2025年征信数据挖掘与信用评分试题：征信数据分析建模试题.docx

2025年征信数据挖掘与信用评分试题：征信数据分析建模试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、征信数据预处理

要求：请对以下征信数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据标准化，并简要说明预处理步骤及原因。

1.某银行对1000名客户进行信用评分，以下为其部分数据：

|客户ID|年龄|月收入|债务|信用评分|

|--------|------|--------|------|----------|

|1|25|8000|2000|720|

|2|30|12000|5000|680|

|3|22|5000|1500|660|

|4|28|9000|3000|700|

|5|35|15000|8000|690|

|6|40|18000|12000|660|

|7|45|20000|16000|630|

|8|50|22000|20000|610|

|9|55|25000|24000|600|

|10|60|30000|28000|580|

2.数据预处理步骤：

（1）缺失值处理：对数据进行缺失值检查，发现年龄、月收入、债务和信用评分字段存在缺失值。

（2）异常值处理：对数据进行异常值检测，发现月收入和债务字段存在异常值。

（3）数据转换：将年龄、月收入、债务和信用评分字段进行转换，如年龄转换为年龄分组，月收入转换为月收入分组等。

（4）数据标准化：对数据进行标准化处理，如对年龄、月收入、债务和信用评分字段进行Z-score标准化。

3.预处理原因：

（1）缺失值处理：缺失值会影响模型的学习效果，需要进行处理。

（2）异常值处理：异常值可能对模型的学习效果产生不良影响，需要进行处理。

（3）数据转换：将数值型数据转换为类别型数据，有助于提高模型的泛化能力。

（4）数据标准化：标准化数据可以消除不同量纲对模型的影响，提高模型的学习效果。

二、征信数据特征工程

要求：请对以下征信数据进行特征工程，包括特征提取、特征选择和特征组合，并简要说明特征工程步骤及原因。

1.某银行对1000名客户进行信用评分，以下为其部分数据：

|客户ID|年龄|月收入|债务|信用评分|

|--------|------|--------|------|----------|

|1|25|8000|2000|720|

|2|30|12000|5000|680|

|3|22|5000|1500|660|

|4|28|9000|3000|700|

|5|35|15000|8000|690|

|6|40|18000|12000|660|

|7|45|20000|16000|630|

|8|50|22000|20000|610|

|9|55|25000|24000|600|

|10|60|30000|28000|580|

2.特征工程步骤：

（1）特征提取：根据征信数据，提取以下特征：

-年龄分组：将年龄分为5个分组，如25岁以下、25-30岁、31-35岁、36-40岁、41-45岁、46-50岁、51-55岁、56-60岁。

-月收入分组：将月收入分为5个分组，如8000以下、8000-12000、12000-15000、15000-18000、18000-20000、20000-22000、22000-25000、25000-30000。

-债务收入比：计算债务与月收入的比值。

-信用评分区间：根据信用评分将客户分为5个区间，如720-680、680-660、660-630、630-600、600以下。

（2）特征选择：根据特征提取的结果，选择以下特征：

-年龄