2025年征信數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)中級(jí)試題匯編考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)庫查詢語言SQL基礎(chǔ)應(yīng)用要求：根據(jù)所給SQL語句，完成后續(xù)的操作，并解釋理由。1.創(chuàng)建一個(gè)名為“student”的表，包含以下字段：-id（整型，主鍵，自增）-name（字符串型，非空）-age（整型）-gender（字符串型）2.向“student”表中插入以下數(shù)據(jù)：-(1,'張三',20,'男')-(2,'李四',21,'男')-(3,'王五',22,'女')-(4,'趙六',23,'男')-(5,'孫七',20,'女')3.查詢年齡大于20歲的學(xué)生信息。4.更新id為3的學(xué)生的年齡為25歲。5.刪除年齡為20歲的學(xué)生信息。6.查詢性別為“男”的學(xué)生姓名和年齡。7.查詢所有學(xué)生的姓名，并按年齡升序排序。8.查詢年齡在20歲到25歲之間的學(xué)生姓名。9.查詢年齡最小的學(xué)生信息。10.查詢年齡最大的學(xué)生信息。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)要求：根據(jù)所給數(shù)據(jù)，完成預(yù)處理操作，并解釋理由。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成缺失值處理，選擇合適的填充方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'廣州'],[5,'男',23,'深圳']]2.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成異常值處理，選擇合適的處理方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]3.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]4.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)降維處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]5.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)編碼處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]6.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)清洗，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳'],[1,'男',20,100,'北京']]7.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整型數(shù)據(jù)，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]8.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)歸一化處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]9.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)聚類處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]10.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)分類處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用要求：根據(jù)所給場(chǎng)景，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。1.某電商網(wǎng)站希望分析用戶購買行為，以提高銷售額。請(qǐng)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。2.某銀行希望識(shí)別信用卡欺詐行為，以降低風(fēng)險(xiǎn)。請(qǐng)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。3.某電信運(yùn)營商希望分析用戶通話數(shù)據(jù)，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配。請(qǐng)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。4.某在線教育平臺(tái)希望分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為，以提高學(xué)習(xí)效果。請(qǐng)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。5.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)希望分析患者病歷數(shù)據(jù)，以輔助疾病診斷。請(qǐng)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并解釋其應(yīng)用理由。五、機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用要求：根據(jù)所給算法，解釋其原理，并舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。1.決策樹算法的原理是什么？請(qǐng)舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。2.支持向量機(jī)（SVM）算法的原理是什么？請(qǐng)舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。3.樸素貝葉斯算法的原理是什么？請(qǐng)舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。4.K最近鄰（KNN）算法的原理是什么？請(qǐng)舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。5.隨機(jī)森林算法的原理是什么？請(qǐng)舉例說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。六、征信數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)要求：根據(jù)所給征信數(shù)據(jù)，完成以下任務(wù)，并解釋理由。1.給定以下征信數(shù)據(jù)，請(qǐng)分析用戶信用評(píng)分與逾期次數(shù)之間的關(guān)系。data=[[1,750,0],[2,800,1],[3,700,2],[4,850,0],[5,720,1]]2.給定以下征信數(shù)據(jù)，請(qǐng)分析用戶信用評(píng)分與貸款額度之間的關(guān)系。data=[[1,750,10000],[2,800,15000],[3,700,12000],[4,850,20000],[5,720,16000]]3.