2025年大學(xué)經(jīng)濟(jì)犯罪偵查專業(yè)題庫(kù)——金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題1分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)挖掘的常用任務(wù)？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.物體可視化2.在金融數(shù)據(jù)挖掘中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法不包括：A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)可視化3.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K-均值聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.在金融欺詐檢測(cè)中，常用的分類算法是：A.K-均值聚類B.決策樹(shù)C.主成分分析D.因子分析5.下列哪種指標(biāo)不屬于聚類算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.輪廓系數(shù)B.準(zhǔn)確率C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.確定系數(shù)6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，常用的評(píng)估指標(biāo)是：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.支持度D.F1值7.在金融領(lǐng)域，用于分析客戶消費(fèi)習(xí)慣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)，通常被稱為：A.欺詐檢測(cè)B.客戶細(xì)分C.聯(lián)購(gòu)分析D.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估8.下列哪種技術(shù)不屬于異常檢測(cè)方法？A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于密度的方法C.基于聚類的方法D.基于分類的方法9.在金融數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程的主要目的是：A.提高模型的預(yù)測(cè)精度B.減少數(shù)據(jù)的維度C.提高模型的可解釋性D.以上都是10.下列哪種方法不屬于降維方法？A.主成分分析B.線性判別分析C.K-均值聚類D.因子分析11.在金融風(fēng)險(xiǎn)建模中，常用的特征選擇方法不包括：A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.決策樹(shù)D.逐步回歸12.下列哪種指標(biāo)不屬于模型評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.輪廓系數(shù)13.在金融數(shù)據(jù)挖掘中，模型選擇的主要依據(jù)是：A.模型的復(fù)雜度B.模型的預(yù)測(cè)精度C.模型的可解釋性D.以上都是14.下列哪種技術(shù)不屬于文本挖掘技術(shù)？A.關(guān)鍵詞提取B.文本分類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.情感分析15.在金融領(lǐng)域，用于分析客戶評(píng)論的情感傾向的文本挖掘任務(wù)，通常被稱為：A.文本分類B.情感分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.文本聚類16.下列哪種算法不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析算法？A.中心性分析B.社區(qū)檢測(cè)C.聚類分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘17.在金融領(lǐng)域，用于分析洗錢網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系密切的賬戶的社交網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)，通常被稱為：A.網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分析B.網(wǎng)絡(luò)路徑分析C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析D.網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別18.下列哪種技術(shù)不屬于圖分析技術(shù)？A.聚類分析B.中心性分析C.社區(qū)檢測(cè)D.網(wǎng)絡(luò)嵌入19.在金融領(lǐng)域，用于分析金融交易網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的圖分析任務(wù)，通常被稱為：A.節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估B.邊緣重要性評(píng)估C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析D.網(wǎng)絡(luò)演化分析20.金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中，需要嚴(yán)格遵守的法律法規(guī)是：A.數(shù)據(jù)安全法B.個(gè)人信息保護(hù)法C.反洗錢法D.以上都是二、填空題（每空0.5分，共10分）1.數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、______、模型評(píng)估和結(jié)果解釋四個(gè)階段。2.在金融數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值常用的方法有刪除法、______和插補(bǔ)法。3.決策樹(shù)算法是一種常用的______算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)集劃分成多個(gè)子集。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示規(guī)則中項(xiàng)目集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的______。5.聚類算法將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的簇，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度較高，簇間的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度較低。6.異常檢測(cè)算法的目標(biāo)是識(shí)別出數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)象不同的______對(duì)象。7.特征工程是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，它旨在通過(guò)______和轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)特征，創(chuàng)建新的、更具信息量的特征。8.交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，______進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。9.在金融領(lǐng)域，文本挖掘技術(shù)可以用于分析客戶的______和______。10.社交網(wǎng)絡(luò)分析算法可以用于分析金融交易網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系結(jié)構(gòu)，識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的______和______。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述金融數(shù)據(jù)挖掘在反洗錢中的應(yīng)用原理和方法。2.簡(jiǎn)述金融數(shù)據(jù)挖掘在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用原理和方法。3.簡(jiǎn)述金融數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用原理和方法。四、案例分析題（共40分）假設(shè)你是一名經(jīng)濟(jì)犯罪偵查專業(yè)的學(xué)生，現(xiàn)在需要利用金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析一起涉嫌洗錢的案件。案件材料顯示，犯罪嫌疑人通過(guò)一系列復(fù)雜的資金轉(zhuǎn)移，試圖將非法所得資金合法化。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，并進(jìn)行分析和解釋。1.案件涉及多個(gè)銀行賬戶，包括個(gè)人賬戶和公司賬戶。2.資金轉(zhuǎn)移涉及多個(gè)時(shí)間段，包括白天和夜間。3.資金轉(zhuǎn)移的金額大小不一，有些金額較小，有些金額較大。4.資金轉(zhuǎn)移的路徑復(fù)雜，涉及多個(gè)中間賬戶。5.案件材料中還提供了一些可能的關(guān)聯(lián)線索，例如一些可疑的交易對(duì)手方。請(qǐng)具體說(shuō)明你的數(shù)據(jù)挖掘方案，包括以下內(nèi)容：1.需要收集哪些數(shù)據(jù)？2.需要使用哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理方法？3.需要使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？4.如何評(píng)估模型的性能？5.如何解釋模型的結(jié)果，并將其應(yīng)用于案件偵查？試卷答案一、選擇題1.D解析：數(shù)據(jù)挖掘的常用任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)等。