2025年征信行業(yè)自律管理考試難點(diǎn)解析（信用評(píng)估技術(shù)）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本部分共20題，每題1分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的字母填在括號(hào)內(nèi)。）1.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪項(xiàng)屬于典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.貸款逾期天數(shù)B.個(gè)人社保號(hào)碼C.信用卡使用頻率描述D.貸款金額2.信用評(píng)分模型中，邏輯回歸模型與決策樹(shù)模型相比，其主要優(yōu)勢(shì)在于？（）A.模型解釋性強(qiáng)B.模型訓(xùn)練速度快C.對(duì)異常值不敏感D.能夠處理非線性關(guān)系3.在信用評(píng)估中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映個(gè)人的長(zhǎng)期還款能力？（）A.月收入B.貸款余額C.財(cái)產(chǎn)性收入D.信用卡透支金額4.以下哪項(xiàng)不屬于征信數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的核心內(nèi)容？（）A.數(shù)據(jù)完整性B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性C.數(shù)據(jù)時(shí)效性D.數(shù)據(jù)保密性5.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪項(xiàng)措施最能體現(xiàn)公平性原則？（）A.對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶提高利率B.對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)C.對(duì)低收入群體降低信用門(mén)檻D.對(duì)VIP客戶提供特殊服務(wù)6.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)屬于典型的特征工程步驟？（）A.模型參數(shù)優(yōu)化B.特征篩選C.模型驗(yàn)證D.模型部署7.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪項(xiàng)屬于典型的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.音頻文件B.表格數(shù)據(jù)C.文本文件D.視頻文件8.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映模型的穩(wěn)定性？（）A.AUC值B.回歸系數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差9.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪項(xiàng)措施最能體現(xiàn)透明性原則？（）A.定期公開(kāi)信用報(bào)告B.對(duì)客戶進(jìn)行信用教育C.提高數(shù)據(jù)采集效率D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本10.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)屬于典型的模型驗(yàn)證方法？（）A.交叉驗(yàn)證B.特征工程C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗11.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪項(xiàng)屬于典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.圖像文件B.文本描述C.電子表格D.音頻文件12.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映模型的泛化能力？（）A.AUC值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.F1值13.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪項(xiàng)措施最能體現(xiàn)合規(guī)性原則？（）A.定期進(jìn)行合規(guī)審查B.對(duì)客戶進(jìn)行信用教育C.提高數(shù)據(jù)采集效率D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本14.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)屬于典型的模型優(yōu)化方法？（）A.參數(shù)調(diào)整B.特征工程C.模型驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)清洗15.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪項(xiàng)屬于典型的數(shù)據(jù)清洗步驟？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)去重C.特征篩選D.模型訓(xùn)練16.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映模型的預(yù)測(cè)能力？（）A.AUC值B.回歸系數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差17.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪項(xiàng)措施最能體現(xiàn)公正性原則？（）A.對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)B.對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶提高利率C.對(duì)低收入群體降低信用門(mén)檻D.對(duì)VIP客戶提供特殊服務(wù)18.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)屬于典型的特征工程方法？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.特征篩選C.模型驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)清洗19.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪項(xiàng)屬于典型的數(shù)據(jù)采集方式？（）A.線上問(wèn)卷調(diào)查B.線下訪談C.公開(kāi)數(shù)據(jù)獲取D.以上都是20.