2025年征信数据分析挖掘技能测试试卷

2025年征信数据分析挖掘技能测试试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与清洗要求：请根据以下数据集，完成数据的预处理与清洗工作，确保数据的质量和可用性。1.请对以下数据进行去重处理：1.张三，男，30岁，北京，工程师2.李四，男，35岁，上海，工程师3.张三，男，30岁，北京，工程师4.王五，男，28岁，广州，设计师5.李四，男，35岁，上海，工程师2.请对以下数据进行缺失值处理：1.张三，男，30岁，北京，工程师2.李四，男，35岁，上海，工程师3.王五，男，28岁，广州，设计师4.赵六，男，32岁，北京，工程师5.钱七，男，40岁，上海，未知3.请对以下数据进行异常值处理：1.张三，男，30岁，北京，工程师2.李四，男，35岁，上海，工程师3.王五，男，28岁，广州，设计师4.赵六，男，32岁，北京，工程师5.孙七，男，50岁，上海，未知4.请对以下数据进行类型转换：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.钱七，男，40，上海，未知5.请对以下数据进行数据格式化处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.孙七，男，40，上海，未知6.请对以下数据进行数据标准化处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.钱七，男，40，上海，未知7.请对以下数据进行数据归一化处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.孙七，男，40，上海，未知8.请对以下数据进行数据离散化处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.钱七，男，40，上海，未知9.请对以下数据进行数据平滑处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.孙七，男，40，上海，未知10.请对以下数据进行数据聚类处理：1.张三，男，30，北京，工程师2.李四，男，35，上海，工程师3.王五，男，28，广州，设计师4.赵六，男，32，北京，工程师5.钱七，男，40，上海，未知二、特征工程要求：请根据以下数据集，完成特征工程工作，提高模型的预测性能。1.请对以下数据进行特征提取：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验2.请对以下数据进行特征选择：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验3.请对以下数据进行特征组合：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验4.请对以下数据进行特征转换：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验5.请对以下数据进行特征降维：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验6.请对以下数据进行特征编码：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验7.请对以下数据进行特征扩展：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验8.请对以下数据进行特征融合：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验9.请对以下数据进行特征稀疏化：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验10.请对以下数据进行特征平滑化：1.张三，男，30岁，北京，工程师，5年工作经验2.李四，男，35岁，上海，工程师，8年工作经验3.王五，男，28岁，广州，设计师，3年工作经验4.赵六，男，32岁，北京，工程师，10年工作经验5.钱七，男，40岁，上海，未知，15年工作经验四、模型选择与评估要求：根据以下数据集，选择合适的机器学习模型，并进行模型评估。1.请根据以下数据集，选择合适的分类模型：-数据集：包含年龄、性别、收入、教育程度等特征，以及是否贷款违约的标签。-特征：年龄（数值型）、性别（类别型）、收入（数值型）、教育程度（类别型）。-标签：贷款违约（二元型）。2.请根据以下数据集，选择合适的回归模型：-数据集：包含房屋面积、房屋类型、房屋价格等特征，以及房屋价格标签。-特征：房屋面积（数值型）、房屋类型（类别型）、房屋价格（数值型）。-标签：房屋价格（数值型）。3.请根据以下数据集，选择合适的聚类模型：-数据集：包含客户消费金额、消费频率、消费类型等特征。-特征：消费金额（数值型）、消费频率（数值型）、消费类型（类别型）。