2025年征信数据挖掘与分析技术中级试题汇编VIP

2025年征信数据挖掘与分析技术中级试题汇编考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据库查询语言SQL基础应用要求：根据所给SQL语句，完成后续的操作，并解释理由。1.创建一个名为“student”的表，包含以下字段：-id（整型，主键，自增）-name（字符串型，非空）-age（整型）-gender（字符串型）2.向“student”表中插入以下数据：-(1,'张三',20,'男')-(2,'李四',21,'男')-(3,'王五',22,'女')-(4,'赵六',23,'男')-(5,'孙七',20,'女')3.查询年龄大于20岁的学生信息。4.更新id为3的学生的年龄为25岁。5.删除年龄为20岁的学生信息。6.查询性别为“男”的学生姓名和年龄。7.查询所有学生的姓名，并按年龄升序排序。8.查询年龄在20岁到25岁之间的学生姓名。9.查询年龄最小的学生信息。10.查询年龄最大的学生信息。二、数据预处理技术要求：根据所给数据，完成预处理操作，并解释理由。1.给定以下数据集，请完成缺失值处理，选择合适的填充方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'广州'],[5,'男',23,'深圳']]2.给定以下数据集，请完成异常值处理，选择合适的处理方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]3.给定以下数据集，请完成数据标准化处理，选择合适的标准化方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]4.给定以下数据集，请完成数据降维处理，选择合适的方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'广州'],[5,'男',23,80,'深圳']]5.给定以下数据集，请完成数据编码处理，选择合适的方法，并解释理由。data=[['张三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['赵六','女',25,120,'广州'],['孙七','男',23,80,'深圳']]6.给定以下数据集，请完成数据清洗，删除重复数据，并解释理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'广州'],[5,'男',23,80,'深圳'],[1,'男',20,100,'北京']]7.给定以下数据集，请完成数据转换，将字符串型数据转换为整型数据，并解释理由。data=[['张三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['赵六','女',25,120,'广州'],['孙七','男',23,80,'深圳']]8.给定以下数据集，请完成数据归一化处理，选择合适的方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'广州'],[5,'男',23,80,'深圳']]9.给定以下数据集，请完成数据聚类处理，选择合适的方法，并解释理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'广州'],[5,'男',23,80,'深圳']]10.给定以下数据集，请完成数据分类处理，选择合适的方法，并解释理由。data=[['张三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['赵六','女',25,120,'广州'],['孙七','男',23,80,'深圳']]四、数据挖掘技术在实际业务中的应用要求：根据所给场景，选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。1.某电商网站希望分析用户购买行为，以提高销售额。请选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。2.某银行希望识别信用卡欺诈行为，以降低风险。请选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。3.某电信运营商希望分析用户通话数据，以优化网络资源分配。请选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。4.某在线教育平台希望分析学生学习行为，以提高学习效果。请选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。5.某医疗机构希望分析患者病历数据，以辅助疾病诊断。请选择合适的数据挖掘技术，并解释其应用理由。五、机器学习算法原理与应用要求：根据所给算法，解释其原理，并举例说明其在实际业务中的应用。1.决策树算法的原理是什么？请举例说明其在实际业务中的应用。2.支持向量机（SVM）算法的原理是什么？请举例说明其在实际业务中的应用。3.朴素贝叶斯算法的原理是什么？请举例说明其在实际业务中的应用。4.K最近邻（KNN）算法的原理是什么？请举例说明其在实际业务中的应用。5.随机森林算法的原理是什么？请举例说明其在实际业务中的应用。六、征信数据挖掘与分析技术要求：根据所给征信数据，完成以下任务，并解释理由。1.给定以下征信数据，请分析用户信用评分与逾期次数之间的关系。data=[[1,750,0],[2,800,1],[3,700,2],[4,850,0],[5,720,1]]2.给定以下征信数据，请分析用户信用评分与贷款额度之间的关系。data=[[1,750,10000],[2,800,15000],[3,700,12000],[4,850,20000],[5,720,16000]]3.给定以下征信数据，请分析用户逾期次数与贷款逾期金额之间的关系。data=[[1,0,0],[2,1,500],[3,2,1000],[4,0,0],[5,1,800]]4.给定以下征信数据，请分析用户信用评分与还款能力之间的关系。data=[[1,750,1],[2,800,1],[3,700,0],[4,850,1],[5,720,0]]5.给定以下征信数据，请分析用户逾期次数与信用风险之间的关系。data=[[1,0,0.1],[2,1,0.3],[3,2,0.5],[4,0,0.2],[5,1,0.4]]本次试卷答案如下：一、数据库查询语言SQL基础应用1.