2025年征信考試題庫：征信數據分析與報告撰寫實戰技巧與策略試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數據分析要求：根據給出的征信數據，進行初步的數據分析，包括描述性統計、趨勢分析、相關性分析和異常值分析等。1.某金融機構近一年內客戶的貸款逾期情況如下表所示，請回答以下問題：|客戶ID|貸款逾期次數|信用評分||--------|--------------|----------||1|2|720||2|0|710||3|3|680||4|1|740||5|4|700||6|0|750||7|2|760||8|1|730||9|3|690||10|0|780|（1）計算貸款逾期次數的平均值、中位數、眾數、標準差和極差。（2）計算信用評分的平均值、中位數、眾數、標準差和極差。（3）計算貸款逾期次數與信用評分之間的相關系數。（4）分析貸款逾期次數與信用評分之間的趨勢關系。（5）判斷是否存在異常值，并說明原因。二、征信報告撰寫要求：根據給出的征信數據，撰寫一份征信報告，包括報告結構、內容、語言表達等方面。2.某金融機構近一年內客戶的貸款逾期情況如下表所示，請根據以下要求撰寫一份征信報告：|客戶ID|貸款逾期次數|信用評分||--------|--------------|----------||1|2|720||2|0|710||3|3|680||4|1|740||5|4|700||6|0|750||7|2|760||8|1|730||9|3|690||10|0|780|（1）報告結構：征信報告應包括以下部分：封面、報告摘要、正文、附錄。（2）報告內容：1.客戶基本信息：客戶ID、姓名、性別、年齡、職業等。2.貸款信息：貸款金額、貸款期限、還款方式、逾期情況等。3.信用評分：信用評分的定義、計算方法、評分結果等。4.逾期分析：分析客戶逾期次數與信用評分之間的關系，以及逾期次數的分布情況。5.風險評估：根據客戶的貸款逾期情況和信用評分，評估客戶的風險等級。（3）語言表達：報告語言應簡潔明了，條理清晰，邏輯嚴謹。三、征信數據分析與報告撰寫實戰技巧與策略要求：根據給出的征信數據，分析實戰技巧與策略，包括數據清洗、數據可視化、報告撰寫等方面。3.某金融機構近一年內客戶的貸款逾期情況如下表所示，請根據以下要求分析實戰技巧與策略：|客戶ID|貸款逾期次數|信用評分||--------|--------------|----------||1|2|720||2|0|710||3|3|680||4|1|740||5|4|700||6|0|750||7|2|760||8|1|730||9|3|690||10|0|780|（1）數據清洗：1.檢查數據是否存在缺失值、異常值等，并說明原因。2.對數據進行清洗，包括填補缺失值、處理異常值等。（2）數據可視化：1.利用圖表展示貸款逾期次數與信用評分之間的關系。2.分析圖表，得出結論。（3）報告撰寫：1.撰寫征信報告，包括報告結構、內容、語言表達等方面。2.分析實戰技巧與策略，包括數據清洗、數據可視化、報告撰寫等方面。四、征信風險評估模型應用要求：根據提供的征信數據，構建并應用一個征信風險評估模型，以預測客戶的信用風險。1.某金融機構收集了以下客戶的貸款數據，請根據這些數據構建一個征信風險評估模型。|客戶ID|貸款金額|貸款期限|逾期次數|信用評分|風險等級||--------|----------|----------|----------|----------|----------||1|50000|36|1|720|中||2|40000|24|0|710|低||3|60000|48|2|680|高||4|35000|12|0|740|低||5|55000|36|3|700|中||6|45000|24|0|750|低||7|70000|60|1|760|中||8|30000|12|0|730|低||9|50000|36|2|690|中||10|40000|24|0|780|低|（1）選擇合適的特征進行風險評估，如貸款金額、貸款期限、逾期次數和信用評分。（2）應用一個簡單的模型（如決策樹、邏輯回歸等）來訓練風險評估模型。