2025年征信考試題庫：征信數據分析挖掘實戰技巧與案例分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理要求：請根據以下描述，完成數據預處理的任務。1.假設你得到了一個包含客戶信用評分的數據集，其中包含了以下字段：客戶ID、信用評分、年齡、收入、婚姻狀況、職業等。請根據以下要求對數據進行預處理：（1）刪除缺失值；（2）將年齡和收入字段轉換為數值型；（3）對婚姻狀況字段進行編碼處理；（4）對職業字段進行獨熱編碼處理。2.假設你得到了一個包含客戶消費記錄的數據集，其中包含了以下字段：客戶ID、消費金額、消費時間、消費類型等。請根據以下要求對數據進行預處理：（1）刪除重復記錄；（2）將消費時間字段轉換為時間戳；（3）對消費類型字段進行獨熱編碼處理。二、特征選擇要求：請根據以下描述，完成特征選擇的任務。1.假設你得到了一個包含客戶信用評分的數據集，其中包含了以下字段：客戶ID、信用評分、年齡、收入、婚姻狀況、職業等。請根據以下要求進行特征選擇：（1）使用卡方檢驗篩選與信用評分相關的特征；（2）使用信息增益率篩選與信用評分相關的特征；（3）結合以上兩種方法，選擇最優特征組合。2.假設你得到了一個包含客戶消費記錄的數據集，其中包含了以下字段：客戶ID、消費金額、消費時間、消費類型等。請根據以下要求進行特征選擇：（1）使用單變量統計測試篩選與消費金額相關的特征；（2）使用互信息篩選與消費金額相關的特征；（3）結合以上兩種方法，選擇最優特征組合。三、模型訓練與評估要求：請根據以下描述，完成模型訓練與評估的任務。1.假設你選擇了以下特征：客戶ID、年齡、收入、婚姻狀況、職業。請使用邏輯回歸模型對客戶信用評分進行預測，并使用以下指標評估模型性能：（1）準確率；（2）召回率；（3）F1值。2.假設你選擇了以下特征：客戶ID、消費金額、消費時間、消費類型。請使用決策樹模型對消費金額進行預測，并使用以下指標評估模型性能：（1）準確率；（2）均方誤差；（3）R平方。四、模型調優與優化要求：請根據以下描述，完成模型調優與優化的任務。1.假設你已經使用邏輯回歸模型對客戶信用評分進行了預測，并且得到了以下指標：準確率80%，召回率70%，F1值75%。請根據以下要求進行模型調優：（1）調整正則化參數C；（2）嘗試不同的優化算法，如Adam、SGD等；（3）使用交叉驗證方法評估模型性能。2.假設你已經使用決策樹模型對消費金額進行了預測，并且得到了以下指標：準確率85%，均方誤差100，R平方0.8。請根據以下要求進行模型調優：（1）調整樹的最大深度；（2）嘗試不同的分裂準則，如Gini、信息增益等；（3）使用剪枝方法優化模型。五、模型融合與集成學習要求：請根據以下描述，完成模型融合與集成學習的任務。1.假設你已經使用邏輯回歸、決策樹和隨機森林模型對客戶信用評分進行了預測。請根據以下要求進行模型融合：（1）使用加權平均法對三個模型的預測結果進行融合；（2）使用Bagging方法對三個模型進行集成學習；（3）使用Stacking方法對三個模型進行集成學習。2.假設你已經使用邏輯回歸、決策樹和K近鄰模型對消費金額進行了預測。請根據以下要求進行模型融合：（1）使用投票法對三個模型的預測結果進行融合；（2）使用Boosting方法對三個模型進行集成學習；（3）使用Bagging方法對三個模型進行集成學習。六、案例分析與應用要求：請根據以下描述，完成案例分析與應用的任務。1.案例一：某金融機構需要預測客戶的逾期風險。請根據以下要求進行分析：（1）收集并整理相關數據，包括客戶信用評分、消費記錄、逾期記錄等；（2）使用數據預處理方法對數據進行處理；（3）選擇合適的模型進行逾期風險預測；（4）評估模型性能，并提出改進建議。2.案例二：某電商平臺需要預測用戶的購買行為。請根據以下要求進行分析：（1）收集并整理相關數據，包括用戶瀏覽記錄、購買記錄、用戶屬性等；（2）使用數據預處理方法對數據進行處理；（3）選擇合適的模型進行購買行為預測；（4）評估模型性能，并提出改進建議。