2025年征信数据分析挖掘基础理论试题库

2025年征信数据分析挖掘基础理论试题库考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与清洗要求：掌握数据预处理的基本方法，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。1.在征信数据分析中，缺失值处理常用的方法有（）（1）删除法（2）均值填补法（3）中位数填补法（4）众数填补法2.异常值处理的方法有（）（1）删除法（2）均值替换法（3）四分位数法（4）移动平均法3.数据转换包括（）（1）标准化（2）归一化（3）离散化（4）多项式变换4.对以下征信数据进行缺失值处理，选择合适的方法（）借款人年龄：[30,35,40,45,50,55,60,65,70]借款人月收入：[3000,3200,3600,3700,4000,4200,4500,4700,5000]5.在征信数据分析中，以下哪些属于数据清洗的过程（）（1）去除重复数据（2）处理缺失值（3）异常值处理（4）数据转换6.在征信数据分析中，对数据进行标准化处理，以下哪种方法最为常用（）（1）Min-Max标准化（2）Z-Score标准化（3）归一化（4）标准化7.在征信数据分析中，以下哪些属于数据转换的方法（）（1）离散化（2）多项式变换（3）主成分分析（4）聚类分析8.在征信数据分析中，以下哪种方法可以用于处理借款人月收入数据的异常值（）（1）删除法（2）均值替换法（3）四分位数法（4）移动平均法9.在征信数据分析中，以下哪种方法可以用于处理借款人年龄数据的缺失值（）（1）删除法（2）均值填补法（3）中位数填补法（4）众数填补法10.在征信数据分析中，以下哪种方法可以用于处理借款人学历数据的异常值（）（1）删除法（2）均值替换法（3）四分位数法（4）移动平均法二、数据探索与可视化要求：掌握数据探索与可视化的基本方法，包括描述性统计、可视化分析等。1.描述性统计包括（）（1）均值（2）标准差（3）最大值（4）最小值2.在征信数据分析中，以下哪些属于描述性统计的指标（）（1）借款人年龄（2）借款人月收入（3）借款人学历（4）借款人贷款金额3.在征信数据分析中，以下哪种可视化方法可以用于展示借款人年龄分布（）（1）柱状图（2）折线图（3）饼图（4）散点图4.在征信数据分析中，以下哪种可视化方法可以用于展示借款人月收入分布（）（1）柱状图（2）折线图（3）饼图（4）散点图5.在征信数据分析中，以下哪种可视化方法可以用于展示借款人学历分布（）（1）柱状图（2）折线图（3）饼图（4）散点图6.在征信数据分析中，以下哪种可视化方法可以用于展示借款人贷款金额分布（）（1）柱状图（2）折线图（3）饼图（4）散点图7.在征信数据分析中，以下哪种可视化方法可以用于展示借款人逾期次数分布（）（1）柱状图（2）折线图（3）饼图（4）散点图8.在征信数据分析中，以下哪种描述性统计指标可以反映借款人月收入的整体水平（）（1）均值（2）标准差（3）最大值（4）最小值9.在征信数据分析中，以下哪种描述性统计指标可以反映借款人年龄的整体水平（）（1）均值（2）标准差（3）最大值（4）最小值10.在征信数据分析中，以下哪种描述性统计指标可以反映借款人逾期次数的整体水平（）（1）均值（2）标准差（3）最大值（4）最小值四、特征工程要求：理解特征工程的概念，掌握特征选择、特征提取和特征变换等技巧。1.特征工程在征信数据分析中的目的是（）（1）提高模型预测准确性（2）减少模型复杂度（3）降低模型训练时间（4）以上都是2.以下哪种方法不属于特征选择的方法（）（1）单变量统计测试（2）递归特征消除（3）基于模型的特征选择（4）主成分分析3.特征提取常用的方法有（）（1）多项式特征（2）交互特征（3）特征组合（4）特征分解4.以下哪种特征变换方法可以用于处理非线性关系（）（1）对数变换（2）指数变换（3）Box-Cox变换（4）以上都是5.在征信数据分析中，以下哪种特征工程方法可以增强模型对异常值的鲁棒性（）（1）特征标准化（2）特征归一化（3）特征离散化（4）特征组合6.特征工程中的特征组合可以通过（）（1）特征交叉（2）特征拼接（3）特征缩放（4）以上都是7.在征信数据分析中，以下哪种特征工程方法可以提高模型的泛化能力（）（1）特征选择（2）特征提取（3）特征变换（4）以上都是8.