2025年保險(xiǎn)學(xué)專業(yè)題庫(kù)——保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)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，只有一個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。錯(cuò)選、多選或未選均無(wú)分。）1.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量不包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差2.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，客戶流失率分析通常采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.回歸分析B.相關(guān)性分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析3.下列哪種模型最適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)是（）。A.方差B.偏度C.峰度D.相關(guān)系數(shù)5.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型是（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型6.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法是（）。A.刪除法B.插值法C.回歸填充法D.以上都是7.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)是（）。A.R2B.MAEC.RMSED.AUC8.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)識(shí)別異常值的統(tǒng)計(jì)方法是（）。A.Z-scoreB.IQRC.箱線圖D.以上都是9.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為的模型是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時(shí)間序列分析D.回歸分析10.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.偏度11.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)預(yù)測(cè)客戶流失的模型是（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型12.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)評(píng)估模型過(guò)擬合的指標(biāo)是（）。A.R2B.MAEC.RMSED.AUC13.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)分析保險(xiǎn)理賠趨勢(shì)的模型是（）。A.線性回歸模型B.時(shí)間序列分析C.決策樹(shù)模型D.邏輯回歸模型14.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)處理數(shù)據(jù)偏態(tài)的常用方法是（）。A.對(duì)數(shù)變換B.標(biāo)準(zhǔn)化C.歸一化D.以上都是15.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)評(píng)估客戶滿意度的模型是（）。A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.聚類分析D.因子分析16.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的方法是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時(shí)間序列分析D.回歸分析17.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)預(yù)測(cè)保險(xiǎn)費(fèi)用的模型是（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型18.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量不包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.方差19.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)分析客戶購(gòu)買(mǎi)模式的模型是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時(shí)間序列分析D.回歸分析20.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)評(píng)估模型泛化能力的指標(biāo)是（）。A.R2B.MAEC.RMSED.AUC二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。錯(cuò)選、少選或未選均無(wú)分。）1.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)方法包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差E.相關(guān)系數(shù)2.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，客戶流失率分析常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括（）。A.回歸分析B.相關(guān)性分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析E.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘3.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額常用的模型包括（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型E.支持向量機(jī)模型4.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法包括（）。A.刪除法B.插值法C.回歸填充法D.KNN填充法E.主成分分析5.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型包括（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型E.因子分析6.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)識(shí)別異常值的方法包括（）。A.Z-scoreB.IQRC.箱線圖D.聚類分析E.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為的模型包括（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時(shí)間序列分析D.回歸分析E.因子分析8.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.偏度E.峰度9.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)預(yù)測(cè)客戶流失的模型包括（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型E.時(shí)間序列分析10.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)評(píng)估模型過(guò)擬合的方法包括（）。A.R2B.MAEC.RMSED.AUCE.交叉驗(yàn)證三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請(qǐng)判斷下列各題的表述是否正確，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）1.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，均值和中位數(shù)都可以用來(lái)描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)，但均值對(duì)異常值更敏感。（）2.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，客戶流失率分析通常采用時(shí)間序列分析方法。（）3.下列哪種模型最適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)是（）。A.方差B.偏度C.峰度D.相關(guān)系數(shù)5.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型是（）。A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.支持向量機(jī)模型6.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法是（）。A.刪除法B.插值法C.回歸填充法D.以上都是7.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)是（）。A.R2B.MAEC.RMSED.AUC8.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘中，用來(lái)識(shí)別異常值的統(tǒng)計(jì)方法是（）。A.Z-scoreB.IQRC.箱線圖D.以上都是9.保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，用來(lái)分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為的模型是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時(shí)間序列分析D.回歸分析10.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.偏度四、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。）1.簡(jiǎn)述保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法及其作用。2.在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，如何使用時(shí)間序列分析方法預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠趨勢(shì)？3.解釋一下什么是數(shù)據(jù)挖掘，并列舉三種在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。4.