2025年征信分析师实战试题集：数据分析挖掘技能测试
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、选择题（每题2分，共20分）
1.以下哪项不属于征信数据中的非结构化数据？
A.信用卡消费记录
B.个人基本信息
C.信用报告中的文字描述
D.交易流水
2.征信分析师在进行数据分析时，以下哪种方法不属于数据预处理步骤？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据可视化
3.以下哪种算法不属于机器学习算法？
A.决策树
B.支持向量机
C.主成分分析
D.随机森林
4.在进行数据挖掘时，以下哪种关联规则算法不属于Apriori算法？
A.FP-growth
B.Eclat
C.Apriori
D.AprioriHybrid
5.以下哪项不属于信用评分模型的指标？
A.信用历史
B.信用行为
C.信用额度
D.信用额度使用率
6.以下哪种数据可视化工具不属于商业智能工具？
A.Tableau
B.PowerBI
C.Excel
D.Python
7.以下哪种方法不属于数据挖掘中的特征工程？
A.特征选择
B.特征提取
C.特征编码
D.特征组合
8.以下哪种数据清洗方法不属于数据预处理步骤？
A.填空
B.删除
C.替换
D.归一化
9.以下哪种关联规则算法不属于频繁项集算法？
A.Apriori
B.Eclat
C.FP-growth
D.AprioriHybrid
10.以下哪种数据可视化工具不属于数据挖掘工具？
A.RapidMiner
B.KNIME
C.Weka
D.Tableau
二、简答题（每题5分，共25分）
1.简述征信数据的特点。
2.简述数据预处理步骤及其作用。
3.简述信用评分模型的常见指标。
4.简述数据挖掘中的特征工程方法。
5.简述数据可视化在征信数据分析中的应用。
三、案例分析题（共25分）
假设某银行要开发一款针对信用卡用户的信用评分模型，已知以下数据：
1.信用卡用户的基本信息，包括年龄、性别、婚姻状况、职业等；
2.信用卡用户的信用历史，包括逾期记录、信用卡额度、信用卡使用率等；
3.信用卡用户的信用行为，包括消费记录、还款记录等。
要求：
1.根据以上数据，设计一个信用评分模型；
2.分析模型中可能存在的问题，并提出相应的改进措施。
四、论述题（每题10分，共20分）
1.论述信用评分模型在征信数据分析中的应用及其重要性。
2.论述数据挖掘技术在征信领域的应用及其优势。
五、计算题（每题10分，共20分）
1.假设某银行信用卡用户的平均逾期金额为1000元，逾期次数为5次，逾期概率为5%。请计算该银行信用卡用户的逾期损失期望值。
2.已知某银行信用卡用户的信用历史数据如下表所示：
|逾期次数|逾期金额|
|--------|--------|
|0|1000元|
|1|1500元|
|2|2000元|
|3|2500元|
|4|3000元|
|5|3500元|
请根据以上数据，利用线性回归方法建立逾期次数与逾期金额之间的关系模型，并预测当逾期次数为6次时的逾期金额。
六、应用题（每题10分，共20分）
1.假设某征信机构收集了以下数据：
|用户ID|年龄|性别|月收入|信用卡额度|逾期次数|
|-------|----|----|------|----------|--------|
|1|25|男|8000|5000|2|
|2|30|女|12000|6000|0|
|3|35|男|15000|7000|1|
|4|40|女|18000|8000|3|
|5|45|男|20000|9000|0|
请根据以上数据，利用决策树算法进行分类，将用户分为高风险和低风险两组。
本次试卷答案如下：
一、选择题（每题2分，共20分）
1.A.信用卡消费记录
解析：信用卡消费记录属于结构化数据，而其他选项均属于非结构化数据。
2.D.数据可视化