2025年征信考试题库：征信数据分析与报告撰写实战技巧与策略试题

2025年征信考试题库：征信数据分析与报告撰写实战技巧与策略试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、征信数据分析要求：根据给出的征信数据，进行初步的数据分析，包括描述性统计、趋势分析、相关性分析和异常值分析等。1.某金融机构近一年内客户的贷款逾期情况如下表所示，请回答以下问题：|客户ID|贷款逾期次数|信用评分||--------|--------------|----------||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）计算贷款逾期次数的平均值、中位数、众数、标准差和极差。（2）计算信用评分的平均值、中位数、众数、标准差和极差。（3）计算贷款逾期次数与信用评分之间的相关系数。（4）分析贷款逾期次数与信用评分之间的趋势关系。（5）判断是否存在异常值，并说明原因。二、征信报告撰写要求：根据给出的征信数据，撰写一份征信报告，包括报告结构、内容、语言表达等方面。2.某金融机构近一年内客户的贷款逾期情况如下表所示，请根据以下要求撰写一份征信报告：|客户ID|贷款逾期次数|信用评分||--------|--------------|----------||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）报告结构：征信报告应包括以下部分：封面、报告摘要、正文、附录。（2）报告内容：1.客户基本信息：客户ID、姓名、性别、年龄、职业等。2.贷款信息：贷款金额、贷款期限、还款方式、逾期情况等。3.信用评分：信用评分的定义、计算方法、评分结果等。4.逾期分析：分析客户逾期次数与信用评分之间的关系，以及逾期次数的分布情况。5.风险评估：根据客户的贷款逾期情况和信用评分，评估客户的风险等级。（3）语言表达：报告语言应简洁明了，条理清晰，逻辑严谨。三、征信数据分析与报告撰写实战技巧与策略要求：根据给出的征信数据，分析实战技巧与策略，包括数据清洗、数据可视化、报告撰写等方面。3.某金融机构近一年内客户的贷款逾期情况如下表所示，请根据以下要求分析实战技巧与策略：|客户ID|贷款逾期次数|信用评分||--------|--------------|----------||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）数据清洗：1.检查数据是否存在缺失值、异常值等，并说明原因。2.对数据进行清洗，包括填补缺失值、处理异常值等。（2）数据可视化：1.利用图表展示贷款逾期次数与信用评分之间的关系。2.分析图表，得出结论。（3）报告撰写：1.撰写征信报告，包括报告结构、内容、语言表达等方面。2.分析实战技巧与策略，包括数据清洗、数据可视化、报告撰写等方面。四、征信风险评估模型应用要求：根据提供的征信数据，构建并应用一个征信风险评估模型，以预测客户的信用风险。1.某金融机构收集了以下客户的贷款数据，请根据这些数据构建一个征信风险评估模型。|客户ID|贷款金额|贷款期限|逾期次数|信用评分|风险等级||--------|----------|----------|----------|----------|----------||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）选择合适的特征进行风险评估，如贷款金额、贷款期限、逾期次数和信用评分。（2）应用一个简单的模型（如决策树、逻辑回归等）来训练风险评估模型。（3）使用测试集对模型进行验证，计算模型的准确率、召回率和F1分数。（4）解释模型预测结果的含义，并讨论模型的局限性。五、征信报告优化策略要求：针对一份征信报告，提出优化策略，以提高报告的质量和实用性。1.假设你收到一份征信报告，内容如下：“客户张三，男性，年龄30岁，职业为程序员，贷款金额为50,000元，期限为36个月，信用评分为720分，无逾期记录。根据风险评估，张三属于低风险客户。”请根据以下要求提出优化策略：（1）报告内容方面：1.补充客户收入水平和负债情况。2.详细说明信用评分的计算方法和依据。3.提供过去一年的信用行为趋势分析。（2）报告结构方面：1.调整报告结构，使信息更加清晰易懂。2.增加图表，以可视化方式展示关键数据。3.提供风险评估结果的详细解释。（3）报告语言方面：1.使用简洁明了的语言，避免专业术语。2.确保报告内容准确无误。3.提供针对性的建议和措施。六、征信数据挖掘与预测要求：利用征信数据挖掘技术，预测客户未来的信用行为。1.某金融机构拥有以下客户的征信数据：|客户ID|贷款金额|贷款期限|逾期次数|信用评分|年龄|职业|地区||--------|----------|----------|----------|----------|------|------|------||1|50000|36|1|720|28|IT|东部||2|40000|24|0|710|32|教师|中部||3|60000|48|2|680|35|医生|西部||4|35000|12|0|740|29|销售员|南部||5|55000|36|3|700|30|IT|东部||6|45000|24|0|750|31|教师|中部||7|70000|60|1|760|38|医生|西部||8|30000|12|0|730|26|销售员|南部||9|50000|36|2|690|34|IT|东部||10|40000|24|0|780|33|教师|中部|请根据以下要求进行征信数据挖掘与预测：（1）选择合适的数据挖掘算法（如聚类、分类等）来分析数据。（2）使用训练集对算法进行训练，并使用测试集进行验证。（3）根据模型预测结果，对客户未来的信用行为进行预测。（4）讨论模型的预测准确性和适用性。本次试卷答案如下：一、征信数据分析1.计算贷款逾期次数的平均值、中位数、众数、标准差和极差。解析思路：-计算平均值：将所有贷款逾期次数相加，然后除以客户总数。-计算中位数：将所有贷款逾期次数从小到大排序，取中间的值。-计算众数：找出出现次数最多的逾期次数。-计算标准差：计算每个数值与平均值的差的平方，然后求平均值，最后开方。-计算极差：找出最大值和最小值，两者之差即为极差。2.计算信用评分的平均值、中位数、众数、标准差和极差。解析思路：-与贷款逾期次数的计算方法相同，按照平均值、中位数、众数、标准差和极差的计算方式分别计算信用评分。3.计算贷款逾期次数与信用评分之间的相关系数。解析思路：-使用皮尔逊相关系数公式计算两者之间的相关系数。4.分析贷款逾期次数与信用评分之间的趋势关系。解析思路：-通过绘制散点图，观察两者之间的关系，判断是正相关、负相关还是无相关。5.判断是否存在异常值，并说明原因。解析思路：-通过箱线图或散点图观察数据分布，找出与数据分布不一致的数值，即为异常值。二、征信报告撰写1.报告结构：征信报告应包括以下部分：封面、报告摘要、正文、附录。解析思路：-根据征信报告的标准结构，列出各个部分的名称和内容。2.报告内容：-客户基本信息：列出客户ID、姓名、性别、年龄、职业等。-贷款信息：列出贷款金额、贷款期限、还款方式、逾期情况等。-信用评分：解释信用评分的定义、计算方法、评分结果等。-逾期分析：分析客户逾期次数与信用评分之间的关系，以及逾期次数的分布情况。-风险评估：根据客户的贷款逾期情况和信用评分，评估客户的风险等级。3.语言表达：-使用简洁明了的语言，避免专业术语。-确保报告内容准确无误。-提供针对性的建议和措施。三、征信数据分析与报告撰写实战技巧与策略1.数据清洗：-检查数据是否存在缺失值、异常值等，并说明原因。-对数据进行清洗，包括填补缺失值、处理异