《金融数据分析(技能基础)》期末考核试卷及答案.pdf资源-CSDN文库

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*****学院课程考核试卷

（2018—2019 学年度第一学期）

《

金融数据分析(技能基础)

》课程 (A

√

/B 卷)

课程代码考核形式机试

考试班级

考核日期 20 年月日考核时长分钟

命题教师签名教研室主任签名

主管学院领导签名

题号一二三四五六总分

分值 20 30 14 16 20 １００

实得分

统分人核分人

作答说明：1.将程序拷贝到对应题目下面，并将运行结果（部分）截图放在程序后面。

2.另建一个文件夹，命名：答题程序，存放每题程序及数据文件，最后压缩。

3.将 1 和 2 的文件压缩，命名：学号（完整）+姓名，并提交。

得分评卷人一、程序计算综合应用题(本大题共 1 小题，每小题20 分，

共 20 分)

“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户下载 APP，注册成为

APP 的会员，然后从 APP 上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情

况），赚取 APP 对任务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为

企业提供各种商业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本，

而且有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。因此 APP 成为该平台运行的

核心，而 APP 中的任务定价又是其核心要素。如果定价不合理，有的任务就会无人问

津，而导致商品检查的失败。

附件一是一个已结束项目的任务数据，包含了每个任务的位置、定价和完成情况

（“1”表示完成，“0”表示未完成）；附件二是会员信息数据，包含了会员的位置、信

誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额，原则上会员信誉越高，越优先

开始挑选任务，其配额也就越大（任务分配时实际上是根据预订限额所占比例进行配

发）。附件一和附件二的表结构如表 1 和表 2 所示。

表 1 附件一：已结束项目任务数据

任务号码任务 gps 纬度任务 gps 经度任务标价任务执行情况

A0001 22.56614225 113.9808368 66 0

A0002 22.68620526 113.9405252 65.5 0

A0003 22.57651183 113.957198 65.5 1

A0004 22.56484081 114.2445711 75 0

A0005 22.55888775 113.9507227 65.5 0

A0006 22.55899906 114.2413174 75 0

A0007 22.54900371 113.9722597 65.5 1

A0008 22.56277351 113.9565735 65.5 0

…… …… …… …… ……

表 2 附件二：会员信息数据

预订任务预订任务开

会员编号会员位置(GPS) 限额始时间信誉值

B0001 22.947097 113.679983 114 6:30:00 67997.3868

B0002 22.577792 113.966524 163 6:30:00 37926.5416

B0003 23.192458 113.347272 139 6:30:00 27953.0363

B0004 23.255965 113.31875 98 6:30:00 25085.6986

…… …… …… …… ……

注：案例内容及数据来源于 2017 年全国大学生数学建模竞赛 B 题

建一个 Python 脚本文件，命名为 test1.py，完成以下任务：

1）计算 A0001、A0002 任务位置到所有会员位置的距离，结果采用两个序列来保存，

分别记为 S_A0001、S_A0002，其中 index 为会员编号，值为其对应的距离。（10 分）

2）计算 A0001 任务在 5 公里范围内的会员个数，记为 A0001_Bnum。（5 分）

3）计算 A0002 任务在 5 公里范围内所有会员信誉值总和，记为 A0002_Bavg。（5 分）

附注：设定 A 点（纬度



，经度



）和 B 点（纬度



，经度



），则两点之间的距

离



可以用以下公式进行计算：

  111.199











2 2





























COS

















其中距离的单位为：公里。

得分评卷人

二、分类模型基础应用题（本大题共 1 小题，每小题 30 分，

共 30 分）

1. 今有某银行的贷款审批数据，采集的特征一共有 15 个，依次为 x1~x15。决策变

量为 y,取值为 1（同意贷款）和 0（不同意贷款），数据共 690 条记录，具体见文件

《银行贷款审批数据.xlsx》。

建一个 Python 脚本文件，命名为 test2.py，完成以下任务：

1）特征数据 x1~x15 存在缺失数据，其中 x1~x6 为数值变量，x7~x15 为名义变量。

请对 x1~x6 中存在的缺失值用均值策略填充，x7~x15 用中位数策略填充。（10 分）

2）对 x1~x6 变量数据作均值-方差标准化处理，需要注意的是x7~x15 名义变量不需

要作标准化处理。（5 分）

