2025年征信數據挖掘與分析技術中級試題匯編考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據庫查詢語言SQL基礎應用要求：根據所給SQL語句，完成后續的操作，并解釋理由。1.創建一個名為“student”的表，包含以下字段：-id（整型，主鍵，自增）-name（字符串型，非空）-age（整型）-gender（字符串型）2.向“student”表中插入以下數據：-(1,'張三',20,'男')-(2,'李四',21,'男')-(3,'王五',22,'女')-(4,'趙六',23,'男')-(5,'孫七',20,'女')3.查詢年齡大于20歲的學生信息。4.更新id為3的學生的年齡為25歲。5.刪除年齡為20歲的學生信息。6.查詢性別為“男”的學生姓名和年齡。7.查詢所有學生的姓名，并按年齡升序排序。8.查詢年齡在20歲到25歲之間的學生姓名。9.查詢年齡最小的學生信息。10.查詢年齡最大的學生信息。二、數據預處理技術要求：根據所給數據，完成預處理操作，并解釋理由。1.給定以下數據集，請完成缺失值處理，選擇合適的填充方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'廣州'],[5,'男',23,'深圳']]2.給定以下數據集，請完成異常值處理，選擇合適的處理方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]3.給定以下數據集，請完成數據標準化處理，選擇合適的標準化方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]4.給定以下數據集，請完成數據降維處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]5.給定以下數據集，請完成數據編碼處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]6.給定以下數據集，請完成數據清洗，刪除重復數據，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳'],[1,'男',20,100,'北京']]7.給定以下數據集，請完成數據轉換，將字符串型數據轉換為整型數據，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]8.給定以下數據集，請完成數據歸一化處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]9.給定以下數據集，請完成數據聚類處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳']]10.給定以下數據集，請完成數據分類處理，選擇合適的方法，并解釋理由。data=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]四、數據挖掘技術在實際業務中的應用要求：根據所給場景，選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。1.某電商網站希望分析用戶購買行為，以提高銷售額。請選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。2.某銀行希望識別信用卡欺詐行為，以降低風險。請選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。3.某電信運營商希望分析用戶通話數據，以優化網絡資源分配。請選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。4.某在線教育平臺希望分析學生學習行為，以提高學習效果。請選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。5.某醫療機構希望分析患者病歷數據，以輔助疾病診斷。請選擇合適的數據挖掘技術，并解釋其應用理由。五、機器學習算法原理與應用要求：根據所給算法，解釋其原理，并舉例說明其在實際業務中的應用。1.決策樹算法的原理是什么？請舉例說明其在實際業務中的應用。2.支持向量機（SVM）算法的原理是什么？請舉例說明其在實際業務中的應用。3.樸素貝葉斯算法的原理是什么？請舉例說明其在實際業務中的應用。4.K最近鄰（KNN）算法的原理是什么？請舉例說明其在實際業務中的應用。5.隨機森林算法的原理是什么？請舉例說明其在實際業務中的應用。六、征信數據挖掘與分析技術要求：根據所給征信數據，完成以下任務，并解釋理由。1.給定以下征信數據，請分析用戶信用評分與逾期次數之間的關系。data=[[1,750,0],[2,800,1],[3,700,2],[4,850,0],[5,720,1]]2.給定以下征信數據，請分析用戶信用評分與貸款額度之間的關系。data=[[1,750,10000],[2,800,15000],[3,700,12000],[4,850,20000],[5,720,16000]]3.給定以下征信數據，請分析用戶逾期次數與貸款逾期金額之間的關系。data=[[1,0,0],[2,1,500],[3,2,1000],[4,0,0],[5,1,800]]4.給定以下征信數據，請分析用戶信用評分與還款能力之間的關系。data=[[1,750,1],[2,800,1],[3,700,0],[4,850,1],[5,720,0]]5.給定以下征信數據，請分析用戶逾期次數與信用風險之間的關系。data=[[1,0,0.1],[2,1,0.3],[3,2,0.5],[4,0,0.2],[5,1,0.4]]本次試卷答案如下：一、數據庫查詢語言SQL基礎應用1.創建表：```sqlCREATETABLEstudent(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,nameVARCHAR(50)NOTNULL,ageINT,genderVARCHAR(10));```解析思路：使用CREATETABLE語句創建名為“student”的表，定義字段id為整型，主鍵，自增；name為字符串型，非空；age為整型；gender為字符串型。2.