2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘征信数据挖掘结果分析试题.docx
2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘征信数据挖掘结果分析试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、征信数据预处理
要求：请根据征信数据分析挖掘的相关知识，对以下征信数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换。
1.请将以下征信数据中的缺失值填充为0：
-姓名：张三
-年龄：25
-月收入：15000
-信用评分：null
-欠款金额：5000
2.请将以下征信数据中的异常值进行修正：
-姓名：李四
-年龄：-5
-月收入：1000000
-信用评分：95
-欠款金额：-10000
3.请将以下征信数据中的重复记录删除：
-姓名：王五
-年龄：30
-月收入：20000
-信用评分：90
-欠款金额：3000
4.请将以下征信数据中的性别字段转换为数值型：
-姓名：赵六
-年龄：28
-月收入：18000
-信用评分：85
-欠款金额：4000
-性别：男
5.请将以下征信数据中的年龄字段转换为年龄组：
-姓名：孙七
-年龄：22
-月收入：16000
-信用评分：80
-欠款金额：5000
-性别：女
-年龄组：青年
6.请将以下征信数据中的信用评分字段转换为等级：
-姓名：周八
-年龄：35
-月收入：22000
-信用评分：75
-欠款金额：6000
-性别：男
-信用等级：良好
7.请将以下征信数据中的欠款金额字段转换为欠款比例：
-姓名：吴九
-年龄：40
-月收入：25000
-信用评分：70
-欠款金额：7000
-性别：女
-欠款比例：0.28
8.请将以下征信数据中的姓名字段转换为拼音：
-姓名：郑十
-年龄：45
-月收入：30000
-信用评分：65
-欠款金额：8000
-性别：男
-姓名拼音：zhengshi
9.请将以下征信数据中的性别字段转换为性别代码：
-姓名：王十一
-年龄：50
-月收入：35000
-信用评分：60
-欠款金额：9000
-性别：女
-性别代码：2
10.请将以下征信数据中的年龄字段转换为年龄区间：
-姓名：赵十二
-年龄：55
-月收入：40000
-信用评分：55
-欠款金额：10000
-性别：男
-年龄区间：50-60
二、征信数据挖掘
要求：请根据征信数据分析挖掘的相关知识，对以下征信数据进行挖掘，找出具有高信用风险的客户。
1.请使用关联规则挖掘算法，找出以下征信数据中具有高信用风险的客户：
-姓名：张三
-年龄：25
-月收入：15000
-信用评分：null
-欠款金额：5000
2.请使用聚类分析算法，将以下征信数据中的客户分为高信用风险、中信用风险和低信用风险三个类别：
-姓名：李四
-年龄：30
-月收入：20000
-信用评分：90
-欠款金额：3000
3.请使用决策树算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：
-姓名：王五
-年龄：35
-月收入：22000
-信用评分：85
-欠款金额：4000
4.请使用支持向量机算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：
-姓名：赵六
-年龄：40
-月收入：25000
-信用评分：80
-欠款金额：5000
5.请使用神经网络算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：
-姓名：孙七
-年龄：45
-月收入：30000
-信用评分：75
-欠款金额：6000
6.请使用逻辑回归算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：
-姓名：周八
-年龄：50
-月收入：35000
-信用评分：70
-欠款金额：7000
7.请使用K-最近邻算法，根据以下征信数据预测客户的信用风险等级：
-姓名：吴九
-年龄：55
-月收入：40000
-信用评分：65
-欠款金额：8000
8.请使用朴素贝叶斯算法，根据以下征信数据预测客户的信