2025年征信考試題庫：征信數據分析挖掘實戰技巧解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數據預處理要求：請根據征信數據的特點，完成以下預處理任務，并解釋每一步的目的。1.數據清洗（1）刪除缺失值（2）處理異常值（3）填補缺失值（4）數據類型轉換2.數據集成（1）合并數據集（2）處理重復記錄（3）數據歸一化3.數據轉換（1）特征工程（2）數據降維（3）數據離散化二、征信數據可視化要求：根據征信數據的特點，選擇合適的可視化工具和圖表，完成以下可視化任務，并解釋每一步的目的。1.柱狀圖（1）展示不同信用等級的借款人數量（2）展示不同貸款類型的借款人數量2.折線圖（1）展示借款人信用評分隨時間的變化趨勢（2）展示不同貸款類型的借款人信用評分變化趨勢3.散點圖（1）展示借款人信用評分與年齡的關系（2）展示借款人信用評分與貸款金額的關系4.餅圖（1）展示不同信用等級的借款人在總借款人中的占比（2）展示不同貸款類型的借款人在總借款人中的占比三、征信數據挖掘要求：根據征信數據的特點，選擇合適的挖掘算法，完成以下挖掘任務，并解釋每一步的目的。1.聚類分析（1）對借款人進行聚類（2）分析不同聚類群體的特征2.決策樹（1）根據借款人特征預測信用評分（2）分析決策樹中的關鍵特征3.線性回歸（1）根據借款人特征預測貸款金額（2）分析回歸系數的意義4.邏輯回歸（1）根據借款人特征預測是否違約（2）分析邏輯回歸模型中的關鍵參數5.支持向量機（1）根據借款人特征預測是否違約（2）分析支持向量機的參數設置6.K最近鄰（1）根據借款人特征預測信用評分（2）分析K值對模型性能的影響四、征信風險評估模型構建要求：請根據征信數據，構建一個風險評估模型，并解釋模型的選擇理由和關鍵步驟。1.選擇合適的模型（1）模型選擇理由（2）模型參數設置2.特征選擇（1）特征重要性分析（2）特征選擇方法3.模型訓練（1）訓練集和測試集劃分（2）模型訓練過程4.模型評估（1）評估指標選擇（2）模型性能分析5.模型優化（1）模型調整方法（2）模型優化效果五、征信數據預測分析要求：請利用構建的風險評估模型，對以下借款人進行信用風險評估，并解釋預測結果。1.借款人A（1）借款人A的特征數據（2）信用風險評估結果（3）預測結果解釋2.借款人B（1）借款人B的特征數據（2）信用風險評估結果（3）預測結果解釋3.借款人C（1）借款人C的特征數據（2）信用風險評估結果（3）預測結果解釋六、征信風險管理策略制定要求：根據征信數據分析結果，制定相應的風險管理策略，并解釋策略的制定依據。1.風險識別（1）識別高風險借款人群（2）識別高風險貸款類型2.風險控制（1）制定風險控制措施（2）實施風險控制措施3.風險應對（1）制定風險應對策略（2）實施風險應對策略4.風險監測（1）建立風險監測機制（2）實施風險監測5.風險評估（1）定期進行風險評估（2）根據風險評估結果調整風險管理策略本次試卷答案如下：一、征信數據預處理1.數據清洗（1）刪除缺失值：刪除數據集中缺失值過多的記錄，避免影響后續分析。（2）處理異常值：識別并處理數據集中的異常值，防止異常值對模型訓練和預測結果的影響。（3）填補缺失值：使用均值、中位數或眾數等方法填補缺失值，保持數據完整性。（4）數據類型轉換：將數據集中的數據類型進行統一，如將日期型轉換為字符串型。2.數據集成（1）合并數據集：將多個數據集合并為一個數據集，方便后續分析。（2）處理重復記錄：刪除數據集中的重復記錄，避免重復計算。（3）數據歸一化：將數據集中的數值特征進行歸一化處理，消除量綱影響。3.數據轉換（1）特征工程：根據征信數據的特點，創建新的特征，如借款人年齡的分組特征。（2）數據降維：使用主成分分析（PCA）等方法對數據進行降維，減少數據維度。（3）數據離散化：將連續型特征進行離散化處理，便于模型訓練。二、征信數據可視化1.柱狀圖（1）展示不同信用等級的借款人數量：通過柱狀圖可以直觀地比較不同信用等級的借款人數量差異。（2）展示不同貸款類型的借款人數量：通過柱狀圖可以直觀地比較不同貸款類型的借款人數量差異。2.折線圖（1）展示借款人信用評分隨時間的變化趨勢：通過折線圖可以觀察借款人信用評分隨時間的變化趨勢，判斷其信用狀況的變化。（2）展示不同貸款類型的借款人信用評分變化趨勢：通過折線圖可以比較不同貸款類型的借款人信用評分變化趨勢，分析不同貸款類型對信用評分的影響。3.散點圖（1）展示借款人信用評分與年齡的關系：通過散點圖可以觀察借款人信用評分與年齡之間的關系，分析年齡對信用評分的影響。（2）展示借款人信用評分與貸款金額的關系：通過散點圖可以觀察借款人信用評分與貸款金額之間的關系，分析貸款金額對信用評分的影響。4.餅圖（1）展示不同信用等級的借款人在總借款人中的占比：通過餅圖可以直觀地顯示不同信用等級的借款人在總借款人中的占比情況。（2）展示不同貸款類型的借款人在總借款人中的占比：通過餅圖可以直觀地顯示不同貸款類型的借款人在總借款人中的占比情況。三、征信數據挖掘1.聚類分析（1）對借款人進行聚類：根據借款人特征，使用K-means算法對借款人進行聚類，分析不同聚類群體的特征。（2）分析不同聚類群體的特征：根據聚類結果，分析不同聚類群體的特征，如年齡、收入、信用評分等。2.決策樹（1）根據借款人特征預測信用評分：使用決策樹算法對借款人特征進行預測，分析決策樹中的關鍵特征。（2）分析決策樹中的關鍵特征：根據決策樹的結構，分析對信用評分預測影響較大的特征。3.線性回歸（1）根據借款人特征預測貸款金額：使用線性回歸算法對借款人特征進行預測，分析回歸系數的意義。（2）分析回歸系數的意義：根據回歸系數的值，分析借款人特征對貸款金額的影響程度。4.邏輯回歸（1）根據借款人特征預測是否違約：使用邏輯回歸算法對借款人特征進行預測，分析邏輯回歸模型中的關鍵參數。（2）分析邏輯回歸模型中的關鍵參數：根據邏輯回歸模型的參數，分析借款人特征對違約概率的影響。5.支持向量機（1）根據借款人特征預測是否違約：使用支持向量機算法對借款人特征進行預測，分析支持向量機的參數設置。（2