2025年征信考試題庫：征信信用評分模型數(shù)據(jù)處理試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請對以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集成。1.數(shù)據(jù)清洗（1）刪除包含空值的記錄。（2）刪除重復(fù)的記錄。（3）將缺失值填充為平均數(shù)。（4）將不符合規(guī)范的字符串值替換為空值。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將年齡字段轉(zhuǎn)換為年齡組字段，如：0-20，21-40，41-60，60以上。（2）將性別字段轉(zhuǎn)換為性別代碼字段，如：男為1，女為0。（3）將收入字段轉(zhuǎn)換為收入等級字段，如：低、中、高。3.數(shù)據(jù)集成（1）將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲到新的CSV文件中。（2）將CSV文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入張三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000張三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000```二、數(shù)據(jù)可視化要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，使用合適的圖表展示數(shù)據(jù)分布情況。1.展示不同年齡段的用戶數(shù)量分布。2.展示不同性別的用戶數(shù)量分布。3.展示不同收入等級的用戶數(shù)量分布。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入張三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000張三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000```三、特征工程要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征工程，提取有用的特征。1.計算每個用戶的平均收入。2.計算每個用戶的收入增長率。3.計算每個用戶的年齡與平均年齡之差。4.計算每個用戶的性別與平均性別之差。5.計算每個用戶的收入等級與平均收入等級之差。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入張三,25,男,5000李四,30,女,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000張三,25,男,5000李四,30,男,6000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000王五,35,男,7000趙六,40,女,8000```四、征信信用評分模型構(gòu)建要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個簡單的信用評分模型，并計算每個用戶的信用評分。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入,逾期次數(shù),信用額度張三,25,男,5000,0,10000李四,30,女,6000,1,15000王五,35,男,7000,2,20000趙六,40,女,8000,0,25000張三,25,男,5000,1,12000李四,30,男,6000,2,18000王五,35,男,7000,1,19000趙六,40,女,8000,0,23000王五,35,男,7000,2,21000趙六,40,女,8000,1,24000```五、信用評分模型評估要求：請使用以下指標(biāo)評估構(gòu)建的信用評分模型的性能。1.計算模型準(zhǔn)確率。2.計算模型召回率。3.計算模型F1分?jǐn)?shù)。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入,逾期次數(shù),信用額度,真實標(biāo)簽張三,25,男,5000,0,10000,良李四,30,女,6000,1,15000,差王五,35,男,7000,2,20000,差趙六,40,女,8000,0,25000,良張三,25,男,5000,1,12000,差李四,30,男,6000,2,18000,差王五,35,男,7000,1,19000,良趙六,40,女,8000,0,23000,良王五,35,男,7000,2,21000,差趙六,40,女,8000,1,24000,良```六、信用評分模型優(yōu)化要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，對信用評分模型進(jìn)行優(yōu)化，并重新計算每個用戶的信用評分。1.考慮年齡、性別、收入、逾期次數(shù)和信用額度對信用評分的影響。2.使用線性回歸模型進(jìn)行優(yōu)化。3.重新計算每個用戶的信用評分，并輸出評分結(jié)果。數(shù)據(jù)如下：```姓名,年齡,性別,收入,逾期次數(shù),信用額度張三,25,男,5000,0,10000李四,30,女,6000,1,15000王五,35,男,7000,2,20000趙六,40,女,8000,0,25000張三,25,男,5000,1,12000李四,30,男,6000,2,18000王五,35,男,7000,1,19000趙六,40,女,8000,0,23000王五,35,男,7000,2,21000趙六,40,女,8000,1,24000```本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理1.刪除包含空值的記錄。解析：檢查數(shù)據(jù)集中的每條記錄，識別出年齡、性別、收入、逾期次數(shù)和信用額度字段中含有空值的記錄，并將其刪除。2.刪除重復(fù)的記錄。解析：通過比較姓名字段，找出并刪除具有相同姓名的重復(fù)記錄。3.將缺失值填充為平均數(shù)。解析：計算年齡、收入、逾期次數(shù)和信用額度字段的平均值，然后將所有缺失值替換為相應(yīng)的平均值。4.將不符合規(guī)范的字符串值替換為空值。解析：檢查性別字段，將不符合規(guī)范（如“未知”、“其他”等）的字符串值替換為空值。二、數(shù)據(jù)可視化1.展示不同年齡段的用戶數(shù)量分布。解析：對年齡字段進(jìn)行分組，統(tǒng)計每個年齡段的用戶數(shù)量，并使用條形圖或餅圖展示。2.展示不同性別的用戶數(shù)量分布。解析：對性別字段進(jìn)行分組，統(tǒng)計每個性別的用戶數(shù)量，并使用條形圖或餅圖展示。3.展示不同收入等級的用戶數(shù)量分布。解析：對收入字段進(jìn)行分組，根據(jù)收入等級（如低、中、高）統(tǒng)計每個等級的用戶數(shù)量，并使用條形圖或餅圖展示。三、特征工程1.計算每個用戶的平均收入。解析：對收入字段進(jìn)行分組，計算每個組的平均收入，然后將結(jié)果與對應(yīng)的用戶關(guān)聯(lián)。2.計算每個用戶的收入增長率。解析：計算每個用戶的當(dāng)前收入與上一個記錄的收入之差，然后除以上一個記錄的收入，得到增長率。3.計算每個用戶的年齡與平均年齡之差。解析：計算所有用戶的平均年齡，然后對每個用戶的年齡字段減去平均年齡，得到年齡差。4.計算每個用戶的性別與平均性別之差。解析：計算所有用戶的性別字段（1或0）的平均值，然后對每個用戶的性別字段減去平均值，得到性別差。5.計算每個用戶的收入等級與平均收入等級之差。解析：將收入字段轉(zhuǎn)換為收入等級（如低、中、高），計算每個等級的均值，然后對每個用戶的收入等級減去平均值，得到收入等級差。四、征信信用評分模型構(gòu)建1.構(gòu)建信用評分模型。解析：使用邏輯回歸、決策樹或隨機(jī)森林等算法，根據(jù)年齡、性別、收入、逾期次數(shù)和信用額度等特征構(gòu)建信用評分模型。2.計算每個用戶的信用評分。解析：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入信用評分模型，得到每個用戶的信用評分。五、信用評分模型評估1.計算模型準(zhǔn)確率。解析：將預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽進(jìn)行比較，計算預(yù)測正確的樣本數(shù)量與總樣本數(shù)量的比例。2.計算模型召回率。解析：將預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽進(jìn)行比較，計算預(yù)測為正例的樣本中實際為正例的樣本數(shù)量與實際正例樣本數(shù)量的比例。3.計算模型F1分?jǐn)?shù)。解析：計算模型準(zhǔn)確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，即F1分?jǐn)?shù)=2*(準(zhǔn)確率*召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)。六、信用評分模型優(yōu)化1.考慮年齡、性別、收入、逾期次數(shù)和信用額度對信用評分的影響。解析：分析每個特征