2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘高级应用试题解析与应用
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、征信数据分析方法
要求：本部分考察考生对征信数据分析方法的掌握程度，包括描述性分析、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
1.下列哪项不是描述性分析的基本方法？
A.描述统计
B.离散化
C.分位数分析
D.时间序列分析
2.在关联规则挖掘中，支持度表示的是？
A.规则发生频率
B.规则重要程度
C.规则覆盖度
D.规则置信度
3.聚类分析中，以下哪种算法属于基于距离的聚类方法？
A.K-means算法
B.聚类层次法
C.密度聚类法
D.高斯混合模型
4.以下哪项不是分类与预测模型？
A.决策树
B.朴素贝叶斯
C.K最近邻
D.主成分分析
5.在进行征信数据分析时，以下哪个指标不是用来评估模型性能的？
A.准确率
B.精确率
C.召回率
D.预测值
6.以下哪个算法在处理高维数据时效果较好？
A.K最近邻
B.决策树
C.线性回归
D.朴素贝叶斯
7.在关联规则挖掘中，以下哪个指标用来衡量规则的质量？
A.支持度
B.置信度
C.频率
D.覆盖度
8.以下哪种聚类算法在处理大数据时表现较好？
A.K-means算法
B.聚类层次法
C.密度聚类法
D.高斯混合模型
9.在进行征信数据分析时，以下哪个指标可以用来评估模型的泛化能力？
A.准确率
B.精确率
C.召回率
D.预测值
10.以下哪种算法在处理非线性问题时表现较好？
A.决策树
B.线性回归
C.朴素贝叶斯
D.高斯混合模型
二、征信数据预处理
要求：本部分考察考生对征信数据预处理方法的掌握程度，包括数据清洗、特征工程、数据集成、数据变换等。
1.以下哪个不是数据清洗的方法？
A.填充缺失值
B.删除重复数据
C.特征选择
D.异常值处理
2.在特征工程中，以下哪种方法可以用来处理不平衡数据？
A.过采样
B.下采样
C.特征选择
D.特征编码
3.数据集成包括哪些方法？
A.特征选择
B.特征融合
C.数据归一化
D.数据标准化
4.在数据变换中，以下哪个方法可以用来处理非线性关系？
A.线性变换
B.对数变换
C.幂函数变换
D.双曲函数变换
5.以下哪个不是数据预处理中的数据变换方法？
A.归一化
B.标准化
C.离散化
D.特征选择
6.在特征工程中，以下哪种方法可以用来处理数据不平衡问题？
A.特征选择
B.特征融合
C.过采样
D.下采样
7.数据预处理中的数据清洗主要包括哪些内容？
A.填充缺失值
B.删除重复数据
C.特征选择
D.异常值处理
8.以下哪种数据预处理方法可以提高模型的泛化能力？
A.数据归一化
B.数据标准化
C.特征选择
D.数据融合
9.在特征工程中，以下哪种方法可以用来处理缺失值？
A.填充缺失值
B.删除重复数据
C.特征选择
D.异常值处理
10.以下哪种数据预处理方法可以提高模型的准确性？
A.数据归一化
B.数据标准化
C.特征选择
D.数据融合
三、征信风险评估模型
要求：本部分考察考生对征信风险评估模型的掌握程度，包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
1.以下哪个不是逻辑回归模型的优点？
A.易于理解和实现
B.可以处理非线性关系
C.模型解释性较好
D.模型可扩展性强
2.决策树模型的剪枝方法有哪些？
A.预剪枝
B.后剪枝
C.特征选择
D.特征融合
3.随机森林模型的优点有哪些？
A.可以处理高维数据
B.对噪声数据有较强的鲁棒性
C.模型解释性较好
D.模型可扩展性强
4.以下哪个不是决策树模型的特点？
A.可以处理非线性关系
B.模型解释性较好
C.模型可扩展性强
D.对噪声数据有较强的鲁棒性
5.逻辑回归模型中，如何判断模型的好坏？
A.观察模型的系数
B.计算模型的准确率
C.评估模型的泛化能力
D.分析模型的预测值
6.以下哪个不是决策树模型的应用场景？
A.贷款风险评估
B.信用评分
C.病理诊断
D.气象预报
7.随机森林模型中，树的数量越多，模型的性能会？
A.变好
B.变差
C.保持不变
D.无法确定
8.以下哪个不是逻辑回归模型的缺点？
A.对噪声数据敏感
B.模型解释性较差
C.模型可扩展性较差
D.无法处理非线性关系
9.决策树模型中，如何防止过拟合？
A.特征选择
B.特征融合
C.预剪枝
D.后剪枝
10.以下哪个不是随机森林模型的特点？
A.可