2025年征信考試題庫（征信數據分析挖掘）：高級職稱考試試題匯編考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數據分析方法要求：運用征信數據分析方法，分析以下案例并回答問題。1.某銀行在開展信用卡營銷活動時，通過收集客戶的信用報告數據，分析以下指標：信用卡申請人數、信用卡激活率、信用卡透支率、信用卡逾期率。請根據以下數據，分析該銀行的信用卡營銷活動效果。（1）信用卡申請人數：10000人（2）信用卡激活率：30%（3）信用卡透支率：10%（4）信用卡逾期率：2%2.某保險公司通過對客戶理賠數據的分析，發現以下情況：保險理賠金額與客戶年齡、職業、理賠原因等因素相關。請根據以下數據，分析該保險公司理賠風險。（1）理賠金額分布：0-5000元、5001-10000元、10001-20000元、20001-50000元、50001元以上（2）客戶年齡分布：20-30歲、31-40歲、41-50歲、51-60歲、60歲以上（3）職業分布：公務員、企業員工、個體工商戶、自由職業者、其他（4）理賠原因分布：意外傷害、疾病、自然災害、其他3.某電商平臺通過分析用戶購物行為數據，發現以下情況：用戶瀏覽商品時間、購買商品數量、購買商品類型等因素與用戶滿意度相關。請根據以下數據，分析該電商平臺用戶滿意度。（1）用戶瀏覽商品時間：1-5分鐘、6-10分鐘、11-15分鐘、16-20分鐘、20分鐘以上（2）購買商品數量：1件、2件、3件、4件、5件以上（3）購買商品類型：食品、服飾、電子產品、家居用品、其他（4）用戶滿意度評分：1分、2分、3分、4分、5分二、征信數據挖掘技術要求：運用征信數據挖掘技術，對以下案例進行分析并回答問題。1.某金融機構在開展貸款業務時，收集了大量客戶的信用報告數據。請根據以下數據，運用關聯規則挖掘技術，找出客戶貸款申請與貸款審批結果之間的關聯關系。（1）客戶貸款申請數據：貸款金額、貸款期限、擔保方式、信用等級、貸款審批結果（2）客戶信用報告數據：信用歷史、還款記錄、逾期記錄、負債狀況2.某銀行通過分析客戶交易數據，發現以下情況：客戶交易時間、交易金額、交易地點等因素與客戶風險等級相關。請根據以下數據，運用聚類分析技術，將客戶分為不同風險等級。（1）客戶交易數據：交易時間、交易金額、交易地點、客戶風險等級（2）客戶風險等級：低風險、中風險、高風險3.某電商平臺通過對用戶瀏覽行為、購買行為和評價行為數據的分析，發現以下情況：用戶瀏覽商品時間、購買商品數量、評價商品質量等因素與用戶忠誠度相關。請根據以下數據，運用決策樹挖掘技術，構建用戶忠誠度預測模型。（1）用戶瀏覽行為數據：瀏覽商品時間、瀏覽商品數量、瀏覽商品類型（2）購買行為數據：購買商品數量、購買商品類型、購買商品價格（3）評價行為數據：評價商品質量、評價商品滿意度、評價商品服務（4）用戶忠誠度：高忠誠度、中忠誠度、低忠誠度四、征信風險評估模型構建要求：根據以下征信數據，構建一個征信風險評估模型，并分析模型的準確性和適用性。（1）客戶基本信息：年齡、性別、婚姻狀況、職業（2）信用歷史：貸款金額、貸款期限、還款記錄、逾期記錄（3）負債狀況：信用卡負債、貸款負債、其他負債（4）行為數據：交易金額、交易頻率、交易類型五、征信數據質量評估要求：對以下征信數據進行質量評估，包括數據完整性、數據準確性、數據一致性、數據時效性。（1）數據完整性：客戶姓名、身份證號碼、電話號碼、郵箱地址、住址（2）數據準確性：客戶貸款金額、還款記錄、逾期記錄（3）數據一致性：客戶姓名、身份證號碼、電話號碼、郵箱地址、住址的一致性（4）數據時效性：最近一次貸款記錄的時間、最近一次還款記錄的時間六、征信數據可視化要求：根據以下征信數據，運用數據可視化技術，創建以下圖表，以直觀展示數據特征。