本次試卷答案如下：一、數據預處理1.（1）刪除缺失值：首先需要對數據集進行遍歷，檢查每個字段中是否存在缺失值，然后選擇適當的方法（如刪除、填充等）處理這些缺失值。（2）將年齡和收入字段轉換為數值型：如果原始字段是字符串格式，需要使用適當的方法（如正則表達式、自定義函數等）提取年齡和收入的具體數值。（3）對婚姻狀況字段進行編碼處理：將婚姻狀況（如“已婚”、“未婚”、“離婚”等）轉換為數值型，可以使用獨熱編碼或標簽編碼。（4）對職業字段進行獨熱編碼處理：將職業字段（如“工人”、“教師”、“醫生”等）轉換為數值型，使用獨熱編碼將每個職業轉換為獨立的列。2.（1）刪除重復記錄：使用去重的方法（如Pandas庫的drop_duplicates函數）去除數據集中的重復行。（2）將消費時間字段轉換為時間戳：如果消費時間字段是日期時間字符串，可以使用Python的datetime模塊或Pandas庫的to_datetime函數將其轉換為時間戳。（3）對消費類型字段進行獨熱編碼處理：使用獨熱編碼將消費類型（如“食品”、“服飾”、“電子產品”等）轉換為數值型。二、特征選擇1.（1）使用卡方檢驗篩選與信用評分相關的特征：使用卡方檢驗評估每個特征與信用評分的相關性，選擇卡方值大于閾值的特征。（2）使用信息增益率篩選與信用評分相關的特征：計算每個特征的信息增益率，選擇信息增益率大于閾值的特征。（3）結合以上兩種方法，選擇最優特征組合：根據卡方檢驗和信息增益率的篩選結果，綜合考慮選擇最終的優化特征組合。2.（1）使用單變量統計測試篩選與消費金額相關的特征：使用如t-test或ANOVA等統計測試方法，篩選與消費金額顯著相關的特征。（2）使用互信息篩選與消費金額相關的特征：計算每個特征與消費金額的互信息，選擇互信息大于閾值的特征。（3）結合以上兩種方法，選擇最優特征組合：根據單變量統計測試和互信息的篩選結果，綜合考慮選擇最終的優化特征組合。三、模型訓練與評估1.（1）準確率：使用準確率指標評估模型的預測準確性，準確率越高，模型性能越好。（2）召回率：召回率衡量模型在正例中被正確識別的比例，召回率越高，模型對正例的識別能力越強。（3）F1值：F1值是準確率和召回率的調和平均，綜合考慮了模型對正例的識別能力和預測準確性。2.（1）準確率：使用準確率指標評估模型的預測準確性，準確率越高，模型性能越好。（2）均方誤差：均方誤差衡量預測值與真實值之間的差距，均方誤差越小，模型預測的準確性越高。（3）R平方：R平方表示模型解釋的方差比例，R平方越接近1，模型對數據的擬合程度越好。四、模型調優與優化1.（1）調整正則化參數C：通過調整正則化參數C的值，控制模型復雜度和過擬合程度。（2）嘗試不同的優化算法，如Adam、SGD等：根據實際數據和模型特點，選擇合適的優化算法來提高模型性能。（3）使用交叉驗證方法評估模型性能：使用交叉驗證方法，如K折交叉驗證，評估不同模型參數組合下的模型性能。2.（1）調整樹的最大深度：通過調整樹的最大深度，控制模型的復雜度和過擬合程度。（2）嘗試不同的分裂準則，如Gini、信息增益等：根據實際數據和模型特點，選擇合適的分裂準則來提高模型性能。（3）使用剪枝方法優化模型：通過剪枝方法，如前剪枝或后剪枝，減少樹的過度擬合，提高模型的泛化能力。五、模型融合與集成學習1.（1）使用加權平均法對三個模型的預測結果進行融合：根據每個模型的預測準確率或可信度，給每個模型賦予相應的權重，然后將預測結果進行加權平均。（2）使用Bagging方法對三個模型進行集成學習：使用Bagging方法，如隨機森林，通過多次訓練不同樣本的子集，然后融合多個模型的預測結果。（3）使用Stacking方法對三個模型進行集成學習：使用Stacking方法，通過多個模型的訓練數據作為新的特征集，訓練一個新的模型，然后將預測結果進行融合。2.（1）使用投票法對三個模型的預測結果進行融合