2025年征信数据分析挖掘技术与应用试题解析试卷

2025年征信数据分析挖掘技术与应用试题解析试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与数据清洗要求：根据所给数据集，完成数据预处理与数据清洗任务，包括缺失值处理、异常值处理、重复数据处理等。1.给定以下数据集，请完成以下数据预处理与数据清洗任务：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-数据预处理任务：去除消费金额为负数的记录，去除消费时间为空值的记录，去除消费类型为空值的记录。-数据清洗任务：对消费金额进行归一化处理，将消费时间格式统一为“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物2|-50|2021-03-0112:30:00|旅行3|200|2021-03-0113:00:00|餐饮4|0|2021-03-0114:00:00|旅行5|150|2021-03-0115:00:00|购物6|300||餐饮7|250|2021-03-0116:00:00|旅行8||2021-03-0117:00:00|餐饮9|200|2021-03-0118:00:00|购物10||2021-03-0119:00:00|旅行2.给定以下数据集，请完成以下数据预处理与数据清洗任务：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-数据预处理任务：去除贷款金额为负数的记录，去除贷款时间为空值的记录，去除还款状态为空值的记录。-数据清洗任务：对贷款金额进行归一化处理，将贷款时间格式统一为“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还2|-5000|2021-03-0112:30:00|未还3|20000|2021-03-0113:00:00|已还4|0|2021-03-0114:00:00|未还5|15000|2021-03-0115:00:00|已还6|30000||未还7|25000|2021-03-0116:00:00|已还8||2021-03-0117:00:00|未还9|20000|2021-03-0118:00:00|已还10||2021-03-0119:00:00|未还二、数据可视化要求：根据所给数据集，完成以下数据可视化任务，包括柱状图、折线图、散点图等。1.给定以下数据集，请完成以下数据可视化任务：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-数据可视化任务：绘制消费金额的柱状图，展示不同消费类型的消费金额分布情况。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐饮4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|购物6|600|2021-03-0116:00:00|餐饮7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|购物9|900|2021-03-0119:00:00|餐饮10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行2.给定以下数据集，请完成以下数据可视化任务：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-数据可视化任务：绘制贷款金额的折线图，展示不同还款状态的贷款金额变化趋势。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还2|20000|2021-03-0112:30:00|未还3|30000|2021-03-0113:00:00|已还4|40000|2021-03-0114:00:00|未还5|50000|2021-03-0115:00:00|已还6|60000|2021-03-0116:00:00|未还7|70000|2021-03-0117:00:00|已还8|80000|2021-03-0118:00:00|未还9|90000|2021-03-0119:00:00|已还10|100000|2021-03-0120:00:00|未还三、数据挖掘与特征工程要求：根据所给数据集，完成以下数据挖掘与特征工程任务，包括特征选择、特征提取、特征组合等。1.给定以下数据集，请完成以下数据挖掘与特征工程任务：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-数据挖掘与特征工程任务：对消费金额进行特征提取，提取消费金额的平方、立方、平方根等特征。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐饮4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|购物6|600|2021-03-0116:00:00|餐饮7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|购物9|900|2021-03-0119:00:00|餐饮10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行2.给定以下数据集，请完成以下数据挖掘与特征工程任务：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-数据挖掘与特征工程任务：对贷款金额进行特征提取，提取贷款金额的平方、立方、平方根等特征。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还2|20000|2021-03-0112:30:00|未还3|30000|2021-03-0113:00:00|已还4|40000|2021-03-0114:00:00|未还5|50000|2021-03-0115:00:00|已还6|60000|2021-03-0116:00:00|未还7|70000|2021-03-0117:00:00|已还8|80000|2021-03-0118:00:00|未还9|90000|2021-03-0119:00:00|已还10|100000|2021-03-0120:00:00|未还四、模型选择与评估要求：根据所给数据集，选择合适的机器学习模型，并对其进行训练和评估。1.给定以下数据集，请选择合适的机器学习模型，并对其进行训练和评估：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-机器学习模型选择：选择一个合适的分类模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，并使用交叉验证方法进行模型评估。