2025年征信考試題庫(kù)（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）高級(jí)分析工具操作試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：根據(jù)給出的征信數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集成，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。1.數(shù)據(jù)清洗（1）將缺失值較多的字段進(jìn)行刪除，刪除比例超過(guò)______的記錄。（2）處理數(shù)據(jù)中的異常值，如年齡、收入等字段，刪除年齡小于______或大于______的記錄。（3）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理，刪除重復(fù)記錄______條。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將日期格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如將“YYYY-MM-DD”轉(zhuǎn)換為“YYYYMMDD”。（2）將性別字段從“男”、“女”轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，其中“男”對(duì)應(yīng)______，“女”對(duì)應(yīng)______。（3）將學(xué)歷字段從“高中”、“大?！薄ⅰ氨究啤?、“碩士”、“博士”轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，其中“高中”對(duì)應(yīng)______，“大?！睂?duì)應(yīng)______，“本科”對(duì)應(yīng)______，“碩士”對(duì)應(yīng)______，“博士”對(duì)應(yīng)______。3.數(shù)據(jù)集成（1）將多個(gè)數(shù)據(jù)表中的客戶信息進(jìn)行合并，確保每個(gè)客戶在所有表中均有記錄。（2）將客戶貸款信息與客戶基本信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成完整的客戶信息表。（3）對(duì)合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，確保數(shù)據(jù)完整性，刪除缺失關(guān)鍵信息的記錄______條。二、征信數(shù)據(jù)探索性分析要求：對(duì)征信數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況。1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)（1）計(jì)算客戶總數(shù)______人。（2）計(jì)算貸款總額______元。（3）計(jì)算貸款平均額度______元。2.數(shù)據(jù)分布（1）繪制客戶年齡分布直方圖，觀察年齡分布情況。（2）繪制客戶學(xué)歷分布餅圖，觀察學(xué)歷分布情況。（3）繪制客戶性別分布餅圖，觀察性別分布情況。3.數(shù)據(jù)相關(guān)性（1）計(jì)算客戶年齡與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。（2）計(jì)算客戶學(xué)歷與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。（3）計(jì)算客戶性別與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。三、征信數(shù)據(jù)可視化要求：根據(jù)征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示，以便更直觀地了解數(shù)據(jù)特征。1.繪制客戶年齡與貸款額度關(guān)系圖（1）選擇合適的圖表類型，如散點(diǎn)圖或折線圖。（2）在圖表中標(biāo)注年齡與貸款額度之間的關(guān)系。（3）分析年齡與貸款額度之間的關(guān)系，如正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)。2.繪制客戶學(xué)歷與貸款額度關(guān)系圖（1）選擇合適的圖表類型，如散點(diǎn)圖或折線圖。（2）在圖表中標(biāo)注學(xué)歷與貸款額度之間的關(guān)系。（3）分析學(xué)歷與貸款額度之間的關(guān)系，如正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)。3.繪制客戶性別與貸款額度關(guān)系圖（1）選擇合適的圖表類型，如散點(diǎn)圖或折線圖。（2）在圖表中標(biāo)注性別與貸款額度之間的關(guān)系。（3）分析性別與貸款額度之間的關(guān)系，如正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)。四、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求：基于征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。1.選擇合適的征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如邏輯回歸、決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。3.訓(xùn)練模型，得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型。4.使用模型對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得到每個(gè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。5.識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，如信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為_(kāi)_____的客戶。6.分析高風(fēng)險(xiǎn)客戶的特點(diǎn)，如年齡、學(xué)歷、收入等，以便制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。五、客戶信用評(píng)級(jí)要求：根據(jù)征信數(shù)據(jù)，對(duì)客戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，以便金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信貸決策。1.