2025年征信数据分析师入门考试-征信数据挖掘基础试题解析

2025年征信数据分析师入门考试-征信数据挖掘基础试题解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。）1.征信数据分析师这个职业，说白了啊，就是跟那些数字打交道，帮银行啊、金融机构啊，看看咱们老百姓或者企业，借钱的时候靠谱不靠谱。这玩意儿挺重要的，毕竟谁也不想把钱借给那种爱欠账的人对吧？那么，征信数据分析师这个岗位，最核心的任务是什么呢？A，就是天天坐在那儿看报表，啥也不干。B，就是帮着设计各种复杂的金融产品。C，就是分析那些跟信用有关的数字，看看有没有什么规律，预测一下别人会不会欠账。D，就是跟客户打交道，帮他们解决贷款问题。我觉得啊，肯定是C，因为这才是分析师该干的事儿。2.征信数据，你想想，这玩意儿都是跟谁有关的？就是那些跟钱打交道的人啊，比如你借过钱，或者你办过信用卡，这些信息都会被记下来。那么，征信数据最基本的特点是什么呢？A，就是数据量特别大，但是没啥用。B，就是数据都是假的，根本不靠谱。C，就是数据都是跟信用有关的，比如你有没有欠账，有没有按时还钱。D，就是数据都是一样的，没啥区别。我觉得啊，肯定是C，因为这跟征信数据分析师打交道最多的就是这些信息。3.数据清洗，这可是个头疼的事儿啊，你想想，咱们从各种渠道搞来的数据，肯定都是乱七八糟的。那么，数据清洗最主要是干什么的呢？A，就是把数据都删掉，反正也没用。B，就是给数据分类，比如把年龄啊、收入啊分一下。C，就是处理那些错误的数据，比如有人填错了年龄，或者填错了地址。D，就是把数据都变成数字，方便分析。我觉得啊，肯定是C，因为数据要是错了，分析出来的结果肯定也是错的，那不就乱套了吗？4.数据探索，这步也挺重要的，你想想，咱们在分析数据之前，得先对数据有个大概的了解，不然怎么知道该从哪儿下手呢？那么，数据探索主要是干什么的呢？A，就是用各种复杂的统计方法，把数据都搞个遍。B，就是看看数据大概长啥样，有没有什么特别的地方。C，就是给数据画个图，看看能不能看出点啥。D，就是把数据都变成文字，方便理解。我觉得啊，肯定是B，因为只有先了解了数据，才知道该用什么样的方法去分析。5.缺失值处理，这可是个常见的问题啊，你想想，咱们搞来的数据，肯定会有不少地方是空的，比如有人没填年龄，或者没填工作单位。那么，处理缺失值最常用的方法是什么呢？A，就是直接把缺失值删掉，反正也没用。B，就是用平均值或者中位数来填补缺失值。C，就是用回归分析来预测缺失值。D，就是不管缺失值，直接分析其他数据。我觉得啊，肯定是B，因为删掉数据太多，分析出来的结果肯定也不准，而用平均值或者中位数填补，相对来说是比较常用的方法。6.离群值处理，这步也挺关键的，你想想，咱们在分析数据的时候，肯定会遇到一些特别的数据，比如有人年龄是120岁，或者收入是100万，这肯定是不正常的。那么，处理离群值最常用的方法是什么呢？A，就是直接把离群值删掉，反正也没用。B，就是用某种方法，把离群值变成正常的值。C，就是用离群值来预测其他数据。D，就是不管离群值，直接分析其他数据。我觉得啊，肯定是A，因为离群值肯定会影响到分析结果，删掉相对来说是比较常用的方法。7.数据标准化，这步也挺重要的，你想想，咱们搞来的数据，肯定会有不同的单位，比如年龄是岁，收入是元，这肯定不方便比较。那么，数据标准化的主要目的是什么呢？A，就是让数据都变成一样的单位，方便比较。B，就是让数据都变成数字，方便分析。C，就是让数据都变成一样的格式，方便存储。D，就是让数据都变成一样的值，方便理解。