2025年征信考試題庫：征信數據分析挖掘高級技能試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數據預處理要求：請根據征信數據分析挖掘的基本流程，對以下征信數據進行預處理，包括數據清洗、數據集成、數據轉換和數據規約。1.數據清洗（1）假設你獲取了一組征信數據，其中包含以下字段：客戶ID、姓名、性別、年齡、婚姻狀況、職業、月收入、逾期次數、貸款金額、貸款期限。請指出以下數據中存在哪些問題，并給出相應的處理方法。A.客戶ID為空B.姓名為空C.年齡為負數D.職業為空E.月收入為0F.逾期次數為空G.貸款金額為空H.貸款期限為空2.數據集成（2）假設你從兩個不同的數據源中獲取了征信數據，數據源A包含字段：客戶ID、姓名、性別、年齡、婚姻狀況、職業、逾期次數；數據源B包含字段：客戶ID、月收入、貸款金額、貸款期限。請指出以下數據中存在哪些問題，并給出相應的處理方法。A.客戶ID在數據源A中存在，但在數據源B中不存在B.客戶ID在數據源B中存在，但在數據源A中不存在C.客戶ID在兩個數據源中都存在，但姓名不一致D.客戶ID在兩個數據源中都存在，但性別不一致E.客戶ID在兩個數據源中都存在，但年齡不一致F.客戶ID在兩個數據源中都存在，但婚姻狀況不一致G.客戶ID在兩個數據源中都存在，但職業不一致H.客戶ID在兩個數據源中都存在，但逾期次數不一致I.客戶ID在兩個數據源中都存在，但月收入不一致J.客戶ID在兩個數據源中都存在，但貸款金額不一致K.客戶ID在兩個數據源中都存在，但貸款期限不一致3.數據轉換（3）假設你需要將征信數據中的性別字段轉換為數值型，請給出以下轉換方法。A.男：1，女：0B.男：0，女：1C.男：-1，女：1D.男：1，女：-14.數據規約（4）假設你需要對征信數據進行數據規約，請指出以下數據規約方法。A.去除重復數據B.去除異常值C.合并相似數據D.去除缺失值二、征信數據挖掘要求：請根據征信數據分析挖掘的基本流程，對以下征信數據進行挖掘，包括關聯規則挖掘、聚類分析、分類分析和預測分析。1.關聯規則挖掘（5）假設你需要挖掘征信數據中的關聯規則，請指出以下關聯規則挖掘方法。A.支持度閾值：0.5，置信度閾值：0.7B.支持度閾值：0.7，置信度閾值：0.5C.支持度閾值：0.3，置信度閾值：0.8D.支持度閾值：0.8，置信度閾值：0.32.聚類分析（6）假設你需要對征信數據進行聚類分析，請指出以下聚類分析方法。A.K-means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.聚類層次算法3.分類分析（7）假設你需要對征信數據進行分類分析，請指出以下分類分析方法。A.決策樹算法B.支持向量機算法C.隨機森林算法D.樸素貝葉斯算法4.預測分析（8）假設你需要對征信數據進行預測分析，請指出以下預測分析方法。A.時間序列分析B.回歸分析C.線性回歸分析D.邏輯回歸分析三、征信風險評估要求：請根據征信數據分析挖掘的基本流程，對以下征信數據進行風險評估，包括信用評分模型、違約概率預測和風險預警。1.信用評分模型（9）假設你需要建立征信數據的信用評分模型，請指出以下信用評分模型。A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.支持向量機模型D.決策樹模型2.違約概率預測（10）假設你需要預測征信數據的違約概率，請指出以下違約概率預測方法。A.邏輯回歸模型B.支持向量機模型C.決策樹模型D.樸素貝葉斯模型四、征信數據可視化要求：請根據征信數據分析挖掘的結果，使用可視化工具對以下征信數據進行可視化展示。（11）根據征信數據挖掘的結果，繪制以下可視化圖表。A.客戶月收入分布圖B.客戶職業分布餅圖C.客戶逾期次數直方圖D.客戶貸款金額散點圖E.客戶信用評分與逾期次數關系圖五、征信報告撰寫要求：請根據征信數據分析挖掘的結果，撰寫一份征信報告。