特征工程中的特征标准化和归一化有什么区别（）（1）标准化通过减去均值并除以标准差来缩放特征（2）归一化通过将特征缩放到[0,1]区间（3）以上都是（4）以上都不是9.在征信数据分析中，以下哪种特征工程方法可以用于处理类别特征（）（1）独热编码（2）标签编码（3）频率编码（4）以上都是10.特征工程中的特征选择方法包括（）（1）信息增益（2）卡方检验（3）互信息（4）以上都是五、模型选择与评估要求：了解常见的机器学习模型，掌握模型选择和评估方法。1.以下哪种模型属于监督学习模型（）（1）决策树（2）支持向量机（3）神经网络（4）以上都是2.以下哪种模型属于无监督学习模型（）（1）K-means聚类（2）主成分分析（3）关联规则挖掘（4）以上都是3.在征信数据分析中，以下哪种模型适用于分类任务（）（1）线性回归（2）逻辑回归（3）决策树（4）支持向量机4.以下哪种模型适用于回归任务（）（1）朴素贝叶斯（2）K最近邻（3）线性回归（4）决策树5.在征信数据分析中，以下哪种模型适用于聚类任务（）（1）K-means聚类（2）层次聚类（3）DBSCAN（4）以上都是6.以下哪种评估指标适用于分类模型的准确率（）（1）精确度（2）召回率（3）F1分数（4）以上都是7.以下哪种评估指标适用于回归模型的均方误差（）（1）R平方（2）均方根误差（3）平均绝对误差（4）以上都是8.在征信数据分析中，以下哪种模型适用于异常检测（）（1）K最近邻（2）孤立森林（3）神经网络（4）以上都是9.在征信数据分析中，以下哪种模型适用于预测借款人违约风险（）（1）朴素贝叶斯（2）随机森林（3）梯度提升机（4）以上都是10.在征信数据分析中，以下哪种模型适用于预测借款人还款能力（）（1）逻辑回归（2）决策树（3）支持向量机（4）以上都是六、模型优化与调参要求：了解模型优化和调参的基本方法，掌握常用的调参技巧。1.模型优化常用的方法有（）（1）网格搜索（2）随机搜索（3）贝叶斯优化（4）以上都是2.在征信数据分析中，以下哪种方法可以用于优化模型参数（）（1）交叉验证（2）网格搜索（3）贝叶斯优化（4）以上都是3.调参过程中，以下哪种方法可以用于评估模型性能（）（1）交叉验证（2）留一法（3）K折交叉验证（4）以上都是4.在征信数据分析中，以下哪种参数调优方法可以用于提高模型泛化能力（）（1）正则化（2）早停（3）减少模型复杂度（4）以上都是5.在征信数据分析中，以下哪种参数调优方法可以用于提高模型准确性（）（1）增加模型复杂度（2）减少模型复杂度（3）正则化（4）以上都是6.在征信数据分析中，以下哪种参数调优方法可以用于提高模型鲁棒性（）（1）交叉验证（2）早停（3）正则化（4）以上都是7.调参过程中，以下哪种方法可以用于避免过拟合（）（1）交叉验证（2）早停（3）正则化（4）以上都是8.在征信数据分析中，以下哪种参数调优方法可以用于提高模型泛化能力（）（1）增加训练数据（2）减少训练数据（3）增加模型复杂度（4）减少模型复杂度9.在征信数据分析中，以下哪种参数调优方法可以用于提高模型准确性（）（1）增加模型复杂度（2）减少模型复杂度（3）正则化（4）以上都是10.调参过程中，以下哪种方法可以用于评估模型性能（）（1）交叉验证（2）留一法（3）K折交叉验证（4）以上都是本次试卷答案如下：一、数据预处理与清洗1.（1）（2）（3）（4）解析：数据预处理中的缺失值处理方法包括删除法、均值填补法、中位数填补法和众数填补法，这些都是常用的处理缺失值的方法。2.（1）（3）（4）解析：异常值处理的方法有删除法、四分位数法和移动平均法，这些方法可以帮助识别和处理数据中的异常值。3.（1）（2）（3）（4）解析：数据转换包括标准化、归一化、离散化和多项式变换，这些方法用于将数据转换为适合模型处理的形式。4.（2）解析：对于借款人年龄数据，由于年龄的分布可能较为均匀，使用均值填补法可能不太合适，而中位数填补法可以更好地保持数据的分布特征。5.（1）（2）（3）解析：数据清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值和异常值处理，这些都是数据清洗的基本步骤。6.（2）解析：Min-Max标准化是将特征值缩放到[0,1]区间，Z-Score标准化是通过减去均值并除以标准差来缩放特征，这两种方法都是常用的标准化方法。7.（1）（2）（3）解析：数据转换的方法包括离散化、多项式变换和主成分分析，这些方法用于将数据转换为更适合分析和建模的形式。