2025年征信行业分析师考试题库：征信数据挖掘与风险管理试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.征信数据挖掘中，以下哪一项不属于数据预处理阶段？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据抽取
2.以下哪个算法属于监督学习算法？
A.决策树
B.K-均值聚类
C.主成分分析
D.KNN
3.征信评分模型中，以下哪一项不属于特征选择的方法？
A.信息增益
B.互信息
C.卡方检验
D.粗糙集
4.在征信数据挖掘中，以下哪一项不属于数据挖掘的生命周期？
A.数据准备
B.数据探索
C.模型训练
D.模型评估
5.以下哪一项不是征信风险评估的指标？
A.借款人信用评分
B.借款人还款意愿
C.借款人还款能力
D.借款人还款时间
6.在征信数据挖掘中，以下哪一项不属于数据挖掘的目标？
A.发现数据中的规律
B.识别欺诈行为
C.优化征信模型
D.生成信用报告
7.征信评分模型中，以下哪一项不属于模型评估指标？
A.精确度
B.召回率
C.灵敏度
D.特异度
8.在征信数据挖掘中，以下哪一项不属于数据挖掘的预处理方法？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据归一化
D.数据标准化
9.征信数据挖掘中，以下哪一项不属于特征工程的方法？
A.特征选择
B.特征提取
C.特征变换
D.特征合并
10.在征信数据挖掘中，以下哪一项不属于模型评估指标？
A.精确度
B.召回率
C.灵敏度
D.特异度
二、多项选择题（每题2分，共20分）
1.征信数据挖掘中，数据预处理阶段包括以下哪些内容？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据抽取
2.征信评分模型中，以下哪些属于特征选择的方法？
A.信息增益
B.互信息
C.卡方检验
D.粗糙集
3.征信风险评估的指标包括以下哪些？
A.借款人信用评分
B.借款人还款意愿
C.借款人还款能力
D.借款人还款时间
4.征信数据挖掘的生命周期包括以下哪些阶段？
A.数据准备
B.数据探索
C.模型训练
D.模型评估
5.征信数据挖掘的目标包括以下哪些？
A.发现数据中的规律
B.识别欺诈行为
C.优化征信模型
D.生成信用报告
6.征信评分模型中，以下哪些属于模型评估指标？
A.精确度
B.召回率
C.灵敏度
D.特异度
7.征信数据挖掘的预处理方法包括以下哪些？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据归一化
D.数据标准化
8.征信数据挖掘中，以下哪些属于特征工程的方法？
A.特征选择
B.特征提取
C.特征变换
D.特征合并
9.征信风险评估的指标包括以下哪些？
A.借款人信用评分
B.借款人还款意愿
C.借款人还款能力
D.借款人还款时间
10.征信数据挖掘的生命周期包括以下哪些阶段？
A.数据准备
B.数据探索
C.模型训练
D.模型评估
四、简答题（每题10分，共30分）
1.简述征信数据挖掘中的数据预处理步骤及其重要性。
2.解释什么是特征工程，并列举至少三种特征工程的方法。
3.描述征信评分模型的构建过程，包括数据准备、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
五、论述题（15分）
论述在征信数据挖掘中，如何有效地处理缺失数据。
六、案例分析题（15分）
某征信公司收集了以下数据：借款人年龄、月收入、信用卡额度、逾期次数、信用评分等。请根据这些数据，分析以下问题：
（1）如何选择合适的特征进行征信评分模型的构建？
（2）如何处理数据中的异常值？
（3）如何评估征信评分模型的性能？
本次试卷答案如下：
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.D.数据抽取
解析：数据预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据抽取，其中数据抽取是从多个数据源中选取所需数据的过程。
2.A.决策树
解析：决策树是一种常用的监督学习算法，通过树形结构对数据进行分类或回归。
3.D.粗糙集
解析：特征选择是征信评分模型构建中的一个重要步骤，粗糙集是一种用于特征选择的方法，通过分析数据中的不精确性和不确定性来选择有用的特征。
4.D.模型评估
解析：征信数据挖掘的生命周期包括数据准备、数据探索、模型训练和模型评估等阶段，模型评估是对训练好的模型进行性能评估的过程。
5.D.借款人还款时间
解析：征信风险评估的指标主要包括借款人信用评分、还款意愿、还款能力和还款时间等，其中借款人还款时间是评估还款能力的一个指标。
6.D.生成信用报告
解析：征信数据挖掘的目标包括发现数据中的规律、识别欺诈行为、优