2025年征信考试题库（征信数据分析挖掘）——经典案例分析试题
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一、征信数据预处理
要求：请根据以下征信数据预处理的相关知识点，完成下列题目。
1.在征信数据预处理过程中，数据清洗的主要目的是什么？
（1）提高数据质量
（2）降低数据复杂性
（3）保证数据一致性
（4）提高数据安全性
2.数据清洗的步骤包括哪些？
（1）数据识别
（2）数据清洗
（3）数据转换
（4）数据归一化
3.数据转换的方法有哪些？
（1）数值转换
（2）文本转换
（3）日期转换
（4）地理位置转换
4.数据归一化的目的是什么？
（1）消除数据中的异常值
（2）使数据满足特定数据类型
（3）降低数据复杂性
（4）提高数据质量
5.数据去重的目的是什么？
（1）提高数据质量
（2）降低数据复杂性
（3）保证数据一致性
（4）提高数据安全性
6.数据脱敏的目的是什么？
（1）保护个人隐私
（2）降低数据复杂性
（3）提高数据质量
（4）保证数据一致性
7.数据填充的方法有哪些？
（1）平均值填充
（2）中位数填充
（3）众数填充
（4）插值填充
8.数据标准化的目的是什么？
（1）消除数据中的异常值
（2）使数据满足特定数据类型
（3）降低数据复杂性
（4）提高数据质量
9.数据离散化的目的是什么？
（1）降低数据复杂性
（2）提高数据质量
（3）保证数据一致性
（4）提高数据安全性
10.数据压缩的目的是什么？
（1）降低数据复杂性
（2）提高数据质量
（3）保证数据一致性
（4）提高数据安全性
二、征信数据可视化
要求：请根据以下征信数据可视化的相关知识点，完成下列题目。
1.数据可视化的目的是什么？
（1）直观展示数据
（2）辅助数据分析
（3）提高数据质量
（4）保证数据一致性
2.常用的数据可视化图表有哪些？
（1）柱状图
（2）折线图
（3）饼图
（4）散点图
3.柱状图适用于展示什么类型的数据？
（1）分类数据
（2）连续数据
（3）时间序列数据
（4）地理空间数据
4.折线图适用于展示什么类型的数据？
（1）分类数据
（2）连续数据
（3）时间序列数据
（4）地理空间数据
5.饼图适用于展示什么类型的数据？
（1）分类数据
（2）连续数据
（3）时间序列数据
（4）地理空间数据
6.散点图适用于展示什么类型的数据？
（1）分类数据
（2）连续数据
（3）时间序列数据
（4）地理空间数据
7.数据可视化中的坐标轴有哪些作用？
（1）表示数据量大小
（2）表示数据关系
（3）表示数据变化趋势
（4）表示数据分布
8.数据可视化中的颜色如何使用？
（1）区分不同数据类别
（2）表示数据量大小
（3）表示数据关系
（4）表示数据变化趋势
9.数据可视化中的标签和图例的作用是什么？
（1）表示数据类别
（2）表示数据量大小
（3）表示数据关系
（4）表示数据变化趋势
10.数据可视化中的交互性有哪些作用？
（1）提高用户体验
（2）辅助数据分析
（3）降低数据复杂性
（4）提高数据质量
四、征信数据分析挖掘
要求：请根据以下征信数据分析挖掘的相关知识点，完成下列题目。
11.征信数据分析挖掘的主要步骤包括哪些？
（1）数据预处理
（2）特征工程
（3）模型选择
（4）模型训练
（5）模型评估
（6）模型优化
12.特征工程的主要目的是什么？
（1）提高模型准确性
（2）降低模型复杂性
（3）提高模型可解释性
（4）提高模型稳定性
13.以下哪些方法可以用于特征选择？
（1）信息增益
（2）卡方检验
（3）互信息
（4）遗传算法
14.以下哪些方法可以用于特征提取？
（1）主成分分析
（2）线性判别分析
（3）特征融合
（4）特征分解
15.以下哪些是常用的信用评分模型？
（1）逻辑回归
（2）决策树
（3）支持向量机
（4）神经网络
16.信用评分模型的目的是什么？
（1）预测信用风险
（2）评估信用等级
（3）辅助信用决策
（4）提高信用风险管理水平
17.以下哪些是常用的异常检测模型？
（1）孤立森林
（2）K最近邻
（3）局部异常因子
（4）邻域基学习
18.异常检测模型的主要目的是什么？
（1）识别潜在风险
（2）发现数据异常
（3）提高数据安全性
（4）辅助信用决策
19.以下哪些是常用的关联规则挖掘算法？
（1）Apriori算法
（2）FP-growth算法
（3）Eclat算法
（4）Hybrid算法
20.关联规则挖掘的主要目的是什么？
（1）发现数据间的关联关系
（2）辅助业务决策
（3）提高数据质量
（4）提高数据安全性
五、征信风险管理
要求：请根据以下征信风险管理的相关知识点，完成下列题