2025年征信數據分析挖掘技術與應用試題解析試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與數據清洗要求：根據所給數據集，完成數據預處理與數據清洗任務，包括缺失值處理、異常值處理、重復數據處理等。1.給定以下數據集，請完成以下數據預處理與數據清洗任務：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-數據預處理任務：去除消費金額為負數的記錄，去除消費時間為空值的記錄，去除消費類型為空值的記錄。-數據清洗任務：對消費金額進行歸一化處理，將消費時間格式統一為“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物2|-50|2021-03-0112:30:00|旅行3|200|2021-03-0113:00:00|餐飲4|0|2021-03-0114:00:00|旅行5|150|2021-03-0115:00:00|購物6|300||餐飲7|250|2021-03-0116:00:00|旅行8||2021-03-0117:00:00|餐飲9|200|2021-03-0118:00:00|購物10||2021-03-0119:00:00|旅行2.給定以下數據集，請完成以下數據預處理與數據清洗任務：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-數據預處理任務：去除貸款金額為負數的記錄，去除貸款時間為空值的記錄，去除還款狀態為空值的記錄。-數據清洗任務：對貸款金額進行歸一化處理，將貸款時間格式統一為“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還2|-5000|2021-03-0112:30:00|未還3|20000|2021-03-0113:00:00|已還4|0|2021-03-0114:00:00|未還5|15000|2021-03-0115:00:00|已還6|30000||未還7|25000|2021-03-0116:00:00|已還8||2021-03-0117:00:00|未還9|20000|2021-03-0118:00:00|已還10||2021-03-0119:00:00|未還二、數據可視化要求：根據所給數據集，完成以下數據可視化任務，包括柱狀圖、折線圖、散點圖等。1.給定以下數據集，請完成以下數據可視化任務：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-數據可視化任務：繪制消費金額的柱狀圖，展示不同消費類型的消費金額分布情況。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐飲4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|購物6|600|2021-03-0116:00:00|餐飲7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|購物9|900|2021-03-0119:00:00|餐飲10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行2.給定以下數據集，請完成以下數據可視化任務：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-數據可視化任務：繪制貸款金額的折線圖，展示不同還款狀態的貸款金額變化趨勢。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還2|20000|2021-03-0112:30:00|未還3|30000|2021-03-0113:00:00|已還4|40000|2021-03-0114:00:00|未還5|50000|2021-03-0115:00:00|已還6|60000|2021-03-0116:00:00|未還7|70000|2021-03-0117:00:00|已還8|80000|2021-03-0118:00:00|未還9|90000|2021-03-0119:00:00|已還10|100000|2021-03-0120:00:00|未還三、數據挖掘與特征工程要求：根據所給數據集，完成以下數據挖掘與特征工程任務，包括特征選擇、特征提取、特征組合等。1.給定以下數據集，請完成以下數據挖掘與特征工程任務：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-數據挖掘與特征工程任務：對消費金額進行特征提取，提取消費金額的平方、立方、平方根等特征。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐飲4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|購物6|600|2021-03-0116:00:00|餐飲7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|購物9|900|2021-03-0119:00:00|餐飲10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行2.給定以下數據集，請完成以下數據挖掘與特征工程任務：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-數據挖掘與特征工程任務：對貸款金額進行特征提取，提取貸款金額的平方、立方、平方根等特征。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還2|20000|2021-03-0112:30:00|未還3|30000|2021-03-0113:00:00|已還4|40000|2021-03-0114:00:00|未還5|50000|2021-03-0115:00:00|已還6|60000|2021-03-0116:00:00|未還7|70000|2021-03-0117:00:00|已還8|80000|2021-03-0118:00:00|未還9|90000|2021-03-0119:00:00|已還10|100000|2021-03-0120:00:00|未還四、模型選擇與評估要求：根據所給數據集，選擇合適的機器學習模型，并對其進行訓練和評估。1.給定以下數據集，請選擇合適的機器學習模型，并對其進行訓練和評估：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-機器學習模型選擇：選擇一個合適的分類模型，如邏輯回歸、決策樹、支持向量機等，并使用交叉驗證方法進行模型評估。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還2|20000|2021-03-0112:30:00|未還3|30000|2021-03-0113:00:00|已還4|40000|2021-03-0114:00:00|未還5|50000|2021-03-0115:00:00|已還6|60000|2021-03-0116:00:00|未還7|70000|2021-03-0117:00:00|已還8|80000|2021-03-0118:00:00|未還9|90000|2021-03-0119:00:00|已還10|100000|2021-03-0120:00:00|未還2.