選擇合適的信用評(píng)級(jí)模型，如聚類分析、層次分析或模糊綜合評(píng)價(jià)等。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。3.訓(xùn)練模型，得到信用評(píng)級(jí)模型。4.使用模型對(duì)客戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，得到每個(gè)客戶的信用等級(jí)。5.分析信用等級(jí)與貸款額度之間的關(guān)系，如信用等級(jí)越高，貸款額度越大。6.根據(jù)信用評(píng)級(jí)結(jié)果，為金融機(jī)構(gòu)提供信貸決策依據(jù)。六、征信數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)要求：基于征信數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為金融機(jī)構(gòu)提供決策支持。1.選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類算法或聚類算法等。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。3.訓(xùn)練模型，得到預(yù)測(cè)模型。4.使用模型對(duì)客戶進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，預(yù)測(cè)客戶未來(lái)的還款行為。5.分析預(yù)測(cè)結(jié)果，識(shí)別潛在的高風(fēng)險(xiǎn)客戶或優(yōu)質(zhì)客戶。6.根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，為金融機(jī)構(gòu)制定相應(yīng)的信貸策略。本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗（1）刪除比例超過(guò)20%的記錄。解析思路：計(jì)算每個(gè)字段缺失值的比例，選擇超過(guò)20%的字段，刪除對(duì)應(yīng)的記錄。（2）刪除年齡小于18歲或大于60歲的記錄。解析思路：對(duì)年齡字段進(jìn)行篩選，刪除年齡小于18歲或大于60歲的記錄。（3）刪除重復(fù)記錄100條。解析思路：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理，統(tǒng)計(jì)并刪除重復(fù)記錄。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將日期格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如將“YYYY-MM-DD”轉(zhuǎn)換為“YYYYMMDD”。解析思路：使用字符串替換或正則表達(dá)式等工具，將日期格式統(tǒng)一轉(zhuǎn)換。（2）將性別字段從“男”、“女”轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，其中“男”對(duì)應(yīng)1，“女”對(duì)應(yīng)2。解析思路：根據(jù)性別字段的值，將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)值型。（3）將學(xué)歷字段從“高中”、“大?！?、“本科”、“碩士”、“博士”轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，其中“高中”對(duì)應(yīng)1，“大專”對(duì)應(yīng)2，“本科”對(duì)應(yīng)3，“碩士”對(duì)應(yīng)4，“博士”對(duì)應(yīng)5。解析思路：根據(jù)學(xué)歷字段的值，將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)值型。3.數(shù)據(jù)集成（1）將多個(gè)數(shù)據(jù)表中的客戶信息進(jìn)行合并，確保每個(gè)客戶在所有表中均有記錄。解析思路：根據(jù)客戶ID或其他唯一標(biāo)識(shí)字段，將多個(gè)數(shù)據(jù)表中的客戶信息進(jìn)行合并。（2）將客戶貸款信息與客戶基本信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成完整的客戶信息表。解析思路：根據(jù)客戶ID或其他唯一標(biāo)識(shí)字段，將客戶貸款信息與客戶基本信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。（3）對(duì)合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，確保數(shù)據(jù)完整性，刪除缺失關(guān)鍵信息的記錄50條。解析思路：對(duì)合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，刪除缺失關(guān)鍵信息的記錄。二、征信數(shù)據(jù)探索性分析1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)（1）計(jì)算客戶總數(shù)10000人。解析思路：對(duì)客戶信息表進(jìn)行計(jì)數(shù)，得到客戶總數(shù)。（2）計(jì)算貸款總額10000000元。解析思路：對(duì)貸款信息表進(jìn)行求和，得到貸款總額。（3）計(jì)算貸款平均額度10000元。解析思路：對(duì)貸款信息表進(jìn)行求和，然后除以客戶總數(shù)，得到貸款平均額度。2.數(shù)據(jù)分布（1）繪制客戶年齡分布直方圖，觀察年齡分布情況。解析思路：對(duì)年齡字段進(jìn)行分組，使用直方圖展示年齡分布情況。（2）繪制客戶學(xué)歷分布餅圖，觀察學(xué)歷分布情況。解析思路：對(duì)學(xué)歷字段進(jìn)行分類，使用餅圖展示學(xué)歷分布情況。（3）繪制客戶性別分布餅圖，觀察性別分布情況。解析思路：對(duì)性別字段進(jìn)行分類，使用餅圖展示性別分布情況。3.數(shù)據(jù)相關(guān)性（1）計(jì)算客戶年齡與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。解析思路：使用相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算年齡與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)。（2）計(jì)算客戶學(xué)歷與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。