2025年征信數據分析與報告撰寫實戰模擬試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數據預處理要求：根據所提供的征信數據，進行數據清洗、缺失值處理、異常值處理、數據轉換等預處理工作，為后續數據分析做準備。1.假設你收到一份包含以下征信數據的表格，請回答以下問題：|序號|姓名|年齡|性別|收入（元）|貸款額度（元）|貸款期限（月）|還款情況||----|----|----|----|----------|--------------|------------|--------||1|張三|28|男|5000|20000|24|逾期||2|李四|35|女|8000|30000|36|逾期||3|王五|40|男|12000|50000|48|正常||4|趙六|30|女|7000|25000|30|正常||5|錢七|45|男|6000|15000|18|逾期||6|孫八|25|女|4500|10000|12|正常||7|周九|50|男|9000|40000|36|正常||8|吳十|33|女|5500|22000|24|正常||9|鄭十一|27|男|4800|18000|18|逾期||10|馮十二|29|女|5800|26000|30|正常|（1）請找出數據集中的異常值，并說明理由。（2）請將“性別”字段轉換為數值型，并給出轉換規則。（3）請對缺失值進行處理，假設缺失的貸款額度用平均貸款額度填充，缺失的貸款期限用平均貸款期限填充。二、征信數據分析要求：根據預處理后的數據，運用統計分析和數據挖掘方法，對征信數據進行深入分析，得出有價值的信息。1.基于上述數據，請回答以下問題：（1）請計算征信數據集中貸款逾期人數占比。（2）請分析不同年齡段人群的貸款逾期情況，并給出分析結果。（3）請分析不同性別人群的貸款逾期情況，并給出分析結果。（4）請分析不同收入水平人群的貸款逾期情況，并給出分析結果。（5）請分析不同貸款額度人群的貸款逾期情況，并給出分析結果。（6）請分析不同貸款期限人群的貸款逾期情況，并給出分析結果。三、征信報告撰寫要求：根據征信數據分析結果，撰寫一份征信報告，包括以下內容：1.報告摘要2.數據來源及說明3.數據預處理4.數據分析5.結論與建議四、征信風險評估模型構建要求：基于征信數據分析結果，構建一個征信風險評估模型，并使用該模型對新的征信數據進行風險評估。4.1請設計一個征信風險評估指標體系，包括但不限于以下指標：（1）逾期率（2）收入與貸款額度比（3）年齡與貸款期限比（4）性別比例（5）還款情況4.2請使用上述指標體系，結合機器學習算法（如邏輯回歸、決策樹等），構建一個征信風險評估模型。4.3請對以下新的征信數據進行風險評估：|序號|姓名|年齡|性別|收入（元）|貸款額度（元）|貸款期限（月）|還款情況||----|----|----|----|----------|--------------|------------|--------||11|陳十三|31|男|5200|21000|21|正常||12|趙十四|38|女|7500|28000|33|逾期||13|劉十五|22|女|4600|16000|15|正常||14|郭十六|44|男|8200|36000|42|正常||15|王十七|26|男|4900|19000|19|逾期||16|李十八|39|女|6800|24000|28|正常||17|張十九|33|男|5300|23000|23|正常||18|劉二十|27|女|5100|20000|20|正常||19|陳二十一|30|男|5700|25000|25|正常||20|王二十二|41|男|9500|42000|49|正常|五、征信報告撰寫與優化建議要求：根據征信風險評估模型的結果，撰寫一份征信報告，并提出針對不同風險等級的借款人的優化建議。5.1征信報告撰寫：（1）報告摘要（2）風險評估結果（3）風險等級劃分（4）針對不同風險等級的借款人的還款建議5.2優化建議：（1）針對高風險等級借款人的優化建議（2）針對中風險等級借款人的優化建議（3）針對低風險等級借款人的優化建議六、征信數據可視化要求：使用圖表（如柱狀圖、餅圖、折線圖等）對征信數據分析結果進行可視化展示。6.1請使用柱狀圖展示不同年齡段人群的貸款逾期情況。6.2請使用餅圖展示不同性別人群的貸款逾期情況。6.3請使用折線圖展示不同收入水平人群的貸款逾期情況。本次試卷答案如下：一、征信數據預處理1.（1）異常值分析：-序號1：年齡28，收入5000，貸款額度20000，逾期。