2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘高级技能试题

2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘高级技能试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、征信数据预处理要求：请根据征信数据分析挖掘的基本流程，对以下征信数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。1.数据清洗（1）假设你获取了一组征信数据，其中包含以下字段：客户ID、姓名、性别、年龄、婚姻状况、职业、月收入、逾期次数、贷款金额、贷款期限。请指出以下数据中存在哪些问题，并给出相应的处理方法。A.客户ID为空B.姓名为空C.年龄为负数D.职业为空E.月收入为0F.逾期次数为空G.贷款金额为空H.贷款期限为空2.数据集成（2）假设你从两个不同的数据源中获取了征信数据，数据源A包含字段：客户ID、姓名、性别、年龄、婚姻状况、职业、逾期次数；数据源B包含字段：客户ID、月收入、贷款金额、贷款期限。请指出以下数据中存在哪些问题，并给出相应的处理方法。A.客户ID在数据源A中存在，但在数据源B中不存在B.客户ID在数据源B中存在，但在数据源A中不存在C.客户ID在两个数据源中都存在，但姓名不一致D.客户ID在两个数据源中都存在，但性别不一致E.客户ID在两个数据源中都存在，但年龄不一致F.客户ID在两个数据源中都存在，但婚姻状况不一致G.客户ID在两个数据源中都存在，但职业不一致H.客户ID在两个数据源中都存在，但逾期次数不一致I.客户ID在两个数据源中都存在，但月收入不一致J.客户ID在两个数据源中都存在，但贷款金额不一致K.客户ID在两个数据源中都存在，但贷款期限不一致3.数据转换（3）假设你需要将征信数据中的性别字段转换为数值型，请给出以下转换方法。A.男：1，女：0B.男：0，女：1C.男：-1，女：1D.男：1，女：-14.数据规约（4）假设你需要对征信数据进行数据规约，请指出以下数据规约方法。A.去除重复数据B.去除异常值C.合并相似数据D.去除缺失值二、征信数据挖掘要求：请根据征信数据分析挖掘的基本流程，对以下征信数据进行挖掘，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析和预测分析。1.关联规则挖掘（5）假设你需要挖掘征信数据中的关联规则，请指出以下关联规则挖掘方法。A.支持度阈值：0.5，置信度阈值：0.7B.支持度阈值：0.7，置信度阈值：0.5C.支持度阈值：0.3，置信度阈值：0.8D.支持度阈值：0.8，置信度阈值：0.32.聚类分析（6）假设你需要对征信数据进行聚类分析，请指出以下聚类分析方法。A.K-means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法D.聚类层次算法3.分类分析（7）假设你需要对征信数据进行分类分析，请指出以下分类分析方法。A.决策树算法B.支持向量机算法C.随机森林算法D.朴素贝叶斯算法4.预测分析（8）假设你需要对征信数据进行预测分析，请指出以下预测分析方法。A.时间序列分析B.回归分析C.线性回归分析D.逻辑回归分析三、征信风险评估要求：请根据征信数据分析挖掘的基本流程，对以下征信数据进行风险评估，包括信用评分模型、违约概率预测和风险预警。1.信用评分模型（9）假设你需要建立征信数据的信用评分模型，请指出以下信用评分模型。A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.支持向量机模型D.决策树模型2.违约概率预测（10）假设你需要预测征信数据的违约概率，请指出以下违约概率预测方法。A.逻辑回归模型B.支持向量机模型C.决策树模型D.朴素贝叶斯模型四、征信数据可视化要求：请根据征信数据分析挖掘的结果，使用可视化工具对以下征信数据进行可视化展示。（11）根据征信数据挖掘的结果，绘制以下可视化图表。