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2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘核心知识试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、征信数据预处理
要求：理解征信数据预处理的基本概念，掌握数据清洗、数据整合、数据转换等预处理方法。
1.下列哪些是征信数据预处理的方法？（多选）
（1）数据清洗
（2）数据抽样
（3）数据整合
（4）数据标准化
（5）数据转换
2.数据清洗过程中，以下哪些操作是错误的？（多选）
（1）删除缺失值
（2）填充缺失值
（3）保留异常值
（4）转换数据类型
（5）删除重复记录
3.数据整合的目的是什么？
（1）提高数据质量
（2）降低数据冗余
（3）增强数据可用性
（4）提高数据安全性
（5）简化数据分析过程
4.数据转换的主要方法有哪些？
（1）数据标准化
（2）数据归一化
（3）数据离散化
（4）数据聚合
（5）数据降维
5.以下哪些是数据清洗过程中的关键步骤？（多选）
（1）缺失值处理
（2）异常值处理
（3）重复记录处理
（4）数据类型转换
（5）数据格式转换
6.数据整合的目的是什么？（多选）
（1）提高数据质量
（2）降低数据冗余
（3）增强数据可用性
（4）提高数据安全性
（5）简化数据分析过程
7.数据转换的主要方法有哪些？（多选）
（1）数据标准化
（2）数据归一化
（3）数据离散化
（4）数据聚合
（5）数据降维
8.数据清洗过程中，以下哪些操作是错误的？（多选）
（1）删除缺失值
（2）填充缺失值
（3）保留异常值
（4）转换数据类型
（5）删除重复记录
9.数据整合的目的是什么？
（1）提高数据质量
（2）降低数据冗余
（3）增强数据可用性
（4）提高数据安全性
（5）简化数据分析过程
10.数据转换的主要方法有哪些？
（1）数据标准化
（2）数据归一化
（3）数据离散化
（4）数据聚合
（5）数据降维
二、征信数据挖掘技术
要求：理解征信数据挖掘的基本概念，掌握分类、聚类、关联规则等数据挖掘技术。
1.以下哪些是征信数据挖掘的任务？（多选）
（1）客户细分
（2）欺诈检测
（3）信用评分
（4）风险预测
（5）市场细分
2.分类算法中，以下哪些是监督学习算法？（多选）
（1）决策树
（2）支持向量机
（3）K最近邻
（4）朴素贝叶斯
（5）神经网络
3.聚类算法中，以下哪些是无监督学习算法？（多选）
（1）K均值
（2）层次聚类
（3）DBSCAN
（4）谱聚类
（5）高斯混合模型
4.关联规则挖掘中，以下哪些是支持度阈值？（多选）
（1）最小支持度
（2）最小置信度
（3）最大支持度
（4）最大置信度
（5）最小提升度
5.以下哪些是征信数据挖掘中的常见算法？（多选）
（1）决策树
（2）支持向量机
（3）K最近邻
（4）朴素贝叶斯
（5）神经网络
6.分类算法中，以下哪些是非监督学习算法？（多选）
（1）决策树
（2）支持向量机
（3）K最近邻
（4）朴素贝叶斯
（5）神经网络
7.聚类算法中，以下哪些是有监督学习算法？（多选）
（1）K均值
（2）层次聚类
（3）DBSCAN
（4）谱聚类
（5）高斯混合模型
8.关联规则挖掘中，以下哪些是置信度阈值？（多选）
（1）最小支持度
（2）最小置信度
（3）最大支持度
（4）最大置信度
（5）最小提升度
9.以下哪些是征信数据挖掘中的常见算法？（多选）
（1）决策树
（2）支持向量机
（3）K最近邻
（4）朴素贝叶斯
（5）神经网络
10.分类算法中，以下哪些是监督学习算法？（多选）
（1）决策树
（2）支持向量机
（3）K最近邻
（4）朴素贝叶斯
（5）神经网络
四、征信风险评估
要求：理解征信风险评估的基本概念，掌握风险评估模型和风险评估方法。
1.征信风险评估的主要目的是什么？
（1）降低信用风险
（2）提高风险管理水平
（3）增强信贷业务盈利能力
（4）保障金融机构稳定发展
（5）提高客户满意度
2.征信风险评估模型包括哪些类型？
（1）统计模型
（2）专家模型
（3）神经网络模型
（4）机器学习模型
（5）决策树模型
3.以下哪些是征信风险评估的主要方法？（多选）
（1）信用评分
（2）违约概率预测
（3）损失严重度预测
（4）风险价值预测
（5）压力测试
4.信用评分模型的常见类型有哪些？（多选）
（1）线性模型
（2）逻辑回归模型
（3）决策树模型
（4）支持向量机模型
（5）神经网络模型
5.在征信风险评估中，以下哪些是风险评估指标？（多选）
（1）还款能力
（2）还款意愿
（3）还款行为
（4）担保能力
（5）风险敞口
6.信用评分模型的主要应用场景有哪些？（多选）
（1）信贷审批
（2）信用卡发卡
（3）贷款定价
（4）风险控制
（5）信用风险管理
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