2025年征信数据分析挖掘高级试题汇编
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、征信数据预处理
要求：掌握征信数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，并能应用于实际征信数据分析中。
1.下列哪些操作属于数据清洗的过程？（）
A.去除重复记录
B.填充缺失值
C.数据转换
D.数据规约
E.数据集成
2.数据预处理中，数据转换的方法有：（）
A.标准化
B.归一化
C.标称化
D.标准差规范化
E.频率编码
3.在征信数据分析中，数据规约的主要目的是：（）
A.提高数据质量
B.提高数据利用率
C.降低数据存储空间
D.提高数据分析效率
E.减少数据冗余
4.以下哪些方法属于数据集成的范畴？（）
A.数据清洗
B.数据转换
C.数据规约
D.数据合并
E.数据映射
5.数据预处理过程中，去除重复记录的方法有：（）
A.比较记录内容
B.比较记录主键
C.比较记录ID
D.比较记录时间戳
E.比较记录哈希值
6.数据预处理中，填充缺失值的方法有：（）
A.均值填充
B.中位数填充
C.最小值填充
D.最大值填充
E.线性插值
7.数据预处理过程中，数据转换的方法有：（）
A.标准化
B.归一化
C.标称化
D.标准差规范化
E.频率编码
8.数据预处理中，数据规约的主要目的是：（）
A.提高数据质量
B.提高数据利用率
C.降低数据存储空间
D.提高数据分析效率
E.减少数据冗余
9.在征信数据分析中，数据集成的范畴包括：（）
A.数据清洗
B.数据转换
C.数据规约
D.数据合并
E.数据映射
10.数据预处理过程中，去除重复记录的方法有：（）
A.比较记录内容
B.比较记录主键
C.比较记录ID
D.比较记录时间戳
E.比较记录哈希值
二、征信数据分析方法
要求：掌握征信数据分析的基本方法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等，并能应用于实际征信数据分析中。
1.关联规则挖掘的目的是：（）
A.发现数据中的关联关系
B.发现数据中的频繁项集
C.发现数据中的异常值
D.发现数据中的趋势
E.发现数据中的分类结果
2.聚类分析的基本方法有：（）
A.K-means算法
B.层次聚类算法
C.DBSCAN算法
D.密度聚类算法
E.随机聚类算法
3.在征信数据分析中，分类与预测的方法有：（）
A.决策树
B.支持向量机
C.神经网络
D.逻辑回归
E.随机森林
4.关联规则挖掘中，支持度表示的是：（）
A.规则出现的频率
B.规则的置信度
C.规则的关联度
D.规则的预测值
E.规则的预测概率
5.聚类分析中，层次聚类算法的基本步骤包括：（）
A.初始化聚类中心
B.计算距离
C.合并聚类
D.划分聚类
E.评估聚类效果
6.在征信数据分析中，分类与预测的方法有：（）
A.决策树
B.支持向量机
C.神经网络
D.逻辑回归
E.随机森林
7.关联规则挖掘中，置信度表示的是：（）
A.规则出现的频率
B.规则的置信度
C.规则的关联度
D.规则的预测值
E.规则的预测概率
8.聚类分析中，K-means算法的基本步骤包括：（）
A.初始化聚类中心
B.计算距离
C.合并聚类
D.划分聚类
E.评估聚类效果
9.在征信数据分析中，分类与预测的方法有：（）
A.决策树
B.支持向量机
C.神经网络
D.逻辑回归
E.随机森林
10.关联规则挖掘中，支持度表示的是：（）
A.规则出现的频率
B.规则的置信度
C.规则的关联度
D.规则的预测值
E.规则的预测概率
三、征信数据可视化
要求：掌握征信数据可视化的基本方法，包括图表类型选择、可视化工具使用等，并能应用于实际征信数据分析中。