2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘案例分析实战试题

2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘案例分析实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、征信数据清洗与分析要求：请根据以下征信数据，完成数据的清洗和初步分析，并回答相关问题。征信数据：```姓名年龄性别婚姻状况信用额度逾期次数信用评分张三28男已婚500002680李四35女未婚300000710王五40男已婚400001650赵六30女未婚600003720孙七25男未婚450000690周八38女已婚350000660吴九32男未婚550000680郑十45女已婚250002630陈十一33男未婚350000740魏十二29女未婚450000710```1.请对上述征信数据进行缺失值处理，并说明处理方法。2.请计算征信数据中不同年龄段的平均信用评分，并按年龄段的信用评分高低进行排序。3.请计算征信数据中不同婚姻状况的平均信用评分，并按婚姻状况的信用评分高低进行排序。4.请分析征信数据中男女在信用评分上的差异，并给出相应的分析结论。5.请计算征信数据中不同逾期次数的平均信用评分，并按逾期次数的信用评分高低进行排序。6.请分析征信数据中信用评分与逾期次数之间的关系，并给出相应的分析结论。7.请根据征信数据，找出信用评分最高的前三名客户，并说明其信用评分高的原因。8.请根据征信数据，找出逾期次数最多的三名客户，并说明其逾期次数多的原因。二、征信数据分析挖掘案例分析要求：请根据以下案例，完成征信数据分析挖掘。案例：某银行拟开展一项针对年轻客户的信用贷款业务，为了提高贷款业务的精准度，该银行计划利用征信数据进行分析挖掘。征信数据：```姓名年龄性别婚姻状况信用额度逾期次数信用评分张三22男未婚200000690李四23女未婚250001660王五24男未婚300000720赵六25女未婚350000680孙七26男未婚400000710周八27女未婚450000690吴九28男未婚500000680郑十29女未婚550000670陈十一30男未婚600000730魏十二31女未婚650000710```1.请分析征信数据中年轻客户的信用评分分布情况。2.请根据征信数据，找出信用评分最高的年轻客户，并分析其信用评分高的原因。3.请根据征信数据，找出逾期次数最多的年轻客户，并分析其逾期次数多的原因。4.请根据征信数据，分析年轻客户的信用评分与逾期次数之间的关系，并给出相应的分析结论。5.请根据征信数据，筛选出信用评分较高且逾期次数较少的年轻客户，并给出相应的建议。6.请根据征信数据，分析年轻客户的信用评分与信用额度之间的关系，并给出相应的分析结论。7.请根据征信数据，找出信用评分较低的年轻客户，并分析其信用评分低的原因。8.请根据征信数据，分析年轻客户的信用评分与婚姻状况之间的关系，并给出相应的分析结论。四、征信风险评估模型构建要求：请根据以下征信数据，构建一个简单的征信风险评估模型，并使用该模型对客户进行风险评估。征信数据：```姓名年龄性别婚姻状况信用额度逾期次数信用评分张三28男已婚500002680李四35女未婚300000710王五40男已婚400001650赵六30女未婚600003720孙七25男未婚450000690周八38女已婚350000660吴九32男未婚550000680郑十45女已婚250002630陈十一33男未婚350000740魏十二29女未婚450000710```1.请选择至少两个特征（变量）构建征信风险评估模型。2.请解释所选特征对风险评估的影响。3.请使用所选特征构建一个简单的风险评估评分卡。4.请使用评分卡对每位客户进行风险评估，并给出风险评估结果。5.请分析评分卡对客户风险评估的准确性和可靠性。6.请讨论如何改进评分卡以提高其准确性和可靠性。五、征信数据可视化要求：请根据以下征信数据，完成数据可视化任务。征信数据：```姓名年龄性别婚姻状况信用额度逾期次数信用评分张三28男已婚500002680李四35女未婚300000710王五40男已婚400001650赵六30女未婚600003720孙七25男未婚450000690周八38女已婚350000660吴九32男未婚550000680郑十45女已婚250002630陈十一33男未婚350000740魏十二29女未婚450000710```1.请使用散点图展示年龄与信用评分之间的关系。2.请使用柱状图展示不同婚姻状况的客户的平均信用评分。3.请使用饼图展示不同性别的客户在征信数据中的比例。4.请使用箱线图展示信用额度在不同年龄段的分布情况。