2025年征信考試題庫——征信數(shù)據(jù)分析實務試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)分析方法與應用要求：請根據(jù)所學征信數(shù)據(jù)分析方法，對以下案例進行分析，并得出相應的結論。1.某征信機構收集了以下數(shù)據(jù)：借款人年齡、借款人月收入、借款人貸款金額、借款人逾期記錄。請運用相關性分析方法，分析借款人年齡與借款人逾期記錄之間的相關性。2.某征信機構對借款人的信用評分進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：信用評分在700分以下的借款人數(shù)為1000人，信用評分在700-800分的借款人數(shù)為2000人，信用評分在800分以上的借款人數(shù)為3000人。請運用頻率分析法，分析借款人信用評分的分布情況。3.某征信機構對借款人的貸款用途進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：用于消費貸款的借款人數(shù)為2000人，用于經(jīng)營貸款的借款人數(shù)為1500人，用于房貸的借款人數(shù)為1000人，其他用途的借款人數(shù)為500人。請運用分類分析法，分析借款人貸款用途的分布情況。4.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為1000人，還款能力一般的借款人數(shù)為2000人，還款能力弱的借款人數(shù)為3000人。請運用聚類分析法，分析借款人還款能力的分布情況。5.某征信機構對借款人的還款意愿進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款意愿強的借款人數(shù)為1500人，還款意愿一般的借款人數(shù)為2500人，還款意愿弱的借款人數(shù)為3000人。請運用主成分分析法，分析借款人還款意愿的分布情況。6.某征信機構對借款人的還款風險進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款風險低的借款人數(shù)為1000人，還款風險一般的借款人數(shù)為2000人，還款風險高的借款人數(shù)為3000人。請運用因子分析法，分析借款人還款風險的分布情況。7.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為1500人，還款能力一般的借款人數(shù)為2500人，還款能力弱的借款人數(shù)為3000人。請運用判別分析法，分析借款人還款能力的分布情況。8.某征信機構對借款人的還款意愿進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款意愿強的借款人數(shù)為1000人，還款意愿一般的借款人數(shù)為2000人，還款意愿弱的借款人數(shù)為3000人。請運用回歸分析法，分析借款人還款意愿的分布情況。9.某征信機構對借款人的還款風險進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款風險低的借款人數(shù)為1500人，還款風險一般的借款人數(shù)為2500人，還款風險高的借款人數(shù)為3000人。請運用時間序列分析法，分析借款人還款風險的分布情況。10.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為2000人，還款能力一般的借款人數(shù)為2500人，還款能力弱的借款人數(shù)為3000人。請運用機器學習方法，分析借款人還款能力的分布情況。二、征信數(shù)據(jù)分析工具與應用要求：請根據(jù)所學征信數(shù)據(jù)分析工具，對以下案例進行分析，并得出相應的結論。1.某征信機構收集了以下數(shù)據(jù)：借款人年齡、借款人月收入、借款人貸款金額、借款人逾期記錄。請運用Python編程語言中的Pandas庫，對借款人數(shù)據(jù)進行預處理，包括缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)類型轉換。2.某征信機構對借款人的信用評分進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：信用評分在700分以下的借款人數(shù)為1000人，信用評分在700-800分的借款人數(shù)為2000人，信用評分在800分以上的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的Matplotlib庫，繪制借款人信用評分的柱狀圖。3.某征信機構對借款人的貸款用途進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：用于消費貸款的借款人數(shù)為2000人，用于經(jīng)營貸款的借款人數(shù)為1500人，用于房貸的借款人數(shù)為1000人，其他用途的借款人數(shù)為500人。請運用Python編程語言中的Seaborn庫，繪制借款人貸款用途的餅圖。4.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為1000人，還款能力一般的借款人數(shù)為2000人，還款能力弱的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的Scikit-learn庫，對借款人還款能力進行分類預測。5.某征信機構對借款人的還款意愿進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款意愿強的借款人數(shù)為1500人，還款意愿一般的借款人數(shù)為2500人，還款意愿弱的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的TensorFlow庫，對借款人還款意愿進行深度學習預測。6.某征信機構對借款人的還款風險進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款風險低的借款人數(shù)為1000人，還款風險一般的借款人數(shù)為2000人，還款風險高的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的PyTorch庫，對借款人還款風險進行神經(jīng)網(wǎng)絡預測。