2025年征信分析师技能测试：数据分析挖掘试题精选.docx

2025年征信分析师技能测试：数据分析挖掘试题精选

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据处理与清洗

要求：请根据给出的数据集，完成以下数据处理与清洗任务。

1.数据集包含以下字段：姓名、年龄、性别、收入、学历、婚姻状况。请删除重复的记录。

2.请将年龄字段中的空值填充为平均年龄。

3.请将性别字段中的“男”和“女”转换为数字形式，其中“男”为1，“女”为2。

4.请将收入字段中的空值填充为该字段的中位数。

5.请将学历字段中的空值填充为“未知”。

6.请将婚姻状况字段中的空值填充为“未婚”。

7.请计算每个年龄段（20岁以下、20-30岁、30-40岁、40-50岁、50岁以上）的人数占比。

8.请计算男女比例。

9.请计算不同学历的人数占比。

10.请计算已婚和未婚的人数占比。

二、数据可视化

要求：请根据以下数据，完成以下数据可视化任务。

1.请使用柱状图展示不同年龄段的人数。

2.请使用饼图展示男女比例。

3.请使用饼图展示不同学历的人数占比。

4.请使用饼图展示已婚和未婚的人数占比。

5.请使用散点图展示年龄与收入的关系。

6.请使用散点图展示年龄与学历的关系。

7.请使用散点图展示年龄与婚姻状况的关系。

8.请使用折线图展示不同年龄段的人数随时间的变化趋势。

9.请使用折线图展示男女比例随时间的变化趋势。

10.请使用折线图展示不同学历的人数占比随时间的变化趋势。

三、数据分析与挖掘

要求：请根据以下数据，完成以下数据分析与挖掘任务。

1.请分析不同年龄段的人数的分布情况，并给出相应的结论。

2.请分析男女比例的分布情况，并给出相应的结论。

3.请分析不同学历的人数占比的分布情况，并给出相应的结论。

4.请分析已婚和未婚的人数占比的分布情况，并给出相应的结论。

5.请分析年龄与收入的关系，并给出相应的结论。

6.请分析年龄与学历的关系，并给出相应的结论。

7.请分析年龄与婚姻状况的关系，并给出相应的结论。

8.请分析不同年龄段的人数随时间的变化趋势，并给出相应的结论。

9.请分析男女比例随时间的变化趋势，并给出相应的结论。

10.请分析不同学历的人数占比随时间的变化趋势，并给出相应的结论。

四、信用评分模型构建

要求：根据以下数据集，构建一个信用评分模型，并解释模型的构建过程和关键参数。

1.数据集包含以下字段：客户ID、信用评分、逾期次数、贷款金额、贷款期限、还款情况。

2.使用逻辑回归模型进行信用评分预测。

3.描述特征选择的过程，并解释选择特征的原因。

4.训练模型，并报告模型的准确率、召回率、F1分数等性能指标。

5.解释模型中系数的含义，并分析哪些特征对信用评分影响最大。

6.对模型进行交叉验证，并报告验证集上的性能指标。

7.讨论模型可能存在的过拟合或欠拟合问题，并提出相应的解决方案。

8.使用模型对新的客户数据进行信用评分预测，并解释预测结果。

9.分析模型的稳定性和泛化能力。

10.提出改进模型性能的建议。

五、异常检测

要求：在以下数据集中识别异常值，并解释检测过程。

1.数据集包含以下字段：交易金额、交易时间、交易地点、客户ID。

2.使用Z-Score方法进行异常值检测。

3.计算并报告每个客户的Z-Score值。

4.识别并报告所有Z-Score绝对值大于3的异常交易。

5.分析异常交易可能的原因，并讨论如何处理这些异常。

6.使用IQR（四分位数范围）方法进行异常值检测。

7.计算并报告每个客户的IQR值。

8.识别并报告所有IQR值大于1.5倍IQR范围的异常交易。

9.比较Z-Score和IQR方法在异常检测中的表现。

10.讨论异常检测在信用分析中的重要性。

六、客户细分

要求：根据以下数据集，对客户进行细分，并解释细分过程。

1.数据集包含以下字段：客户ID、年龄、收入、信用评分、消费频率、消费金额。

2.使用聚类算法（如K-Means）对客户进行细分。

3.选择合适的聚类数量，并解释选择的原因。

4.描述每个聚类的主要特征，并给出聚类名称。

5.分析不同聚类之间的差异，并讨论其背后的原因。

6.使用细分结果进行市场细分策略的制定。

7.提出针对不同聚类的个性化营销策略。

8.讨论聚类分析在信用分析中的应用价值。

9.分析聚类结果的稳定性和可重复性。

10.提出改进聚类分析的潜在方法。

本次试卷答案如下：

一、数据处理与清洗

1.删除重复记录可以使用SQL语句中的DISTINCT关键字或者Python中的pandas库的drop_duplicates方法。

2.使用平均年龄填充空值可以使用pandas库的fi