2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘征信数据挖掘结果分析试题.docx

2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘征信数据挖掘结果分析试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、征信数据预处理

要求：请根据征信数据分析挖掘的相关知识，对以下征信数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换。

1.请将以下征信数据中的缺失值填充为0：

-姓名：张三

-年龄：25

-月收入：15000

-信用评分：null

-欠款金额：5000

2.请将以下征信数据中的异常值进行修正：

-姓名：李四

-年龄：-5

-月收入：1000000

-信用评分：95

-欠款金额：-10000

3.请将以下征信数据中的重复记录删除：

-姓名：王五

-年龄：30

-月收入：20000

-信用评分：90

-欠款金额：3000

4.请将以下征信数据中的性别字段转换为数值型：

-姓名：赵六

-年龄：28

-月收入：18000

-信用评分：85

-欠款金额：4000

-性别：男

5.请将以下征信数据中的年龄字段转换为年龄组：

-姓名：孙七

-年龄：22

-月收入：16000

-信用评分：80

-欠款金额：5000

-性别：女

-年龄组：青年

6.请将以下征信数据中的信用评分字段转换为等级：

-姓名：周八

-年龄：35

-月收入：22000

-信用评分：75

-欠款金额：6000

-性别：男

-信用等级：良好

7.请将以下征信数据中的欠款金额字段转换为欠款比例：

-姓名：吴九

-年龄：40

-月收入：25000

-信用评分：70

-欠款金额：7000

-性别：女

-欠款比例：0.28

8.请将以下征信数据中的姓名字段转换为拼音：

-姓名：郑十

-年龄：45

-月收入：30000

-信用评分：65

-欠款金额：8000

-性别：男

-姓名拼音：zhengshi

9.请将以下征信数据中的性别字段转换为性别代码：

-姓名：王十一

-年龄：50

-月收入：35000

-信用评分：60

-欠款金额：9000

-性别：女

-性别代码：2

10.请将以下征信数据中的年龄字段转换为年龄区间：

-姓名：赵十二

-年龄：55

-月收入：40000

-信用评分：55

-欠款金额：10000

-性别：男

-年龄区间：50-60

二、征信数据挖掘

要求：请根据征信数据分析挖掘的相关知识，对以下征信数据进行挖掘，找出具有高信用风险的客户。

1.请使用关联规则挖掘算法，找出以下征信数据中具有高信用风险的客户：

-姓名：张三

-年龄：25

-月收入：15000

-信用评分：null

-欠款金额：5000

2.请使用聚类分析算法，将以下征信数据中的客户分为高信用风险、中信用风险和低信用风险三个类别：

-姓名：李四

-年龄：30

-月收入：20000

-信用评分：90

-欠款金额：3000

3.请使用决策树算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：

-姓名：王五

-年龄：35

-月收入：22000

-信用评分：85

-欠款金额：4000

4.请使用支持向量机算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：

-姓名：赵六

-年龄：40

-月收入：25000

-信用评分：80

-欠款金额：5000

5.请使用神经网络算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：

-姓名：孙七

-年龄：45

-月收入：30000

-信用评分：75

-欠款金额：6000

6.请使用逻辑回归算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：

-姓名：周八

-年龄：50

-月收入：35000

-信用评分：70

-欠款金额：7000

7.请使用K-最近邻算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：

-姓名：吴九

-年龄：55

-月收入：40000

-信用评分：65

-欠款金额：8000

8.请使用朴素贝叶斯算法，根据以下征信数据预测客户的信