2025年征信考試題庫（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）-經(jīng)典案例分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，發(fā)現(xiàn)某客戶的居住地址字段存在大量“未提供”的空值，以下哪種處理方法最合適？（）A.直接刪除包含空值的記錄B.將空值填充為“未知”常量C.利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值D.保留空值不做任何處理2.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，邏輯回歸模型適用于哪些場景？（）A.分類問題，如預(yù)測客戶是否會違約B.回歸問題，如預(yù)測客戶的收入水平C.聚類問題，如對客戶進(jìn)行分組D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，如發(fā)現(xiàn)客戶的消費(fèi)習(xí)慣3.征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”指的是什么？（）A.逾期30天以內(nèi)、30-60天、60-90天、90天以上、呆賬B.正常、關(guān)注、次級、可疑、損失C.良好、一般、較差、很差、極差D.高風(fēng)險、中風(fēng)險、低風(fēng)險、極高風(fēng)險、無風(fēng)險4.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)可視化時，哪種圖表最適合展示不同時間段的數(shù)據(jù)趨勢？（）A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.折線圖D.框線圖5.征信數(shù)據(jù)分析師在處理異常值時，以下哪種方法最常用？（）A.刪除異常值B.將異常值替換為中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)化處理D.以上都是6.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹模型的優(yōu)點(diǎn)是什么？（）A.模型簡單，易于解釋B.對異常值不敏感C.可以處理大量數(shù)據(jù)D.以上都是7.征信數(shù)據(jù)中的“三道紅線”指的是什么？（）A.逾期90天以上、呆賬、壞賬B.收入、負(fù)債、信用評分C.貸款金額、貸款期限、還款方式D.貸款利率、擔(dān)保方式、還款頻率8.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)清洗時，如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.直接刪除重復(fù)記錄B.保留第一條記錄，刪除其余重復(fù)記錄C.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并，保留關(guān)鍵信息D.以上都是9.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行特征工程時，以下哪種方法最常用？（）A.特征選擇B.特征提取C.特征組合D.以上都是10.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析適用于哪些場景？（）A.對客戶進(jìn)行分組B.發(fā)現(xiàn)客戶的消費(fèi)習(xí)慣C.預(yù)測客戶的違約風(fēng)險D.以上都是11.征信數(shù)據(jù)中的“信用評分”是如何計(jì)算的？（）A.基于邏輯回歸模型計(jì)算B.基于決策樹模型計(jì)算C.基于線性回歸模型計(jì)算D.以上都是12.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)可視化時，哪種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布？（）A.餅圖B.條形圖C.散點(diǎn)圖D.框線圖13.征信數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時，以下哪種方法最常用？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.將缺失值填充為均值C.利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值D.以上都是14.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是什么？（）A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.預(yù)測客戶的違約風(fēng)險C.對客戶進(jìn)行分組D.以上都是15.征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”和“三道紅線”有什么關(guān)系？（）A.“五級分類”是“三道紅線”的具體表現(xiàn)B.“三道紅線”是“五級分類”的評判標(biāo)準(zhǔn)C.兩者沒有關(guān)系D.以上都不對16.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)清洗時，如何處理錯誤數(shù)據(jù)？（）A.直接刪除錯誤數(shù)據(jù)B.將錯誤數(shù)據(jù)替換為正確值C.標(biāo)記錯誤數(shù)據(jù)，后續(xù)手動修正D.以上都是17.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行特征工程時，以下哪種方法最常用？（）A.特征選擇B.特征提取C.特征組合D.以上都是18.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，邏輯回歸模型的缺點(diǎn)是什么？（）A.模型復(fù)雜，難以解釋B.對異常值敏感C.無法處理非線性關(guān)系D.以上都是19.征信數(shù)據(jù)中的“信用評分”和“五級分類”有什么關(guān)系？（）A.“信用評分”是“五級分類”的具體表現(xiàn)B.“五級分類”是“信用評分”的評判標(biāo)準(zhǔn)C.兩者沒有關(guān)系D.以上都不對20.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)可視化時，哪種圖表最適合展示不同變量之間的相關(guān)性？（）A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.相關(guān)系數(shù)矩陣D.框線圖二、多選題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，需要注意哪些問題？（）A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)重復(fù)C.數(shù)據(jù)錯誤D.數(shù)據(jù)不一致E.數(shù)據(jù)異常2.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的模型有哪些？（）A.邏輯回歸模型B.決策樹模型C.聚類分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘E.線性回歸模型3.征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”包括哪些？（）A.正常B.關(guān)注C.次級D.可疑E.損失4.