信用評(píng)分模型中，以下哪項(xiàng)屬于典型的模型部署方法？（）A.模型集成B.模型更新C.模型驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)清洗二、多項(xiàng)選擇題（本部分共10題，每題2分，共20分。每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的字母填在括號(hào)內(nèi)。）1.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪些屬于典型的數(shù)據(jù)采集方式？（）A.線上問(wèn)卷調(diào)查B.線下訪談C.公開(kāi)數(shù)據(jù)獲取D.數(shù)據(jù)爬取2.信用評(píng)分模型中，以下哪些屬于典型的特征工程方法？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.特征篩選C.特征組合D.模型驗(yàn)證3.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪些措施最能體現(xiàn)公平性原則？（）A.對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)B.對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶提高利率C.對(duì)低收入群體降低信用門(mén)檻D.對(duì)VIP客戶提供特殊服務(wù)4.信用評(píng)分模型中，以下哪些指標(biāo)能夠反映模型的性能？（）A.AUC值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.F1值5.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪些屬于典型的數(shù)據(jù)清洗步驟？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)去重C.特征篩選D.數(shù)據(jù)填充6.信用評(píng)分模型中，以下哪些屬于典型的模型優(yōu)化方法？（）A.參數(shù)調(diào)整B.特征工程C.模型驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)清洗7.在征信行業(yè)自律管理中，以下哪些措施最能體現(xiàn)透明性原則？（）A.定期公開(kāi)信用報(bào)告B.對(duì)客戶進(jìn)行信用教育C.提高數(shù)據(jù)采集效率D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本8.信用評(píng)分模型中，以下哪些屬于典型的模型驗(yàn)證方法？（）A.交叉驗(yàn)證B.留一法驗(yàn)證C.特征工程D.模型訓(xùn)練9.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，以下哪些屬于典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.圖像文件B.文本描述C.電子表格D.音頻文件10.信用評(píng)分模型中，以下哪些屬于典型的模型部署方法？（）A.模型集成B.模型更新C.模型驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)清洗三、判斷題（本部分共10題，每題1分，共10分。請(qǐng)將正確答案的“正確”或“錯(cuò)誤”填在括號(hào)內(nèi)。）1.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，個(gè)人隱私信息不應(yīng)該被過(guò)度采集。（）2.信用評(píng)分模型中的邏輯回歸模型適用于處理非線性關(guān)系。（）3.在征信行業(yè)自律管理中，所有數(shù)據(jù)采集行為都應(yīng)該經(jīng)過(guò)客戶明確同意。（）4.信用評(píng)分模型中的特征工程主要是為了提高模型的解釋性。（）5.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除異常值。（）6.信用評(píng)分模型中的決策樹(shù)模型適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。（）7.在征信行業(yè)自律管理中，公平性原則主要體現(xiàn)在對(duì)所有客戶一視同仁。（）8.信用評(píng)分模型中的模型驗(yàn)證主要是為了評(píng)估模型的泛化能力。（）9.在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的預(yù)處理才能使用。（）10.信用評(píng)分模型中的模型部署主要是為了提高模型的訓(xùn)練速度。（）四、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行簡(jiǎn)答。）1.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中需要注意的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要注意幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：首先，要確保數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性，所有數(shù)據(jù)采集行為都應(yīng)該經(jīng)過(guò)客戶明確同意，并且符合相關(guān)法律法規(guī)的要求；其次，要保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)缺失和錯(cuò)誤，影響后續(xù)的信用評(píng)估結(jié)果；最后，要關(guān)注數(shù)據(jù)的安全性，采取有效的措施保護(hù)客戶隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。2.簡(jiǎn)述信用評(píng)分模型中特征工程的主要步驟。信用評(píng)分模型中特征工程的主要步驟包括：首先，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，便于模型處理；其次，特征篩選，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，選擇對(duì)信用評(píng)估最有影響力的特征；接著，特征組合，將多個(gè)特征組合成新的特征，提高模型的預(yù)測(cè)能力；最后，特征轉(zhuǎn)換，將非線性關(guān)系轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系，提高模型的解釋性。3.簡(jiǎn)述征信行業(yè)自律管理中透明性原則的具體體現(xiàn)。征信行業(yè)自律管理中透明性原則的具體體現(xiàn)包括：首先，定期公開(kāi)信用報(bào)告，讓客戶了解自己的信用狀況；其次，對(duì)客戶進(jìn)行信用教育，提高客戶的信用意識(shí)和自我保護(hù)能力；最后，建立有效的投訴機(jī)制，及時(shí)處理客戶的疑問(wèn)和投訴，提高客戶的滿意度。