2025年征信考試題庫：征信數據分析挖掘高級應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與特征工程要求：根據給出的數據集，完成數據預處理與特征工程，提高數據質量，并提取有價值的特征。1.數據清洗：對以下數據集中的缺失值、異常值進行處理，并解釋處理方法。-數據集：A公司近一年的客戶消費記錄，包含以下字段：客戶ID、消費金額、消費時間、消費類型、產品類別、渠道。2.數據轉換：將以下數據集中的時間字段轉換為日期時間格式，并提取出年、月、日、星期等日期信息。-數據集：B公司近一年的員工入職信息，包含以下字段：員工ID、入職日期、部門、職位、學歷。3.特征提取：針對以下數據集，設計合適的特征，并解釋設計思路。-數據集：C公司近一年的產品銷售數據，包含以下字段：產品ID、銷售金額、銷售數量、銷售日期、季節、節假日。4.特征選擇：針對以下數據集，運用特征選擇方法（如卡方檢驗、互信息等）篩選出與目標變量高度相關的特征。-數據集：D公司近一年的客戶流失數據，包含以下字段：客戶ID、消費金額、消費頻率、產品類別、渠道、客戶滿意度。5.特征編碼：對以下數據集中的類別型變量進行編碼處理，如獨熱編碼、標簽編碼等。-數據集：E公司近一年的供應商信息，包含以下字段：供應商ID、供應商名稱、行業類別、供應產品、信用等級。6.特征組合：針對以下數據集，設計合適的特征組合，并解釋設計思路。-數據集：F公司近一年的客戶滿意度調查數據，包含以下字段：客戶ID、滿意度評分、購買產品、購買渠道、購買時間。二、信用評分模型要求：根據給出的數據集，選擇合適的信用評分模型，并完成模型的訓練、評估與優化。1.信用評分模型選擇：針對以下數據集，選擇合適的信用評分模型（如邏輯回歸、決策樹、隨機森林等），并解釋選擇原因。-數據集：G公司近一年的客戶信用記錄，包含以下字段：客戶ID、信用額度、逾期次數、還款金額、還款日期。2.模型訓練：對選擇好的信用評分模型進行訓練，并調整模型參數，提高模型性能。-數據集：G公司近一年的客戶信用記錄。3.模型評估：使用交叉驗證等方法評估模型的性能，包括準確率、召回率、F1值等指標。-數據集：G公司近一年的客戶信用記錄。4.模型優化：針對評估結果，對模型進行優化，提高模型性能。-數據集：G公司近一年的客戶信用記錄。5.模型應用：將優化后的信用評分模型應用于新客戶，預測其信用風險等級。-數據集：H公司新客戶信用記錄。6.模型解釋：針對優化后的信用評分模型，解釋模型的預測結果及其背后的原因。-數據集：H公司新客戶信用記錄。四、聚類分析與客戶細分要求：根據給出的客戶數據，運用聚類分析技術對客戶進行細分，并分析不同細分市場的特征。1.聚類方法選擇：針對以下數據集，選擇合適的聚類方法（如K-means、層次聚類等），并解釋選擇原因。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄，包含以下字段：客戶ID、消費金額、購買產品、購買頻率、購買渠道。2.聚類數量確定：使用輪廓系數等方法確定最佳的聚類數量。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄。3.聚類結果分析：對聚類結果進行分析，描述每個聚類的主要特征和客戶行為。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄。4.客戶細分策略：根據聚類結果，為不同細分市場制定相應的營銷策略。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄。5.客戶細分效果評估：評估客戶細分策略的實施效果，包括客戶滿意度、銷售額等指標。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄。6.客戶細分模型優化：根據評估結果，對客戶細分模型進行優化，提高細分效果的準確性。-數據集：I公司近一年的客戶購買記錄。五、關聯規則挖掘要求：針對給出的銷售數據，運用關聯規則挖掘技術發現潛在的銷售模式，并分析其價值。1.關聯規則挖掘方法選擇：針對以下數據集，選擇合適的關聯規則挖掘方法（如Apriori、FP-growth等），并解釋選擇原因。-數據集：J公司近一年的銷售記錄，包含以下字段：銷售ID、產品ID、銷售金額、銷售日期、促銷活動。2.關聯規則挖掘參數設置：設置關聯規則挖掘算法的參數，如支持度、置信度等，以確保挖掘結果的準確性。-數據集：J公司近一年的銷售記錄。3.關聯規則結果分析：對挖掘出的關聯規則進行分析，描述規則背后的業務邏輯和潛在的銷售機會。-數據集：J公司近一年的銷售記錄。4.