2025年征信數據分析挖掘崗位認證考試題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理要求：根據所給數據集，完成數據預處理工作，包括缺失值處理、異常值處理、數據轉換等。1.假設有一份包含以下字段的數據集：姓名、年齡、性別、收入、信用評分。其中，姓名字段存在缺失值，年齡字段存在異常值，性別字段包含非標準值（如：男、女、未知），收入字段存在負數。請對數據進行預處理，使數據符合分析要求。（1）將姓名字段的缺失值用“未知”填充。（2）將年齡字段的異常值定義為小于18歲或大于65歲，將這些異常值替換為平均值。（3）將性別字段的非標準值統一替換為“未知”。（4）將收入字段的負數替換為0。2.對以下數據集進行預處理，包括缺失值處理、異常值處理、數據轉換等。數據集：[（張三，25，男，5000，750），（李四，30，女，-1000，800），（王五，22，未知，4500，700），（趙六，60，男，12000，850）]（1）將性別字段的“未知”替換為“男”或“女”。（2）將收入字段的負數替換為0。（3）將年齡字段中的22歲替換為25歲。二、數據可視化要求：根據所給數據集，使用Python中的matplotlib庫進行數據可視化，展示數據分布情況。1.假設有一份包含以下字段的數據集：姓名、年齡、性別、收入、信用評分。請使用matplotlib庫，繪制年齡與信用評分的散點圖。數據集：[（張三，25，男，5000，750），（李四，30，女，-1000，800），（王五，22，未知，4500，700），（趙六，60，男，12000，850）]2.對以下數據集進行數據可視化，展示性別與收入的關系。數據集：[（張三，25，男，5000，750），（李四，30，女，-1000，800），（王五，22，未知，4500，700），（趙六，60，男，12000，850）]請使用matplotlib庫，繪制性別與收入的條形圖。四、特征工程要求：根據所給數據集，進行特征工程，包括特征選擇、特征提取、特征編碼等。1.假設有一份包含以下字段的數據集：姓名、年齡、性別、收入、信用評分。請根據數據集，進行以下特征工程操作：（1）從數據集中提取出與信用評分相關的特征。（2）將性別字段進行獨熱編碼。（3）對年齡字段進行歸一化處理。2.對以下數據集進行特征工程，包括特征選擇、特征提取、特征編碼等。數據集：[（張三，25，男，5000，750），（李四，30，女，-1000，800），（王五，22，未知，4500，700），（趙六，60，男，12000，850）]（1）選擇與信用評分相關的特征，并解釋選擇理由。（2）將性別字段進行獨熱編碼，并展示編碼結果。（3）對年齡字段進行歸一化處理，并展示處理后的結果。五、模型訓練與評估要求：使用Python中的scikit-learn庫，對預處理后的數據集進行模型訓練，并評估模型的性能。1.假設已經完成了數據預處理和特征工程，現在有一份包含以下字段的數據集：年齡、性別編碼、收入、信用評分。請使用邏輯回歸模型對數據進行訓練，并評估模型的準確率。數據集：[（25，男，5000，750），（30，女，-1000，800），（22，未知，4500，700），（60，男，12000，850）]2.對以下數據集使用決策樹分類器進行訓練，并評估模型的準確率。數據集：[（25，男，5000，750），（30，女，-1000，800），（22，未知，4500，700），（60，男，12000，850）]請使用交叉驗證方法評估模型的性能。六、模型優化與調參要求：針對訓練好的模型，進行優化與調參，以提高模型的性能。1.在第四題中訓練的邏輯回歸模型的基礎上，嘗試以下調參方法，并比較調參前后的模型性能：（1）調整邏輯回歸模型的正則化參數C。（2）調整邏輯回歸模型的迭代次數。2.在第五題中使用的決策樹分類器的基礎上，進行以下調參操作，并評估調參后的模型性能：（1）調整決策樹的最大深度。（2）調整決策樹的葉子節點最小樣本數。本次試卷答案如下：一、數據預處理1.解析：（1）將姓名字段的缺失值用“未知”填充。（2）將年齡字段的異常值定義為小于18歲或大于65歲，將這些異常值替換為平均值。（3）將性別字段的非標準值統一替換為“未知”。（4）將收入字段的負數替換為0。答案：（1）姓名：張三、李四、王五、趙六（2）年齡：25、30、25、60（3）性別：男、女、男、男（4）收入：5000、0、4500、12000（5）信用評分：750、800、700、850二、數據可視化1.解析：使用matplotlib庫，繪制年齡與信用評分的散點圖。答案：（1）使用matplotlib庫繪制散點圖，x軸為年齡，y軸為信用評分。2.解析：使用matplotlib庫，繪制性別與收入的條形圖。答案：（1）使用matplotlib庫繪制條形圖，x軸為性別，y軸為收入。三、特征工程1.解析：（1）從數據集中提取出與信用評分相關的特征。（2）將性別字段進行獨熱編碼。（3）對年齡字段進行歸一化處理。答案：（1）提取特征：收入（2）性別獨熱編碼：男、女（3）年齡歸一化處理：[0.4,0.6,0.5,1.0]2.解析：（1）選擇與信用評分相關的特征，并解釋選擇理由。（2）將性別字段進行獨熱編碼，并展示編碼結果。（3）對年齡字段進行歸一化處理，并展示處理后的結果。答案：（1）選擇特征：收入（2）性別獨熱編碼：[1,0]，[0,1]，[0,0]，[1,0]（3）年齡歸一化處理：[0.4,0.6,0.5,1.0]四、模型訓練與評估1.解析：使用邏輯回歸模型對數據進行訓練，并評估模型的準確率。答案：（1）邏輯回歸模型的準確率：[0.75,0.75,0.75,0.75]2.解析：使用決策樹分類器進行訓練，并評估模型的準確率。答案：（1）決策樹分類器的準確率：[0.75,0.75,0.75,0.75]五、模型優化與調參1.解析：在邏輯回歸模型的基礎上，調整正則化參數C和迭代次數。答案：（