我觉得啊，肯定是A，因为只有把数据都变成一样的单位，才能比较它们的大小。8.数据编码，这步也挺关键的，你想想，咱们搞来的数据，肯定会有不少是文字的，比如性别啊、职业啊，这肯定不方便分析。那么，数据编码主要是干什么的呢？A，就是把文字数据变成数字数据，方便分析。B，就是给数据编号，方便存储。C，就是给数据分类，方便理解。D，就是给数据排序，方便比较。我觉得啊，肯定是A，因为只有把文字数据变成数字数据，才能用统计方法进行分析。9.探索性数据分析，这步也挺重要的，你想想，咱们在分析数据之前，得先对数据有个大概的了解，不然怎么知道该从哪儿下手呢？那么，探索性数据分析主要是干什么的呢？A，就是用各种复杂的统计方法，把数据都搞个遍。B，就是看看数据大概长啥样，有没有什么特别的地方。C，就是给数据画个图，看看能不能看出点啥。D，就是把数据都变成文字，方便理解。我觉得啊，肯定是B，因为只有先了解了数据，才知道该用什么样的方法去分析。10.数据可视化，这步也挺关键的，你想想，咱们分析出来的结果，肯定得让别人能看懂，不然也就没啥用了。那么，数据可视化的主要目的是什么呢？A，就是用各种图表，把数据展示出来，方便理解。B，就是给数据上色，好看一点。C，就是给数据加标签，方便理解。D，就是给数据排序，方便比较。我觉得啊，肯定是A，因为只有用图表把数据展示出来，别人才能看懂咱们分析出来的结果。11.统计分析，这可是个重要的步骤啊，你想想，咱们在分析数据的时候，肯定会用到各种统计方法，比如回归分析、方差分析等等。那么，统计分析最主要是干什么的呢？A，就是用各种统计方法，分析数据之间的关系。B，就是用统计方法，预测未来的数据。C，就是用统计方法，验证咱们之前的假设。D，就是用统计方法，把数据都搞个遍。我觉得啊，肯定是A，因为统计分析的主要目的就是分析数据之间的关系。12.机器学习，这可是个热门的技术啊，你想想，咱们现在用的很多产品，比如人脸识别、语音识别，都是用机器学习搞出来的。那么，机器学习在征信数据分析中最主要的应用是什么呢？A，就是用机器学习，预测别人会不会欠账。B，就是用机器学习，分析数据之间的关系。C，就是用机器学习，自动处理数据。D，就是用机器学习，生成各种报表。我觉得啊，肯定是A，因为机器学习在征信数据分析中最主要的应用就是预测别人会不会欠账。13.模型评估，这步也挺重要的，你想想，咱们用了机器学习，搞出了一个模型，肯定得看看这个模型效果怎么样，不然也就没啥用了。那么，模型评估最常用的方法是什么呢？A，就是用各种统计指标，比如准确率、召回率等等，来评估模型的效果。B，就是用各种图表，来展示模型的效果。C，就是用各种方法，来改进模型的效果。D，就是用各种方法，来验证模型的效果。我觉得啊，肯定是A，因为只有用统计指标，才能客观地评估模型的效果。14.模型调参，这步也挺关键的，你想想，咱们用了机器学习，搞出了一个模型，肯定得看看这个模型效果怎么样，不然也就没啥用了。那么，模型调参主要是干什么的呢？A，就是调整模型的参数，让模型的效果更好。B，就是用各种方法，来验证模型的效果。C，就是用各种方法，来改进模型的效果。D，就是用各种方法，来训练模型。我觉得啊，肯定是A，因为只有调整模型的参数，才能让模型的效果更好。15.模型部署，这步也挺重要的，你想想，咱们用了机器学习，搞出了一个模型，肯定得把它用起来，不然也就没啥用了。那么，模型部署最常用的方法是什么呢？A，就是把这个模型放到网站上，让大家都能用。B，就是把这个模型放到服务器上，让大家都能用。C，就是把这个模型放到各种设备上，让大家都能用。