關聯規則應用：根據挖掘出的關聯規則，為銷售部門提供產品推薦策略。-數據集：J公司近一年的銷售記錄。5.關聯規則效果評估：評估關聯規則的應用效果，包括銷售提升、客戶滿意度等指標。-數據集：J公司近一年的銷售記錄。6.關聯規則模型優化：根據評估結果，對關聯規則模型進行優化，提高規則挖掘的準確性和實用性。-數據集：J公司近一年的銷售記錄。六、文本分析與客戶反饋分析要求：對客戶反饋文本進行文本分析，挖掘客戶滿意度、問題點等信息，并評估產品改進方向。1.文本預處理：對以下客戶反饋文本進行預處理，包括去除停用詞、分詞、詞性標注等。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本，包含以下字段：客戶ID、反饋內容、反饋時間。2.文本情感分析：使用情感分析模型對客戶反饋文本進行情感傾向分析，識別正面、負面和客觀反饋。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本。3.問題點識別：從客戶反饋文本中識別出產品或服務的問題點，并分類匯總。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本。4.客戶滿意度評估：根據情感分析和問題點識別結果，評估客戶的整體滿意度。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本。5.產品改進方向：根據客戶反饋分析結果，提出產品改進的方向和建議。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本。6.文本分析模型優化：根據產品改進效果，對文本分析模型進行優化，提高分析結果的準確性。-數據集：K公司近一年的客戶反饋文本。本次試卷答案如下：一、數據預處理與特征工程1.數據清洗：-缺失值處理：使用均值、中位數或眾數填充缺失值，或根據業務邏輯刪除含有缺失值的記錄。-異常值處理：使用Z-score或IQR方法識別異常值，并決定是刪除、修正還是保留。2.數據轉換：-時間字段轉換：使用pandas庫中的to_datetime函數將時間字段轉換為日期時間格式。-提取日期信息：使用pandas庫中的dtaccessor提取年、月、日、星期等信息。3.特征提取：-設計特征：根據業務邏輯和數據分析需求，設計如消費金額的累積值、消費頻率、消費類型占比等特征。4.特征選擇：-使用卡方檢驗篩選與目標變量高度相關的特征，選擇卡方值較高的特征。5.特征編碼：-對類別型變量進行獨熱編碼或標簽編碼，使用pandas庫中的get_dummies或LabelEncoder函數。6.特征組合：-設計特征組合，如消費金額與消費頻率的乘積、消費類型與購買渠道的交叉特征等。二、信用評分模型1.信用評分模型選擇：-選擇邏輯回歸模型，因為它適用于二分類問題，且易于解釋。2.模型訓練：-使用scikit-learn庫中的LogisticRegression模型進行訓練，調整參數如正則化強度。3.模型評估：-使用交叉驗證方法，如k-foldCV，評估模型的準確率、召回率、F1值等指標。4.模型優化：-根據交叉驗證結果，調整模型參數，如學習率、迭代次數等。5.模型應用：-使用訓練好的模型對新客戶進行信用風險等級預測。6.模型解釋：-解釋模型的預測結果，如高信用風險客戶的特征、低信用風險客戶的特征等。三、聚類分析與客戶細分1.聚類方法選擇：-選擇K-means聚類方法，因為它易于實現且適用于大型數據集。2.聚類數量確定：-使用輪廓系數方法，選擇輪廓系數最高的聚類數量。3.聚類結果分析：-分析每個聚類的主要特征，如消費金額、購買頻率、購買產品類別等。4.客戶細分策略：-根據聚類結果，為每個細分市場制定相應的營銷策略，如價格策略、促銷活動等。5.客戶細分效果評估：-評估客戶細分策略的實施效果，如客戶滿意度、銷售額等指標。6.客戶細分模型優化：-根據評估結果，調整聚類參數，如聚類數量、距離度量等。四、關聯規則挖掘1.關聯規則挖掘方法選擇：-選擇Apriori算法，因為它適用于發現頻繁項集和關聯規則。2.關聯規則挖掘參數設置：-設置支持度閾值和置信度閾值，以控制挖掘結果的準確性。3.關聯規則結果分析：-分析挖掘出的關聯規則，如“購買產品A則很可能購買產品B”。4.關聯規則應用：-根據關聯規則，為銷售部門提供產品推薦策略。5.關聯規則效果評估：-評估關聯規則的應用效果，如銷售提升、客戶滿意度等指標。6.關聯規則模型優化：-根據評估結果，調整關聯規則挖掘參數，如支持度閾值、置信度閾值等。五、文本分析與客戶反饋分析1.文本預處理：-使用NLTK庫進行文本預處理，包括去除停用詞、分詞、詞性標注等。2.文本情感分析：-使用scikit-learn庫中