2025年征信數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)I(yè)考試題庫解析

2025年征信數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)I(yè)考試題庫解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集成等預(yù)處理工作。1.假設(shè)你從某銀行獲取了以下客戶信息數(shù)據(jù)，請完成以下預(yù)處理任務(wù)：-客戶ID（唯一標(biāo)識符）、年齡、性別、收入、貸款金額、貸款期限、逾期次數(shù)、信用評分。請回答以下問題：a.刪除缺失值。b.處理異常值。c.將年齡、收入、貸款金額、貸款期限等數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。d.將性別、逾期次數(shù)等類別型特征進(jìn)行編碼處理。e.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。2.假設(shè)你從某電商平臺獲取了以下用戶購買行為數(shù)據(jù)，請完成以下預(yù)處理任務(wù)：-用戶ID（唯一標(biāo)識符）、購買時間、商品類別、購買金額、用戶評分。請回答以下問題：a.刪除重復(fù)記錄。b.處理缺失值。c.將購買時間轉(zhuǎn)換為時間戳格式。d.將商品類別進(jìn)行編碼處理。e.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。二、特征工程要求：請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，完成特征提取、特征選擇和特征組合等特征工程工作。1.假設(shè)你從某保險公司獲取了以下客戶理賠數(shù)據(jù)，請完成以下特征工程任務(wù)：-客戶ID（唯一標(biāo)識符）、年齡、性別、收入、理賠金額、理賠原因。請回答以下問題：a.提取客戶年齡的十位數(shù)和個位數(shù)作為兩個新特征。b.將性別轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制編碼（男為1，女為0）。c.計算理賠金額與收入的比值作為新特征。d.根據(jù)理賠原因，將理賠原因分為多個類別，并計算每個類別的理賠金額總和作為新特征。e.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。2.假設(shè)你從某在線教育平臺獲取了以下用戶學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，請完成以下特征工程任務(wù)：-用戶ID（唯一標(biāo)識符）、學(xué)習(xí)時間、課程類別、課程評分。請回答以下問題：a.計算用戶學(xué)習(xí)時間的平均值作為新特征。b.將課程類別進(jìn)行編碼處理。c.計算課程評分的方差作為新特征。d.將用戶ID與課程類別進(jìn)行組合，形成新的特征。e.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。三、模型訓(xùn)練與評估要求：請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對模型進(jìn)行評估。1.假設(shè)你從某電商平臺獲取了以下用戶購買行為數(shù)據(jù)，請使用以下模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對模型進(jìn)行評估：-用戶ID（唯一標(biāo)識符）、購買時間、商品類別、購買金額、用戶評分。-模型：決策樹分類器。請回答以下問題：a.使用交叉驗證方法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。b.計算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值。c.分析模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)，并說明原因。2.假設(shè)你從某銀行獲取了以下客戶貸款數(shù)據(jù)，請使用以下模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對模型進(jìn)行評估：-客戶ID（唯一標(biāo)識符）、年齡、性別、收入、貸款金額、貸款期限、逾期次數(shù)、信用評分。-模型：支持向量機分類器。請回答以下問題：a.使用網(wǎng)格搜索方法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。b.計算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值。c.分析模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)，并說明原因。四、模型優(yōu)化與調(diào)參要求：針對上題所使用的模型，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型優(yōu)化，以提高模型的性能。1.假設(shè)你使用了邏輯回歸模型對客戶的信用評分進(jìn)行預(yù)測，請完成以下任務(wù)：a.使用網(wǎng)格搜索方法對邏輯回歸模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，包括正則化系數(shù)C和懲罰項參數(shù)L1、L2。b.對優(yōu)化后的模型進(jìn)行交叉驗證，記錄最佳參數(shù)組合下的模型性能。c.比較優(yōu)化前后模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值，分析參數(shù)調(diào)優(yōu)對模型性能的影響。2.假設(shè)你使用了隨機森林模型對商品推薦系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，請完成以下任務(wù)：a.調(diào)整隨機森林模型的樹數(shù)量、樹的最大深度和最小樣本分割數(shù)等參數(shù)。b.使用交叉驗證方法評估模型在不同參數(shù)組合下的性能。c.分析參數(shù)調(diào)整對模型性能的影響，并選擇最佳參數(shù)組合。五、模型解釋與可視化要求：對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行解釋，并使用可視化工具展示模型的重要特征。1.假設(shè)你使用決策樹模型對客戶的信用風(fēng)險進(jìn)行分類，請完成以下任務(wù)：a.解釋決策樹模型的結(jié)構(gòu)，包括樹的深度、分支節(jié)點和葉子節(jié)點等。b.使用特征重要性分析，確定對模型預(yù)測結(jié)果影響最大的特征。c.使用條形圖或餅圖展示不同特征的重要性分布。2.假設(shè)你使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對用戶進(jìn)行情感分析，請完成以下任務(wù)：a.解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層等。b.