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还2|20000|2021-03-0112:30:00|未还3|30000|2021-03-0113:00:00|已还4|40000|2021-03-0114:00:00|未还5|50000|2021-03-0115:00:00|已还6|60000|2021-03-0116:00:00|未还7|70000|2021-03-0117:00:00|已还8|80000|2021-03-0118:00:00|未还9|90000|2021-03-0119:00:00|已还10|100000|2021-03-0120:00:00|未还2.给定以下数据集，请选择合适的机器学习模型，并对其进行训练和评估：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-机器学习模型选择：选择一个合适的回归模型，如线性回归、岭回归、Lasso回归等，并使用交叉验证方法进行模型评估。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐饮4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|购物6|600|2021-03-0116:00:00|餐饮7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|购物9|900|2021-03-0119:00:00|餐饮10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行五、模型优化与调参要求：根据所给数据集，对已选择的机器学习模型进行优化和调参，以提高模型的预测性能。1.给定以下数据集和已选择的机器学习模型，请对模型进行优化和调参：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-已选择的机器学习模型：逻辑回归-优化和调参任务：使用网格搜索（GridSearch）或随机搜索（RandomSearch）方法，对模型的超参数进行优化和调参。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还2|20000|2021-03-0112:30:00|未还3|30000|2021-03-0113:00:00|已还4|40000|2021-03-0114:00:00|未还5|50000|2021-03-0115:00:00|已还6|60000|2021-03-0116:00:00|未还7|70000|2021-03-0117:00:00|已还8|80000|2021-03-0118:00:00|未还9|90000|2021-03-0119:00:00|已还10|100000|2021-03-0120:00:00|未还2.给定以下数据集和已选择的机器学习模型，请对模型进行优化和调参：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-已选择的机器学习模型：线性回归-优化和调参任务：使用网格搜索（GridSearch）或随机搜索（RandomSearch）方法，对模型的超参数进行优化和调参。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物2|200|2021-03-0112:30:00|旅行3|300|2021-03-0113:00:00|餐饮4|400|2021-03-0114:00:00|旅行5|500|2021-03-0115:00:00|购物6|600|2021-03-0116:00:00|餐饮7|700|2021-03-0117:00:00|旅行8|800|2021-03-0118:00:00|购物9|900|2021-03-0119:00:00|餐饮10|1000|2021-03-0120:00:00|旅行六、模型应用与部署要求：根据所给数据集，将优化后的模型应用于实际场景，并进行部署。1.给定以下数据集和优化后的模型，请将模型应用于实际场景，并进行部署：-数据集：用户贷款记录（用户ID，贷款金额，贷款时间，还款状态）-优化后的模型：逻辑回归-应用与部署任务：使用优化后的模型对新的贷款记录进行预测，并将预测结果输出到指定的文件或数据库中。用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---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.给定以下数据集和优化后的模型，请将模型应用于实际场景，并进行部署：-数据集：用户消费记录（用户ID，消费金额，消费时间，消费类型）-优化后的模型：线性回归-应用与部署任务：使用优化后的模型对新的消费记录进行预测，并将预测结果输出到指定的文件或数据库中。用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---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|本次试卷答案如下：一、数据预处理与数据清洗1.解析思路：-首先筛选消费金额为负数的记录，将其从数据集中移除。-接着检查消费时间和消费类型列，移除含有空值的记录。-对消费金额进行归一化处理，可以使用最小-最大归一化或Z-score标准化。-将消费时间格式统一为“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。答案：-用户ID|消费金额|消费时间|消费类型---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物3|200|2021-03-0113:00:00|餐饮5|150|2021-03-0115:00:00|购物7|250|2021-03-0116:00:00|旅行9|200|2021-03-0118:00:00|购物2.解析思路：-与第一题类似，首先移除贷款金额为负数的记录。-移除贷款时间和还款状态为空值的记录。-对贷款金额进行归一化处理。答案：-用户ID|贷款金额|贷款时间|还款状态---|---|---|---1|10000|2021-03-0112:00:00|已还3|30000|2021-03-0113:00:00|已还5|50000|2021-03-0115:00:00|已还7|70000|2021-03-0117:00:00|已还二、数据可视化1.解析思路：-使用柱状图展示不同消费类型的消费金额分布，需要计算每种类型的消费金额总和。答案：-柱状图（消费类型，消费金额总和）2.解析思路：-使用折线图展示不同还款状态的贷款金额变化趋势，需要计算每种还款状态在不同时间点的贷款金额总和。答案：-折线图（还款状态，贷款金额总和）三、数据挖掘与特征工程1.解析思路：-对消费金额进行特征提取，计算平方、立方、平方根等特征，并添加到数据集中。答案：-用户ID|消费金额|消费时间|消费类型|消费金额平方|消费金额立方|消费金额平方根---|---|---|---|---|---|---1|100|2021-03-0112:00:00|购物|10000|1000000|102|200|2021-03-0112:30:00|旅行|40000|8000000|14.1423|300|2021-03-0113:00:00|餐饮|90000|27000000|17.3202.解析思路：-对贷款金