2025年征信考试题库（征信数据分析挖掘）：中级职称考试难点解析
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一、征信数据采集与处理
要求：本部分主要考察征信数据采集、清洗、转换和加载的基本过程，以及相关数据处理技术。
1.下列哪些属于征信数据采集的方法？
（1）网络爬虫
（2）调查问卷
（3）数据库访问
（4）第三方数据接口
（5）社交网络数据抓取
2.在征信数据清洗过程中，以下哪种情况会导致数据质量问题？
（1）缺失值处理
（2）异常值检测
（3）数据转换
（4）重复值处理
（5）数据归一化
3.征信数据转换过程中，以下哪种转换方式可能会引入误差？
（1）数值转换
（2）类别转换
（3）日期转换
（4）文本转换
（5）逻辑转换
4.征信数据加载过程中，以下哪种方式可以提高加载效率？
（1）批处理加载
（2）实时加载
（3）串行加载
（4）并行加载
（5）分布式加载
5.征信数据预处理过程中，以下哪种方法可以有效去除异常值？
（1）箱线图
（2）K-means聚类
（3）层次聚类
（4）主成分分析
（5）决策树
6.征信数据清洗过程中，以下哪种方法可以处理缺失值？
（1）均值填充
（2）中位数填充
（3）众数填充
（4）最邻近填充
（5）插值填充
7.征信数据转换过程中，以下哪种转换方法可以将文本数据转换为数值型数据？
（1）词袋模型
（2）TF-IDF
（3）LDA
（4）N-gram
（5）word2vec
8.征信数据预处理过程中，以下哪种方法可以降低数据维度？
（1）特征选择
（2）特征提取
（3）特征组合
（4）特征标准化
（5）特征归一化
9.征信数据清洗过程中，以下哪种方法可以处理重复值？
（1）删除重复记录
（2）合并重复记录
（3）标记重复记录
（4）替换重复记录
（5）忽略重复记录
10.征信数据加载过程中，以下哪种方式可以实现数据的持久化存储？
（1）内存存储
（2）数据库存储
（3）文件存储
（4）分布式存储
（5）云存储
二、征信数据挖掘与分析
要求：本部分主要考察征信数据挖掘的基本方法，以及相关分析技术。
1.征信数据挖掘的主要任务有哪些？
（1）信用评分
（2）欺诈检测
（3）风险控制
（4）客户细分
（5）营销策略
2.以下哪种算法属于监督学习算法？
（1）KNN
（2）决策树
（3）支持向量机
（4）聚类算法
（5）关联规则挖掘
3.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以评估模型性能？
（1）混淆矩阵
（2）精确率
（3）召回率
（4）F1值
（5）ROC曲线
4.以下哪种算法属于无监督学习算法？
（1）KNN
（2）决策树
（3）支持向量机
（4）K-means聚类
（5）关联规则挖掘
5.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理不平衡数据？
（1）过采样
（2）欠采样
（3）SMOTE算法
（4）数据增强
（5）数据转换
6.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理噪声数据？
（1）平滑处理
（2）滤波处理
（3）阈值处理
（4）插值处理
（5）去噪处理
7.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理异常值？
（1）剔除异常值
（2）替换异常值
（3）平滑异常值
（4）插值异常值
（5）归一化异常值
8.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理缺失值？
（1）均值填充
（2）中位数填充
（3）众数填充
（4）最邻近填充
（5）插值填充
9.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理不平衡数据？
（1）过采样
（2）欠采样
（3）SMOTE算法
（4）数据增强
（5）数据转换
10.征信数据挖掘过程中，以下哪种方法可以处理噪声数据？
（1）平滑处理
（2）滤波处理
（3）阈值处理
（4）插值处理
（5）去噪处理
四、征信风险控制策略
要求：本部分主要考察征信在风险控制中的应用，以及相关策略的制定。
1.征信风险控制的主要目标是什么？
（1）降低信用风险
（2）提高客户满意度
（3）保障业务合规性
（4）提升服务质量
（5）增强市场竞争力
2.征信风险控制的主要步骤有哪些？
（1）风险评估
（2）风险识别
（3）风险预警
（4）风险应对
（5）风险监控
3.征信风险控制中的信用评分模型有哪些？
（1）线性模型
（2）逻辑回归模型
（3）决策树模型
（4）神经网络模型
（5）支持向量机模型
4.征信风险控制中的欺诈检测方法有哪些？
（1）规则匹配
（2）行为分析
（3）异常检测
（4）集成学习
（5）深度学习
5.征信风险控制中的信用评级方法有哪些？
（1）主观评级
（2）客观评级
（3）综合评级
（4）动态评级
（5）静态评级
6.征信风险控制中的贷后管理措施有哪些？
（1）账户监控
（2）还款提醒
（3）催