物體可視化是數(shù)據(jù)可視化的一種方式，不屬于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。2.D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的最終目的之一，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。3.C解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽，常用的算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。K-均值聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。4.B解析：金融欺詐檢測(cè)屬于分類問(wèn)題，常用的分類算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。5.B解析：聚類算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括輪廓系數(shù)、調(diào)整蘭德指數(shù)、確定系數(shù)等。準(zhǔn)確率是分類算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)。6.C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，常用的評(píng)估指標(biāo)是支持度、置信度、提升度等。支持度表示規(guī)則中項(xiàng)目集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。7.C解析：在金融領(lǐng)域，用于分析客戶消費(fèi)習(xí)慣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)，通常被稱為聯(lián)購(gòu)分析，也稱為購(gòu)物籃分析。8.D解析：異常檢測(cè)方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于密度的方法、基于聚類的方法等。基于分類的方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不屬于異常檢測(cè)方法。9.D解析：特征工程的主要目的是提高模型的預(yù)測(cè)精度、減少數(shù)據(jù)的維度、提高模型的可解釋性等。10.C解析：降維方法包括主成分分析、線性判別分析、因子分析等。K-均值聚類是聚類算法，不屬于降維方法。11.C解析：特征選擇方法包括遞歸特征消除、Lasso回歸、逐步回歸等。決策樹(shù)是分類算法，不屬于特征選擇方法。12.D解析：模型評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。輪廓系數(shù)是聚類算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)。13.D解析：模型選擇的主要依據(jù)是模型的復(fù)雜度、預(yù)測(cè)精度、可解釋性等。14.C解析：文本挖掘技術(shù)包括關(guān)鍵詞提取、文本分類、情感分析等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不屬于文本挖掘技術(shù)。15.B解析：在金融領(lǐng)域，用于分析客戶評(píng)論的情感傾向的文本挖掘任務(wù)，通常被稱為情感分析。16.C解析：社交網(wǎng)絡(luò)分析算法包括中心性分析、社區(qū)檢測(cè)等。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘算法，不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析算法。17.A解析：在金融領(lǐng)域，用于分析洗錢網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系密切的賬戶的社交網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)，通常被稱為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分析。18.A解析：圖分析技術(shù)包括中心性分析、社區(qū)檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)嵌入等。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘算法，不屬于圖分析技術(shù)。19.A解析：在金融領(lǐng)域，用于分析金融交易網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的圖分析任務(wù)，通常被稱為節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估。20.D解析：金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中，需要嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全法、個(gè)人信息保護(hù)法、反洗錢法等法律法規(guī)。二、填空題1.模型構(gòu)建解析：數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和結(jié)果解釋四個(gè)階段。2.填補(bǔ)法解析：在金融數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值常用的方法有刪除法、填補(bǔ)法和插補(bǔ)法。3.監(jiān)督學(xué)習(xí)解析：決策樹(shù)算法是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)集劃分成多個(gè)子集。4.頻率解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示規(guī)則中項(xiàng)目集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。5.簇解析：聚類算法將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的簇，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度較高，簇間的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度較低。6.異常解析：異常檢測(cè)算法的目標(biāo)是識(shí)別出數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)象不同的異常對(duì)象。7.創(chuàng)建解析：特征工程是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，它旨在通過(guò)創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)特征，創(chuàng)建新的、更具信息量的特征。8.交叉解析：交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，交叉進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。9.評(píng)論；反饋解析：在金融領(lǐng)域，文本挖掘技術(shù)可以用于分析客戶的評(píng)論和反饋。10.關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；關(guān)鍵路徑解析：社交網(wǎng)絡(luò)分析算法可以用于分析金融交易網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系結(jié)構(gòu)，識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵路徑。三、簡(jiǎn)答題1.答：金融數(shù)據(jù)挖掘在反洗錢中的應(yīng)用原理是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，識(shí)別出可疑的交易模式和行為，從而發(fā)現(xiàn)洗錢活動(dòng)。常用的方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、聚類分析等。例如，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)可疑的交易對(duì)手方和交易模式，通過(guò)異常檢測(cè)發(fā)現(xiàn)異常的大額交易和頻繁交易，通過(guò)聚類分析發(fā)現(xiàn)可疑的交易群體。2.答：金融數(shù)據(jù)挖掘在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用原理是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，識(shí)別出欺詐交易。常用的方法包括分類算法、異常檢測(cè)算法等。例如，可以通過(guò)分類算法建立欺詐交易模型，通過(guò)異常檢測(cè)算法發(fā)現(xiàn)異常的交易行為。3.答：金融數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用原理是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，了解客戶的需求和行為，從而提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。常用的方法包括客戶細(xì)分、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、情感分析等。例如，可以通過(guò)客戶細(xì)分將客戶劃分為不同的群體，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買習(xí)慣，通過(guò)情感分析了解客戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)。四、案例分析題答：數(shù)據(jù)挖掘方案如下：1.需要收集的數(shù)據(jù)包括：所有涉及賬戶的交易記錄，包括交易時(shí)間、交易金額、交易對(duì)手方、賬戶類型等信息。2.需要使用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值）、數(shù)據(jù)集成（將不同賬戶的交易記錄合并）、數(shù)據(jù)變換（將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量）等