D，就是把这个模型放到各种平台上，让大家都能用。我觉得啊，肯定是B，因为把这个模型放到服务器上，是最常用的方法，也是最方便的方法。16.特征工程，这步也挺关键的，你想想，咱们在用机器学习的时候，肯定得先选好特征，不然模型效果肯定不好。那么，特征工程主要是干什么的呢？A，就是从原始数据中，提取出对模型有用的特征。B，就是用各种方法，来改进特征的质量。C，就是用各种方法，来增加特征的数量。D，就是用各种方法，来减少特征的数量。我觉得啊，肯定是A，因为只有从原始数据中，提取出对模型有用的特征，模型效果才能好。17.数据仓库，这可是个重要的技术啊，你想想，咱们现在用的很多系统，比如淘宝、京东，都是用数据仓库搞出来的。那么，数据仓库在征信数据分析中最主要的应用是什么呢？A，就是存储大量的征信数据，方便查询和分析。B，就是用数据仓库，生成各种报表。C，就是用数据仓库，分析数据之间的关系。D，就是用数据仓库，预测未来的数据。我觉得啊，肯定是A，因为数据仓库在征信数据分析中最主要的应用就是存储大量的征信数据。18.数据集市，这步也挺重要的，你想想，咱们在分析数据的时候，肯定会用到各种数据，比如征信数据、交易数据等等。那么，数据集市主要是干什么的呢？A，就是从数据仓库中，抽取出来一部分数据，方便分析。B，就是用数据集市，生成各种报表。C，就是用数据集市，分析数据之间的关系。D，就是用数据集市，预测未来的数据。我觉得啊，肯定是A，因为数据集市主要是从数据仓库中，抽取出来一部分数据，方便分析。19.数据治理，这可是个重要的概念啊，你想想，咱们在处理数据的时候，肯定会遇到各种问题，比如数据质量差、数据安全等等。那么，数据治理主要是干什么的呢？A，就是制定各种政策，来规范数据的处理。B，就是用各种方法，来提高数据的质量。C，就是用各种方法，来保护数据的安全。D，就是用各种方法，来提高数据的利用率。我觉得啊，肯定是A，因为数据治理主要是制定各种政策，来规范数据的处理。20.数据安全，这可是个重要的问题啊，你想想，咱们处理的数据，都是跟钱有关的，肯定得保证数据的安全，不然就麻烦了。那么，数据安全最常用的方法是什么呢？A，就是用各种密码，来保护数据的安全。B，就是用各种防火墙，来保护数据的安全。C，就是用各种方法，来防止数据泄露。D，就是用各种方法，来恢复数据。我觉得啊，肯定是C，因为只有用各种方法，来防止数据泄露，才能真正保证数据的安全。二、简答题（本大题共5小题，每小题4分，共20分。请将答案写在答题卡上对应题号的位置。）1.你能简单介绍一下征信数据分析师这个职业吗？我觉得啊，征信数据分析师这个职业，主要是跟那些跟信用有关的数字打交道，帮银行啊、金融机构啊，看看咱们老百姓或者企业，借钱的时候靠谱不靠谱。具体来说，征信数据分析师得会处理各种数据，比如个人的收入啊、负债啊、还款记录啊，然后用各种方法，分析这些数据，看看别人会不会欠账。当然，还得会跟各种系统打交道，比如数据仓库、数据集市等等，不然数据搞不进来，分析也就无从谈起。2.你能简单介绍一下数据清洗这个过程吗？我觉得啊，数据清洗这个过程，主要是处理那些乱七八糟的数据，比如有人填错了年龄，或者填错了地址，或者数据缺失等等。具体来说，得先把那些错误的数据找出来，然后想办法处理它们，比如把填错的年龄改成正确的，把填错的地址改成正确的，或者把缺失的数据填补上。当然，还得保证处理后的数据是准确的，不然分析出来的结果肯定也是错的。3.你能简单介绍一下探索性数据分析这个过程吗？我觉得啊，探索性数据分析这个过程，主要是对数据有个大概的了解，看看数据大概长啥样，有没有什么特别的地方。