給定以下征信數(shù)據(jù)，請(qǐng)分析用戶逾期次數(shù)與貸款逾期金額之間的關(guān)系。data=[[1,0,0],[2,1,500],[3,2,1000],[4,0,0],[5,1,800]]4.給定以下征信數(shù)據(jù)，請(qǐng)分析用戶信用評(píng)分與還款能力之間的關(guān)系。data=[[1,750,1],[2,800,1],[3,700,0],[4,850,1],[5,720,0]]5.給定以下征信數(shù)據(jù)，請(qǐng)分析用戶逾期次數(shù)與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。data=[[1,0,0.1],[2,1,0.3],[3,2,0.5],[4,0,0.2],[5,1,0.4]]本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)庫查詢語言SQL基礎(chǔ)應(yīng)用1.創(chuàng)建表：```sqlCREATETABLEstudent(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,nameVARCHAR(50)NOTNULL,ageINT,genderVARCHAR(10));```解析思路：使用CREATETABLE語句創(chuàng)建名為“student”的表，定義字段id為整型，主鍵，自增；name為字符串型，非空；age為整型；gender為字符串型。2.插入數(shù)據(jù)：```sqlINSERTINTOstudent(name,age,gender)VALUES('張三',20,'男'),('李四',21,'男'),('王五',22,'女'),('趙六',23,'男'),('孫七',20,'女');```解析思路：使用INSERTINTO語句向“student”表中插入五條數(shù)據(jù)。3.查詢年齡大于20歲的學(xué)生信息：```sqlSELECT*FROMstudentWHEREage>20;```解析思路：使用SELECT語句查詢年齡大于20歲的學(xué)生信息。4.更新年齡為25歲：```sqlUPDATEstudentSETage=25WHEREid=3;```解析思路：使用UPDATE語句更新id為3的學(xué)生的年齡為25歲。5.刪除年齡為20歲的學(xué)生信息：```sqlDELETEFROMstudentWHEREage=20;```解析思路：使用DELETE語句刪除年齡為20歲的學(xué)生信息。6.查詢性別為“男”的學(xué)生姓名和年齡：```sqlSELECTname,ageFROMstudentWHEREgender='男';```解析思路：使用SELECT語句查詢性別為“男”的學(xué)生的姓名和年齡。7.查詢所有學(xué)生的姓名，并按年齡升序排序：```sqlSELECTnameFROMstudentORDERBYageASC;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學(xué)生的姓名，并使用ORDERBY子句按年齡升序排序。8.查詢年齡在20歲到25歲之間的學(xué)生姓名：```sqlSELECTnameFROMstudentWHEREageBETWEEN20AND25;```解析思路：使用SELECT語句查詢年齡在20歲到25歲之間的學(xué)生姓名。9.查詢年齡最小的學(xué)生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageASCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學(xué)生信息，并使用ORDERBY子句按年齡升序排序，最后使用LIMIT1限制結(jié)果只返回一條記錄。10.查詢年齡最大的學(xué)生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageDESCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學(xué)生信息，并使用ORDERBY子句按年齡降序排序，最后使用LIMIT1限制結(jié)果只返回一條記錄。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)1.缺失值處理：```pythondata=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'廣州'],[5,'男',23,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2]ifrow[2]isnotNoneelse0,row[3]]forrowindata]```解析思路：使用列表推導(dǎo)式遍歷數(shù)據(jù)，如果age字段為None，則將其替換為0。2.異常值處理：```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：使用列表推導(dǎo)式遍歷數(shù)據(jù)，如果金額字段大于80，則將其替換為None。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：```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：計(jì)算年齡的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后將年齡字段標(biāo)準(zhǔn)化。4.數(shù)據(jù)降維處理：```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算法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，將數(shù)據(jù)降至兩個(gè)主成分。5.數(shù)據(jù)編碼處理：```pythondata=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2],row[3],row[4].index(row[4])]forrowindata]```解析思路：將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整型數(shù)據(jù)，使用列表推導(dǎo)式遍歷數(shù)據(jù)，并將地區(qū)字段轉(zhuǎn)換為索引。6.數(shù)據(jù)清洗，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[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)去除重復(fù)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為元組(tuple)以保持?jǐn)?shù)據(jù)順序。7.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整型數(shù)據(jù)：```pythondata=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],int(row[2]),row[3],row[4]]forrowindata]```解析思路：使用列表推導(dǎo)式遍歷數(shù)據(jù)，將年齡字段轉(zhuǎn)換為整型數(shù)據(jù)。8.數(shù)據(jù)歸一化處理：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,