在保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失數(shù)據(jù)？請(qǐng)列舉三種常用的方法。5.什么是模型過(guò)擬合？如何評(píng)估模型的過(guò)擬合情況？本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.D標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，不是描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量。均值、中位數(shù)和眾數(shù)都是描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量。2.D時(shí)間序列分析適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠趨勢(shì)，因?yàn)樗軌虿蹲綌?shù)據(jù)隨時(shí)間變化的模式。3.A線性回歸模型適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額，因?yàn)樗軌蚪⒆宰兞亢鸵蜃兞恐g的線性關(guān)系。4.A方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的平方差的平均值來(lái)表示數(shù)據(jù)的分散程度。5.C邏輯回歸模型適合用于評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗軌蛱幚矶诸悊?wèn)題，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)違約。6.D以上都是處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法，包括刪除法、插值法和回歸填充法。7.CRMSE（均方根誤差）是衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)，它能夠反映模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異程度。8.D以上都是識(shí)別異常值的方法，包括Z-score、IQR和箱線圖。9.A關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適合用于分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為，因?yàn)樗軌虬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。10.D偏度是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量，它表示數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度。11.C邏輯回歸模型適合用于預(yù)測(cè)客戶流失，因?yàn)樗軌蛱幚矶诸悊?wèn)題，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)流失。12.CRMSE（均方根誤差）是評(píng)估模型過(guò)擬合的指標(biāo)，它能夠反映模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的擬合程度。13.B時(shí)間序列分析適合用于分析保險(xiǎn)理賠趨勢(shì)，因?yàn)樗軌虿蹲綌?shù)據(jù)隨時(shí)間變化的模式。14.D以上都是處理數(shù)據(jù)偏態(tài)的常用方法，包括對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。15.B邏輯回歸模型適合用于評(píng)估客戶滿意度，因?yàn)樗軌蛱幚矶诸悊?wèn)題，預(yù)測(cè)客戶是否滿意。16.A關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適合用于識(shí)別數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，因?yàn)樗軌虬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。17.A線性回歸模型適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)費(fèi)用，因?yàn)樗軌蚪⒆宰兞亢鸵蜃兞恐g的線性關(guān)系。18.D方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，不是描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量。19.A關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適合用于分析客戶購(gòu)買(mǎi)模式，因?yàn)樗軌虬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。20.E交叉驗(yàn)證是評(píng)估模型泛化能力的常用方法，它通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的性能。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.A、B、C、D、E均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)性系數(shù)都是保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法。2.C、D、E聚類分析、時(shí)間序列分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘都是客戶流失率分析中常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。3.A、B、D、E線性回歸模型、決策樹(shù)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)模型都是預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額的常用模型。4.A、B、C、D刪除法、插值法、回歸填充法和KNN填充法都是處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法。5.B、C、D決策樹(shù)模型、邏輯回歸模型和支持向量機(jī)模型都是評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的常用模型。6.A、B、C、DZ-score、IQR、箱線圖和聚類分析都是識(shí)別異常值的方法。7.A、B、C、D關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、時(shí)間序列分析和回歸分析都是分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為的常用模型。8.A、B、C、D、E均值、中位數(shù)、眾數(shù)、偏度和峰度都是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量。9.B、C、D、E決策樹(shù)模型、邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和時(shí)間序列分析都是預(yù)測(cè)客戶流失的常用模型。10.C、ERMSE（均方根誤差）和交叉驗(yàn)證是評(píng)估模型過(guò)擬合的常用方法。三、判斷題答案及解析1.√均值和中位數(shù)都可以用來(lái)描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)，但均值對(duì)異常值更敏感，因?yàn)榫凳墚惓Ｖ档挠绊戄^大。2.×客戶流失率分析通常采用聚類分析或關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等方法，而不是時(shí)間序列分析。3.A線性回歸模型適合用于預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠金額，因?yàn)樗軌蚪⒆宰兞亢鸵蜃兞恐g的線性關(guān)系。4.A方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的平方差的平均值來(lái)表示數(shù)據(jù)的分散程度。5.C邏輯回歸模型適合用于評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗軌蛱幚矶诸悊?wèn)題，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)違約。6.√刪除法、插值法和回歸填充法都是處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法。7.CRMSE（均方根誤差）是衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)，它能夠反映模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異程度。8.√Z-score、IQR和箱線圖都是識(shí)別異常值的方法。9.A關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適合用于分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為，因?yàn)樗軌虬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。10.D偏度是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量，它表示數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法及其作用包括：均值、中位數(shù)和眾數(shù)用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)；標(biāo)準(zhǔn)差和方差用于衡量數(shù)據(jù)離散程度；相關(guān)性系數(shù)用于衡量變量之間的關(guān)系；偏度和峰度用于描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)；時(shí)間序列分析用于分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的模式。2.在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，使用時(shí)間序列分析方法預(yù)測(cè)保險(xiǎn)理賠趨勢(shì)的步驟包括：收集歷史理賠數(shù)據(jù)；選擇合適的時(shí)間序列模型，如ARIMA模型；對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整；使用模型進(jìn)行未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)；評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。3.數(shù)據(jù)挖掘是利用算法和技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用信息和