具体来说，得先用各种统计方法，比如描述性统计、相关性分析等等，对数据有个大概的了解，然后画个图，看看能不能看出点啥。当然，还得根据实际情况，选择合适的分析方法，不然分析出来的结果可能就是错误的。4.你能简单介绍一下机器学习在征信数据分析中的应用吗？我觉得啊，机器学习在征信数据分析中的应用，主要是预测别人会不会欠账。具体来说，得先用各种特征，比如个人的收入啊、负债啊、还款记录啊，来训练一个模型，然后把这个模型用起来，预测别人会不会欠账。当然，还得对这个模型进行评估和调参，不然模型效果肯定不好。5.你能简单介绍一下数据治理这个过程吗？我觉得啊，数据治理这个过程，主要是制定各种政策，来规范数据的处理。具体来说，得先制定各种数据标准，比如数据的格式、数据的命名等等，然后制定各种数据质量标准，比如数据的完整性、数据的准确性等等，最后还得制定各种数据安全标准，比如数据的访问权限、数据的加密方式等等。当然，还得对这些政策进行监督和执行，不然政策也就没啥用了。三、简答题（本大题共5小题，每小题4分，共20分。请将答案写在答题卡上对应题号的位置。）6.你能具体说说数据编码有哪些常见的方法吗？我觉得啊，数据编码就是把文字数据变成数字数据，方便分析。常见的编码方法有好几种呢。第一种啊，就是标签编码，简单来说，就是给每个文字值分配一个唯一的数字，比如“男性”就编码成1，“女性”就编码成2，这挺直接的。但要注意啊，这种方法可能会让模型误以为“男性”和“女性”之间有大小关系，其实并没有，所以啊，一般用在那些有序的类别上，比如“低”、“中”、“高”这种。第二种呢，就是独热编码，这玩意儿挺常用的，就是把每个类别变成一个单独的列，比如原来有“红色”、“蓝色”、“绿色”三个类别，独热编码后就会变成三列，每一列只表示一个颜色，比如“红色”那列，红色的地方就填1，其他地方填0，蓝色和绿色也是一样。这样就不会有大小关系了，但缺点是会大大增加数据的维度，尤其是类别特别多的时候，可能会导致计算量特别大，甚至出现维度灾难。第三种呢，就是目标编码，这方法比较高级，就是根据每个类别对应的目标值，比如预测的欠款率，来计算编码值，比如某个类别对应的欠款率是10%，那这个类别就编码成10%。这种方法挺有用的，但容易导致过拟合，就是模型在训练数据上效果特别好，但在新的数据上效果就差了，所以啊，一般得用一些技巧来防止过拟合，比如加点平滑，或者用正则化。除了这三种，还有一种叫二进制编码，就是把类别先转换成二进制，然后再转换成十进制，这方法在类别特别多的时候，可以减少数据的维度，但转换过程有点复杂。所以啊，选哪种编码方法，得根据实际情况来决定，得看数据的特性，也得看用哪种模型，不然可能效果就不好了。7.你能谈谈数据可视化的重要性，并且列举几种常用的数据可视化图表吗？我觉得啊，数据可视化这玩意儿太重要了，毕竟咱们人类对图表的感知能力要远强于对纯数字的感知能力，用图表把数据展示出来，能让我们更快地理解数据，发现数据中隐藏的规律和趋势。你想啊，要是几百上千个数字，咱们一个个看，肯定眼花缭乱，半天看不懂，但要是用图表展示出来，比如一条折线图，咱们一眼就能看出趋势是上升还是下降，哪个点是个异常值，这效率就高多了。而且啊，数据可视化还能让咱们更容易地跟别人沟通，比如你要是跟老板汇报工作，要是光说数字，老板可能听得云里雾里，但你要是拿个图表，比如一个柱状图，展示出哪个产品的销售额最高，哪个产品的销售额最低，老板一眼就能明白，还能跟你说哪里需要改进，哪里做得好。常用的数据可视化图表啊，首先得说说折线图，这玩意儿最常用，主要用来展示数据随时间的变化趋势，比如展示股票价格、气温变化等等。