使用Sigmoid激活函數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行可視化，展示模型在訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化。c.使用熱力圖展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中權(quán)重和偏置的分布情況。六、模型部署與監(jiān)控要求：將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，并監(jiān)控模型的性能，確保模型穩(wěn)定運行。1.假設(shè)你將模型部署到某金融風(fēng)控系統(tǒng)中，請完成以下任務(wù)：a.編寫代碼實現(xiàn)模型的預(yù)測功能，并確保預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。b.使用日志記錄模型運行過程中的關(guān)鍵信息，包括輸入數(shù)據(jù)、預(yù)測結(jié)果和異常情況等。c.定期對模型進(jìn)行性能評估，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或重新訓(xùn)練模型。2.假設(shè)你將模型部署到某電商平臺，請完成以下任務(wù)：a.設(shè)計模型接口，實現(xiàn)模型與前端頁面的交互。b.使用API調(diào)用模型進(jìn)行實時預(yù)測，并展示預(yù)測結(jié)果。c.監(jiān)控模型的運行狀態(tài)，包括響應(yīng)時間、錯誤率和資源消耗等，確保模型穩(wěn)定運行。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.a.刪除缺失值：檢查數(shù)據(jù)集中每一列的缺失值情況，對于包含缺失值的行，可以選擇刪除這些行，或者根據(jù)具體情況填充缺失值。b.處理異常值：對于數(shù)值型特征，可以使用統(tǒng)計方法（如Z-score、IQR）識別異常值，然后決定是刪除、替換還是保留這些異常值。c.標(biāo)準(zhǔn)化處理：使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化或MinMax標(biāo)準(zhǔn)化方法將數(shù)值型特征轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。d.編碼處理：使用獨熱編碼（One-HotEncoding）或標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）將類別型特征轉(zhuǎn)換為模型可處理的數(shù)值形式。e.保存數(shù)據(jù)集：使用pandas庫將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。2.a.刪除重復(fù)記錄：使用pandas的drop_duplicates()函數(shù)刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)行。b.處理缺失值：與第一題類似，檢查并處理缺失值。c.轉(zhuǎn)換時間戳：使用pandas的to_datetime()函數(shù)將購買時間列轉(zhuǎn)換為時間戳格式。d.編碼處理：與第一題類似，使用獨熱編碼或標(biāo)簽編碼處理商品類別。e.保存數(shù)據(jù)集：與第一題類似，使用pandas將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。二、特征工程1.a.提取年齡的十位數(shù)和個位數(shù)：通過數(shù)學(xué)計算或字符串操作提取年齡特征的十位數(shù)和個位數(shù)。b.二進(jìn)制編碼性別：創(chuàng)建一個新列，將“男”標(biāo)記為1，“女”標(biāo)記為0。c.計算比值：創(chuàng)建一個新列，計算理賠金額與收入的比值。d.分類理賠原因：創(chuàng)建一個新列，根據(jù)理賠原因分類，并計算每個類別的理賠金額總和。e.保存數(shù)據(jù)集：使用pandas將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。2.a.計算平均值：創(chuàng)建一個新列，計算用戶學(xué)習(xí)時間的平均值。b.編碼課程類別：使用獨熱編碼或標(biāo)簽編碼處理課程類別。c.計算方差：創(chuàng)建一個新列，計算課程評分的方差。d.組合用戶ID與課程類別：創(chuàng)建一個新列，將用戶ID與課程類別組合。e.保存數(shù)據(jù)集：使用pandas將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式。三、模型訓(xùn)練與評估1.a.交叉驗證：使用sklearn庫的交叉驗證功能，如GridSearchCV或StratifiedKFold。b.計算模型性能指標(biāo)：使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值來評估模型性能。c.分析表現(xiàn)：比較訓(xùn)練集和測試集上的性能，分析差異原因。2.a.參數(shù)優(yōu)化：使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。b.交叉驗證評估：使用交叉驗證評估不同參數(shù)組合下的模型性能。c.分析影響：根據(jù)評估結(jié)果，分析參數(shù)調(diào)整對模型性能的影響。四、模型優(yōu)化與調(diào)參1.a.網(wǎng)格搜索：使用GridSearchCV定義參數(shù)網(wǎng)格，對邏輯回歸模型進(jìn)行優(yōu)化。b.交叉驗證：使用交叉驗證方法記錄最佳參數(shù)組合下的模型性能。c.性能比較：比較優(yōu)化前后模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值。2.a.調(diào)整參數(shù)：根據(jù)模型需求，調(diào)整隨機森林的樹數(shù)量、深度和最小樣本分割數(shù)。b.交叉驗證評估：使用交叉驗證評估不同參數(shù)組合下的模型性能。c.參數(shù)選擇：根據(jù)評估結(jié)果，選擇最佳參數(shù)組合。五、模型解釋與可視化1.a.解釋決策樹結(jié)構(gòu)：分析決策樹的深度、分支節(jié)點和葉子節(jié)點，理解模型的決策過程。b.特征重要性分析：使用特征重要性得分，確定對模型預(yù)測結(jié)果影響最大的特征。c.可視化特征重要性：使用條形圖或餅圖展示不同特征的重要性分布。2.a.解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：分析輸入層、隱藏層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量和連接方式。b.可視化損失函數(shù)：使用曲線圖展示模型在訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化。c.可視化權(quán)重和偏置：使用熱力圖展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中權(quán)重和偏置的分布情