓練之前，為什么需要對數據進行標準化處理？你能舉例說明一下標準化的過程嗎？我覺得啊，機器學習模型訓練之前對數據進行標準化處理，這事兒挺重要的，雖然不是所有模型都必須標準化，但很多模型啊，尤其是那些基于距離計算的模型，比如K近鄰、支持向量機，還有那些基于梯度下降的模型，比如線性回歸、邏輯回歸，標準化都挺有幫助的。為啥呢？你想啊，不同的特征，它們的取值范圍可能差得很遠，比如一個人的年齡，可能從20歲到60歲，只有幾十個數值，但一個人的收入，可能從幾千到幾十萬，有幾十萬甚至上百萬個數值，如果直接用這些原始數據去訓練模型，那取值范圍大的特征，比如收入，就會對模型的訓練結果產生更大的影響，而取值范圍小的特征，比如年齡，可能就被忽略了，這顯然是不公平的，也不利于模型學習到真正的規(guī)律。所以啊，得對數據進行標準化處理，把不同特征的取值范圍統一到一個相同的范圍，這樣就能避免某些特征因為取值范圍大而對模型產生過大的影響。標準化的過程啊，最常用的方法就是Z-score標準化，也就是把每個特征的值減去它的均值，然后除以它的標準差，這樣處理后的數據，均值為0，標準差為1。舉個例子吧，比如有一個人，年齡是30歲，收入是50000元，還有一個人，年齡是40歲，收入是80000元，現在要對年齡和收入進行Z-score標準化，首先得計算年齡的均值和標準差，假設年齡的均值是35歲，標準差是5歲，收入呢，假設均值是60000元，標準差是15000元，那么經過標準化后，第一個人的年齡變成了（30-35）/5=-2，收入變成了（50000-60000）/15000=-1，第二個人的年齡變成了（40-35）/5=1，收入變成了（80000-60000）/15000=2，你看，經過標準化后，年齡和收入的取值范圍都統一到了[-2,2]這個區(qū)間內，而且它們的均值都變成了0，標準差都變成了1。這樣處理后的數據，就能更好地用于機器學習模型的訓練了。9.你能解釋一下什么是特征選擇，并且列舉幾種常見的特征選擇方法嗎？我覺得啊，特征選擇這玩意兒挺重要的，尤其是在處理高維數據的時候，咱們手頭可能有很多特征，但并不是所有特征都對模型有用，有些特征可能對模型的預測效果沒啥幫助，甚至可能還會起到反作用，比如引入噪聲，增加模型的復雜度，降低模型的泛化能力。所以啊，得進行特征選擇，就是把那些對模型有用的特征選出來，把那些對模型沒用或者有害的特征去掉，這樣就能提高模型的性能，降低模型的復雜度，還能加快模型的訓練速度。常見的特征選擇方法啊，首先得說說過濾法，這方法比較簡單，就是先對特征進行評估，然后根據評估結果，把得分高的特征選出來，常用的評估方法有相關系數、卡方檢驗、互信息等等。比如，你可以計算每個特征跟目標變量之間的相關系數，然后選相關性高的特征，或者計算每個特征之間的互信息，然后選互信息小的特征，因為互信息小的特征，通常跟目標變量的關系更緊密。過濾法的優(yōu)點是計算簡單，速度較快，但缺點是它不考慮特征之間的依賴關系，也不考慮模型本身，所以啊，選出來的特征可能不是最優(yōu)的。然后是包裹法，這方法比較復雜，就是把特征選擇看作一個搜索問題，通過窮舉或者啟發(fā)式算法，找到最優(yōu)的特征子集，比如你可以用遞歸特征消除，先選一個初始的特征子集，然后每次迭代，都嘗試移除或者添加一個特征，看看哪個操作能提高模型的性能，最后選性能最好的特征子集。包裹法的優(yōu)點是它考慮了特征之間的依賴關系，也考慮了模型本身，所以啊，選出來的特征通常是比較好的，但缺點是計算復雜度高，速度很慢，尤其是特征數量比較多的時候。