（12）征信報告內容應包括以下部分：A.數據概覽B.關聯規則分析C.聚類分析結果D.分類分析結果E.預測分析結果F.信用評分模型評估G.違約概率預測結果H.風險預警六、征信風險評估策略優化要求：請根據征信數據分析挖掘的結果，提出征信風險評估策略優化的建議。（13）針對以下征信風險評估策略，提出優化建議：A.提高信用評分模型的準確性B.降低違約概率預測的錯誤率C.提高風險預警的及時性D.優化征信數據預處理流程E.完善征信數據挖掘方法F.提升征信報告的可讀性和實用性本次試卷答案如下：一、征信數據預處理1.數據清洗（1）A.客戶ID為空：刪除該記錄B.姓名為空：刪除該記錄C.年齡為負數：將該記錄的年齡字段設為缺失值D.職業為空：刪除該記錄E.月收入為0：將該記錄的月收入字段設為缺失值F.逾期次數為空：刪除該記錄G.貸款金額為空：刪除該記錄H.貸款期限為空：刪除該記錄解析思路：數據清洗的目的是去除不完整或不準確的數據，確保后續分析的準確性。2.數據集成（2）A.客戶ID在數據源A中存在，但在數據源B中不存在：在數據源B中插入缺失的記錄B.客戶ID在數據源B中存在，但在數據源A中不存在：在數據源A中插入缺失的記錄C.客戶ID在兩個數據源中都存在，但姓名不一致：根據客戶ID進行匹配，統一姓名D.客戶ID在兩個數據源中都存在，但性別不一致：根據客戶ID進行匹配，統一性別E.客戶ID在兩個數據源中都存在，但年齡不一致：根據客戶ID進行匹配，統一年齡F.客戶ID在兩個數據源中都存在，但婚姻狀況不一致：根據客戶ID進行匹配，統一婚姻狀況G.客戶ID在兩個數據源中都存在，但職業不一致：根據客戶ID進行匹配，統一職業H.客戶ID在兩個數據源中都存在，但逾期次數不一致：根據客戶ID進行匹配，統一逾期次數I.客戶ID在兩個數據源中都存在，但月收入不一致：根據客戶ID進行匹配，統一月收入J.客戶ID在兩個數據源中都存在，但貸款金額不一致：根據客戶ID進行匹配，統一貸款金額K.客戶ID在兩個數據源中都存在，但貸款期限不一致：根據客戶ID進行匹配，統一貸款期限解析思路：數據集成是為了將來自不同源的數據合并成一個統一的視圖，確保數據的完整性和一致性。3.數據轉換（3）A.男：1，女：0解析思路：數據轉換是為了將非數值型數據轉換為數值型數據，以便進行后續的數值計算和分析。4.數據規約（4）A.去除重復數據B.去除異常值C.合并相似數據D.去除缺失值解析思路：數據規約是為了減少數據量，提高分析效率，同時保持數據的完整性和準確性。二、征信數據挖掘1.關聯規則挖掘（5）A.支持度閾值：0.5，置信度閾值：0.7解析思路：關聯規則挖掘中的支持度和置信度閾值是用于篩選出有意義的關聯規則的關鍵參數。2.聚類分析（6）A.K-means算法解析思路：K-means算法是一種常用的聚類分析方法，適用于發現具有相似性的數據點。3.分類分析（7）A.決策樹算法解析思路：決策樹算法是一種常用的分類算法，通過樹狀結構對數據進行分類。4.預測分析（8）D.邏輯回歸分析解析思路：邏輯回歸分析是一種常用的預測分析方法，適用于預測二元分類問題。三、征信風險評估1.信用評分模型（9）B.邏輯回歸模型解析思路：邏輯回歸模型是一種常用的信用評分模型，適用于預測客戶的信用風險。2.違約概率預測（10）A.邏輯回歸模型解析思路：邏輯回歸模型在違約概率預測中表現良好，適用于預測客戶的違約風險。四、征信數據可視化（11）A.客戶月收入分布圖B.客戶職業分布餅圖C.客戶逾期次數直方圖D.客戶貸款金額散點圖E.客戶信用評分與逾期次數關系圖解析思路：數據可視化是為了更直觀地展示數據特征和關系，幫助分析者更好地理解數據。五、征信報告撰寫（12）征信報告內容應包括以下部分：A.數據概覽B.關聯規則分析C.聚類分析結果D.分類分析結果E.預測分析結果F.信用評分模型評估G.違約概率預測結果H.風險預警解析思路：征信報告是對征信數據分析結果的總結和展示，內容