4.请根据以下数据集，选择合适的关联规则挖掘模型：-数据集：包含商品购买记录，包括商品ID、购买时间、购买数量等。-特征：商品ID（数值型）、购买时间（日期型）、购买数量（数值型）。5.请根据以下数据集，选择合适的异常检测模型：-数据集：包含用户登录行为数据，包括登录时间、登录IP、登录设备等。-特征：登录时间（日期型）、登录IP（文本型）、登录设备（类别型）。6.请根据以下数据集，选择合适的文本分类模型：-数据集：包含社交媒体评论数据，包括评论内容、评论情感等。-特征：评论内容（文本型）、评论情感（类别型）。五、模型训练与调优要求：根据以下数据集，完成模型的训练与调优工作。1.请使用以下数据集进行模型训练：-数据集：包含客户购买行为数据，包括客户ID、购买商品、购买时间等。-特征：客户ID（数值型）、购买商品（类别型）、购买时间（日期型）。-标签：购买商品类别（类别型）。2.请使用以下数据集进行模型调优：-数据集：包含客户满意度调查数据，包括客户ID、满意度评分等。-特征：客户ID（数值型）、满意度评分（数值型）。-标签：满意度评分（数值型）。3.请使用以下数据集进行模型验证：-数据集：包含客户流失数据，包括客户ID、流失原因等。-特征：客户ID（数值型）、流失原因（类别型）。-标签：客户流失（二元型）。4.请使用以下数据集进行模型测试：-数据集：包含客户信用评分数据，包括客户ID、信用评分等。-特征：客户ID（数值型）、信用评分（数值型）。-标签：信用评分（数值型）。5.请使用以下数据集进行模型部署：-数据集：包含客户咨询数据，包括客户ID、咨询内容等。-特征：客户ID（数值型）、咨询内容（文本型）。-标签：咨询内容分类（类别型）。6.请使用以下数据集进行模型监控：-数据集：包含客户交易数据，包括客户ID、交易金额、交易时间等。-特征：客户ID（数值型）、交易金额（数值型）、交易时间（日期型）。-标签：交易异常（二元型）。本次试卷答案如下：一、数据预处理与清洗1.去重处理：-解析思路：检查数据集中是否存在重复的记录，并删除重复的记录。答案：删除第三条记录“张三，男，30岁，北京，工程师”。2.缺失值处理：-解析思路：识别数据集中的缺失值，并选择合适的策略进行处理，如填充、删除或插值。答案：对于第五条记录“钱七，男，40岁，上海，未知”，可以选择删除或填充“未知”为具体数值。3.异常值处理：-解析思路：识别数据集中的异常值，并选择合适的策略进行处理，如删除、修正或保留。答案：对于第四条记录“赵六，男，32岁，北京，工程师”，可能需要进一步分析其合理性，如果确定是异常值，则删除或修正。4.类型转换：-解析思路：将数据集中的特征转换为统一的类型，如将年龄从字符串转换为整数。答案：将所有年龄特征转换为整数类型。5.数据格式化处理：-解析思路：确保数据格式的一致性，如日期格式、货币格式等。答案：将所有日期和货币格式的特征进行标准化。6.数据标准化处理：-解析思路：将数值型特征缩放到相同的尺度，以便于模型处理。答案：使用标准化方法（如Z-score标准化）对数值型特征进行标准化。7.数据归一化处理：-解析思路：将数值型特征缩放到0到1之间，以便于模型处理。答案：使用归一化方法（如Min-Max标准化）对数值型特征进行归一化。8.数据离散化处理：-解析思路：将连续型特征转换为离散型特征，以便于模型处理。答案：根据业务需求，将连续型特征划分为不同的区间。9.数据平滑处理：-解析思路：减少数据中的噪声，提高数据质量。答案：使用平滑技术（如移动平均）对数据进行平滑处理。10.数据聚类处理：-解析思路：将数据集划分为不同的簇，以便于后续分析。答案：使用聚类算法（如K-means）对数据进行聚类处理。二、特征工程1.特征提取：-解析思路：从原始数据中提取有用的信息，以便于模型学习。答案：根据业务需求，提取与目标变量相关的特征。2.特征选择：-解析思路：选择对模型预测性能有显著贡献的特征。答案：使用特征选择方法（如卡方检验、互信息等）选择重要特征。3.特征组合：-解析思路：将多个特征组合成新的特征，以提高模型的预测性能。答案：根据业务需求，组合特征。4.特征转换：-解析思路：将特征转换为更适合模型处理的形式。答案：根据特征类型，选择合适的转换方法（如对数转换、多项式转换等）。5.特征降维：-解析思路：减少特征的数量，降低模型的复杂度。答案：使用降维技术（如主成分分析、因子分析等）。6.特征编码：-解析思路：将类别型特征转换为数值型特征，以便于模型处理。答案：使用编码方法（如独热编码、标签编码等）。7.特征扩展：-解析思路：增加新的特征，以提高模型的预测性能。答案：根据业务需求，扩展特征。8.特征融合：-解析思路：将多个特征融合成一个特征，以提高模型的预测性能。答案：根据业务需求，融合特征。9.特征稀疏化：-解析思路：将高维特征转换为稀疏特征，以减少存储空间和计算量。答案：使用稀疏化技术（如L1正则化）。10.特征平滑化：-解析思路：减少特征中的噪声，提高数据质量。答案：使用平滑技术（如高斯平滑）对特征进行平