A.客户月收入分布图B.客户职业分布饼图C.客户逾期次数直方图D.客户贷款金额散点图E.客户信用评分与逾期次数关系图五、征信报告撰写要求：请根据征信数据分析挖掘的结果，撰写一份征信报告。（12）征信报告内容应包括以下部分：A.数据概览B.关联规则分析C.聚类分析结果D.分类分析结果E.预测分析结果F.信用评分模型评估G.违约概率预测结果H.风险预警六、征信风险评估策略优化要求：请根据征信数据分析挖掘的结果，提出征信风险评估策略优化的建议。（13）针对以下征信风险评估策略，提出优化建议：A.提高信用评分模型的准确性B.降低违约概率预测的错误率C.提高风险预警的及时性D.优化征信数据预处理流程E.完善征信数据挖掘方法F.提升征信报告的可读性和实用性本次试卷答案如下：一、征信数据预处理1.数据清洗（1）A.客户ID为空：删除该记录B.姓名为空：删除该记录C.年龄为负数：将该记录的年龄字段设为缺失值D.职业为空：删除该记录E.月收入为0：将该记录的月收入字段设为缺失值F.逾期次数为空：删除该记录G.贷款金额为空：删除该记录H.贷款期限为空：删除该记录解析思路：数据清洗的目的是去除不完整或不准确的数据，确保后续分析的准确性。2.数据集成（2）A.客户ID在数据源A中存在，但在数据源B中不存在：在数据源B中插入缺失的记录B.客户ID在数据源B中存在，但在数据源A中不存在：在数据源A中插入缺失的记录C.客户ID在两个数据源中都存在，但姓名不一致：根据客户ID进行匹配，统一姓名D.客户ID在两个数据源中都存在，但性别不一致：根据客户ID进行匹配，统一性别E.客户ID在两个数据源中都存在，但年龄不一致：根据客户ID进行匹配，统一年龄F.客户ID在两个数据源中都存在，但婚姻状况不一致：根据客户ID进行匹配，统一婚姻状况G.客户ID在两个数据源中都存在，但职业不一致：根据客户ID进行匹配，统一职业H.客户ID在两个数据源中都存在，但逾期次数不一致：根据客户ID进行匹配，统一逾期次数I.客户ID在两个数据源中都存在，但月收入不一致：根据客户ID进行匹配，统一月收入J.客户ID在两个数据源中都存在，但贷款金额不一致：根据客户ID进行匹配，统一贷款金额K.客户ID在两个数据源中都存在，但贷款期限不一致：根据客户ID进行匹配，统一贷款期限解析思路：数据集成是为了将来自不同源的数据合并成一个统一的视图，确保数据的完整性和一致性。3.数据转换（3）A.男：1，女：0解析思路：数据转换是为了将非数值型数据转换为数值型数据，以便进行后续的数值计算和分析。4.数据规约（4）A.去除重复数据B.去除异常值C.合并相似数据D.去除缺失值解析思路：数据规约是为了减少数据量，提高分析效率，同时保持数据的完整性和准确性。二、征信数据挖掘1.关联规则挖掘（5）A.支持度阈值：0.5，置信度阈值：0.7解析思路：关联规则挖掘中的支持度和置信度阈值是用于筛选出有意义的关联规则的关键参数。2.聚类分析（6）A.K-means算法解析思路：K-means算法是一种常用的聚类分析方法，适用于发现具有相似性的数据点。3.分类分析（7）A.决策树算法解析思路：决策树算法是一种常用的分类算法，通过树状结构对数据进行分类。4.预测分析（8）D.逻辑回归分析解析思路：逻辑回归分析是一种常用的预测分析方法，适用于预测二元分类问题。三、征信风险评估1.信用评分模型（9）B.逻辑回归模型解析思路：逻辑回归模型是一种常用的信用评分模型，适用于预测客户的信用风险。2.违约概率预测（10）A.逻辑回归模型解析思路：逻辑回归模型在违约概率预测中表现良好，适用于预测客户的违约风险。四、征信数据可视化（11）A.客户月收入分布图B.客户职业分布饼图C.客户逾期次数直方图D.客户贷款金额散点图E.客户信用评分与逾期次数关系图解析思路：数据可视化是为了更直观地展示数据特征和关系，帮助分析者更好地理解数据。五、征信报告撰写（12）征信报告内容应包括以下部分：A.数据概览B.关联规则分析C.聚类分析结果D.分类分析结果E.预测分析结果F.信用评分模型评估G.违约概率预测结果H.风险预警解析思路：征信报告是对征信数据分析结果的总结和展示，内容