解析思路：使用相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算學(xué)歷與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)。（3）計(jì)算客戶性別與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)，觀察兩者之間的關(guān)系。解析思路：使用相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算性別與貸款額度之間的相關(guān)系數(shù)。三、征信數(shù)據(jù)可視化1.繪制客戶年齡與貸款額度關(guān)系圖解析思路：選擇散點(diǎn)圖或折線圖，將年齡作為橫坐標(biāo)，貸款額度作為縱坐標(biāo)，繪制圖表，并標(biāo)注年齡與貸款額度之間的關(guān)系。2.繪制客戶學(xué)歷與貸款額度關(guān)系圖解析思路：選擇散點(diǎn)圖或折線圖，將學(xué)歷作為橫坐標(biāo)，貸款額度作為縱坐標(biāo)，繪制圖表，并標(biāo)注學(xué)歷與貸款額度之間的關(guān)系。3.繪制客戶性別與貸款額度關(guān)系圖解析思路：選擇散點(diǎn)圖或折線圖，將性別作為橫坐標(biāo)，貸款額度作為縱坐標(biāo)，繪制圖表，并標(biāo)注性別與貸款額度之間的關(guān)系。四、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估1.選擇合適的征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如邏輯回歸、決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。解析思路：根據(jù)征信數(shù)據(jù)的特征和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的目的，選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。解析思路：分析征信數(shù)據(jù)，選擇對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有較大影響的特征變量。3.訓(xùn)練模型，得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型。解析思路：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)選定的模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型。4.使用模型對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得到每個(gè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。解析思路：使用訓(xùn)練好的模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到每個(gè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。5.識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，如信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為高風(fēng)險(xiǎn)的客戶。解析思路：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)設(shè)置閾值，識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)客戶。6.分析高風(fēng)險(xiǎn)客戶的特點(diǎn)，如年齡、學(xué)歷、收入等，以便制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。解析思路：對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行分組分析，找出共同的特點(diǎn)，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。五、客戶信用評(píng)級(jí)1.選擇合適的信用評(píng)級(jí)模型，如聚類分析、層次分析或模糊綜合評(píng)價(jià)等。解析思路：根據(jù)征信數(shù)據(jù)的特征和信用評(píng)級(jí)的需要，選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。解析思路：分析征信數(shù)據(jù)，選擇對(duì)信用評(píng)級(jí)有較大影響的特征變量。3.訓(xùn)練模型，得到信用評(píng)級(jí)模型。解析思路：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)選定的模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到信用評(píng)級(jí)模型。4.使用模型對(duì)客戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，得到每個(gè)客戶的信用等級(jí)。解析思路：使用訓(xùn)練好的模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到每個(gè)客戶的信用等級(jí)。5.分析信用等級(jí)與貸款額度之間的關(guān)系，如信用等級(jí)越高，貸款額度越大。解析思路：對(duì)信用等級(jí)與貸款額度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，觀察兩者之間的關(guān)系。6.根據(jù)信用評(píng)級(jí)結(jié)果，為金融機(jī)構(gòu)提供信貸決策依據(jù)。解析思路：根據(jù)信用評(píng)級(jí)結(jié)果，為金融機(jī)構(gòu)提供信貸決策的參考依據(jù)。六、征信數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)1.選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類算法或聚類算法等。解析思路：根據(jù)征信數(shù)據(jù)的特征和預(yù)測(cè)目的，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法。2.根據(jù)征信數(shù)據(jù)，選擇特征變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，如年齡、學(xué)歷、收入、貸款額度等。解析思路：分析征信數(shù)據(jù)，選擇對(duì)預(yù)測(cè)有較大影響的特征變量。3.訓(xùn)練模型，得到預(yù)測(cè)模型。解析