2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘高级应用试题

2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘高级应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与特征工程要求：根据给出的数据集，完成数据预处理与特征工程，提高数据质量，并提取有价值的特征。1.数据清洗：对以下数据集中的缺失值、异常值进行处理，并解释处理方法。-数据集：A公司近一年的客户消费记录，包含以下字段：客户ID、消费金额、消费时间、消费类型、产品类别、渠道。2.数据转换：将以下数据集中的时间字段转换为日期时间格式，并提取出年、月、日、星期等日期信息。-数据集：B公司近一年的员工入职信息，包含以下字段：员工ID、入职日期、部门、职位、学历。3.特征提取：针对以下数据集，设计合适的特征，并解释设计思路。-数据集：C公司近一年的产品销售数据，包含以下字段：产品ID、销售金额、销售数量、销售日期、季节、节假日。4.特征选择：针对以下数据集，运用特征选择方法（如卡方检验、互信息等）筛选出与目标变量高度相关的特征。-数据集：D公司近一年的客户流失数据，包含以下字段：客户ID、消费金额、消费频率、产品类别、渠道、客户满意度。5.特征编码：对以下数据集中的类别型变量进行编码处理，如独热编码、标签编码等。-数据集：E公司近一年的供应商信息，包含以下字段：供应商ID、供应商名称、行业类别、供应产品、信用等级。6.特征组合：针对以下数据集，设计合适的特征组合，并解释设计思路。-数据集：F公司近一年的客户满意度调查数据，包含以下字段：客户ID、满意度评分、购买产品、购买渠道、购买时间。二、信用评分模型要求：根据给出的数据集，选择合适的信用评分模型，并完成模型的训练、评估与优化。1.信用评分模型选择：针对以下数据集，选择合适的信用评分模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等），并解释选择原因。-数据集：G公司近一年的客户信用记录，包含以下字段：客户ID、信用额度、逾期次数、还款金额、还款日期。2.模型训练：对选择好的信用评分模型进行训练，并调整模型参数，提高模型性能。-数据集：G公司近一年的客户信用记录。3.模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。-数据集：G公司近一年的客户信用记录。4.模型优化：针对评估结果，对模型进行优化，提高模型性能。-数据集：G公司近一年的客户信用记录。5.模型应用：将优化后的信用评分模型应用于新客户，预测其信用风险等级。-数据集：H公司新客户信用记录。6.模型解释：针对优化后的信用评分模型，解释模型的预测结果及其背后的原因。-数据集：H公司新客户信用记录。四、聚类分析与客户细分要求：根据给出的客户数据，运用聚类分析技术对客户进行细分，并分析不同细分市场的特征。1.聚类方法选择：针对以下数据集，选择合适的聚类方法（如K-means、层次聚类等），并解释选择原因。-数据集：I公司近一年的客户购买记录，包含以下字段：客户ID、消费金额、购买产品、购买频率、购买渠道。2.聚类数量确定：使用轮廓系数等方法确定最佳的聚类数量。-数据集：I公司近一年的客户购买记录。3.聚类结果分析：对聚类结果进行分析，描述每个聚类的主要特征和客户行为。-数据集：I公司近一年的客户购买记录。4.客户细分策略：根据聚类结果，为不同细分市场制定相应的营销策略。-数据集：I公司近一年的客户购买记录。5.客户细分效果评估：评估客户细分策略的实施效果，包括客户满意度、销售额等指标。-数据集：I公司近一年的客户购买记录。6.客户细分模型优化：根据评估结果，对客户细分模型进行优化，提高细分效果的准确性。-数据集：I公司近一年的客户购买记录。五、关联规则挖掘要求：针对给出的销售数据，运用关联规则挖掘技术发现潜在的销售模式，并分析其价值。1.关联规则挖掘方法选择：针对以下数据集，选择合适的关联规则挖掘方法（如Apriori、FP-growth等），并解释选择原因。-数据集：J公司近一年的销售记录，包含以下字段：销售ID、产品ID、销售金额、销售日期、促销活动。2.关联规则挖掘参数设置：设置关联规则挖掘算法的参数，如支持度、置信度等，以确保挖掘结果的准确性。-数据集：J公司近一年的销售记录。3.关联规则结果分析：对挖掘出的关联规则进行分析，描述规则背后的业务逻辑和潜在的销售机会。-数据集：J公司近一年的销售记录。4.关联规则应用：根据挖掘出的关联规则，为销售部门提供产品推荐策略。