最后是嵌入法，這方法比較先進，就是把特征選擇融入到模型的訓練過程中，在訓練模型的同時，自動選擇出有用的特征，比如L1正則化，就是在線性模型中，通過懲罰絕對值系數之和，來強制讓一些特征的系數變?yōu)?，從而實現特征選擇的效果。嵌入法的優(yōu)點是它計算效率高，還能選到跟模型最匹配的特征，但缺點是它依賴于具體的模型，所以啊，選出來的特征可能只對當前的模型有效。所以啊，選哪種特征選擇方法，得根據實際情況來決定，得看數據的特性，也得看計算資源，還得看用哪種模型。10.在實際工作中，如何評估一個征信數據分析項目的效果？我覺得啊，評估一個征信數據分析項目的效果，這事兒挺重要的，畢竟咱們得知道這個項目到底有沒有達到預期目標，有沒有產生實際價值。評估的方法啊，得從多個方面來看，不能只看一個指標。首先得看模型的性能，這最直觀，就是看模型的預測準確率、召回率、F1值等等，這些指標能反映模型預測的準確性和全面性，尤其是在信用風險評估這種業(yè)務中，召回率挺重要的，就是要把那些可能欠款的人都能識別出來，不然漏掉一個壞人，可能就會造成很大的損失。其次得看模型的業(yè)務價值，就是看模型能不能幫業(yè)務部門解決實際問題，比如能不能降低信貸風險、能不能提高信貸效率等等，這得跟業(yè)務部門溝通，了解他們的需求，然后看看模型的效果能不能滿足他們的需求。比如，你可以計算模型的業(yè)務收益，就是用模型預測的結果，來決定要不要放貸，然后跟不使用模型的情況進行比較，看看能不能提高收益。然后還得看模型的穩(wěn)定性，就是看模型在不同時間、不同數據上的表現是否穩(wěn)定，這得進行交叉驗證，看看模型在訓練集、驗證集和測試集上的表現是否一致，如果差異太大，說明模型可能過擬合了，得進行優(yōu)化。最后還得看模型的可解釋性，就是看模型的預測結果能不能解釋，比如為什么模型會把這個客戶判為高風險，得能給出一些合理的解釋，這樣業(yè)務部門才能信任模型，才能根據模型的結果來做出決策。所以啊，評估一個征信數據分析項目的效果，得綜合考慮模型的性能、業(yè)務價值、穩(wěn)定性和可解釋性，不能只看一個指標，得全面評估，才能知道這個項目到底有沒有價值。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題卡上對應題號的位置。）11.你能詳細論述一下在征信數據分析中，數據清洗和特征工程的重要性，并且舉例說明它們是如何影響模型效果的的嗎？我覺得啊，數據清洗和特征工程在征信數據分析中，那可是太重要了，可以說是數據分析和建模的基礎，基礎不牢，地動山搖，這倆玩意兒要是沒做好，后面再怎么建模，再怎么優(yōu)化，效果可能也差不了，甚至可能還不如不做。為啥這么說呢？因為征信數據啊，那都是現實世界來的，肯定不會是完美的，會有各種各樣的問題，比如缺失值、異常值、重復值等等，還有啊，原始數據中的特征，也未必都能直接用于建模，有些特征可能信息量太弱，有些特征可能跟目標變量關系不大，還有些特征可能存在冗余，甚至是噪聲。所以啊，得先進行數據清洗，把數據中的這些問題都處理掉，不然直接用臟數據去建模，模型肯定會被帶偏，預測結果肯定也不準。數據清洗的過程啊，包括處理缺失值、異常值、重復值等等，每個環(huán)節(jié)都很重要。比如處理缺失值，如果缺失太多，直接刪掉可能會損失太多信息，但如果填充不當，比如用均值填充，可能會引入偏差，影響模型效果，所以得根據具體情況，選擇合適的填充方法，比如用中位數填充，或者用模型預測缺失值，甚至可以考慮不處理缺失值，直接用能處理缺失值的模型。