2025年征信数据挖掘工程师认证考试题库：征信数据分析挖掘算法与应用试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、征信数据预处理
要求：请根据征信数据分析挖掘的基本流程，对以下数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤。
1.数据清洗：对以下数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
2.数据整合：对以下数据进行数据合并，确保借款人信息表与还款记录表的主键一致。
-数据集1：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率等字段。
-数据集2：还款记录表，包含借款人ID、还款金额、还款日期等字段。
3.数据转换：对以下数据进行数据转换，将年龄字段转换为年龄组字段，将还款状态字段转换为还款状态类别字段。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
二、特征工程
要求：请根据征信数据分析挖掘的需求，对以下数据进行特征工程，包括特征选择、特征提取等步骤。
1.特征选择：对以下数据进行特征选择，选择与贷款风险相关的特征。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
2.特征提取：对以下数据进行特征提取，提取借款人的信用评分。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
三、模型选择与训练
要求：请根据征信数据分析挖掘的需求，选择合适的模型进行训练，并对以下数据进行模型训练。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
1.选择模型：请选择以下模型之一进行训练。
-逻辑回归
-决策树
-随机森林
-XGBoost
2.模型训练：使用以下数据进行模型训练，并对模型进行评估。
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
四、模型评估与优化
要求：请对以下模型进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。
-模型：逻辑回归
-数据集：借款人信息表，包含借款人ID、姓名、性别、年龄、收入、贷款金额、贷款期限、贷款利率、还款状态等字段。
1.模型评估：使用以下指标对模型进行评估。
-准确率
-精确率
-召回率
-F1值
2.模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，提高模型性能。
五、征信数据分析挖掘报告
要求：根据征信数据分析挖掘的结果，撰写一份征信数据分析挖掘报告，包括以下内容：
1.数据预处理结果
2.特征工程结果
3.模型选择与训练结果
4.模型评估与优化结果
5.总结与建议
六、征信数据分析挖掘应用
要求：请根据征信数据分析挖掘的结果，提出以下应用场景：
1.借款风险评估
2.借款人信用评分
3.贷款产品推荐
4.风险预警系统设计
四、征信风险评估模型应用
要求：请根据已训练的征信风险评估模型，对以下借款人信息进行风险评估，并给出风险等级。
借款人信息如下：
-借款人ID：001
-姓名：张三
-性别：男
-年龄：30
-收入：50000
-贷款金额：200000
-贷款期限：3年
-贷款利率：5.5%
-还款状态：良好
五、贷款产品个性化推荐
要求：基于征信数据分析挖掘的结果，为以下借款人推荐合适的贷款产品。
借款人信息如下：
-借款人ID：002
-姓名：李四
-性别：女
-年龄：28
-收入：40000
-贷款金额需求：100000
-贷款期限需求：1年
-贷款利率需求：4.5%
六、风险预警系统设计
要求：设计一套基于征信数据的贷款风险预警系统，包括以下功能模块：
1.数据采集模块：从征信系统中实时采集借款人信息。
2.数据预处理模块：对采集到的数据进行清洗、整合和转换。
3.风险评估模块：使用已训练的风险评估模型对借款人进行风险评估。
4.风险预警模块：根据风险评估结果，对存在高风险的借款人进行预警。
5.风险应对模块：根据预警信息，制定相应的风险应对措施。
本次试卷答案如下：
一、征信数据预处理
1.数据清洗：
-缺失值处理：删除年龄为空的记录。
-异常值处理：删除收入小于0或贷款金额小于0的记录。
-重复值处理：删除借款人ID重复的记录。
2.数据整合：
-将借款人信息表与还款记录表通过借款人ID进行连接，确保主键一致。
3.数据转换：