2025年征信分析師專業(yè)考試：數(shù)據(jù)挖掘與征信分析試題

2025年征信分析師專業(yè)考試：數(shù)據(jù)挖掘與征信分析試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的數(shù)據(jù)集，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和評(píng)估，回答以下問(wèn)題。1.對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)記錄、處理缺失值、處理異常值：數(shù)據(jù)集：客戶信息表，包含字段：客戶ID、年齡、性別、收入、職業(yè)、貸款額度、逾期次數(shù)。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集，提取以下特征：a.性別轉(zhuǎn)化為數(shù)值型特征，0代表男性，1代表女性。b.將年齡按年齡段劃分，0-20、21-30、31-40、41-50、51-60、61-70、71-80、81以上。c.將職業(yè)按行業(yè)劃分，例如：制造業(yè)、金融業(yè)、服務(wù)業(yè)、IT業(yè)、教育業(yè)等。3.對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇，選擇與目標(biāo)變量（逾期次數(shù)）相關(guān)性較強(qiáng)的特征。4.使用邏輯回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置以下參數(shù)：a.梯度下降法，學(xué)習(xí)率為0.01。b.交叉驗(yàn)證，設(shè)置驗(yàn)證集比例為20%。c.隨機(jī)種子為1。5.評(píng)估模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值。6.使用決策樹(shù)模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置以下參數(shù)：a.最大深度為3。b.隨機(jī)種子為1。7.評(píng)估模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值。二、征信數(shù)據(jù)分析要求：根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，分析客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，回答以下問(wèn)題。1.對(duì)以下征信數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，去除重復(fù)記錄、處理缺失值、處理異常值：數(shù)據(jù)集：征信信息表，包含字段：客戶ID、逾期次數(shù)、信用額度、信用卡額度、貸款額度、負(fù)債比率、信用評(píng)分。2.分析征信信息表中客戶逾期次數(shù)與信用評(píng)分之間的關(guān)系，繪制散點(diǎn)圖，并給出簡(jiǎn)要分析。3.分析征信信息表中負(fù)債比率與信用評(píng)分之間的關(guān)系，繪制散點(diǎn)圖，并給出簡(jiǎn)要分析。4.分析征信信息表中信用額度與逾期次數(shù)之間的關(guān)系，繪制散點(diǎn)圖，并給出簡(jiǎn)要分析。5.分析征信信息表中貸款額度與逾期次數(shù)之間的關(guān)系，繪制散點(diǎn)圖，并給出簡(jiǎn)要分析。6.根據(jù)征信信息表，篩選出信用評(píng)分低于500分的客戶，分析其逾期次數(shù)、負(fù)債比率、信用卡額度、貸款額度等特征。7.根據(jù)征信信息表，篩選出逾期次數(shù)大于3次的客戶，分析其負(fù)債比率、信用評(píng)分、信用卡額度、貸款額度等特征。8.根據(jù)征信信息表，使用K-means聚類算法將客戶分為高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)類別，分析不同風(fēng)險(xiǎn)類別客戶的特征。9.根據(jù)征信信息表，使用決策樹(shù)模型對(duì)客戶進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，設(shè)置以下參數(shù)：a.最大深度為3。b.隨機(jī)種子為1。10.評(píng)估模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值。四、信用評(píng)分模型構(gòu)建要求：根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)信用評(píng)分模型，并評(píng)估其性能。1.對(duì)征信數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值、編碼分類變量等。2.選擇合適的特征工程方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征轉(zhuǎn)換。3.使用數(shù)據(jù)集的80%作為訓(xùn)練集，20%作為測(cè)試集。4.構(gòu)建一個(gè)基于決策樹(shù)的信用評(píng)分模型，設(shè)置以下參數(shù)：a.最大深度為5。b.隨機(jī)種子為42。5.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，并在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)。6.計(jì)算模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和ROC-AUC值。7.分析模型的過(guò)擬合或欠擬合情況，并解釋原因。8.如果模型存在過(guò)擬合，提出改進(jìn)策略，并重新訓(xùn)練模型。9.評(píng)估改進(jìn)后的模型在測(cè)試集上的性能。10.根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)客戶進(jìn)行信用等級(jí)劃分。五、客戶信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)要求：使用已構(gòu)建的信用評(píng)分模型，對(duì)以下客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。1.客戶數(shù)據(jù)包含以下字段：客戶ID、年齡、收入、貸款金額、逾期次數(shù)、信用評(píng)分。2.對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和特征編碼。3.使用信用評(píng)分模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。4.對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，包括計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和ROC-AUC值。5.分析預(yù)測(cè)結(jié)果，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。6.根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，提出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。7.對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)查和分析，以確定其信用風(fēng)險(xiǎn)的具體原因。8.評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)管理措施的有效性，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整策略。9.提出改進(jìn)模型的方法，以提高信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。10.總結(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的結(jié)果和改進(jìn)措施。六、信用報(bào)告分析要求：根據(jù)以下信用報(bào)告數(shù)據(jù)，分析客戶的信用狀況。1.信用報(bào)告包含以下字段：客戶ID、貸款類型、貸款金額、貸款期限、逾期記錄、信用評(píng)分。2.對(duì)信用報(bào)告數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和異常值處理。3.分析客戶的貸款類型分布，識(shí)別主要的貸款類型。4.分析客戶的貸款金額和貸款期限，評(píng)估客戶的負(fù)債水平。5.分析客戶的逾期記錄，識(shí)別逾期頻率和嚴(yán)重程度。6.分析客戶的信用評(píng)分，評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。7.