2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘实战技巧试题
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一、数据预处理
要求：对给定数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作。
1.下列哪项不属于数据预处理的步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据归一化
D.数据挖掘
2.数据清洗过程中，以下哪种操作不会导致数据质量下降？（）
A.去除重复记录
B.替换异常值
C.调整字段类型
D.剔除缺失值
3.数据集成是指将多个数据源中的数据合并为一个统一的数据视图。以下哪个不是数据集成的方法？（）
A.聚合
B.串联
C.差集
D.并集
4.数据变换的目的是将数据转换为更适合挖掘的形式。以下哪种不是数据变换的方法？（）
A.归一化
B.规范化
C.二值化
D.量化
5.数据规约是指减少数据集的大小，同时保留数据的某些重要信息。以下哪种不是数据规约的方法？（）
A.压缩
B.归约
C.简化
D.索引
6.数据清洗中，如何处理缺失值？（）
A.直接删除缺失值
B.用平均值填充
C.用中位数填充
D.用众数填充
7.数据集成过程中，如何处理数据源中的字段类型不一致的问题？（）
A.转换字段类型
B.合并字段
C.剔除字段
D.忽略字段
8.数据变换中，归一化的目的是什么？（）
A.减少数据规模
B.改善数据分布
C.提高数据精度
D.增加数据冗余
9.数据规约中，如何处理冗余数据？（）
A.压缩数据
B.归约数据
C.索引数据
D.量化数据
10.在数据预处理过程中，以下哪种方法不会改变数据集的规模？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.数据规约
二、特征工程
要求：对数据集进行特征工程，包括特征提取、特征选择和特征转换等操作。
1.特征提取的目的是什么？（）
A.减少数据冗余
B.增加数据信息
C.提高模型性能
D.优化算法
2.以下哪种不是特征提取的方法？（）
A.词频-逆文档频率（TF-IDF）
B.主成分分析（PCA）
C.朴素贝叶斯分类器
D.随机森林
3.特征选择的目的是什么？（）
A.减少数据冗余
B.增加数据信息
C.提高模型性能
D.优化算法
4.以下哪种不是特征选择的方法？（）
A.卡方检验
B.相关系数法
C.信息增益法
D.随机森林
5.特征转换的目的是什么？（）
A.减少数据冗余
B.增加数据信息
C.提高模型性能
D.优化算法
6.以下哪种不是特征转换的方法？（）
A.标准化
B.归一化
C.二值化
D.线性回归
7.特征提取过程中，如何处理停用词？（）
A.删除停用词
B.替换停用词
C.保留停用词
D.忽略停用词
8.特征选择过程中，如何处理高相关特征？（）
A.选择其中一个
B.选择所有相关特征
C.选择部分相关特征
D.不做处理
9.特征转换过程中，如何处理异常值？（）
A.删除异常值
B.用平均值填充
C.用中位数填充
D.用众数填充
10.在特征工程过程中，以下哪种方法不会改变数据集的规模？（）
A.特征提取
B.特征选择
C.特征转换
D.数据预处理
四、模型评估
要求：根据给定的数据集，选择合适的评估指标对模型进行评估。
1.下列哪个评估指标适用于分类问题？（）
A.均方误差（MSE）
B.平均绝对误差（MAE）
C.准确率（Accuracy）
D.精确率（Precision）
2.在评估分类模型时，以下哪种指标同时考虑了模型的正确率和召回率？（）
A.准确率
B.精确率
C.召回率
D.F1分数
3.下列哪个评估指标适用于回归问题？（）
A.精确率
B.召回率
C.均方误差
D.等效误差
4.在评估模型时，以下哪种方法可以减少过拟合？（）
A.调整模型复杂度
B.增加训练数据
C.使用交叉验证
D.使用更多的特征
5.下列哪个方法可以评估模型的泛化能力？（）
A.调整模型复杂度
B.增加训练数据
C.使用交叉验证
D.使用更多的特征
6.在评估模型时，以下哪种方法可以评估模型对异常值的敏感度？（）
A.调整模型复杂度
B.增加训练数据
C.使用交叉验证
D.使用更多的特征
7.下列哪个指标适用于评估时间序列预测模型的性能？（）
A.精确率
B.均方根误差（RMSE）
C.准确率
D.等效误差
8.在评估模型时，以下哪种方法可以评估模型在不同数据集上的性能？（）
A.调整模型复杂度
B.增加训练数据