7.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為1500人，還款能力一般的借款人數(shù)為2500人，還款能力弱的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的Scikit-learn庫，對借款人還款能力進行回歸預測。8.某征信機構對借款人的還款意愿進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款意愿強的借款人數(shù)為2000人，還款意愿一般的借款人數(shù)為2500人，還款意愿弱的借款人數(shù)為3000人。請運用Python編程語言中的Statsmodels庫，對借款人還款意愿進行時間序列分析。9.某征信機構對借款人的還款風險進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款風險低的借款人數(shù)為2500人，還款風險一般的借款人數(shù)為3000人，還款風險高的借款人數(shù)為3500人。請運用Python編程語言中的Scikit-learn庫，對借款人還款風險進行聚類分析。10.某征信機構對借款人的還款能力進行了調(diào)查，調(diào)查結果如下：還款能力強的借款人數(shù)為3000人，還款能力一般的借款人數(shù)為3500人，還款能力弱的借款人數(shù)為4000人。請運用Python編程語言中的Scikit-learn庫，對借款人還款能力進行主成分分析。四、征信數(shù)據(jù)可視化與報告撰寫要求：請根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，運用合適的可視化工具制作數(shù)據(jù)報告，并對報告內(nèi)容進行簡要分析。數(shù)據(jù)：-借款人性別比例：男性3000人，女性2000人-借款人年齡分布：20-30歲1000人，31-40歲2000人，41-50歲1500人，50歲以上1500人-借款人學歷分布：高中及以下2000人，大專3000人，本科4000人，碩士及以上1000人-借款人婚姻狀況：已婚3000人，未婚2000人，離異1000人五、征信風險評估與信用評分模型要求：某征信機構收集了以下借款人信息：年齡、收入、負債、逾期記錄等。請根據(jù)這些信息，設計一個信用評分模型，并計算以下借款人的信用評分。借款人信息：-年齡：30歲-收入：5000元/月-負債：15000元-逾期記錄：1次六、征信數(shù)據(jù)質量管理與合規(guī)性要求：某征信機構在收集征信數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)以下問題：-部分借款人信息缺失-部分借款人信息存在重復記錄-部分借款人信息錯誤請針對以上問題，提出相應的數(shù)據(jù)質量管理措施和合規(guī)性要求。本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)分析方法與應用1.解析：通過計算借款人年齡與逾期記錄之間的皮爾遜相關系數(shù)，可以得出它們之間的線性關系強度。如果相關系數(shù)接近1或-1，說明它們之間存在較強的正相關或負相關關系；如果相關系數(shù)接近0，則說明它們之間幾乎沒有線性關系。2.解析：通過計算不同信用評分區(qū)間內(nèi)的借款人數(shù)占總人數(shù)的比例，可以了解信用評分的分布情況。例如，信用評分在700分以下的借款人數(shù)占比為1000/6000≈16.67%，信用評分在700-800分的借款人數(shù)占比為2000/6000≈33.33%，信用評分在800分以上的借款人數(shù)占比為3000/6000≈50%。3.解析：通過將借款人貸款用途分類，并計算每類用途的借款人數(shù)占總人數(shù)的比例，可以了解借款人貸款用途的分布情況。例如，消費貸款占比為2000/6000≈33.33%，經(jīng)營貸款占比為1500/6000≈25%，房貸占比為1000/6000≈16.67%，其他用途占比為500/6000≈8.33%。4.解析：通過聚類分析，可以將借款人根據(jù)還款能力分為不同的類別。例如，如果聚類分析將借款人分為三類，則可以分析每類借款人的還款能力特征。5.解析：通過主成分分析，可以找出影響借款人還款意愿的主要因素，并降低數(shù)據(jù)的維度。例如，如果主成分分析提取出兩個主要成分，則可以分析這兩個成分與還款意愿的關系。6.解析：通過因子分析，可以識別影響借款人還款風險的主要因子，并分析每個因子的重要性。例如，如果因子分析識別出三個主要因子，則可以分析這三個因子與還款風險的關系。7.解析：通過判別分析法，可以將借款人根據(jù)還款能力分為不同的類別，并評估不同類別的借款人還款能力的差異。8.解析：通過回歸分析法，可以建立借款人還款意愿與影響因素之間的線性關系模型，并預測不同條件下的還款意愿。9.解析：通過時間序列分析法，可以分析借款人還款風險隨時間的變化趨勢，并預測未來的還款風險。10.解析：通過機器學習方法，可以使用算法如決策樹、隨機森林或支持向量機等，對借款人還款能力進行預測。二、征信數(shù)據(jù)分析工具與應用1.解析：使用Pandas庫進行數(shù)據(jù)預處理，包括填充缺失值、去除異常值和轉換數(shù)據(jù)類型，以確保數(shù)據(jù)分析的質量。2.解析：使用Matplotlib庫繪制柱狀圖，可以直觀地展示不同信用評分區(qū)間的借款人數(shù)占比。3.解析：使用Seaborn庫繪制餅圖，可以清晰地展示借款人貸款用途的分布情況。4.解析：使用Scikit-learn庫進行分類預測，需要選擇合適的分類算法，如邏輯回歸、樸素貝葉斯或K-最近鄰等，并對模型進行訓練和測試。5.解析：使用TensorFlow庫進行深度學習預測，需要構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進行前向傳播和反向傳播，以及訓練和評估模型。6.解析：使用PyTorch庫進行神經(jīng)網(wǎng)絡預測，需要設計網(wǎng)絡結構，實現(xiàn)前向傳播和反向傳播，并進行模型訓練和測試。7.解析：使用Scikit-learn庫進行回歸預測，需要選擇合適的回歸算法，如線性