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2025年征信数据分析挖掘工程师考试模拟试题卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据预处理

要求：本部分主要考察对数据预处理流程的理解和实际操作能力，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

1.数据清洗方面，以下哪些操作是数据清洗过程中常见的？（多选）

A.填充缺失值

B.删除重复记录

C.标准化数据格式

D.处理异常值

E.去除无效数据

2.数据集成过程中，以下哪些方法可以用于合并不同数据源的数据？（多选）

A.全连接

B.半连接

C.内连接

D.外连接

E.并行连接

3.数据转换过程中，以下哪些操作是常见的？（多选）

A.数据类型转换

B.数值计算

C.数据排序

D.数据筛选

E.字符串处理

4.数据规约方面，以下哪些技术可以用于减少数据集的规模？（多选）

A.主成分分析

B.聚类

C.线性回归

D.决策树

E.随机森林

5.数据预处理过程中，以下哪些操作有助于提高数据质量？（多选）

A.去除重复记录

B.处理异常值

C.数据标准化

D.数据转换

E.数据规约

6.数据预处理流程包括哪些步骤？（多选）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据转换

D.数据规约

E.数据分析

7.数据预处理在数据挖掘过程中具有哪些作用？（多选）

A.提高数据质量

B.优化算法性能

C.减少计算量

D.降低模型复杂度

E.增强模型可解释性

8.在数据预处理过程中，如何处理缺失值？（多选）

A.填充缺失值

B.删除含有缺失值的记录

C.使用均值、中位数、众数等统计方法填充缺失值

D.使用模型预测缺失值

E.不处理缺失值

9.数据预处理过程中，以下哪些方法可以用于处理异常值？（多选）

A.简单线性插值

B.双向线性插值

C.删除异常值

D.用中位数替换异常值

E.用均值替换异常值

10.数据预处理在数据挖掘过程中的重要性体现在哪些方面？（多选）

A.提高数据质量

B.优化算法性能

C.降低计算量

D.增强模型可解释性

E.提高预测准确性

二、特征工程

要求：本部分主要考察对特征工程的理解和实际操作能力，包括特征提取、特征选择和特征转换等。

1.特征工程在数据挖掘过程中的作用是什么？（多选）

A.提高模型预测准确性

B.降低模型复杂度

C.增强模型可解释性

D.优化算法性能

E.增强数据质量

2.以下哪些方法是特征提取的常见技术？（多选）

A.主成分分析

B.聚类

C.线性回归

D.决策树

E.随机森林

3.以下哪些方法是特征选择的常见技术？（多选）

A.相关性分析

B.卡方检验

C.递归特征消除

D.信息增益

E.随机森林

4.特征转换过程中，以下哪些操作是常见的？（多选）

A.数据类型转换

B.数值计算

C.数据排序

D.数据筛选

E.字符串处理

5.特征工程在数据挖掘过程中的重要性体现在哪些方面？（多选）

A.提高模型预测准确性

B.降低模型复杂度

C.增强模型可解释性

D.优化算法性能

E.增强数据质量

6.特征提取过程中，以下哪些方法可以用于提取时间序列数据中的特征？（多选）

A.自相关函数

B.移动平均

C.滑动窗口

D.互信息

E.脉冲响应函数

7.特征选择过程中，以下哪些方法可以用于评估特征重要性？（多选）

A.相关性分析

B.卡方检验

C.递归特征消除

D.信息增益

E.随机森林

8.特征工程在数据挖掘过程中的应用场景有哪些？（多选）

A.信用评分

B.营销预测

C.保险理赔

D.疾病诊断

E.金融风险评估

9.特征转换过程中，以下哪些方法可以用于处理分类数据？（多选）

A.编码

B.离散化

C.线性回归

D.决策树

E.随机森林

10.特征工程在数据挖掘过程中的关键步骤有哪些？（多选）

A.特征提取

B.特征选择

C.特征转换

D.特征标