3）将经过前面两步处理后的数据集，取前 600 条记录作为训练数据，后 90 条记录

作为测试数据，利用支持向量机、逻辑回归、神经网络三种不同的模型依次做出预

测，并计算其预测精度。（15 分）

4）将预测精度通过柱状图表示出来，其中横轴为模型名称（支持向量机、逻辑回归、

神经网络），纵轴为其对应的预测精度。（5 分）

得分评卷人

三、主成分、聚类模型基础应用题（本大题共 1 小题，每

小题 14 分，共 14 分）

今有我国各地区普通高等教育发展状况数据，具体见《高教数据.xlsx》，其中 x1 为每百

万人口高等院校数；x2 为每十万人口高等院校毕业生数；x3 为每十万人口高等院校招

生数；x4 为每十万人口高等院校在校生数；x5 为每十万人口高等院校教职工数；x6 为

每十万人口高等院校专职教师数；x7 为高级职称占专职教师比例；x8 为平均每所高等

院校的在校生数；x9 为国家财政预算内普通高教经费占国内生产总值比重；x10 为生均

教育经费）。

建一个 Python 脚本文件，命名为 test3.py，完成以下任务：

1）对以上指标数据做主成分分析，并提取其主成分，要求累计贡献率达到 90%以上。

（7 分）

2）基于提取的主成分，对以上 30 个地区做 K-均值聚类分析（K=4），并将地区名称和

所属的类别在命令窗口中输出聚类结果。（7 分）

得分评卷人

四、关联规则算法基础应用题（本大题共 1 小题，每小题

16 分，共 16 分）

假设有以下数据集，每行代表一个顾客在超市的购买记录：

I1: 西红柿、排骨、鸡蛋、毛巾、水果刀

I2: 西红柿、茄子、水果刀、香蕉

I3: 鸡蛋、袜子、毛巾、肥皂、水果刀

I4: 西红柿、排骨、茄子、毛巾、水果刀

I5: 西红柿、排骨、酸奶

I6: 鸡蛋、茄子、酸奶、肥皂、香蕉

I7: 排骨、鸡蛋、茄子、水果刀

I8: 土豆、鸡蛋、袜子、香蕉、水果刀

I9: 西红柿、排骨、鞋子、土豆、香蕉

建一个 Python 脚本，命名为 test4.py，完成以下任务：

1）将以上购买记录转换为布尔类型数据，其数据结构为 DataFrame（10 分）

2）利用 Apriori 关联规则挖掘算法函数进行关联规则挖掘，最小支持度和最小置信度

分别为 0.2 和 0.4，并将挖掘结果导出到 Excel 表格中（6 分）

得分评卷人五、综合应用案例分析题（本大题共 1 小题，每小题 20 分，

共 20 分）

今有沪深 300 指数 2014 年的交易数据，其数据结构表 3 所示。

表 3 沪深 300 指数 2014 年交易数据

Indexcd Idxtrd01 Idxtrd02 Idxtrd03 Idxtrd04 Idxtrd05 Idxtrd06

000300 2014-01-02 2323.43 2325.99 2310.65 2321.98 451942.9

000300 2014-01-03 2311.97 2314.84 2280.89 2290.78 597826.5

000300 2014-01-06 2286.37 2286.37 2229.33 2238.64 663004

000300 2014-01-07 2222.31 2246.79 2218.65 2238 437531

000300 2014-01-08 2240.64 2262.58 2228.42 2241.91 513488.5

000300 2014-01-09 2236.97 2258.89 2220.8 2222.22 559870.4

000300 2014-01-10 2216.52 2224.49 2200.22 2204.85 541692.9

000300 2014-01-13 2207 2222.07 2183.6 2193.68 501227.7

000300 2014-01-14 2192.84 2214.12 2179.91 2212.85 540499.5

000300 2014-01-15 2210.02 2215.9 2193.8 2208.94 489624

…… …… …… …… …… …… ……

字段依次表示指数代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。

建一个 Python 脚本，命名 test4.py，完成以下任务：

1）请计算如下指标：

A1（收盘价 / 均价）：即收盘价 / 过去 10 个交易日的移动平均收盘价

A2（现量 / 均量）：即成交量 / 过去 10 个交易日的移动平均成交量

A3（收益率）：( 当日收盘价 - 前日收盘价 )/ 前日收盘价

A4（最高价 / 均价）：最高价 / 过去 10 个交易日的移动均平均收盘价

A5（最低价 / 均价）：最低价 / 过去 10 个交易日的移动平均收盘价

A6（极差）：最高价 - 最低价（衡量波动性）

A7（瞬时收益）：收盘价 - 开盘价

Y（决策变量）：后交易日收盘价 - 当前交易日收盘价，如果大于 0，记为 1；如果小

于等于 0，记为 -1。

同时对指标 A1~A7 作标准化处理：( 当前值 - 均值 )/ 标准差，最终得到以下标准的数

据结构形式：

ID A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Y

……（10 分）

2）取后 30 条记录作为测试样本，剩下的数据记录为训练样本，利用支持向量机模型

进行训练及测试，获得模型的准确率和预测准确率，分别记为 score 和 Rv，并在命令窗

口中输出 score 和 Rv。（10 分）

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