2025年征信數據分析挖掘技能測試試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與清洗要求：請根據以下數據集，完成數據的預處理與清洗工作，確保數據的質量和可用性。1.請對以下數據進行去重處理：1.張三，男，30歲，北京，工程師2.李四，男，35歲，上海，工程師3.張三，男，30歲，北京，工程師4.王五，男，28歲，廣州，設計師5.李四，男，35歲，上海，工程師2.請對以下數據進行缺失值處理：1.張三，男，30歲，北京，工程師2.李四，男，35歲，上海，工程師3.王五，男，28歲，廣州，設計師4.趙六，男，32歲，北京，工程師5.錢七，男，40歲，上海，未知3.請對以下數據進行異常值處理：1.張三，男，30歲，北京，工程師2.李四，男，35歲，上海，工程師3.王五，男，28歲，廣州，設計師4.趙六，男，32歲，北京，工程師5.孫七，男，50歲，上海，未知4.請對以下數據進行類型轉換：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.錢七，男，40，上海，未知5.請對以下數據進行數據格式化處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.孫七，男，40，上海，未知6.請對以下數據進行數據標準化處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.錢七，男，40，上海，未知7.請對以下數據進行數據歸一化處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.孫七，男，40，上海，未知8.請對以下數據進行數據離散化處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.錢七，男，40，上海，未知9.請對以下數據進行數據平滑處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.孫七，男，40，上海，未知10.請對以下數據進行數據聚類處理：1.張三，男，30，北京，工程師2.李四，男，35，上海，工程師3.王五，男，28，廣州，設計師4.趙六，男，32，北京，工程師5.錢七，男，40，上海，未知二、特征工程要求：請根據以下數據集，完成特征工程工作，提高模型的預測性能。1.請對以下數據進行特征提取：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗2.請對以下數據進行特征選擇：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗3.請對以下數據進行特征組合：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗4.請對以下數據進行特征轉換：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗5.請對以下數據進行特征降維：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗6.請對以下數據進行特征編碼：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗7.請對以下數據進行特征擴展：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗8.請對以下數據進行特征融合：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗9.請對以下數據進行特征稀疏化：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗10.請對以下數據進行特征平滑化：1.張三，男，30歲，北京，工程師，5年工作經驗2.李四，男，35歲，上海，工程師，8年工作經驗3.王五，男，28歲，廣州，設計師，3年工作經驗4.趙六，男，32歲，北京，工程師，10年工作經驗5.錢七，男，40歲，上海，未知，15年工作經驗四、模型選擇與評估要求：根據以下數據集，選擇合適的機器學習模型，并進行模型評估。1.請根據以下數據集，選擇合適的分類模型：-數據集：包含年齡、性別、收入、教育程度等特征，以及是否貸款違約的標簽。-特征：年齡（數值型）、性別（類別型）、收入（數值型）、教育程度（類別型）。-標簽：貸款違約（二元型）。2.請根據以下數據集，選擇合適的回歸模型：-數據集：包含房屋面積、房屋類型、房屋價格等特征，以及房屋價格標簽。-特征：房屋面積（數值型）、房屋類型（類別型）、房屋價格（數值型）。-標簽：房屋價格（數值型）。3.請根據以下數據集，選擇合適的聚類模型：-數據集：包含客戶消費金額、消費頻率、消費類型等特征。-特征：消費金額（數值型）、消費頻率（數值型）、消費類型（類別型）。4.請根據以下數據集，選擇合適的關聯規(guī)則挖掘模型：-數據集：包含商品購買記錄，包括商品ID、購買時間、購買數量等。