8.（3）解析：四分位数法可以用于识别和处理借款人月收入数据的异常值，因为它考虑了数据的分布特征。9.（2）解析：均值填补法适用于处理借款人年龄数据的缺失值，因为它使用数据的平均值来填充缺失值。10.（1）解析：删除法可以用于处理借款人学历数据的异常值，因为它直接删除含有异常值的记录。二、数据探索与可视化1.（1）（2）（3）（4）解析：描述性统计包括均值、标准差、最大值和最小值，这些指标可以描述数据的中心趋势和离散程度。2.（1）（2）（3）（4）解析：借款人年龄、月收入、学历和贷款金额都是描述性统计的指标，它们可以用来描述借款人的基本特征。3.（1）解析：柱状图可以用于展示借款人年龄分布，因为它可以清晰地展示不同年龄段的借款人数量。4.（1）解析：柱状图可以用于展示借款人月收入分布，因为它可以直观地展示不同收入水平的借款人数量。5.（1）解析：柱状图可以用于展示借款人学历分布，因为它可以直观地展示不同学历水平的借款人数量。6.（1）解析：柱状图可以用于展示借款人贷款金额分布，因为它可以直观地展示不同贷款金额的借款人数量。7.（1）解析：柱状图可以用于展示借款人逾期次数分布，因为它可以直观地展示不同逾期次数的借款人数量。8.（1）解析：均值可以反映借款人月收入的整体水平，因为它代表了所有月收入的平均数。9.（1）解析：均值可以反映借款人年龄的整体水平，因为它代表了所有年龄的平均数。10.（1）解析：均值可以反映借款人逾期次数的整体水平，因为它代表了所有逾期次数的平均数。三、特征工程1.（4）解析：特征工程的目的包括提高模型预测准确性、减少模型复杂度和降低模型训练时间，这些都是特征工程的关键目标。2.（4）解析：单变量统计测试、递归特征消除和基于模型的特征选择都是特征选择的方法，而主成分分析是一种特征提取方法。3.（1）（2）（3）（4）解析：特征提取常用的方法包括多项式特征、交互特征、特征组合和特征分解，这些方法可以帮助发现数据中的潜在关系。4.（4）解析：对数变换、指数变换和Box-Cox变换都是可以用于处理非线性关系的特征变换方法。5.（1）解析：特征标准化可以增强模型对异常值的鲁棒性，因为它将特征值缩放到相同的尺度。6.（1）（2）（3）解析：特征组合可以通过特征交叉、特征拼接和特征缩放来实现，这些方法可以帮助发现新的特征。7.（4）解析：特征选择、特征提取和特征变换都是可以提高模型泛化能力的特征工程方法。8.（3）解析：特征归一化通过将特征缩放到[0,1]区间，可以减少不同特征尺度的影响。9.（4）解析：独热编码、标签编码和频率编码都是可以用于处理类别特征的方法。10.（4）解析：信息增益、卡方检验和互信息都是特征选择的方法，它们可以帮助识别与目标变量相关的特征。四、模型选择与评估1.（4）解析：决策树、支持向量机和神经网络都属于监督学习模型，它们都需要标签数据进行训练。2.（4）解析：K-means聚类、主成分分析和关联规则挖掘都属于无监督学习模型，它们不需要标签数据进行训练。3.（3）解析：决策树和支持向量机适用于分类任务，因为它们可以用于预测借款人是否违约。4.（3）解析：线性回归适用于回归任务，因为它可以用于预测借款人的还款金额。5.（1）解析：K-means聚类适用于聚类任务，因为它可以将借款人根据相似性进行分组。6.（4）解析：精确度、召回率和F1分数都是适用于分类模型的准确率评估指标。7.（2）解析：均方根误差适用于回归模型的均方误差评估，它衡量了预测值与真实值之间的差异。8.（2）解析：孤立森林适用于异常检测，因为它可以有效地识别数据中的异常值。9.（3）解析：梯度提升机适用于预测借款人违约风险，因为它在信用评分和风险评估方面表现良好。10.（1）解析：逻辑回归适用于预测借款人还款能力，因为它可以用于二分类问题，如借款人是否会按时还款。五、模型优化与调参1.（4）解析：网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化都是模型优化常用的方法，它们可以帮助找到最佳的模型参数。2.（4）解析：交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化都是可以用于优化模型参数的方法。3.（1）（2）（3）解析：交叉验证、留一法和K折交叉验证都是可以用于评估模型性能的方法，它们通过将数据划分为训练集和验证集来评估模型。4.（4）解析：正则化、