创建表：```sqlCREATETABLEstudent(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,nameVARCHAR(50)NOTNULL,ageINT,genderVARCHAR(10));```解析思路：使用CREATETABLE语句创建名为“student”的表，定义字段id为整型，主键，自增；name为字符串型，非空；age为整型；gender为字符串型。2.插入数据：```sqlINSERTINTOstudent(name,age,gender)VALUES('张三',20,'男'),('李四',21,'男'),('王五',22,'女'),('赵六',23,'男'),('孙七',20,'女');```解析思路：使用INSERTINTO语句向“student”表中插入五条数据。3.查询年龄大于20岁的学生信息：```sqlSELECT*FROMstudentWHEREage>20;```解析思路：使用SELECT语句查询年龄大于20岁的学生信息。4.更新年龄为25岁：```sqlUPDATEstudentSETage=25WHEREid=3;```解析思路：使用UPDATE语句更新id为3的学生的年龄为25岁。5.删除年龄为20岁的学生信息：```sqlDELETEFROMstudentWHEREage=20;```解析思路：使用DELETE语句删除年龄为20岁的学生信息。6.查询性别为“男”的学生姓名和年龄：```sqlSELECTname,ageFROMstudentWHEREgender='男';```解析思路：使用SELECT语句查询性别为“男”的学生的姓名和年龄。7.查询所有学生的姓名，并按年龄升序排序：```sqlSELECTnameFROMstudentORDERBYageASC;```解析思路：使用SELECT语句查询所有学生的姓名，并使用ORDERBY子句按年龄升序排序。8.查询年龄在20岁到25岁之间的学生姓名：```sqlSELECTnameFROMstudentWHEREageBETWEEN20AND25;```解析思路：使用SELECT语句查询年龄在20岁到25岁之间的学生姓名。9.查询年龄最小的学生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageASCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT语句查询所有学生信息，并使用ORDERBY子句按年龄升序排序，最后使用LIMIT1限制结果只返回一条记录。10.查询年龄最大的学生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageDESCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT语句查询所有学生信息，并使用ORDERBY子句按年龄降序排序，最后使用LIMIT1限制结果只返回一条记录。二、数据预处理技术1.缺失值处理：```pythondata=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'广州'],[5,'男',23,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2]ifrow[2]isnotNoneelse0,row[3]]forrowindata]```解析思路：使用列表推导式遍历数据，如果age字段为None，则将其替换为0。2.异常值处理：```pythondata=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]data=[[row[0],row[1],row[2],row[3]ifrow[3]>80elseNone]forrowindata]```解析思路：使用列表推导式遍历数据，如果金额字段大于80，则将其替换为None。3.数据标准化处理：```pythondata=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]mean_age=sum(row[2]forrowindata)/len(data)std_dev_age=(sum((row[2]-mean_age)**2forrowindata)/len(data))**0.5data=[[row[0],row[1],(row[2]-mean_age)/std_dev_age,row[3]]forrowindata]```解析思路：计算年龄的平均值和标准差，然后将年龄字段标准化。4.数据降维处理：```pythonfromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=2)data=[[row[0],row[1],row[2],row[3]]forrowindata]pca.fit(data)data_reduced=pca.transform(data)```解析思路：使用PCA算法进行数据降维，将数据降至两个主成分。5.数据编码处理：```pythondata=[['张三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['赵六','女',25,120,'广州'],['孙七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2],row[3],row[4].index(row[4])]forrowindata]```解析思路：将字符串型数据转换为整型数据，使用列表推导式遍历数据，并将地区字段转换为索引。6.数据清洗，删除重复数据：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'广州'],[5,'男',23,80,'深圳'],[1,'男',20,100,'北京']]data=list(set(tuple(row)forrowindata))```解析思路：使用集合(set)去除重复数据，将数据转换为元组(tuple)以保持数据顺序。7.数据转换，将字符串型数据转换为整型数据：```pythondata=[['张三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['赵六','女',25,120,'广州'],['孙七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],int(row[2]),row[3],row[4]]forrowindata]```解析思路：使用列表推导式遍历数据，将年龄字段转换为整型数据。8.数据归一化处理：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,