（1）餅圖：展示不同年齡段的客戶數量占比（2）柱狀圖：展示不同信用等級的客戶數量占比（3）折線圖：展示不同還款期限的逾期率變化趨勢（4）散點圖：展示客戶貸款金額與還款記錄之間的關系本次試卷答案如下：一、征信數據分析方法1.分析思路：-信用卡申請人數：10000人，表示營銷活動的覆蓋范圍較廣。-信用卡激活率：30%，表示營銷活動的吸引力一般，有提升空間。-信用卡透支率：10%，表示客戶使用信用卡的活躍度較高。-信用卡逾期率：2%，表示客戶的信用狀況良好。2.解析：-銀行的信用卡營銷活動效果總體較好，但激活率較低，可能需要優化營銷策略，提高信用卡的吸引力。-透支率和逾期率均處于合理范圍，表明客戶對信用卡的使用較為謹慎，信用風險較低。3.分析思路：-理賠金額分布：根據理賠金額區間，可以分析不同風險的理賠情況。-客戶年齡分布：分析不同年齡段客戶的理賠需求。-職業分布：分析不同職業客戶的理賠風險特征。-理賠原因分布：分析主要理賠原因，了解理賠風險的主要來源。4.解析：-理賠金額集中在0-5000元區間，表明大部分理賠金額較低，可能需要關注小額理賠風險的防范。-年輕客戶和中年客戶的理賠需求較高，可能需要針對這部分客戶群體加強風險管理和理賠服務。-不同職業的客戶理賠風險特征各異，需要根據不同職業制定相應的風險管理策略。-意外傷害和疾病是主要的理賠原因，需要加強相關領域的風險管理。5.分析思路：-用戶瀏覽商品時間：分析用戶對商品的關注程度。-購買商品數量：分析用戶的購買頻率和購買意愿。-購買商品類型：分析用戶的消費偏好。-用戶滿意度評分：分析用戶對電商平臺的服務和商品質量的評價。6.解析：-用戶對商品的關注時間較長，可能需要優化商品展示和推薦策略，提高用戶轉化率。-用戶購買頻率較高，表明用戶對電商平臺的信任度較高，有較強的購買意愿。-用戶購買商品類型多樣化，說明電商平臺能夠滿足不同用戶的消費需求。-用戶滿意度評分較高，表明電商平臺在服務質量和商品質量方面表現良好。二、征信數據挖掘技術1.分析思路：-客戶貸款申請數據：分析貸款申請與審批結果之間的關系。-客戶信用報告數據：分析信用報告對貸款審批結果的影響。2.解析：-通過關聯規則挖掘，可以找出哪些貸款申請特征與審批結果相關聯，從而優化貸款審批流程。-分析信用報告數據，可以評估客戶信用風險，為貸款審批提供依據。3.分析思路：-客戶交易數據：分析客戶交易行為與風險等級之間的關系。4.解析：-通過聚類分析，可以將客戶分為不同風險等級，有助于金融機構進行風險控制和資源分配。5.分析思路：-用戶瀏覽行為數據、購買行為數據、評價行為數據：分析用戶行為與忠誠度之間的關系。6.解析：-通過決策樹挖掘，可以構建用戶忠誠度預測模型，為電商平臺制定客戶關系管理策略提供依據。三、征信風險評估模型構建1.分析思路：-客戶基本信息：分析基本信息對風險評估的影響。-信用歷史：分析信用歷史對風險評估的影響。-負債狀況：分析負債狀況對風險評估的影響。-行為數據：分析行為數據對風險評估的影響。2.解析：-構建風險評估模型時，需要綜合考慮客戶基本信息、信用歷史、負債狀況和行為數據，以全面評估客戶的風險等級。四、征信數據質量評估1.分析思路：-數據完整性：檢查數據是否齊全。-數據準確性：檢查數據是否真實可靠。-數據一致性：檢查數據在不同維度上的一致性。-數據時效性：檢查數據更新時間。2.解析：-對征信數據進行質量評估，有助于確保數據的真實性和可靠性，為風險評估提