2025年征信数据分析挖掘考试题库：征信数据分析挖掘项目评估与改进
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一、征信数据分析挖掘基础知识
要求：考察学生对征信数据分析挖掘基本概念、方法和工具的掌握程度。
1.下列哪项不属于征信数据分析挖掘的基本步骤？
A.数据采集
B.数据预处理
C.特征工程
D.数据可视化
2.征信数据分析挖掘的主要应用领域有哪些？
A.信用风险评估
B.客户细分
C.个性化推荐
D.以上都是
3.以下哪项不是数据预处理的主要任务？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据归一化
D.数据降维
4.在征信数据分析挖掘中，特征工程的主要目的是什么？
A.增加模型的可解释性
B.提高模型的预测精度
C.缩小数据集规模
D.以上都是
5.以下哪项不是常见的征信数据挖掘算法？
A.决策树
B.支持向量机
C.聚类算法
D.线性回归
6.征信数据分析挖掘中的数据可视化有哪些作用？
A.帮助理解数据分布
B.发现数据异常
C.评估模型效果
D.以上都是
7.以下哪项不是征信数据分析挖掘中常用的评估指标？
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.AUC
8.征信数据分析挖掘中的模型评估方法有哪些？
A.跨验证法
B.交叉验证法
C.交叉验证法
D.以上都是
9.征信数据分析挖掘中的模型优化方法有哪些？
A.调整模型参数
B.选取合适的特征
C.优化算法
D.以上都是
10.征信数据分析挖掘中的模型解释方法有哪些？
A.决策树
B.特征重要性
C.LIME
D.以上都是
二、征信数据分析挖掘项目评估与改进
要求：考察学生对征信数据分析挖掘项目评估与改进方法的掌握程度。
1.征信数据分析挖掘项目评估的主要目的是什么？
A.评估模型效果
B.发现数据质量问题
C.优化模型参数
D.以上都是
2.征信数据分析挖掘项目评估的常用方法有哪些？
A.跨验证法
B.交叉验证法
C.留一法
D.以上都是
3.征信数据分析挖掘项目改进的常用方法有哪些？
A.优化模型参数
B.选取合适的特征
C.优化算法
D.以上都是
4.在征信数据分析挖掘中，如何处理不平衡数据？
A.数据重采样
B.特征工程
C.模型选择
D.以上都是
5.征信数据分析挖掘中，如何处理缺失值？
A.删除缺失值
B.填充缺失值
C.使用模型预测缺失值
D.以上都是
6.在征信数据分析挖掘中，如何处理异常值？
A.删除异常值
B.转换异常值
C.使用模型预测异常值
D.以上都是
7.征信数据分析挖掘中，如何处理分类不平衡问题？
A.数据重采样
B.特征工程
C.模型选择
D.以上都是
8.在征信数据分析挖掘中，如何处理时间序列数据？
A.时间序列分解
B.时间序列预测
C.时间序列聚类
D.以上都是
9.征信数据分析挖掘中，如何处理文本数据？
A.文本预处理
B.文本特征提取
C.文本分类
D.以上都是
10.征信数据分析挖掘中，如何处理图像数据？
A.图像预处理
B.图像特征提取
C.图像分类
D.以上都是
四、征信数据分析挖掘中的风险评估与控制
要求：考察学生对征信数据分析挖掘过程中风险评估与控制方法的掌握程度。
1.征信数据分析挖掘中的风险评估主要包括哪些方面？
A.模型风险
B.数据风险
C.算法风险
D.以上都是
2.征信数据分析挖掘中的数据风险可能来源于哪些方面？
A.数据质量
B.数据完整性
C.数据隐私
D.以上都是
3.征信数据分析挖掘中的模型风险可能表现为哪些？
A.过拟合
B.欠拟合
C.模型偏差
D.以上都是
4.征信数据分析挖掘中的算法风险可能来源于哪些？