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2025年征信行业数据挖掘工程师考试：征信数据挖掘与分析应用实战技巧试题库

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、征信数据预处理

要求：请根据征信数据的特点，对以下数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。

1.填补缺失值：以下是一组征信数据，其中存在缺失值，请用适当的方法填补缺失值。

|姓名|年龄|月收入|贷款金额|贷款期限|

|----|----|----|----|----|

|张三|28|8000|50000|36|

|李四||10000|70000|48|

|王五|45|12000|80000|60|

|赵六|||60000|24|

2.异常值处理：以下是一组征信数据，其中存在异常值，请用适当的方法处理异常值。

|姓名|年龄|月收入|贷款金额|贷款期限|

|----|----|----|----|----|

|张三|28|8000|50000|36|

|李四||10000|70000|48|

|王五|45|12000|80000|60|

|赵六|35|20000|100000|24|

3.数据标准化：以下是一组征信数据，请对其进行标准化处理。

|姓名|年龄|月收入|贷款金额|贷款期限|

|----|----|----|----|----|

|张三|28|8000|50000|36|

|李四||10000|70000|48|

|王五|45|12000|80000|60|

|赵六|35|20000|100000|24|

二、征信风险评估

要求：根据征信数据，请对以下客户进行风险评估，并给出相应的风险等级。

1.以下是一组征信数据，请对以下客户进行风险评估。

|姓名|年龄|月收入|贷款金额|贷款期限|风险等级|

|----|----|----|----|----|----|

|张三|28|8000|50000|36||

|李四||10000|70000|48||

|王五|45|12000|80000|60||

|赵六|35|20000|100000|24||

2.以下是一组征信数据，请对以下客户进行风险评估。

|姓名|年龄|月收入|贷款金额|贷款期限|风险等级|

|----|----|----|----|----|----|

|张三|28|8000|50000|36||

|李四||10000|70000|48||

|王五|45|12000|80000|60||

|赵六|35|20000|100000|24||

三、征信数据挖掘与分析

要求：根据征信数据，请对以下问题进行分析。

1.分析征信数据中，不同年龄段客户的贷款金额分布情况。

2.分析征信数据中，不同月收入客户的贷款期限分布情况。

3.分析征信数据中，贷款金额与贷款期限的相关性。

4.分析征信数据中，不同年龄段客户的逾期率分布情况。

5.分析征信数据中，不同月收入客户的逾期率分布情况。

6.分析征信数据中，贷款金额与逾期率的相关性。

四、征信模型构建与验证

要求：基于预处理后的征信数据，构建信用评分模型，并使用交叉验证方法进行模型验证。

1.选择合适的机器学习算法构建信用评分模型。

2.使用交叉验证方法对模型进行训练和验证。

3.评估模型的准确率、召回率、F1分数等性能指标。

4.对模型进行调参优化，提高模型性能。

5.验证优化后的模型在独立数据集上的泛化能力。

五、征信风险管理策略制定

要求：根据征信数据挖掘与分析的结果，制定相应的风险管理策略。

1.分析不同风险等级客户的贷款特征，识别高风险客户。

2.针对高风险客户，制定相应的风险控制措施，如提高贷款利率、缩短贷款期限等。

3.分析征信数据中影响客户还款能力的因素，提出针对性的风险预防措施。

4.制定风险预警机制，及时发现潜在风险并采取措施。

5.分析风险控制措施的有效性，不断优化风险管理策略。

六、征信数据可视化与报告

要求：基于征信数据挖掘与分析的结果，制作可视化图表，