4.簡(jiǎn)述信用評(píng)分模型中模型驗(yàn)證的主要方法。信用評(píng)分模型中模型驗(yàn)證的主要方法包括：交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，以提高模型的泛化能力；留一法驗(yàn)證，將每個(gè)樣本單獨(dú)作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集；此外，還可以使用ROC曲線、AUC值等方法評(píng)估模型的性能。5.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：首先，數(shù)據(jù)去重，去除重復(fù)的數(shù)據(jù)，避免影響模型的準(zhǔn)確性；其次，數(shù)據(jù)填充，對(duì)缺失值進(jìn)行填充，可以使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等方法；接著，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；最后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將非線性關(guān)系轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系，提高模型的解釋性。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C解析：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指沒(méi)有固定格式或結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如文本描述、圖像、音頻等。信用卡使用頻率描述屬于典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而貸款逾期天數(shù)、個(gè)人社保號(hào)碼、貸款金額都屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2.A解析：邏輯回歸模型的優(yōu)勢(shì)在于模型解釋性強(qiáng)，能夠清晰地展示每個(gè)特征對(duì)信用評(píng)分的影響程度。決策樹(shù)模型雖然訓(xùn)練速度快，但解釋性不如邏輯回歸模型。3.C解析：財(cái)產(chǎn)性收入能夠長(zhǎng)期穩(wěn)定地反映個(gè)人的還款能力，而月收入、貸款余額、信用卡透支金額可能受到短期因素影響。4.D解析：數(shù)據(jù)保密性屬于數(shù)據(jù)安全管理范疇，不屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理核心內(nèi)容。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的核心內(nèi)容包括數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性和時(shí)效性。5.B解析：對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)最能體現(xiàn)公平性原則，避免歧視性對(duì)待特定客戶群體。6.B解析：特征工程包括特征選擇、特征構(gòu)造、特征轉(zhuǎn)換等步驟，是提高模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。模型參數(shù)優(yōu)化、模型驗(yàn)證、模型部署屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。7.B解析：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指具有一定結(jié)構(gòu)但又不完全規(guī)范的數(shù)據(jù)，如XML、JSON文件，文本描述屬于典型的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。8.C解析：標(biāo)準(zhǔn)差能夠反映模型的穩(wěn)定性，標(biāo)準(zhǔn)差越小，模型越穩(wěn)定。AUC值、回歸系數(shù)、方差主要反映模型的預(yù)測(cè)能力和擬合程度。9.A解析：定期公開(kāi)信用報(bào)告最能體現(xiàn)透明性原則，讓客戶了解自己的信用狀況，提高征信機(jī)構(gòu)的透明度。10.A解析：交叉驗(yàn)證是典型的模型驗(yàn)證方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，以提高模型的泛化能力。11.C解析：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指具有固定格式或結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如電子表格。圖像文件、文本描述、音頻文件都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。12.B解析：準(zhǔn)確率能夠反映模型的泛化能力，準(zhǔn)確率越高，模型越能夠正確預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)。AUC值、召回率、F1值主要反映模型的預(yù)測(cè)能力和擬合程度。13.A解析：定期進(jìn)行合規(guī)審查最能體現(xiàn)合規(guī)性原則，確保征信機(jī)構(gòu)的操作符合相關(guān)法律法規(guī)的要求。14.A解析：參數(shù)調(diào)整是典型的模型優(yōu)化方法，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)性能。特征工程、模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。15.B解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除重復(fù)數(shù)據(jù)，避免影響模型的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征篩選、數(shù)據(jù)填充屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理范疇。16.A解析：AUC值能夠反映模型的預(yù)測(cè)能力，AUC值越高，模型越能夠正確預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)?；貧w系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差主要反映模型的擬合程度和穩(wěn)定性。17.A解析：對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)最能體現(xiàn)公正性原則，避免歧視性對(duì)待特定客戶群體。18.B解析：特征篩選是典型的特征工程方法，通過(guò)選擇對(duì)模型最有影響力的特征，提高模型的預(yù)測(cè)性能。