結(jié)合貸款類型、負(fù)債水平和逾期記錄，評(píng)估客戶的整體信用狀況。8.根據(jù)信用報(bào)告，提出改善客戶信用狀況的建議。9.分析信用報(bào)告中的關(guān)鍵信息，識(shí)別可能影響信用評(píng)分的因素。10.總結(jié)信用報(bào)告分析的結(jié)果，并提出進(jìn)一步的分析方向。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)1.解析：首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，需要檢查數(shù)據(jù)集中的每條記錄，刪除重復(fù)的記錄。處理缺失值可以通過(guò)填充、刪除或插值等方法。異常值處理通常涉及識(shí)別超出正常范圍的值，然后決定是刪除、修正還是保留這些值。2.解析：將性別轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，年齡按年齡段劃分，職業(yè)按行業(yè)劃分，這些步驟都涉及到數(shù)據(jù)的編碼和分類。性別直接轉(zhuǎn)換為0和1，年齡通過(guò)分段劃分，職業(yè)通過(guò)分組實(shí)現(xiàn)。3.解析：特征選擇可以通過(guò)多種方法進(jìn)行，如相關(guān)性分析、卡方檢驗(yàn)、遞歸特征消除等。選擇與目標(biāo)變量（逾期次數(shù)）相關(guān)性較強(qiáng)的特征有助于提高模型的性能。4.解析：邏輯回歸模型訓(xùn)練時(shí)，需要使用梯度下降法優(yōu)化參數(shù)，設(shè)置學(xué)習(xí)率、交叉驗(yàn)證比例和隨機(jī)種子。交叉驗(yàn)證有助于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能。5.解析：評(píng)估模型性能時(shí)，需要計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值和ROC-AUC值。這些指標(biāo)提供了模型在不同方面的性能度量。6.解析：決策樹(shù)模型的訓(xùn)練設(shè)置最大深度和隨機(jī)種子，然后在訓(xùn)練集上訓(xùn)練，并在測(cè)試集上評(píng)估模型性能。二、征信數(shù)據(jù)分析1.解析：征信數(shù)據(jù)集的預(yù)處理包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值和異常值。這是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟。2.解析：分析逾期次數(shù)與信用評(píng)分之間的關(guān)系，可以通過(guò)散點(diǎn)圖來(lái)直觀展示，并分析兩者之間的相關(guān)性和趨勢(shì)。3.解析：分析負(fù)債比率與信用評(píng)分之間的關(guān)系，同樣通過(guò)散點(diǎn)圖展示，并分析兩者之間的相關(guān)性。4.解析：分析信用額度與逾期次數(shù)之間的關(guān)系，通過(guò)散點(diǎn)圖展示，并分析兩者之間的相關(guān)性。5.解析：分析貸款額度與逾期次數(shù)之間的關(guān)系，通過(guò)散點(diǎn)圖展示，并分析兩者之間的相關(guān)性。6.解析：篩選出信用評(píng)分低于500分的客戶，分析其特征，如逾期次數(shù)、負(fù)債比率等，以識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)特征。7.解析：篩選出逾期次數(shù)大于3次的客戶，分析其特征，如負(fù)債比率、信用評(píng)分等，以識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)特征。8.解析：使用K-means聚類算法將客戶分為高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)類別，分析每個(gè)類別客戶的特征。9.解析：使用決策樹(shù)模型對(duì)客戶進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，設(shè)置參數(shù)并訓(xùn)練模型，然后在測(cè)試集上評(píng)估性能。10.解析：評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值，以判斷模型的有效性。四、信用評(píng)分模型構(gòu)建1.解析：預(yù)處理征信數(shù)據(jù)集，包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值、編碼分類變量等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.解析：特征工程包括特征提取和特征轉(zhuǎn)換，如使用編碼方法將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征。3.解析：將數(shù)據(jù)集分為80%的訓(xùn)練集和20%的測(cè)試集，以保留一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于模型評(píng)估。4.解析：構(gòu)建決策樹(shù)模型，設(shè)置最大深度和隨機(jī)種子，然后在訓(xùn)練集上訓(xùn)練。5.解析：在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和ROC-AUC值。6.解析：分析模型的過(guò)擬合或欠擬合情況，通過(guò)比較訓(xùn)練集和測(cè)試集的性能來(lái)識(shí)別問(wèn)題。7.解析：如果模型存在過(guò)擬合，可以嘗試減少樹(shù)的深度、增加正則化項(xiàng)或使用更多的數(shù)據(jù)。8.解析：評(píng)估改進(jìn)后的模型在測(cè)試集上的性能，以確定改進(jìn)措施的有效性。9.解析：根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)客戶進(jìn)行信用等級(jí)劃分，以便進(jìn)行后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)管理。五、客戶信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)1.解析：對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和特征編碼，以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。2.解析：使用信用評(píng)分模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，通過(guò)模型輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。3.解析：評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和ROC-AUC值，以判斷模型的性能。4.解析：分析預(yù)測(cè)結(jié)果，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，以便采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。5.解析：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，提出風(fēng)險(xiǎn)管理措施，如增加貸款利率、限制貸款額度等。6.解析：對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查和分析，以確定信用風(fēng)險(xiǎn)的具體原因。7.解析：評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)管理措施的有效性，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整策略。8.解析：提出改進(jìn)模型的方法，以提高信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。9.解析：總結(jié)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的結(jié)果和改進(jìn)措施，以便于未來(lái)的決策和優(yōu)化。10.解析：根據(jù)信用報(bào)告分析結(jié)果，提出改善客戶信用狀況的建議。六、信用報(bào)告分析1.解析：對(duì)信用報(bào)告數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和異常值處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.解析：分析貸款類型分布，通過(guò)計(jì)數(shù)和百分比展示不同貸款類型的占比。3.解析：分析貸款金額和貸款期限，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和圖表展示客戶的負(fù)債水平。4.解析：分析逾期