5.请使用折线图展示逾期次数与信用评分之间的关系。6.请讨论如何通过数据可视化更好地理解征信数据。六、征信风险控制策略要求：请根据以下征信数据，提出相应的征信风险控制策略。征信数据：```姓名年龄性别婚姻状况信用额度逾期次数信用评分张三28男已婚500002680李四35女未婚300000710王五40男已婚400001650赵六30女未婚600003720孙七25男未婚450000690周八38女已婚350000660吴九32男未婚550000680郑十45女已婚250002630陈十一33男未婚350000740魏十二29女未婚450000710```1.请分析征信数据中存在的风险点。2.请提出针对风险点的预防措施。3.请讨论如何通过征信数据分析识别高风险客户。4.请提出降低高风险客户贷款风险的策略。5.请讨论如何通过征信数据优化贷款审批流程。6.请提出如何利用征信数据提高贷后管理效率。本次试卷答案如下：一、征信数据清洗与分析1.解析：缺失值处理通常有三种方法：删除缺失值、填充缺失值（均值、中位数、众数、插值等）和多重插补。对于征信数据，考虑到数据的重要性，可以选择填充缺失值的方法。这里可以选择填充中位数，因为中位数对异常值的影响较小。2.解析：计算不同年龄段的平均信用评分，需要对年龄进行分组，然后计算每个年龄段的平均信用评分。3.解析：计算不同婚姻状况的平均信用评分，需要对婚姻状况进行分组，然后计算每个婚姻状况的平均信用评分。4.解析：分析男女在信用评分上的差异，需要比较男女两个群体的平均信用评分，并观察是否有显著差异。5.解析：计算不同逾期次数的平均信用评分，需要对逾期次数进行分组，然后计算每个逾期次数组别的平均信用评分。6.解析：分析信用评分与逾期次数之间的关系，可以使用散点图观察两者之间的分布关系，并计算相关系数来量化两者之间的线性关系。7.解析：找出信用评分最高的前三名客户，分析其信用评分高的原因，可能包括年龄、婚姻状况、信用额度、逾期次数等方面。8.解析：找出逾期次数最多的三名客户，分析其逾期次数多的原因，可能包括信用额度、年龄、婚姻状况、信用评分等方面。二、征信数据分析挖掘案例分析1.解析：分析征信数据中年轻客户的信用评分分布情况，可以使用直方图或箱线图展示信用评分的分布，并计算相应的统计量。2.解析：找出信用评分最高的年轻客户，分析其信用评分高的原因，可能包括年龄、婚姻状况、信用额度、逾期次数等方面。3.解析：找出逾期次数最多的年轻客户，分析其逾期次数多的原因，可能包括信用额度、年龄、婚姻状况、信用评分等方面。4.解析：分析信用评分与逾期次数之间的关系，可以使用散点图观察两者之间的分布关系，并计算相关系数来量化两者之间的线性关系。5.解析：筛选出信用评分较高且逾期次数较少的年轻客户，可能需要设定一个信用评分和逾期次数的阈值，然后进行筛选。6.解析：分析信用评分与信用额度之间的关系，可以使用散点图观察两者之间的分布关系，并计算相关系数来量化两者之间的线性关系。7.解析：找出信用评分较低的年轻客户，分析其信用评分低的原因，可能包括年龄、婚姻状况、信用额度、逾期次数等方面。8.解析：分析信用评分与婚姻状况之间的关系，可以使用散点图观察两者之间的分布关系，并计算相关系数来量化两者之间的线性关系。三、征信风险评估模型构建1.解析：选择特征构建征信风险评估模型时，可以考虑年龄、信用额度、逾期次数、信用评分等特征。2.解析：所选特征对风险评估的影响可以通过分析每个特征与信用评分之间的关系来确定。3.解析：构建风险评估评分卡，可以采用简单的线性模型，将每个特征转换为分数，然后加总得到最终的风险评分。4.解析：使用评分卡对每位客户进行风险评估，将客户的特征值转换为评分卡上的分数，然后根据评分卡规则给出风险评估结果。5.解析：分析评分卡的准确性和可靠性，可以通过计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标来进行评估。6.解析：改进评分卡可以通过引入更多特征、使用更复杂的模型、进行交叉验证等方式来实现。四、征信数据可视化1.解析：使用散点图展示年龄与信用评分之间的关系，可以帮助观察两者之间是否存在线性关系或非线性关系。2.解析：使用柱状图展示不同婚姻状况的客户的平均信用评分，可以直观地比较不同婚姻状况的信用评分差异。3.解析：使用饼图展示不同性别的客户在征信数据中的比例，可以了解性别的分布情况。4.解析：使用箱线图展示信用额度在不同年龄段的分布情况，可以观察不同年龄段信用额度的集中趋势和离散程度。5.解析：使用折线图展示逾期次数与信用评分之间的关系，可以帮助观察两者之间是否存在负相关关系。6.解析：通过数据可视化更好地理解征信数据，可以通过不同图表的对比分析，发现数据中的规律和异常情况。五