2025年征信数据分析挖掘专业考试题库解析

2025年征信数据分析挖掘专业考试题库解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：请根据所给数据，完成数据清洗、数据转换和数据集成等预处理工作。1.假设你从某银行获取了以下客户信息数据，请完成以下预处理任务：-客户ID（唯一标识符）、年龄、性别、收入、贷款金额、贷款期限、逾期次数、信用评分。请回答以下问题：a.删除缺失值。b.处理异常值。c.将年龄、收入、贷款金额、贷款期限等数值型特征进行标准化处理。d.将性别、逾期次数等类别型特征进行编码处理。e.将处理后的数据集保存为CSV格式。2.假设你从某电商平台获取了以下用户购买行为数据，请完成以下预处理任务：-用户ID（唯一标识符）、购买时间、商品类别、购买金额、用户评分。请回答以下问题：a.删除重复记录。b.处理缺失值。c.将购买时间转换为时间戳格式。d.将商品类别进行编码处理。e.将处理后的数据集保存为CSV格式。二、特征工程要求：请根据所给数据，完成特征提取、特征选择和特征组合等特征工程工作。1.假设你从某保险公司获取了以下客户理赔数据，请完成以下特征工程任务：-客户ID（唯一标识符）、年龄、性别、收入、理赔金额、理赔原因。请回答以下问题：a.提取客户年龄的十位数和个位数作为两个新特征。b.将性别转换为二进制编码（男为1，女为0）。c.计算理赔金额与收入的比值作为新特征。d.根据理赔原因，将理赔原因分为多个类别，并计算每个类别的理赔金额总和作为新特征。e.将处理后的数据集保存为CSV格式。2.假设你从某在线教育平台获取了以下用户学习行为数据，请完成以下特征工程任务：-用户ID（唯一标识符）、学习时间、课程类别、课程评分。请回答以下问题：a.计算用户学习时间的平均值作为新特征。b.将课程类别进行编码处理。c.计算课程评分的方差作为新特征。d.将用户ID与课程类别进行组合，形成新的特征。e.将处理后的数据集保存为CSV格式。三、模型训练与评估要求：请根据所给数据，选择合适的机器学习模型进行训练，并对模型进行评估。1.假设你从某电商平台获取了以下用户购买行为数据，请使用以下模型进行训练，并对模型进行评估：-用户ID（唯一标识符）、购买时间、商品类别、购买金额、用户评分。-模型：决策树分类器。请回答以下问题：a.使用交叉验证方法对模型进行训练。b.计算模型的准确率、召回率、F1值和AUC值。c.分析模型在训练集和测试集上的表现，并说明原因。2.假设你从某银行获取了以下客户贷款数据，请使用以下模型进行训练，并对模型进行评估：-客户ID（唯一标识符）、年龄、性别、收入、贷款金额、贷款期限、逾期次数、信用评分。-模型：支持向量机分类器。请回答以下问题：a.使用网格搜索方法对模型参数进行优化。b.计算模型的准确率、召回率、F1值和AUC值。c.分析模型在训练集和测试集上的表现，并说明原因。四、模型优化与调参要求：针对上题所使用的模型，进行参数调优和模型优化，以提高模型的性能。1.假设你使用了逻辑回归模型对客户的信用评分进行预测，请完成以下任务：a.使用网格搜索方法对逻辑回归模型的参数进行优化，包括正则化系数C和惩罚项参数L1、L2。b.对优化后的模型进行交叉验证，记录最佳参数组合下的模型性能。c.比较优化前后模型的准确率、召回率、F1值和AUC值，分析参数调优对模型性能的影响。2.假设你使用了随机森林模型对商品推荐系统进行训练，请完成以下任务：a.调整随机森林模型的树数量、树的最大深度和最小样本分割数等参数。b.使用交叉验证方法评估模型在不同参数组合下的性能。c.分析参数调整对模型性能的影响，并选择最佳参数组合。五、模型解释与可视化要求：对训练好的模型进行解释，并使用可视化工具展示模型的重要特征。1.假设你使用决策树模型对客户的信用风险进行分类，请完成以下任务：a.解释决策树模型的结构，包括树的深度、分支节点和叶子节点等。b.使用特征重要性分析，确定对模型预测结果影响最大的特征。c.使用条形图或饼图展示不同特征的重要性分布。2.假设你使用神经网络模型对用户进行情感分析，请完成以下任务：a.解释神经网络模型的结构，包括输入层、隐藏层和输出层等。b.使用Sigmoid激活函数对神经网络模型进行可视化，展示模型在训练过程中的损失函数变化。c.使用热力图展示神经网络模型中权重和偏置的分布情况。