（3）使用測試集對模型進行驗證，計算模型的準確率、召回率和F1分數。（4）解釋模型預測結果的含義，并討論模型的局限性。五、征信報告優化策略要求：針對一份征信報告，提出優化策略，以提高報告的質量和實用性。1.假設你收到一份征信報告，內容如下：“客戶張三，男性，年齡30歲，職業為程序員，貸款金額為50,000元，期限為36個月，信用評分為720分，無逾期記錄。根據風險評估，張三屬于低風險客戶。”請根據以下要求提出優化策略：（1）報告內容方面：1.補充客戶收入水平和負債情況。2.詳細說明信用評分的計算方法和依據。3.提供過去一年的信用行為趨勢分析。（2）報告結構方面：1.調整報告結構，使信息更加清晰易懂。2.增加圖表，以可視化方式展示關鍵數據。3.提供風險評估結果的詳細解釋。（3）報告語言方面：1.使用簡潔明了的語言，避免專業術語。2.確保報告內容準確無誤。3.提供針對性的建議和措施。六、征信數據挖掘與預測要求：利用征信數據挖掘技術，預測客戶未來的信用行為。1.某金融機構擁有以下客戶的征信數據：|客戶ID|貸款金額|貸款期限|逾期次數|信用評分|年齡|職業|地區||--------|----------|----------|----------|----------|------|------|------||1|50000|36|1|720|28|IT|東部||2|40000|24|0|710|32|教師|中部||3|60000|48|2|680|35|醫生|西部||4|35000|12|0|740|29|銷售員|南部||5|55000|36|3|700|30|IT|東部||6|45000|24|0|750|31|教師|中部||7|70000|60|1|760|38|醫生|西部||8|30000|12|0|730|26|銷售員|南部||9|50000|36|2|690|34|IT|東部||10|40000|24|0|780|33|教師|中部|請根據以下要求進行征信數據挖掘與預測：（1）選擇合適的數據挖掘算法（如聚類、分類等）來分析數據。（2）使用訓練集對算法進行訓練，并使用測試集進行驗證。（3）根據模型預測結果，對客戶未來的信用行為進行預測。（4）討論模型的預測準確性和適用性。本次試卷答案如下：一、征信數據分析1.計算貸款逾期次數的平均值、中位數、眾數、標準差和極差。解析思路：-計算平均值：將所有貸款逾期次數相加，然后除以客戶總數。-計算中位數：將所有貸款逾期次數從小到大排序，取中間的值。-計算眾數：找出出現次數最多的逾期次數。-計算標準差：計算每個數值與平均值的差的平方，然后求平均值，最后開方。-計算極差：找出最大值和最小值，兩者之差即為極差。2.計算信用評分的平均值、中位數、眾數、標準差和極差。解析思路：-與貸款逾期次數的計算方法相同，按照平均值、中位數、眾數、標準差和極差的計算方式分別計算信用評分。3.計算貸款逾期次數與信用評分之間的相關系數。解析思路：-使用皮爾遜相關系數公式計算兩者之間的相關系數。4.分析貸款逾期次數與信用評分之間的趨勢關系。解析思路：-通過繪制散點圖，觀察兩者之間的關系，判斷是正相關、負相關還是無相關。5.判斷是否存在異常值，并說明原因。解析思路：-通過箱線圖或散點圖觀察數據分布，找出與數據分布不一致的數值，即為異常值。二、征信報告撰寫1.報告結構：征信報告應包括以下部分：封面、報告摘要、正文、附錄。解析思路：-根據征信報告的標準結構，列出各個部分的名稱和內容。2.報告內容：-客戶基本信息：列出客戶ID、姓名、性別、年齡、職業等。-貸款信息：列出貸款金額、貸款期限、還款方式、逾期情況等。-信用評分：解釋信用評分的定義、計算方法、評分結果等。-逾期分析：分析客戶逾期次數與信用評分之間的關系，以及逾期次數的分布情況。-風險評估：根據客戶的貸款逾期情況和信用評分，評估客戶的風險等級。3.語言表達：-使用簡潔明了的語言，避免專業術語。-確保報告內容準確無誤。-提供針對性的建議和措施。三、征信數據分析與報告撰寫實戰技巧與策略1.數據清洗：-檢查數據是否存在缺失值、異常值等，并說明原因。-對數據進行清洗，包括填補缺失值、處理異