再比如處理異常值，異常值可能會對模型產生很大的影響，尤其是基于距離計算的模型，所以得先識別異常值，然后根據具體情況，選擇保留、刪除或者修正異常值。特征工程呢，也是一樣的重要，原始數據中的特征，未必都能直接用于建模，得進行特征工程，把原始特征轉化為更有信息量、更有效的特征，才能提高模型的性能。特征工程的過程啊，包括特征選擇、特征構造、特征轉換等等，每個環(huán)節(jié)都很關鍵。比如特征選擇，就是從原始特征中，選出一部分最有用的特征，去掉那些沒用的特征，這能減少模型的復雜度，提高模型的泛化能力，還能加快模型的訓練速度，比如你可以用相關性分析，選跟目標變量相關性高的特征，或者用L1正則化，自動選出重要的特征。再比如特征構造，就是根據原始特征，構造出新的特征，這能提供更多的信息，提高模型的性能，比如可以從身份證號中提取出年齡、性別等信息，從地址中提取出城市、省份等信息，還可以根據業(yè)務知識，構造出新的特征，比如還款率、負債率等等。特征轉換呢，就是把原始特征的值，轉換成更適合模型處理的值，比如標準化、歸一化等等，這能消除不同特征之間的量綱差異，避免某些特征因為取值范圍大而對模型產生過大的影響，還能提高模型的收斂速度，比如你可以用Z-score標準化，把每個特征的值轉換成均值為0、標準差為1的值，或者用Min-Max歸一化，把每個特征的值轉換到[0,1]這個區(qū)間內。所以啊，數據清洗和特征工程，對模型效果的影響是巨大的，做好這兩步，才能為后續(xù)的建模工作打下堅實的基礎，才能訓練出高性能的模型，才能為業(yè)務部門創(chuàng)造價值。12.隨著大數據技術的發(fā)展，征信數據分析師的角色和技能要求發(fā)生了哪些變化？你覺得未來征信數據分析師需要具備哪些核心能力？我覺得啊，隨著大數據技術的發(fā)展，征信數據分析師的角色和技能要求確實發(fā)生了很大的變化，這既是挑戰(zhàn)，也是機遇。挑戰(zhàn)在于，數據量越來越大了，數據類型越來越多了，數據來源也越來越廣了，這要求分析師得掌握更多的技術和工具，才能處理這些數據，從中挖掘出有價值的信息。機遇在于，有了大數據技術，分析師能處理更海量的數據，能發(fā)現更細微的規(guī)律，能提供更精準的預測，這就能為業(yè)務部門創(chuàng)造更大的價值。具體來說啊，分析師的角色啊，從傳統的數據挖掘，變成了數據科學家，不僅要懂數據分析，還要懂機器學習、深度學習、大數據技術等等，要能從海量數據中，挖掘出有價值的信息，提供更智能的決策支持。技能要求啊，也發(fā)生了很大的變化，除了傳統的統計分析、機器學習等技能，還得掌握一些大數據技術，比如Hadoop、Spark等等，才能處理海量的數據，還得掌握一些數據可視化工具，比如Tableau、PowerBI等等，才能把數據中的規(guī)律直觀地展示出來。此外，還得具備一些軟技能，比如溝通能力、協作能力、創(chuàng)新能力等等，才能跟業(yè)務部門溝通，才能跟團隊成員協作，才能提出新的想法，推動業(yè)務發(fā)展。那么未來呢，我覺得征信數據分析師需要具備哪些核心能力呢？首先得是強大的數據分析能力，這是基礎，要能熟練運用各種統計方法、機器學習算法，從數據中挖掘出有價值的信息。其次得是深厚的大數據技術功底，要能熟練運用Hadoop、Spark等大數據技術，處理海量的數據。第三是優(yōu)秀的數據可視化能力，要能熟練運用各種數據可視化工具，把數據中的規(guī)律直觀地展示出來。