然后是柱状图，这也很常用，主要用来比较不同类别之间的数值大小，比如比较不同产品的销售额、不同地区的人口数量等等。饼图也挺常用的，主要用来展示不同类别占总体的比例，比如展示不同年龄段的人在总人口中的比例、不同产品销售额占总销售额的比例等等。散点图也挺常用的，主要用来展示两个变量之间的关系，比如展示一个人的年龄和收入之间的关系、一个人的教育程度和收入之间的关系等等。还有一种是热力图，这玩意儿挺直观的，主要用来展示二维数据，比如展示一个城市不同区域的房价、一个网站不同页面的访问量等等，颜色深浅代表数值的大小。当然，还有其他很多图表，比如箱线图、面积图等等，但我觉得啊，这几种是最常用的，也是最基础的，得好好掌握。8.在进行机器学习模型训练之前，为什么需要对数据进行标准化处理？你能举例说明一下标准化的过程吗？我觉得啊，机器学习模型训练之前对数据进行标准化处理，这事儿挺重要的，虽然不是所有模型都必须标准化，但很多模型啊，尤其是那些基于距离计算的模型，比如K近邻、支持向量机，还有那些基于梯度下降的模型，比如线性回归、逻辑回归，标准化都挺有帮助的。为啥呢？你想啊，不同的特征，它们的取值范围可能差得很远，比如一个人的年龄，可能从20岁到60岁，只有几十个数值，但一个人的收入，可能从几千到几十万，有几十万甚至上百万个数值，如果直接用这些原始数据去训练模型，那取值范围大的特征，比如收入，就会对模型的训练结果产生更大的影响，而取值范围小的特征，比如年龄，可能就被忽略了，这显然是不公平的，也不利于模型学习到真正的规律。所以啊，得对数据进行标准化处理，把不同特征的取值范围统一到一个相同的范围，这样就能避免某些特征因为取值范围大而对模型产生过大的影响。标准化的过程啊，最常用的方法就是Z-score标准化，也就是把每个特征的值减去它的均值，然后除以它的标准差，这样处理后的数据，均值为0，标准差为1。举个例子吧，比如有一个人，年龄是30岁，收入是50000元，还有一个人，年龄是40岁，收入是80000元，现在要对年龄和收入进行Z-score标准化，首先得计算年龄的均值和标准差，假设年龄的均值是35岁，标准差是5岁，收入呢，假设均值是60000元，标准差是15000元，那么经过标准化后，第一个人的年龄变成了（30-35）/5=-2，收入变成了（50000-60000）/15000=-1，第二个人的年龄变成了（40-35）/5=1，收入变成了（80000-60000）/15000=2，你看，经过标准化后，年龄和收入的取值范围都统一到了[-2,2]这个区间内，而且它们的均值都变成了0，标准差都变成了1。这样处理后的数据，就能更好地用于机器学习模型的训练了。9.你能解释一下什么是特征选择，并且列举几种常见的特征选择方法吗？我觉得啊，特征选择这玩意儿挺重要的，尤其是在处理高维数据的时候，咱们手头可能有很多特征，但并不是所有特征都对模型有用，有些特征可能对模型的预测效果没啥帮助，甚至可能还会起到反作用，比如引入噪声，增加模型的复杂度，降低模型的泛化能力。所以啊，得进行特征选择，就是把那些对模型有用的特征选出来，把那些对模型没用或者有害的特征去掉，这样就能提高模型的性能，降低模型的复杂度，还能加快模型的训练速度。常见的特征选择方法啊，首先得说说过滤法，这方法比较简单，就是先对特征进行评估，然后根据评估结果，把得分高的特征选出来，常用的评估方法有相关系数、卡方检验、互信息等等。比如，你可以计算每个特征跟目标变量之间的相关系数，然后选相关性高的特征，或者计算每个特征之间的互信息，然后选互信息小的特征，因为互信息小的特征，通常跟目标变量的关系更紧密。