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)可視化時，常用的圖表有哪些？（）A.餅圖B.條形圖C.散點(diǎn)圖D.折線圖E.框線圖5.征信數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時，常用的方法有哪些？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.將缺失值填充為均值C.利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值D.保留空值不做任何處理E.將缺失值填充為常量6.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹模型的優(yōu)點(diǎn)有哪些？（）A.模型簡單，易于解釋B.對異常值不敏感C.可以處理大量數(shù)據(jù)D.能夠處理非線性關(guān)系E.訓(xùn)練速度快7.征信數(shù)據(jù)中的“三道紅線”包括哪些？（）A.逾期90天以上B.呆賬C.壞賬D.收入E.負(fù)債8.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)清洗時，如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.直接刪除重復(fù)記錄B.保留第一條記錄，刪除其余重復(fù)記錄C.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并，保留關(guān)鍵信息D.以上都是E.忽略重復(fù)數(shù)據(jù)9.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行特征工程時，常用的方法有哪些？（）A.特征選擇B.特征提取C.特征組合D.以上都是E.特征轉(zhuǎn)換10.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是什么？（）A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.預(yù)測客戶的違約風(fēng)險C.對客戶進(jìn)行分組D.以上都是E.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的異常關(guān)系三、判斷題（本部分共10小題，每小題1分，共10分。請將判斷結(jié)果填在題后的括號內(nèi)，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）1.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，可以直接刪除所有包含空值的記錄，這樣不會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。（）2.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，邏輯回歸模型和決策樹模型都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。（）3.征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”是按照客戶的信用風(fēng)險從低到高進(jìn)行劃分的。（）4.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)可視化時，餅圖最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布。（）5.征信數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時，常用的方法是將缺失值填充為均值或中位數(shù)。（）6.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹模型的缺點(diǎn)是容易過擬合。（）7.征信數(shù)據(jù)中的“三道紅線”是按照客戶的收入、負(fù)債和信用評分進(jìn)行劃分的。（）8.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)清洗時，可以直接刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，這樣不會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。（）9.征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行特征工程時，常用的方法包括特征選擇、特征提取和特征組合。（）10.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（）四、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。）1.簡述征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時需要注意哪些問題？2.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的模型有哪些，并簡要說明其適用場景。3.簡述征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”包括哪些，并簡要說明其含義。4.簡述征信數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時常用的方法有哪些，并簡要說明其優(yōu)缺點(diǎn)。5.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是什么，并簡要說明其應(yīng)用場景。五、論述題（本部分共2小題，每小題10分，共20分。請根據(jù)題目要求，詳細(xì)回答問題。）1.詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時需要注意哪些問題，并簡要說明如何處理這些問題。2.詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的模型有哪些，并詳細(xì)說明其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.C解析：處理“未提供”的空值時，直接刪除或填充為常量都會丟失信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值可以最大程度保留數(shù)據(jù)信息，更合適。2.A解析：邏輯回歸模型適用于二分類問題，如預(yù)測客戶是否會違約，其他選項(xiàng)分別對應(yīng)回歸、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則問題。3.B解析：“五級分類”是征信領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)分類，依次為正常、關(guān)注、次級、可疑、損失，反映信用風(fēng)險等級。4.C解析：折線圖適合展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢，其他圖表分別適合展示占比、散布關(guān)系和分布情況。5.D解析：處理異常值常用方法包括刪除、替換和標(biāo)準(zhǔn)化，三者都是常用手段，選D最全面。6.A解析：決策樹模型簡單直觀，易于解釋，這是其主要優(yōu)點(diǎn)，其他選項(xiàng)部分正確但不如A全面。7.B解析：“三道紅線”通常指收入、負(fù)債、信用評分三個關(guān)鍵指標(biāo)，用于評估客戶信用狀況。