給定以下數據集，請選擇合適的機器學習模型，并對其進行訓練和評估：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-機器學習模型選擇：選擇一個合適的回歸模型，如線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸等，并使用交叉驗證方法進行模型評估。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐飲4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|購物6|600|2021-03-0116:00:00|餐飲7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|購物9|900|2021-03-0119:00:00|餐飲10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行五、模型優化與調參要求：根據所給數據集，對已選擇的機器學習模型進行優化和調參，以提高模型的預測性能。1.給定以下數據集和已選擇的機器學習模型，請對模型進行優化和調參：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-已選擇的機器學習模型：邏輯回歸-優化和調參任務：使用網格搜索（GridSearch）或隨機搜索（RandomSearch）方法，對模型的超參數進行優化和調參。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還2|20000|2021-03-0112:30:00|未還3|30000|2021-03-0113:00:00|已還4|40000|2021-03-0114:00:00|未還5|50000|2021-03-0115:00:00|已還6|60000|2021-03-0116:00:00|未還7|70000|2021-03-0117:00:00|已還8|80000|2021-03-0118:00:00|未還9|90000|2021-03-0119:00:00|已還10|100000|2021-03-0120:00:00|未還2.給定以下數據集和已選擇的機器學習模型，請對模型進行優化和調參：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-已選擇的機器學習模型：線性回歸-優化和調參任務：使用網格搜索（GridSearch）或隨機搜索（RandomSearch）方法，對模型的超參數進行優化和調參。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐飲4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|購物6|600|2021-03-0116:00:00|餐飲7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|購物9|900|2021-03-0119:00:00|餐飲10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行六、模型應用與部署要求：根據所給數據集，將優化后的模型應用于實際場景，并進行部署。1.給定以下數據集和優化后的模型，請將模型應用于實際場景，并進行部署：-數據集：用戶貸款記錄（用戶ID，貸款金額，貸款時間，還款狀態）-優化后的模型：邏輯回歸-應用與部署任務：使用優化后的模型對新的貸款記錄進行預測，并將預測結果輸出到指定的文件或數據庫中。用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---11|12000|2021-03-0212:00:00|12|25000|2021-03-0212:30:00|13|35000|2021-03-0213:00:00|14|45000|2021-03-0214:00:00|15|55000|2021-03-0215:00:00|16|65000|2021-03-0216:00:00|17|75000|2021-03-0217:00:00|18|85000|2021-03-0218:00:00|19|95000|2021-03-0219:00:00|20|105000|2021-03-0220:00:00|2.給定以下數據集和優化后的模型，請將模型應用于實際場景，并進行部署：-數據集：用戶消費記錄（用戶ID，消費金額，消費時間，消費類型）-優化后的模型：線性回歸-應用與部署任務：使用優化后的模型對新的消費記錄進行預測，并將預測結果輸出到指定的文件或數據庫中。用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---11|110|2021-03-0212:00:00|12|220|2021-03-0212:30:00|13|330|2021-03-0213:00:00|14|440|2021-03-0214:00:00|15|550|2021-03-0215:00:00|16|660|2021-03-0216:00:00|17|770|2021-03-0217:00:00|18|880|2021-03-0218:00:00|19|990|2021-03-0219:00:00|20|1100|2021-03-0220:00:00|本次試卷答案如下：一、數據預處理與數據清洗1.解析思路：-首先篩選消費金額為負數的記錄，將其從數據集中移除。-接著檢查消費時間和消費類型列，移除含有空值的記錄。-對消費金額進行歸一化處理，可以使用最小-最大歸一化或Z-score標準化。-將消費時間格式統一為“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。答案：-用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物3|200|2021-03-0113:00:00|餐飲5|150|2021-03-0115:00:00|購物7|250|2021-03-0116:00:00|旅行9|200|2021-03-0118:00:00|購物2.解析思路：-與第一題類似，首先移除貸款金額為負數的記錄。-移除貸款時間和還款狀態為空值的記錄。-對貸款金額進行歸一化處理。答案：-用戶ID|貸款金額|貸款時間|還款狀態---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已還3|30000|2021-03-0113:00:00|已還5|50000|2021-03-0115:00:00|已還7|70000|2021-03-0117:00:00|已還二、數據可視化1.解析思路：-使用柱狀圖展示不同消費類型的消費金額分布，需要計算每種類型的消費金額總和。答案：-柱狀圖（消費類型，消費金額總和）2.解析思路：-使用折線圖展示不同還款狀態的貸款金額變化趨勢，需要計算每種還款狀態在不同時間點的貸款金額總和。答案：-折線圖（還款狀態，貸款金額總和）三、數據挖掘與特征工程1.解析思路：-對消費金額進行特征提取，計算平方、立方、平方根等特征，并添加到數據集中。答案：-用戶ID|消費金額|消費時間|消費類型|消費金額平方|消費金額立方|消費金額平方根---|---|---|---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|購物|10000|1000000|102|200|2021-03-0112:30:00|旅行|40000|8000000|14.1423|300|2021-03-0113:00:00|餐飲|90000|27000000|17.3202.解析思路：-對貸款金