过滤法的优点是计算简单，速度较快，但缺点是它不考虑特征之间的依赖关系，也不考虑模型本身，所以啊，选出来的特征可能不是最优的。然后是包裹法，这方法比较复杂，就是把特征选择看作一个搜索问题，通过穷举或者启发式算法，找到最优的特征子集，比如你可以用递归特征消除，先选一个初始的特征子集，然后每次迭代，都尝试移除或者添加一个特征，看看哪个操作能提高模型的性能，最后选性能最好的特征子集。包裹法的优点是它考虑了特征之间的依赖关系，也考虑了模型本身，所以啊，选出来的特征通常是比较好的，但缺点是计算复杂度高，速度很慢，尤其是特征数量比较多的时候。最后是嵌入法，这方法比较先进，就是把特征选择融入到模型的训练过程中，在训练模型的同时，自动选择出有用的特征，比如L1正则化，就是在线性模型中，通过惩罚绝对值系数之和，来强制让一些特征的系数变为0，从而实现特征选择的效果。嵌入法的优点是它计算效率高，还能选到跟模型最匹配的特征，但缺点是它依赖于具体的模型，所以啊，选出来的特征可能只对当前的模型有效。所以啊，选哪种特征选择方法，得根据实际情况来决定，得看数据的特性，也得看计算资源，还得看用哪种模型。10.在实际工作中，如何评估一个征信数据分析项目的效果？我觉得啊，评估一个征信数据分析项目的效果，这事儿挺重要的，毕竟咱们得知道这个项目到底有没有达到预期目标，有没有产生实际价值。评估的方法啊，得从多个方面来看，不能只看一个指标。首先得看模型的性能，这最直观，就是看模型的预测准确率、召回率、F1值等等，这些指标能反映模型预测的准确性和全面性，尤其是在信用风险评估这种业务中，召回率挺重要的，就是要把那些可能欠款的人都能识别出来，不然漏掉一个坏人，可能就会造成很大的损失。其次得看模型的业务价值，就是看模型能不能帮业务部门解决实际问题，比如能不能降低信贷风险、能不能提高信贷效率等等，这得跟业务部门沟通，了解他们的需求，然后看看模型的效果能不能满足他们的需求。比如，你可以计算模型的业务收益，就是用模型预测的结果，来决定要不要放贷，然后跟不使用模型的情况进行比较，看看能不能提高收益。然后还得看模型的稳定性，就是看模型在不同时间、不同数据上的表现是否稳定，这得进行交叉验证，看看模型在训练集、验证集和测试集上的表现是否一致，如果差异太大，说明模型可能过拟合了，得进行优化。最后还得看模型的可解释性，就是看模型的预测结果能不能解释，比如为什么模型会把这个客户判为高风险，得能给出一些合理的解释，这样业务部门才能信任模型，才能根据模型的结果来做出决策。所以啊，评估一个征信数据分析项目的效果，得综合考虑模型的性能、业务价值、稳定性和可解释性，不能只看一个指标，得全面评估，才能知道这个项目到底有没有价值。四、论述题（本大题共2小题，每小题10分，共20分。请将答案写在答题卡上对应题号的位置。）11.你能详细论述一下在征信数据分析中，数据清洗和特征工程的重要性，并且举例说明它们是如何影响模型效果的的吗？我觉得啊，数据清洗和特征工程在征信数据分析中，那可是太重要了，可以说是数据分析和建模的基础，基础不牢，地动山摇，这俩玩意儿要是没做好，后面再怎么建模，再怎么优化，效果可能也差不了，甚至可能还不如不做。为啥这么说呢？因为征信数据啊，那都是现实世界来的，肯定不会是完美的，会有各种各样的问题，比如缺失值、异常值、重复值等等，还有啊，原始数据中的特征，也未必都能直接用于建模，有些特征可能信息量太弱，有些特征可能跟目标变量关系不大，还有些特征可能存在冗余，甚至是噪声。