8.D解析：處理重復(fù)數(shù)據(jù)需綜合判斷，有時需合并，有時需刪除，選D最全面。9.D解析：特征工程包括選擇、提取、組合等方法，三者都是常用手段，選D最全面。10.A解析：聚類分析適用于對客戶進(jìn)行分組，發(fā)現(xiàn)群體特征，其他選項(xiàng)應(yīng)用場景不完全匹配。11.D解析：信用評分計(jì)算可基于多種模型，邏輯回歸、決策樹、線性回歸等都有應(yīng)用，選D最全面。12.B解析：條形圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況，其他圖表分別適合展示占比、散布關(guān)系和趨勢。13.D解析：處理缺失值需綜合判斷，刪除、填充均值、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測等方法都有應(yīng)用，選D最全面。14.A解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購買商品關(guān)聯(lián)，其他選項(xiàng)描述不準(zhǔn)確。15.B解析：“三道紅線”是“五級分類”的評判標(biāo)準(zhǔn)之一，影響分類結(jié)果，選B更準(zhǔn)確。16.D解析：處理錯誤數(shù)據(jù)需綜合判斷，有時需刪除，有時需修正，有時需標(biāo)記，選D最全面。17.D解析：特征工程包括選擇、提取、組合等方法，三者都是常用手段，選D最全面。18.C解析：邏輯回歸模型無法直接處理非線性關(guān)系，這是其主要缺點(diǎn)，其他選項(xiàng)部分正確但不如C準(zhǔn)確。19.A解析：“信用評分”是“五級分類”的具體量化表現(xiàn)，影響分類結(jié)果，選A更準(zhǔn)確。20.B解析：散點(diǎn)圖適合展示不同變量之間的相關(guān)性，其他圖表分別適合展示占比、分布和趨勢。二、多選題答案及解析1.ABCDE解析：數(shù)據(jù)清洗需關(guān)注缺失、重復(fù)、錯誤、不一致和異常等問題，選ABCDE最全面。2.ABCD解析：常用模型包括邏輯回歸、決策樹、聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，線性回歸較少用于分類問題，選ABCD更準(zhǔn)確。3.ABCD解析：“五級分類”包括正常、關(guān)注、次級、可疑、損失，選ABCD最全面，E不包含在內(nèi)。4.ABCDE解析：常用圖表包括餅圖、條形圖、散點(diǎn)圖、折線圖和框線圖，選ABCDE最全面。5.ABC解析：處理缺失值常用方法包括刪除、填充均值和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測，填充中位數(shù)和常量較少用，選ABC更準(zhǔn)確。6.ACD解析：決策樹模型優(yōu)點(diǎn)是簡單易解釋、可處理大量數(shù)據(jù)、能處理非線性關(guān)系，訓(xùn)練速度不是其主要優(yōu)點(diǎn)，選ACD更準(zhǔn)確。7.ABE解析：“三道紅線”通常指逾期90天以上、呆賬、壞賬等關(guān)鍵指標(biāo)，收入和負(fù)債不是標(biāo)準(zhǔn)“紅線”，選ABE更準(zhǔn)確。8.D解析：處理重復(fù)數(shù)據(jù)需綜合判斷，有時需刪除，有時需合并，選D最全面。9.D解析：特征工程包括選擇、提取、組合等方法，三者都是常用手段，選D最全面。10.AD解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)測違約風(fēng)險和客戶分組是具體應(yīng)用場景，選AD更準(zhǔn)確。三、判斷題答案及解析1.×解析：直接刪除所有包含空值的記錄會嚴(yán)重丟失信息，影響分析結(jié)果，需謹(jǐn)慎處理。2.√解析：邏輯回歸和決策樹模型都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測分類或回歸結(jié)果。3.√解析：“五級分類”是按照信用風(fēng)險從低到高劃分的，反映客戶信用狀況的等級。4.×解析：餅圖適合展示占比，折線圖更適合展示趨勢，其他圖表分別適合展示散布關(guān)系和分布情況。5.√解析：填充均值或中位數(shù)是處理缺失值的常用方法，能保留部分信息。6.√解析：決策樹模型容易過擬合，尤其在數(shù)據(jù)量較小或特征較多時，需注意剪枝。7.×解析：“三道紅線”通常指逾期90天以上、呆賬、壞賬等關(guān)鍵指標(biāo)，與收入、負(fù)債、信用評分不完全對應(yīng)。8.×解析：處理重復(fù)數(shù)據(jù)需綜合判斷，有時需合并，有時需刪除，直接刪除可能丟失信息。9.√解析：特征工程包括選擇、提取、組合等方法，都是常用手段，選D最全面。10.√解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購買商品關(guān)聯(lián)。四、簡答題答案及解析1.簡述征信數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時需要注意哪些問題，并簡要說明如何處理這些問題。答案：需要注意缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)和異常值等問題。處理方法包括：缺失值可刪除、填充均值/中位數(shù)/模型預(yù)測；重復(fù)數(shù)據(jù)可刪除或合并；錯誤數(shù)據(jù)需修正或刪除；不一致數(shù)據(jù)需統(tǒng)一格式；異常值需識別和處理。需綜合判斷選擇合適方法。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，需全面考慮各種問題，選擇合適方法處理，避免信息丟失或偏差。2.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中常用的模型有哪些，并簡要說明其適用場景。答案：常用模型包括邏輯回歸、決策樹、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。邏輯回歸適用于分類問題，如預(yù)測違約；決策樹適用于分類和回歸，易于解釋；聚類分析適用于客戶分組；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適用于發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，如商品關(guān)聯(lián)。解析：需了解不同模型的原理和適用場景，選擇合適模型解決問題，提高分析效果。3.簡述征信數(shù)據(jù)中的“五級分類”包括哪些，并簡要說明其含義。答案：“五級分類”包括正常、關(guān)注、次級、可疑、損失。正常指無風(fēng)險；關(guān)注指可能存在風(fēng)險；次級指風(fēng)險較高；可疑指可能發(fā)生損失；損失指已發(fā)生損失。解析：需了解“五級分類”的定義和含義，這是征信領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)分類，反映信用風(fēng)險等級。4.簡述征信數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時常用的方法有哪些，并簡要說明其優(yōu)缺點(diǎn)。答案：常用方法包括刪除、填充均值/中位數(shù)/常量、模型預(yù)測。刪除易丟失信息；填充均值/中位數(shù)簡單但可能偏差；模型預(yù)測準(zhǔn)確但復(fù)雜。需綜合判斷選擇合適方法。解析：處理缺失值需權(quán)衡信息損失和計(jì)算復(fù)雜度，選擇合適方法，避免偏差。5.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是什么，并簡要說明其應(yīng)