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理范疇。19.D解析：數(shù)據(jù)采集方式包括線上問(wèn)卷調(diào)查、線下訪談、公開(kāi)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)爬取等。以上都是典型的數(shù)據(jù)采集方式。20.B解析：模型更新是典型的模型部署方法，通過(guò)定期更新模型，提高模型的預(yù)測(cè)性能。模型集成、模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.ABD解析：數(shù)據(jù)采集方式包括線上問(wèn)卷調(diào)查、線下訪談、數(shù)據(jù)爬取等。公開(kāi)數(shù)據(jù)獲取雖然也是一種數(shù)據(jù)采集方式，但通常不屬于征信數(shù)據(jù)采集的主要方式。2.ABC解析：特征工程方法包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征篩選、特征組合等。模型驗(yàn)證屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。3.AB解析：對(duì)所有客戶實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶提高利率最能體現(xiàn)公平性原則。對(duì)低收入群體降低信用門(mén)檻、對(duì)VIP客戶提供特殊服務(wù)可能存在歧視性。4.ABCD解析：AUC值、準(zhǔn)確率、召回率、F1值都能夠反映模型的性能。這些指標(biāo)從不同角度評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力和擬合程度。5.AB解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征篩選屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理范疇。6.AB解析：模型優(yōu)化方法包括參數(shù)調(diào)整、特征工程等。模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。7.AB解析：定期公開(kāi)信用報(bào)告、對(duì)客戶進(jìn)行信用教育最能體現(xiàn)透明性原則。提高數(shù)據(jù)采集效率、降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本屬于技術(shù)優(yōu)化范疇。8.AB解析：模型驗(yàn)證方法包括交叉驗(yàn)證、留一法驗(yàn)證等。特征工程、模型訓(xùn)練屬于模型構(gòu)建的范疇。9.C解析：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括電子表格。圖像文件、文本描述、音頻文件都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。10.AB解析：模型部署方法包括模型集成、模型更新等。模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗屬于模型訓(xùn)練和應(yīng)用的范疇。三、判斷題答案及解析1.正確解析：在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，個(gè)人隱私信息不應(yīng)該被過(guò)度采集，必須遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)客戶隱私。2.錯(cuò)誤解析：邏輯回歸模型適用于處理線性關(guān)系，不適用于處理非線性關(guān)系。決策樹(shù)模型適用于處理非線性關(guān)系。3.正確解析：在征信行業(yè)自律管理中，所有數(shù)據(jù)采集行為都應(yīng)該經(jīng)過(guò)客戶明確同意，確保數(shù)據(jù)采集的合法性和合規(guī)性。4.錯(cuò)誤解析：特征工程的主要目的是提高模型的預(yù)測(cè)性能，而不是解釋性。模型解釋性主要依靠模型本身的特性。5.錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等，不僅僅是去除異常值。6.正確解析：決策樹(shù)模型適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜關(guān)系。7.正確解析：公平性原則主要體現(xiàn)在對(duì)所有客戶一視同仁，避免歧視性對(duì)待特定客戶群體。8.正確解析：模型驗(yàn)證的主要目的是評(píng)估模型的泛化能力，確保模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。9.正確解析：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的預(yù)處理才能使用，因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)不固定，需要額外的處理步驟。10.錯(cuò)誤解析：模型部署的主要目的是將模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，提高模型的預(yù)測(cè)性能，而不是提高模型的訓(xùn)練速度。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中需要注意的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。答：在征信數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要注意以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：首先，確保數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性，所有數(shù)據(jù)采集行為都應(yīng)該經(jīng)過(guò)客戶明確同意，并且符合相關(guān)法律法規(guī)的要求；其次，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)缺失和錯(cuò)誤，影響后續(xù)的信用評(píng)估結(jié)果；最后，關(guān)注數(shù)據(jù)的安全性，采取有效的措施保護(hù)客戶隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。這些關(guān)鍵點(diǎn)能夠確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為信用評(píng)估提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2.簡(jiǎn)述信用評(píng)分模型中特征工程的主要步驟。答：信用評(píng)分模型中特征工程的主要步驟包括：首先，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，便于模型處