所以啊，得先进行数据清洗，把数据中的这些问题都处理掉，不然直接用脏数据去建模，模型肯定会被带偏，预测结果肯定也不准。数据清洗的过程啊，包括处理缺失值、异常值、重复值等等，每个环节都很重要。比如处理缺失值，如果缺失太多，直接删掉可能会损失太多信息，但如果填充不当，比如用均值填充，可能会引入偏差，影响模型效果，所以得根据具体情况，选择合适的填充方法，比如用中位数填充，或者用模型预测缺失值，甚至可以考虑不处理缺失值，直接用能处理缺失值的模型。再比如处理异常值，异常值可能会对模型产生很大的影响，尤其是基于距离计算的模型，所以得先识别异常值，然后根据具体情况，选择保留、删除或者修正异常值。特征工程呢，也是一样的重要，原始数据中的特征，未必都能直接用于建模，得进行特征工程，把原始特征转化为更有信息量、更有效的特征，才能提高模型的性能。特征工程的过程啊，包括特征选择、特征构造、特征转换等等，每个环节都很关键。比如特征选择，就是从原始特征中，选出一部分最有用的特征，去掉那些没用的特征，这能减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，还能加快模型的训练速度，比如你可以用相关性分析，选跟目标变量相关性高的特征，或者用L1正则化，自动选出重要的特征。再比如特征构造，就是根据原始特征，构造出新的特征，这能提供更多的信息，提高模型的性能，比如可以从身份证号中提取出年龄、性别等信息，从地址中提取出城市、省份等信息，还可以根据业务知识，构造出新的特征，比如还款率、负债率等等。特征转换呢，就是把原始特征的值，转换成更适合模型处理的值，比如标准化、归一化等等，这能消除不同特征之间的量纲差异，避免某些特征因为取值范围大而对模型产生过大的影响，还能提高模型的收敛速度，比如你可以用Z-score标准化，把每个特征的值转换成均值为0、标准差为1的值，或者用Min-Max归一化，把每个特征的值转换到[0,1]这个区间内。所以啊，数据清洗和特征工程，对模型效果的影响是巨大的，做好这两步，才能为后续的建模工作打下坚实的基础，才能训练出高性能的模型，才能为业务部门创造价值。12.随着大数据技术的发展，征信数据分析师的角色和技能要求发生了哪些变化？你觉得未来征信数据分析师需要具备哪些核心能力？我觉得啊，随着大数据技术的发展，征信数据分析师的角色和技能要求确实发生了很大的变化，这既是挑战，也是机遇。挑战在于，数据量越来越大了，数据类型越来越多了，数据来源也越来越广了，这要求分析师得掌握更多的技术和工具，才能处理这些数据，从中挖掘出有价值的信息。机遇在于，有了大数据技术，分析师能处理更海量的数据，能发现更细微的规律，能提供更精准的预测，这就能为业务部门创造更大的价值。具体来说啊，分析师的角色啊，从传统的数据挖掘，变成了数据科学家，不仅要懂数据分析，还要懂机器学习、深度学习、大数据技术等等，要能从海量数据中，挖掘出有价值的信息，提供更智能的决策支持。技能要求啊，也发生了很大的变化，除了传统的统计分析、机器学习等技能，还得掌握一些大数据技术，比如Hadoop、Spark等等，才能处理海量的数据，还得掌握一些数据可视化工具，比如Tableau、PowerBI等等，才能把数据中的规律直观地展示出来。此外，还得具备一些软技能，比如沟通能力、协作能力、创新能力等等，才能跟业务部门沟通，才能跟团队成员协作，才能提出新的想法，推动业务发展。那么未来呢，我觉得征信数据分析师需要具备哪些核心能力呢？首先得是强大的数据分析能力，这是基础，要能熟练运用各种统计方法、机器学习算法，从数据中挖掘出有价值的信息。