2025年征信数据分析挖掘专业试题库（征信考试必备）
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一、征信数据分析基础
要求：掌握征信数据分析的基本概念、方法和工具。
1.征信数据分析的主要目的是什么？
A.提高风险管理水平
B.提升客户满意度
C.优化产品设计
D.以上都是
2.征信数据分析的基本流程包括哪些步骤？
A.数据采集
B.数据清洗
C.数据存储
D.数据分析
E.数据可视化
F.结果应用
3.数据采集的方法有哪些？
A.网络爬虫
B.API接口
C.数据库查询
D.问卷调查
E.电话访谈
F.以上都是
4.数据清洗的目的是什么？
A.去除重复数据
B.去除异常数据
C.去除缺失数据
D.以上都是
5.数据存储的方式有哪些？
A.关系型数据库
B.非关系型数据库
C.分布式数据库
D.文件存储
E.云存储
F.以上都是
6.征信数据分析常用的工具有哪些？
A.Python
B.R
C.SAS
D.SPSS
E.Tableau
F.PowerBI
G.以上都是
7.数据可视化常用的图表有哪些？
A.折线图
B.柱状图
C.饼图
D.散点图
E.雷达图
F.以上都是
8.征信数据分析中的数据质量有哪些评价指标？
A.完整性
B.一致性
C.准确性
D.及时性
E.可用性
F.以上都是
9.征信数据分析在风险管理中的应用有哪些？
A.信用风险评估
B.市场细分
C.产品设计
D.客户关系管理
E.信贷审批
F.以上都是
10.征信数据分析在客户关系管理中的应用有哪些？
A.客户细分
B.客户流失预测
C.客户价值分析
D.客户生命周期管理
E.客户满意度分析
F.以上都是
二、征信数据挖掘方法
要求：掌握征信数据挖掘的基本方法、原理和应用。
1.数据挖掘的主要任务有哪些？
A.分类
B.聚类
C.关联规则挖掘
D.异常检测
E.生存分析
F.以上都是
2.什么是分类？
A.根据数据特征将数据划分为不同的类别
B.根据数据特征预测数据的类别
C.以上都是
3.常见的分类算法有哪些？
A.决策树
B.朴素贝叶斯
C.K最近邻
D.支持向量机
E.神经网络
F.以上都是
4.什么是聚类？
A.将相似的数据划分为一组
B.将不同类型的数据划分为不同的组
C.以上都是
5.常见的聚类算法有哪些？
A.K-means算法
B.层次聚类
C.密度聚类
D.高斯混合模型
E.以上都是
6.什么是关联规则挖掘？
A.发现数据中存在的关系
B.根据数据关系预测数据
C.以上都是
7.常见的关联规则挖掘算法有哪些？
A.Apriori算法
B.FP-growth算法
C.Eclat算法
D.以上都是
8.什么是异常检测？
A.发现数据中的异常值
B.根据异常值预测数据的异常情况
C.以上都是
9.常见的异常检测算法有哪些？
A.Z-score方法
B.IQR方法
C.IsolationForest
D.One-ClassSVM
E.以上都是
10.什么是生存分析？
A.分析数据中对象的生存时间
B.根据生存时间预测对象的生存概率
C.以上都是
四、征信数据分析实践案例
要求：分析实际征信数据分析案例，理解其在实际应用中的价值。
1.案例背景：某银行在开展个人消费贷款业务时，发现部分客户在还款过程中存在逾期现象。请分析该银行如何利用征信数据分析方法来识别和预防贷款逾期风险。
2.案例描述：某电商平台希望通过征信数据分析来优化其用户推荐系统。请分析该平台如何利用用户购买历史、浏览记录等数据，通过关联规则挖掘方法，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
3.案例分析：某金融机构在开展小微企业贷款业务时，面临着信息不对称的问题。请分析该机构如何利用征信数据挖掘技术，通过聚类分析等方法，识别具有较高信用风险的小微企业。