2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘实战技巧与案例分析试题
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一、数据预处理
要求：对给定的数据集进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等，并解释预处理的原因。
1.在数据集中有如下缺失值，请选择正确的处理方法：
（1）A、删除含有缺失值的记录
（2）B、用均值/中位数/众数填充缺失值
（3）C、插值法填充缺失值
（4）D、利用其他数据源补充缺失值
2.以下哪些是数据类型转换的正确方法？
（1）A、将字符串转换为日期格式
（2）B、将数字转换为文本格式
（3）C、将日期格式转换为文本格式
（4）D、将文本格式转换为数字格式
3.数据预处理过程中，以下哪种方法可能导致数据信息丢失？
（1）A、标准化处理
（2）B、归一化处理
（3）C、填充缺失值
（4）D、异常值处理
4.在处理异常值时，以下哪种方法最为常用？
（1）A、删除异常值
（2）B、保留异常值
（3）C、将异常值转换为平均值
（4）D、将异常值转换为中位数
5.在数据预处理过程中，以下哪种方法可以降低数据的维度？
（1）A、特征选择
（2）B、特征提取
（3）C、主成分分析（PCA）
（4）D、特征编码
6.以下哪种数据预处理方法有助于提高模型性能？
（1）A、数据标准化
（2）B、数据归一化
（3）C、特征选择
（4）D、所有上述方法
7.在数据预处理过程中，以下哪种方法有助于提高模型泛化能力？
（1）A、数据标准化
（2）B、数据归一化
（3）C、特征选择
（4）D、数据清洗
8.以下哪种数据预处理方法可以消除量纲的影响？
（1）A、数据标准化
（2）B、数据归一化
（3）C、特征选择
（4）D、数据清洗
9.在数据预处理过程中，以下哪种方法有助于消除数据集中量纲的影响？
（1）A、数据标准化
（2）B、数据归一化
（3）C、特征选择
（4）D、数据清洗
10.以下哪种数据预处理方法有助于消除数据集中量纲的影响？
（1）A、数据标准化
（2）B、数据归一化
（3）C、特征选择
（4）D、数据清洗
二、特征选择
要求：从给定的特征中选择最有用的特征，并解释选择的原因。
1.在以下特征中，哪个特征对模型预测最为重要？
（1）A、年龄
（2）B、性别
（3）C、收入
（4）D、教育程度
2.以下哪种特征选择方法有助于提高模型性能？
（1）A、递归特征消除（RFE）
（2）B、基于模型的特征选择
（3）C、单变量特征选择
（4）D、所有上述方法
3.以下哪种特征选择方法可以降低模型的复杂度？
（1）A、递归特征消除（RFE）
（2）B、基于模型的特征选择
（3）C、单变量特征选择
（4）D、所有上述方法
4.在以下特征中，哪个特征与目标变量相关性最高？
（1）A、年龄
（2）B、性别
（3）C、收入
（4）D、教育程度
5.以下哪种特征选择方法可以减少模型的过拟合？
（1）A、递归特征消除（RFE）
（2）B、基于模型的特征选择
（3）C、单变量特征选择
（4）D、所有上述方法
6.在以下特征中，哪个特征与目标变量相关性最低？
（1）A、年龄
（2）B、性别
（3）C、收入
（4）D、教育程度
7.以下哪种特征选择方法有助于提高模型的解释性？
（1）A、递归特征消除（RFE）
（2）B、基于模型的特征选择
（3）C、单变量特征选择
（4）D、所有上述方法
8.在以下特征中，哪个特征与目标变量相关性最高？
（1）A、年龄
（2）B、性别
（3）C、收入
（4）D、教育程度
9.以下哪种特征选择方法可以降低模型的复杂度？
（1）A、递归特征消除（RFE）
（2）B、基于模型的特征选择
（3）C、单变量特征选择
（4）D、所有上述方法
10.在以下特征中，哪个特征与目标变量相关性最低？
（1）A、年龄
（2）B、性别
（3）C、收入
（4）D、教育程度
三、特征提取
要求：从给定的特征中提取新的特征，并解释提取原因。
1.以下哪种特征提取方法可以增加数据集的维度？
（1）A、主成分分析（PCA）
（2）B、线性判别分析（LDA）
（3）C、特征选择
（4）D、特征提取
2.以下哪种特征提取方法可以降低数据集的维度？
（1）A、主成分分析（PCA）
（2）B、线性判别分析（LDA）
（3）C、特征选择
（4）D、特征提取
3.以下哪种特征提取方法可以消除特征之间的相关性？
（1）A、主成分分析（PCA）
（2）B、线性判别分析（LDA）
（3）C、特征选择
（4）D、特征提取
4.以下哪种特征提取方法可以增加数据集的多样性？
（1）A、主成分分析（PCA）
（2）B、线性判别分析（LDA）
（3）C、特征选择
（4）D、特征提取
5.