-序號2：年齡35，收入8000，貸款額度30000，逾期。-序號5：年齡45，收入6000，貸款額度15000，逾期。-序號9：年齡27，收入4800，貸款額度18000，逾期。-序號11：年齡31，收入5200，貸款額度21000，正常。-序號12：年齡38，收入7500，貸款額度28000，逾期。-序號13：年齡22，收入4600，貸款額度16000，正常。-序號14：年齡44，收入8200，貸款額度36000，正常。-序號15：年齡26，收入4900，貸款額度19000，逾期。-序號16：年齡39，收入6800，貸款額度24000，正常。-序號17：年齡33，收入5300，貸款額度23000，正常。-序號18：年齡27，收入5100，貸款額度20000，正常。-序號19：年齡30，收入5700，貸款額度25000，正常。-序號20：年齡41，收入9500，貸款額度42000，正常。解析思路：通過觀察數據，可以發現年齡較大的借款人貸款額度較高，且存在逾期情況，這可能表明年齡與貸款風險成正比。收入較低的借款人貸款額度也較低，且存在逾期情況，這可能表明收入與貸款風險成正比。1.（2）性別轉換規則：-男：1-女：2解析思路：將性別字段轉換為數值型，便于后續數據分析。通常，男性用1表示，女性用2表示。1.（3）缺失值處理：-貸款額度：使用平均貸款額度15000元填充。-貸款期限：使用平均貸款期限30個月填充。解析思路：對于缺失的貸款額度和貸款期限，使用平均值進行填充，以保證數據的完整性。二、征信數據分析2.（1）貸款逾期人數占比：-逾期人數：5-總人數：10-占比：5/10=50%解析思路：計算逾期人數與總人數的比例，得到逾期人數占比。2.（2）不同年齡段逾期情況分析：-20-29歲：2人逾期-30-39歲：2人逾期-40-49歲：1人逾期-50歲以上：0人逾期解析思路：按年齡分組，統計每個年齡段的逾期人數，分析不同年齡段逾期情況。2.（3）不同性別人群逾期情況分析：-男：3人逾期-女：2人逾期解析思路：按性別分組，統計每個性別的逾期人數，分析不同性別人群逾期情況。2.（4）不同收入水平逾期情況分析：-低收入（<6000元）：2人逾期-中等收入（6000-9000元）：3人逾期-高收入（>9000元）：1人逾期解析思路：按收入水平分組，統計每個收入水平的逾期人數，分析不同收入水平逾期情況。2.（5）不同貸款額度逾期情況分析：-低貸款額度（<15000元）：3人逾期-中等貸款額度（15000-30000元）：3人逾期-高貸款額度（>30000元）：2人逾期解析思路：按貸款額度分組，統計每個貸款額度的逾期人數，分析不同貸款額度逾期情況。2.（6）不同貸款期限逾期情況分析：-短期貸款（<24個月）：3人逾期-中期貸款（24-36個月）：3人逾期-長期貸款（>36個月）：2人逾期解析思路：按貸款期限分組，統計每個貸款期限的逾期人數，分析不同貸款期限逾期情況。三、征信風險評估模型構建3.（1）征信風險評估指標體系設計：-逾期率-收入與貸款額度比-年齡與貸款期限比-性別比例-還款情況解析思路：根據征信數據分析結果，設計一個包含多個指標的評估體系，以全面評估借款人的信用風險。3.（2）征信風險評估模型構建：-使用邏輯回歸算法構建征信風險評估模型。解析思路：選擇合適的機器學習算法，如邏輯回歸，構建征信風險評估模型，以預測借款人的逾期風險。3.（3）征信風險評估結果：-序號11：低風險-序號12：高風險-序號13：低風險-序號14：低風險-序號15：高風險-序號16：低風險-序號17：低風險-序號18：低風險-序號19：低風險-序號20：低風險解析思路：使用構建的征信風險評估模型，對新的征信數據進行風險評估，得到每個借款人的風險等級。四、征信報告撰寫與優化建議4.1征信報告撰寫：-報告摘要：征信數據預處理、數據分析、風險評估及優化建議。-數據來源及說明：某金融機構提供的征信數據。-數據預處理：數據清洗、缺失值處理、異常值處理、數據轉換等。-數據分析：貸款逾期情況、年齡、性別、收入、貸款額度、貸款期限等。-結論與建議：針對不同風險等級的借款人，提出還款建議。4.2優化建議：-高風險等級借款人：加強還款能力評估，限制貸款額度，提高利率。-中風險等級借款人：關注還款情況，提供還款指導，降低利率。-低風險等級借款人：保持良好信用記錄，提供優惠利率。五、征信數據可視化5.1不同年齡段逾期情況柱狀圖：-20-29歲：2人-30-39歲：2人-40-49歲：1人-50歲以上：0人解析思路：使用柱狀圖展