其次得是深厚的大数据技术功底，要能熟练运用Hadoop、Spark等大数据技术，处理海量的数据。第三是优秀的数据可视化能力，要能熟练运用各种数据可视化工具，把数据中的规律直观地展示出来。第四是良好的业务理解能力，要能理解业务部门的痛点，能根据业务需求，提出合适的解决方案。第五是强大的沟通能力和协作能力，要能跟业务部门沟通，能跟团队成员协作，共同推动项目进展。最后是持续学习的能力，因为技术发展太快了，得不断学习新的技术，才能跟上时代的步伐。所以啊，未来的征信数据分析师，得是一个多面手，既要懂技术，也要懂业务，还要懂沟通，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。本次试卷答案如下一、选择题答案及解析1.C解析：征信数据分析师的核心任务是分析信用相关数据，找出规律，预测风险，而不是看报表、设计产品或直接接触客户。2.C解析：征信数据最基本的特点就是与信用相关，记录个人或企业的还款历史、负债情况等，用于评估信用风险。3.C解析：数据清洗主要是处理错误的数据，如填错的年龄或地址，保证数据准确性，否则分析结果会出错。4.B解析：数据探索主要是了解数据大概情况，发现特别之处，为后续分析提供方向，而不是复杂统计、画图或变成文字。5.B解析：处理缺失值常用均值或中位数填补，相对简单且常用，删除过多或用回归预测可能更复杂或信息损失。6.A解析：离群值处理常用删除方法，因为离群值会严重影响分析结果，而其他方法如转换或预测较复杂。7.A解析：数据标准化是为了统一不同单位的数据，方便比较，比如年龄和收入，否则收入会主导分析结果。8.A解析：数据编码主要是将文字数据转为数字，方便机器学习模型处理，标签编码最直接，但需注意顺序关系。9.A解析：探索性数据分析是了解数据大概情况，用统计方法和图表发现规律，为后续分析提供方向。10.A解析：数据可视化主要是用图表展示数据，方便理解和沟通，折线图展示趋势，柱状图比较大小，饼图展示比例。11.A解析：机器学习模型训练前需标准化，尤其是距离计算模型，否则取值范围大的特征会主导模型结果。12.A解析：机器学习在征信分析中主要预测欠款风险，用特征训练模型，预测未来行为，其他应用相对次要。13.A解析：模型评估常用统计指标如准确率、召回率，客观评价模型效果，其他方法如图表或恢复数据不适用。14.A解析：模型调参主要是调整模型参数，优化效果，其他方法如验证或训练是调参的前提或过程。15.B解析：模型部署常用将模型放到服务器，方便多人使用，其他方式如网站或设备相对较少或复杂。16.A解析：特征工程主要是从原始数据提取有用特征，去除无用特征，提高模型性能，标签编码是其中一步。17.A解析：数据仓库主要存储大量征信数据，方便查询分析，其他功能如报表、分析是建立在数据存储基础上的。18.A解析：数据集市是从数据仓库抽取部分数据，方便特定分析，其他功能如报表、分析是数据集市的用途。19.A解析：数据治理主要是制定政策规范数据处理，包括标准、质量和安全，其他方法是具体执行手段。20.C解析：数据安全最常用方法是防止数据泄露，其他方法如密码、防火墙、恢复是具体技术手段。二、简答题答案及解析1.答案：征信数据分析师是跟信用相关数字打交道，帮银行等机构评估借款人信用风险，需处理分析数据，会用机器学习等技术，需懂数据仓库等系统。解析：这个问题考察对职业基本概念的理解，分析师核心是处理分析信用数据，用技术评估风险，需懂相关系统和工具。2.答案：数据清洗是处理错误数据，如填错年龄或地址，缺失数据，异常数据，重复数据，保证