2025年征信分析师技能认证考试题库（征信数据挖掘与分析）.docxVIP

2025年征信分析师技能认证考试题库（征信数据挖掘与分析）

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

要求：请根据题意，选择最合适的答案。

1.征信数据挖掘中，以下哪一项不属于数据预处理阶段的内容？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据压缩

2.在征信数据分析中，以下哪项不是特征工程中常用的方法？

A.特征选择

B.特征提取

C.特征组合

D.特征降维

3.征信评分卡模型中，以下哪种模型不属于逻辑回归模型？

A.二分类逻辑回归

B.多分类逻辑回归

C.朴素贝叶斯模型

D.决策树模型

4.征信数据挖掘中，以下哪种算法不属于聚类算法？

A.K-means算法

B.K-最近邻算法

C.DBSCAN算法

D.层次聚类算法

5.在征信数据分析中，以下哪项不是数据可视化方法？

A.饼图

B.柱状图

C.散点图

D.热力图

6.征信评分卡模型中，以下哪种指标用于评估模型的准确性？

A.精确度

B.召回率

C.灵敏度

D.F1值

7.征信数据挖掘中，以下哪项不属于关联规则挖掘任务？

A.购物篮分析

B.顾客细分

C.异常检测

D.时间序列分析

8.在征信数据分析中，以下哪种算法不属于分类算法？

A.支持向量机

B.随机森林

C.深度学习

D.聚类算法

9.征信评分卡模型中，以下哪种指标用于评估模型的稳定性？

A.精确度

B.召回率

C.灵敏度

D.预测概率

10.征信数据挖掘中，以下哪种算法不属于聚类算法？

A.K-means算法

B.K-最近邻算法

C.DBSCAN算法

D.层次聚类算法

二、填空题

要求：请根据题意，填写正确的答案。

1.征信数据挖掘的目的是为了发现数据中的有价值信息，从而为（）提供决策支持。

2.数据预处理是征信数据挖掘过程中的第一步，主要包括（）、（）、（）和（）等步骤。

3.征信评分卡模型中，特征工程主要包括（）、（）、（）和（）等步骤。

4.在征信数据分析中，数据可视化方法可以帮助我们直观地了解数据分布和关系，常用的数据可视化方法包括（）、（）、（）和（）等。

5.征信评分卡模型中，以下指标用于评估模型的准确性：（）、（）、（）、（）和（）。

6.征信数据挖掘中，关联规则挖掘任务主要包括（）、（）、（）和（）等步骤。

7.在征信数据分析中，以下指标用于评估模型的稳定性：（）、（）、（）、（）和（）。

8.征信评分卡模型中，以下指标用于评估模型的预测能力：（）、（）、（）、（）和（）。

9.征信数据挖掘中，以下算法属于聚类算法：（）、（）、（）和（）。

10.征信数据挖掘中，以下算法属于分类算法：（）、（）、（）和（）。

三、简答题

要求：请根据题意，简要回答问题。

1.简述征信数据挖掘的基本流程。

2.请简要说明数据预处理在征信数据挖掘中的作用。

3.请简要介绍特征工程在征信评分卡模型中的作用。

4.请简要说明数据可视化在征信数据分析中的作用。

5.请简要介绍征信评分卡模型中常用的评价指标。

6.请简要说明关联规则挖掘在征信数据分析中的应用。

7.请简要介绍聚类算法在征信数据挖掘中的应用。

8.请简要说明分类算法在征信数据分析中的应用。

9.请简要介绍如何评估征信评分卡模型的稳定性。

10.请简要介绍如何评估征信评分卡模型的预测能力。

四、论述题

要求：结合征信数据分析的实际案例，论述如何利用数据挖掘技术提高征信评分卡模型的准确性和稳定性。

五、应用题

要求：假设你是一位征信分析师，针对一家金融机构的信用卡逾期数据分析，请根据以下数据，运用数据挖掘技术分析逾期原因，并提出相应的风险管理建议。

1.逾期客户年龄分布：

-18-25岁：20%

-26-35岁：30%

-36-45岁：25%

-46-55岁：15%

-56岁以上：10%

2.逾期客户学历分布：

-高中及以下：25%

-大专：35%

-本科：25%

-硕士及以上：15%

3.逾期客户职业分布：

-公务员/事业单位：15%

-企业职员：40%

-自由职业者：20%

-其他：25%

4.逾期客户月收入分布：

-5000元以下：25%

-5000-10000元：35%

-10000-15000元：20%

-15000元以上：20%

六、分析题

要求：根据以下征信数据，分析逾期客户的信用风险，并给出相应的风险管理策略。

1.逾期客户信用报告