-特征：商品ID（數值型）、購買時間（日期型）、購買數量（數值型）。5.請根據以下數據集，選擇合適的異常檢測模型：-數據集：包含用戶登錄行為數據，包括登錄時間、登錄IP、登錄設備等。-特征：登錄時間（日期型）、登錄IP（文本型）、登錄設備（類別型）。6.請根據以下數據集，選擇合適的文本分類模型：-數據集：包含社交媒體評論數據，包括評論內容、評論情感等。-特征：評論內容（文本型）、評論情感（類別型）。五、模型訓練與調優(yōu)要求：根據以下數據集，完成模型的訓練與調優(yōu)工作。1.請使用以下數據集進行模型訓練：-數據集：包含客戶購買行為數據，包括客戶ID、購買商品、購買時間等。-特征：客戶ID（數值型）、購買商品（類別型）、購買時間（日期型）。-標簽：購買商品類別（類別型）。2.請使用以下數據集進行模型調優(yōu)：-數據集：包含客戶滿意度調查數據，包括客戶ID、滿意度評分等。-特征：客戶ID（數值型）、滿意度評分（數值型）。-標簽：滿意度評分（數值型）。3.請使用以下數據集進行模型驗證：-數據集：包含客戶流失數據，包括客戶ID、流失原因等。-特征：客戶ID（數值型）、流失原因（類別型）。-標簽：客戶流失（二元型）。4.請使用以下數據集進行模型測試：-數據集：包含客戶信用評分數據，包括客戶ID、信用評分等。-特征：客戶ID（數值型）、信用評分（數值型）。-標簽：信用評分（數值型）。5.請使用以下數據集進行模型部署：-數據集：包含客戶咨詢數據，包括客戶ID、咨詢內容等。-特征：客戶ID（數值型）、咨詢內容（文本型）。-標簽：咨詢內容分類（類別型）。6.請使用以下數據集進行模型監(jiān)控：-數據集：包含客戶交易數據，包括客戶ID、交易金額、交易時間等。-特征：客戶ID（數值型）、交易金額（數值型）、交易時間（日期型）。-標簽：交易異常（二元型）。本次試卷答案如下：一、數據預處理與清洗1.去重處理：-解析思路：檢查數據集中是否存在重復的記錄，并刪除重復的記錄。答案：刪除第三條記錄“張三，男，30歲，北京，工程師”。2.缺失值處理：-解析思路：識別數據集中的缺失值，并選擇合適的策略進行處理，如填充、刪除或插值。答案：對于第五條記錄“錢七，男，40歲，上海，未知”，可以選擇刪除或填充“未知”為具體數值。3.異常值處理：-解析思路：識別數據集中的異常值，并選擇合適的策略進行處理，如刪除、修正或保留。答案：對于第四條記錄“趙六，男，32歲，北京，工程師”，可能需要進一步分析其合理性，如果確定是異常值，則刪除或修正。4.類型轉換：-解析思路：將數據集中的特征轉換為統一的類型，如將年齡從字符串轉換為整數。答案：將所有年齡特征轉換為整數類型。5.數據格式化處理：-解析思路：確保數據格式的一致性，如日期格式、貨幣格式等。答案：將所有日期和貨幣格式的特征進行標準化。6.數據標準化處理：-解析思路：將數值型特征縮放到相同的尺度，以便于模型處理。答案：使用標準化方法（如Z-score標準化）對數值型特征進行標準化。7.數據歸一化處理：-解析思路：將數值型特征縮放到0到1之間，以便于模型處理。答案：使用歸一化方法（如Min-Max標準化）對數值型特征進行歸一化。8.數據離散化處理：-解析思路：將連續(xù)型特征轉換為離散型特征，以便于模型處理。答案：根據業(yè)務需求，將連續(xù)型特征劃分為不同的區(qū)間。9.數據平滑處理：-解析思路：減少數據中的噪聲，提高數據質量。答案：使用平滑技術（如移動平均）對數據進行平滑處理。10.數據聚類處理：-解析思路：將數據集劃分為不同的簇，以便于后續(xù)分析。答案：使用聚類算法（如K-means）對數據進行聚類處理。二、特征工程1.特征提取：-解析思路：從原始數據中提取有用的信息，以便于模型學習。答案：根據業(yè)務需求，提取與目標變量相關的特征。2.特征選擇：-解析思路：選擇對模型預測性能有顯著貢獻的特征。答案：使用特征選擇方法（如卡方檢驗、互信息等）選擇重要特征。3.特征組合：-解析思路：將多個特征組合成新的特征，以提高模型的預測性能。答案：根據業(yè)務需求，組合特征。4.特征轉換：-解析思路：將特征轉換為更適合模型處理的形式。答案：根據特征類型，選擇合適的轉換方法（如對數轉換、多項式轉換等）。5.特征降維：-解析思路：減少特征的數量，降低模型的復雜度。答案：使用降維技術（如主成分分析、因子分析等）。6.特征編碼：-解析思路：將類別型特征轉換為數值型特征，以便于模型處理。答案：使用編碼方法（如獨熱編碼、標簽編碼等）。7.特征擴展：-解析思路：增加新的特征，以提高模型的預測性能。答案：根據業(yè)務需求，擴展特征。8.特征融合：-解析思路：將多個特征融合成一個特征，以提高模型的預測性能。答案：根據業(yè)務需求，融合特征。9.特征稀疏化：-解析思路：將高維特征轉換為稀疏特征，以減少存儲空間和計算量。答案：使用稀疏化技術（如L1正則化）。10.特征平滑化：-解析思路：減少特征中的噪聲，提高數據質量。答案：使用平滑技術（如高斯平滑）對特征進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