六、模型部署与监控要求：将训练好的模型部署到生产环境，并监控模型的性能，确保模型稳定运行。1.假设你将模型部署到某金融风控系统中，请完成以下任务：a.编写代码实现模型的预测功能，并确保预测结果的准确性和稳定性。b.使用日志记录模型运行过程中的关键信息，包括输入数据、预测结果和异常情况等。c.定期对模型进行性能评估，根据评估结果调整模型参数或重新训练模型。2.假设你将模型部署到某电商平台，请完成以下任务：a.设计模型接口，实现模型与前端页面的交互。b.使用API调用模型进行实时预测，并展示预测结果。c.监控模型的运行状态，包括响应时间、错误率和资源消耗等，确保模型稳定运行。本次试卷答案如下：一、数据预处理1.a.删除缺失值：检查数据集中每一列的缺失值情况，对于包含缺失值的行，可以选择删除这些行，或者根据具体情况填充缺失值。b.处理异常值：对于数值型特征，可以使用统计方法（如Z-score、IQR）识别异常值，然后决定是删除、替换还是保留这些异常值。c.标准化处理：使用Z-score标准化或MinMax标准化方法将数值型特征转换为均值为0，标准差为1的分布。d.编码处理：使用独热编码（One-HotEncoding）或标签编码（LabelEncoding）将类别型特征转换为模型可处理的数值形式。e.保存数据集：使用pandas库将处理后的数据集保存为CSV格式。2.a.删除重复记录：使用pandas的drop_duplicates()函数删除数据集中的重复行。b.处理缺失值：与第一题类似，检查并处理缺失值。c.转换时间戳：使用pandas的to_datetime()函数将购买时间列转换为时间戳格式。d.编码处理：与第一题类似，使用独热编码或标签编码处理商品类别。e.保存数据集：与第一题类似，使用pandas将处理后的数据集保存为CSV格式。二、特征工程1.a.提取年龄的十位数和个位数：通过数学计算或字符串操作提取年龄特征的十位数和个位数。b.二进制编码性别：创建一个新列，将“男”标记为1，“女”标记为0。c.计算比值：创建一个新列，计算理赔金额与收入的比值。d.分类理赔原因：创建一个新列，根据理赔原因分类，并计算每个类别的理赔金额总和。e.保存数据集：使用pandas将处理后的数据集保存为CSV格式。2.a.计算平均值：创建一个新列，计算用户学习时间的平均值。b.编码课程类别：使用独热编码或标签编码处理课程类别。c.计算方差：创建一个新列，计算课程评分的方差。d.组合用户ID与课程类别：创建一个新列，将用户ID与课程类别组合。e.保存数据集：使用pandas将处理后的数据集保存为CSV格式。三、模型训练与评估1.a.交叉验证：使用sklearn库的交叉验证功能，如GridSearchCV或StratifiedKFold。b.计算模型性能指标：使用准确率、召回率、F1值和AUC值来评估模型性能。c.分析表现：比较训练集和测试集上的性能，分析差异原因。2.a.参数优化：使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行参数优化。b.交叉验证评估：使用交叉验证评估不同参数组合下的模型性能。c.分析影响：根据评估结果，分析参数调整对模型性能的影响。四、模型优化与调参1.a.网格搜索：使用GridSearchCV定义参数网格，对逻辑回归模型进行优化。b.交叉验证：使用交叉验证方法记录最佳参数组合下的模型性能。c.性能比较：比较优化前后模型的准确率、召回率、F1值和AUC值。2.a.调整参数：根据模型需求，调整随机森林的树数量、深度和最小样本分割数。b.交叉验证评估：使用交叉验证评估不同参数组合下的模型性能。c.参数选择：根据评估结果，选择最佳参数组合。五、模型解释与可视化1.a.解释决策树结构：分析决策树的深度、分支节点和叶子节点，理解模型的决策过程。b.特征重要性分析：使用特征重要性得分，确定对模型预测结果影响最大的特征。c.可视化特征重要性：使用条形图或饼图展示不同特征的重要性分布。2.a.解释神经网络结构：分析输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。b.可视化损失函数：使用曲线图展示模型在训练过程中的损失函数变化。c.可视化权重和偏置：使用热力图展示神经网络模型中权重和偏置的分布情