2025年征信考试题库：征信信用评分模型数据处理试题

2025年征信考试题库：征信信用评分模型数据处理试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、征信数据预处理要求：请对以下征信数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。1.数据清洗（1）删除包含空值的记录。（2）删除重复的记录。（3）将缺失值填充为平均数。（4）将不符合规范的字符串值替换为空值。2.数据转换（1）将年龄字段转换为年龄组字段，如：0-20，21-40，41-60，60以上。（2）将性别字段转换为性别代码字段，如：男为1，女为0。（3）将收入字段转换为收入等级字段，如：低、中、高。3.数据集成（1）将预处理后的数据存储到新的CSV文件中。（2）将CSV文件中的数据导入到数据库中。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入张三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000张三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000```二、数据可视化要求：请根据以下征信数据，使用合适的图表展示数据分布情况。1.展示不同年龄段的用户数量分布。2.展示不同性别的用户数量分布。3.展示不同收入等级的用户数量分布。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入张三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000张三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000```三、特征工程要求：请根据以下征信数据，进行特征工程，提取有用的特征。1.计算每个用户的平均收入。2.计算每个用户的收入增长率。3.计算每个用户的年龄与平均年龄之差。4.计算每个用户的性别与平均性别之差。5.计算每个用户的收入等级与平均收入等级之差。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入张三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000张三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000王五,35,男,7000赵六,40,女,8000```四、征信信用评分模型构建要求：请根据以下征信数据，构建一个简单的信用评分模型，并计算每个用户的信用评分。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入,逾期次数,信用额度张三,25,男,5000,0,10000李四,30,女,6000,1,15000王五,35,男,7000,2,20000赵六,40,女,8000,0,25000张三,25,男,5000,1,12000李四,30,男,6000,2,18000王五,35,男,7000,1,19000赵六,40,女,8000,0,23000王五,35,男,7000,2,21000赵六,40,女,8000,1,24000```五、信用评分模型评估要求：请使用以下指标评估构建的信用评分模型的性能。1.计算模型准确率。2.计算模型召回率。3.计算模型F1分数。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入,逾期次数,信用额度,真实标签张三,25,男,5000,0,10000,良李四,30,女,6000,1,15000,差王五,35,男,7000,2,20000,差赵六,40,女,8000,0,25000,良张三,25,男,5000,1,12000,差李四,30,男,6000,2,18000,差王五,35,男,7000,1,19000,良赵六,40,女,8000,0,23000,良王五,35,男,7000,2,21000,差赵六,40,女,8000,1,24000,良```六、信用评分模型优化要求：请根据以下征信数据，对信用评分模型进行优化，并重新计算每个用户的信用评分。1.考虑年龄、性别、收入、逾期次数和信用额度对信用评分的影响。2.使用线性回归模型进行优化。3.重新计算每个用户的信用评分，并输出评分结果。数据如下：```姓名,年龄,性别,收入,逾期次数,信用额度张三,25,男,5000,0,10000李四,30,女,6000,1,15000王五,35,男,7000,2,20000赵六,40,女,8000,0,25000张三,25,男,5000,1,12000李四,30,男,6000,2,18000王五,35,男,7000,1,19000赵六,40,女,8000,0,23000王五,35,男,7000,2,21000赵六,40,女,8000,1,24000```本次试卷答案如下：一、征信数据预处理1.删除包含空值的记录。解析：检查数据集中的每条记录，识别出年龄、性别、收入、逾期次数和信用额度字段中含有空值的记录，并将其删除。2.删除重复的记录。解析：通过比较姓名字段，找出并删除具有相同姓名的重复记录。3.将缺失值填充为平均数。解析：计算年龄、收入、逾期次数和信用额度字段的平均值，然后将所有缺失值替换为相应的平均值。4.将不符合规范的字符串值替换为空值。解析：检查性别字段，将不符合规范（如“未知”、“其他”等）的字符串值替换为空值。二、数据可视化1.展示不同年龄段的用户数量分布。解析：对年龄字段进行分组，统计每个年龄段的用户数量，并使用条形图或饼图展示。2.展示不同性别的用户数量分布。解析：对性别字段进行分组，统计每个性别的用户数量，并使用条形图或饼图展示。3.展示不同收入等级的用户数量分布。解析：对收入字段进行分组，根据收入等级（如低、中、高）统计每个等级的用户数量，并使用条形图或饼图展示。三、特征工程1.计算每个用户的平均收入。解析：对收入字段进行分组，计算每个组的平均收入，然后将结果与对应的用户关联。2.计算每个用户的收入增长率。解析：计算每个用户的当前收入与上一个记录的收入之差，然后除以上一个记录的收入，得到增长率。3.计算每个用户的年龄与平均年龄之差。解析：计算所有用户的平均年龄，然后对每个用户的年龄字段减去平均年龄，得到年龄差。4.计算每个用户的性别与平均性别之差。解析：计算所有用户的性别字段（1或0）的平均值，然后对每个用户的性别字段减去平均值，得到性别差。5.计算每个用户的收入等级与平均收入等级之差。解析：将收入字段转换为收入等级（如低、中、高），计算每个等级的均值，然后对每个用户的收入等级减去平均值，得到收入等级差。四、征信信用评分模型构建1.构建信用评分模型。解析：使用逻辑回归、决策树或随机森林等算法，根据年龄、性别、收入、逾期次数和信用额度等特征构建信用评分模型。2.计算每个用户的信用评分。解析：将预处理后的数据输入信用评分模型，得到每个用户的信用评分。五、信用评分模型评估1.计算模型准确率。解析：将预测结果与真实标签进行比较，计算预测正确的样本数量与总样本数量的比例。2.计算模型召回率。解析：将预测结果与真实标签进行比较，计算预测为正例的样本中实际为正例的样本数量与实际正例样本数量的比例。3.计算模型F1分数。解析：计算模型准确率与召回率的调和平均数，即F1分数=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率)。六、信用评分模型优化1.考虑年龄、性别、收入、逾期次数和信用额度对信用评分的影响。解析：分析每个特征