-数据集：J公司近一年的销售记录。5.关联规则效果评估：评估关联规则的应用效果，包括销售提升、客户满意度等指标。-数据集：J公司近一年的销售记录。6.关联规则模型优化：根据评估结果，对关联规则模型进行优化，提高规则挖掘的准确性和实用性。-数据集：J公司近一年的销售记录。六、文本分析与客户反馈分析要求：对客户反馈文本进行文本分析，挖掘客户满意度、问题点等信息，并评估产品改进方向。1.文本预处理：对以下客户反馈文本进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本，包含以下字段：客户ID、反馈内容、反馈时间。2.文本情感分析：使用情感分析模型对客户反馈文本进行情感倾向分析，识别正面、负面和客观反馈。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本。3.问题点识别：从客户反馈文本中识别出产品或服务的问题点，并分类汇总。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本。4.客户满意度评估：根据情感分析和问题点识别结果，评估客户的整体满意度。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本。5.产品改进方向：根据客户反馈分析结果，提出产品改进的方向和建议。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本。6.文本分析模型优化：根据产品改进效果，对文本分析模型进行优化，提高分析结果的准确性。-数据集：K公司近一年的客户反馈文本。本次试卷答案如下：一、数据预处理与特征工程1.数据清洗：-缺失值处理：使用均值、中位数或众数填充缺失值，或根据业务逻辑删除含有缺失值的记录。-异常值处理：使用Z-score或IQR方法识别异常值，并决定是删除、修正还是保留。2.数据转换：-时间字段转换：使用pandas库中的to_datetime函数将时间字段转换为日期时间格式。-提取日期信息：使用pandas库中的dtaccessor提取年、月、日、星期等信息。3.特征提取：-设计特征：根据业务逻辑和数据分析需求，设计如消费金额的累积值、消费频率、消费类型占比等特征。4.特征选择：-使用卡方检验筛选与目标变量高度相关的特征，选择卡方值较高的特征。5.特征编码：-对类别型变量进行独热编码或标签编码，使用pandas库中的get_dummies或LabelEncoder函数。6.特征组合：-设计特征组合，如消费金额与消费频率的乘积、消费类型与购买渠道的交叉特征等。二、信用评分模型1.信用评分模型选择：-选择逻辑回归模型，因为它适用于二分类问题，且易于解释。2.模型训练：-使用scikit-learn库中的LogisticRegression模型进行训练，调整参数如正则化强度。3.模型评估：-使用交叉验证方法，如k-foldCV，评估模型的准确率、召回率、F1值等指标。4.模型优化：-根据交叉验证结果，调整模型参数，如学习率、迭代次数等。5.模型应用：-使用训练好的模型对新客户进行信用风险等级预测。6.模型解释：-解释模型的预测结果，如高信用风险客户的特征、低信用风险客户的特征等。三、聚类分析与客户细分1.聚类方法选择：-选择K-means聚类方法，因为它易于实现且适用于大型数据集。2.聚类数量确定：-使用轮廓系数方法，选择轮廓系数最高的聚类数量。3.聚类结果分析：-分析每个聚类的主要特征，如消费金额、购买频率、购买产品类别等。4.客户细分策略：-根据聚类结果，为每个细分市场制定相应的营销策略，如价格策略、促销活动等。5.客户细分效果评估：-评估客户细分策略的实施效果，如客户满意度、销售额等指标。6.客户细分模型优化：-根据评估结果，调整聚类参数，如聚类数量、距离度量等。四、关联规则挖掘1.关联规则挖掘方法选择：-选择Apriori算法，因为它适用于发现频繁项集和关联规则。2.关联规则挖掘参数设置：-设置支持度阈值和置信度阈值，以控制挖掘结果的准确性。3.关联规则结果分析：-分析挖掘出的关联规则，如“购买产品A则很可能购买产品B”。4.关联规则应用：-根据关联规则，为销售部门提供产品推荐策略。5.关联规则效果评估：-评估关联规则的应用效果，如销售提升、客户满意度等指标。6.关联规则模型优化：-根据评估结果，调整关联规则挖掘参数，如支持度阈值、置信度阈值等。五、文本分析与客户反馈分析1.文本预处理：-使用NLTK库进行文本预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等。2.文本情感分析：-使用scikit-learn库中