插入數據：```sqlINSERTINTOstudent(name,age,gender)VALUES('張三',20,'男'),('李四',21,'男'),('王五',22,'女'),('趙六',23,'男'),('孫七',20,'女');```解析思路：使用INSERTINTO語句向“student”表中插入五條數據。3.查詢年齡大于20歲的學生信息：```sqlSELECT*FROMstudentWHEREage>20;```解析思路：使用SELECT語句查詢年齡大于20歲的學生信息。4.更新年齡為25歲：```sqlUPDATEstudentSETage=25WHEREid=3;```解析思路：使用UPDATE語句更新id為3的學生的年齡為25歲。5.刪除年齡為20歲的學生信息：```sqlDELETEFROMstudentWHEREage=20;```解析思路：使用DELETE語句刪除年齡為20歲的學生信息。6.查詢性別為“男”的學生姓名和年齡：```sqlSELECTname,ageFROMstudentWHEREgender='男';```解析思路：使用SELECT語句查詢性別為“男”的學生的姓名和年齡。7.查詢所有學生的姓名，并按年齡升序排序：```sqlSELECTnameFROMstudentORDERBYageASC;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學生的姓名，并使用ORDERBY子句按年齡升序排序。8.查詢年齡在20歲到25歲之間的學生姓名：```sqlSELECTnameFROMstudentWHEREageBETWEEN20AND25;```解析思路：使用SELECT語句查詢年齡在20歲到25歲之間的學生姓名。9.查詢年齡最小的學生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageASCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學生信息，并使用ORDERBY子句按年齡升序排序，最后使用LIMIT1限制結果只返回一條記錄。10.查詢年齡最大的學生信息：```sqlSELECT*FROMstudentORDERBYageDESCLIMIT1;```解析思路：使用SELECT語句查詢所有學生信息，并使用ORDERBY子句按年齡降序排序，最后使用LIMIT1限制結果只返回一條記錄。二、數據預處理技術1.缺失值處理：```pythondata=[[1,'男',20,None],[2,'女',22,'北京'],[3,'男',None,'上海'],[4,'女',25,'廣州'],[5,'男',23,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2]ifrow[2]isnotNoneelse0,row[3]]forrowindata]```解析思路：使用列表推導式遍歷數據，如果age字段為None，則將其替換為0。2.異常值處理：```pythondata=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]data=[[row[0],row[1],row[2],row[3]ifrow[3]>80elseNone]forrowindata]```解析思路：使用列表推導式遍歷數據，如果金額字段大于80，則將其替換為None。3.數據標準化處理：```pythondata=[[1,'男',20,100],[2,'女',22,90],[3,'男',25,150],[4,'女',25,120],[5,'男',23,80]]mean_age=sum(row[2]forrowindata)/len(data)std_dev_age=(sum((row[2]-mean_age)**2forrowindata)/len(data))**0.5data=[[row[0],row[1],(row[2]-mean_age)/std_dev_age,row[3]]forrowindata]```解析思路：計算年齡的平均值和標準差，然后將年齡字段標準化。4.數據降維處理：```pythonfromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=2)data=[[row[0],row[1],row[2],row[3]]forrowindata]pca.fit(data)data_reduced=pca.transform(data)```解析思路：使用PCA算法進行數據降維，將數據降至兩個主成分。5.數據編碼處理：```pythondata=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],row[2],row[3],row[4].index(row[4])]forrowindata]```解析思路：將字符串型數據轉換為整型數據，使用列表推導式遍歷數據，并將地區字段轉換為索引。6.數據清洗，刪除重復數據：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,150,'深圳'],[4,'女',25,120,'廣州'],[5,'男',23,80,'深圳'],[1,'男',20,100,'北京']]data=list(set(tuple(row)forrowindata))```解析思路：使用集合(set)去除重復數據，將數據轉換為元組(tuple)以保持數據順序。7.數據轉換，將字符串型數據轉換為整型數據：```pythondata=[['張三','男',20,100,'北京'],['李四','女',22,90,'上海'],['王五','男',25,150,'深圳'],['趙六','女',25,120,'廣州'],['孫七','男',23,80,'深圳']]data=[[row[0],row[1],int(row[2]),row[3],row[4]]forrowindata]```解析思路：使用列表推導式遍歷數據，將年齡字段轉換為整型數據。8.數據歸一化處理：```pythondata=[[1,'男',20,100,'北京'],[2,'女',22,90,'上海'],[3,'男',25,