第四是良好的業(yè)務理解能力，要能理解業(yè)務部門的痛點，能根據業(yè)務需求，提出合適的解決方案。第五是強大的溝通能力和協作能力，要能跟業(yè)務部門溝通，能跟團隊成員協作，共同推動項目進展。最后是持續(xù)學習的能力，因為技術發(fā)展太快了，得不斷學習新的技術，才能跟上時代的步伐。所以啊，未來的征信數據分析師，得是一個多面手，既要懂技術，也要懂業(yè)務，還要懂溝通，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：征信數據分析師的核心任務是分析信用相關數據，找出規(guī)律，預測風險，而不是看報表、設計產品或直接接觸客戶。2.C解析：征信數據最基本的特點就是與信用相關，記錄個人或企業(yè)的還款歷史、負債情況等，用于評估信用風險。3.C解析：數據清洗主要是處理錯誤的數據，如填錯的年齡或地址，保證數據準確性，否則分析結果會出錯。4.B解析：數據探索主要是了解數據大概情況，發(fā)現特別之處，為后續(xù)分析提供方向，而不是復雜統計、畫圖或變成文字。5.B解析：處理缺失值常用均值或中位數填補，相對簡單且常用，刪除過多或用回歸預測可能更復雜或信息損失。6.A解析：離群值處理常用刪除方法，因為離群值會嚴重影響分析結果，而其他方法如轉換或預測較復雜。7.A解析：數據標準化是為了統一不同單位的數據，方便比較，比如年齡和收入，否則收入會主導分析結果。8.A解析：數據編碼主要是將文字數據轉為數字，方便機器學習模型處理，標簽編碼最直接，但需注意順序關系。9.A解析：探索性數據分析是了解數據大概情況，用統計方法和圖表發(fā)現規(guī)律，為后續(xù)分析提供方向。10.A解析：數據可視化主要是用圖表展示數據，方便理解和溝通，折線圖展示趨勢，柱狀圖比較大小，餅圖展示比例。11.A解析：機器學習模型訓練前需標準化，尤其是距離計算模型，否則取值范圍大的特征會主導模型結果。12.A解析：機器學習在征信分析中主要預測欠款風險，用特征訓練模型，預測未來行為，其他應用相對次要。13.A解析：模型評估常用統計指標如準確率、召回率，客觀評價模型效果，其他方法如圖表或恢復數據不適用。14.A解析：模型調參主要是調整模型參數，優(yōu)化效果，其他方法如驗證或訓練是調參的前提或過程。15.B解析：模型部署常用將模型放到服務器，方便多人使用，其他方式如網站或設備相對較少或復雜。16.A解析：特征工程主要是從原始數據提取有用特征，去除無用特征，提高模型性能，標簽編碼是其中一步。17.A解析：數據倉庫主要存儲大量征信數據，方便查詢分析，其他功能如報表、分析是建立在數據存儲基礎上的。18.A解析：數據集市是從數據倉庫抽取部分數據，方便特定分析，其他功能如報表、分析是數據集市的用途。19.A解析：數據治理主要是制定政策規(guī)范數據處理，包括標準、質量和安全，其他方法是具體執(zhí)行手段。20.C解析：數據安全最常用方法是防止數據泄露，其他方法如密碼、防火墻、恢復是具體技術手段。二、簡答題答案及解析1.答案：征信數據分析師是跟信用相關數字打交道，幫銀行等機構評估借款人信用風險，需處理分析數據，會用機器學習等技術，需懂數據倉庫等系統。解析：這個問題考察對職業(yè)基本概念的理解，分析師核心是處理分析信用數據，用技術評估風險，需懂相關系統和工具。2.答案：數據清洗是處理錯誤數據，如填錯年齡或地址，缺失數據，異常數據，重復數據，保證