2025年征信數(shù)據(jù)分析與報(bào)告撰寫(xiě)實(shí)戰(zhàn)模擬試題集

2025年征信數(shù)據(jù)分析與報(bào)告撰寫(xiě)實(shí)戰(zhàn)模擬試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：根據(jù)所提供的征信數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等預(yù)處理工作，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。1.假設(shè)你收到一份包含以下征信數(shù)據(jù)的表格，請(qǐng)回答以下問(wèn)題：|序號(hào)|姓名|年齡|性別|收入（元）|貸款額度（元）|貸款期限（月）|還款情況||----|----|----|----|----------|--------------|------------|--------||1|張三|28|男|5000|20000|24|逾期||2|李四|35|女|8000|30000|36|逾期||3|王五|40|男|12000|50000|48|正常||4|趙六|30|女|7000|25000|30|正常||5|錢(qián)七|45|男|6000|15000|18|逾期||6|孫八|25|女|4500|10000|12|正常||7|周九|50|男|9000|40000|36|正常||8|吳十|33|女|5500|22000|24|正常||9|鄭十一|27|男|4800|18000|18|逾期||10|馮十二|29|女|5800|26000|30|正常|（1）請(qǐng)找出數(shù)據(jù)集中的異常值，并說(shuō)明理由。（2）請(qǐng)將“性別”字段轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，并給出轉(zhuǎn)換規(guī)則。（3）請(qǐng)對(duì)缺失值進(jìn)行處理，假設(shè)缺失的貸款額度用平均貸款額度填充，缺失的貸款期限用平均貸款期限填充。二、征信數(shù)據(jù)分析要求：根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)征信數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，得出有價(jià)值的信息。1.基于上述數(shù)據(jù)，請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）請(qǐng)計(jì)算征信數(shù)據(jù)集中貸款逾期人數(shù)占比。（2）請(qǐng)分析不同年齡段人群的貸款逾期情況，并給出分析結(jié)果。（3）請(qǐng)分析不同性別人群的貸款逾期情況，并給出分析結(jié)果。（4）請(qǐng)分析不同收入水平人群的貸款逾期情況，并給出分析結(jié)果。（5）請(qǐng)分析不同貸款額度人群的貸款逾期情況，并給出分析結(jié)果。（6）請(qǐng)分析不同貸款期限人群的貸款逾期情況，并給出分析結(jié)果。三、征信報(bào)告撰寫(xiě)要求：根據(jù)征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，撰寫(xiě)一份征信報(bào)告，包括以下內(nèi)容：1.報(bào)告摘要2.數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明3.數(shù)據(jù)預(yù)處理4.數(shù)據(jù)分析5.結(jié)論與建議四、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建要求：基于征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，構(gòu)建一個(gè)征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并使用該模型對(duì)新的征信數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。4.1請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，包括但不限于以下指標(biāo)：（1）逾期率（2）收入與貸款額度比（3）年齡與貸款期限比（4）性別比例（5）還款情況4.2請(qǐng)使用上述指標(biāo)體系，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、決策樹(shù)等），構(gòu)建一個(gè)征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。4.3請(qǐng)對(duì)以下新的征信數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：|序號(hào)|姓名|年齡|性別|收入（元）|貸款額度（元）|貸款期限（月）|還款情況||----|----|----|----|----------|--------------|------------|--------||11|陳十三|31|男|5200|21000|21|正常||12|趙十四|38|女|7500|28000|33|逾期||13|劉十五|22|女|4600|16000|15|正常||14|郭十六|44|男|8200|36000|42|正常||15|王十七|26|男|4900|19000|19|逾期||16|李十八|39|女|6800|24000|28|正常||17|張十九|33|男|5300|23000|23|正常||18|劉二十|27|女|5100|20000|20|正常||19|陳二十一|30|男|5700|25000|25|正常||20|王二十二|41|男|9500|42000|49|正常|五、征信報(bào)告撰寫(xiě)與優(yōu)化建議要求：根據(jù)征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的結(jié)果，撰寫(xiě)一份征信報(bào)告，并提出針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的借款人的優(yōu)化建議。5.1征信報(bào)告撰寫(xiě)：（1）報(bào)告摘要（2）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果（3）風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分（4）針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的借款人的還款建議5.2優(yōu)化建議：（1）針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人的優(yōu)化建議（2）針對(duì)中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人的優(yōu)化建議（3）針對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人的優(yōu)化建議六、征信數(shù)據(jù)可視化要求：使用圖表（如柱狀圖、餅圖、折線圖等）對(duì)征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示。6.1請(qǐng)使用柱狀圖展示不同年齡段人群的貸款逾期情況。6.2請(qǐng)使用餅圖展示不同性別人群的貸款逾期情況。6.3請(qǐng)使用折線圖展示不同收入水平人群的貸款逾期情況。本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)預(yù)處理1.（1）異常值分析：-序號(hào)1：年齡28，收入5000，貸款額度20000，逾期。-序號(hào)2：年齡35，收入8000，貸款額度30000，逾期。-序號(hào)5：年齡45，收入6000，貸款額度15000，逾期。-序號(hào)9：年齡27，收入4800，貸款額度18000，逾期。-序號(hào)11：年齡31，收入5200，貸款額度21000，正常。-序號(hào)12：年齡38，收入7500，貸款額度28000，逾期。-序號(hào)13：年齡22，收入4600，貸款額度16000，正常。-序號(hào)14：年齡44，收入8200，貸款額度36000，正常。-序號(hào)15：年齡26，收入4900，貸款額度19000，逾期。-序號(hào)16：年齡39，收入6800，貸款額度24000，正常。-序號(hào)17：年齡33，收入5300，貸款額度23000，正常。-序號(hào)18：年齡27，收入5100，貸款額度20000，正常。-序號(hào)19：年齡30，收入5700，貸款額度25000，正常。-序號(hào)20：年齡41，收入9500，貸款額度42000，正常。解析思路：通過(guò)觀察數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)年齡較大的借款人貸款額度較高，且存在逾期情況，這可能表明年齡與貸款風(fēng)險(xiǎn)成正比。收入較低的借款人貸款額度也較低，且存在逾期情況，這可能表明收入與貸款風(fēng)險(xiǎn)成正比。1.（2）性別轉(zhuǎn)換規(guī)則：-男：1-女：2解析思路：將性別字段轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，便于后續(xù)數(shù)據(jù)分析。通常，男性用1表示，女性用2表示。1.（3）缺失值處理：-貸款額度：使用平均貸款額度15000元填充。-貸款期限：使用平均貸款期限30個(gè)月填充。解析思路：對(duì)于缺失的貸款額度和貸款期限，使用平均值進(jìn)行填充，以保證數(shù)據(jù)的完整性。二、征信數(shù)據(jù)分析2.（1）貸款逾期人數(shù)占比：-逾期人數(shù)：5-總?cè)藬?shù)：10-占比：5/10=50%解析思路：計(jì)算逾期人數(shù)與總?cè)藬?shù)的比例，得到逾期人數(shù)占比。2.（2）不同年齡段逾期情況分析：-20-29歲：2人逾期-30-39歲：2人逾期-40-49歲：1人逾期-50歲以上：0人逾期解析思路：按年齡分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)年齡段的逾期人數(shù)，分析不同年齡段逾期情況。2.（3）不同性別人群逾期情況分析：-男：3人逾期-女：2人逾期解析思路：按性別分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)性別的逾期人數(shù)，分析不同性別人群逾期情況。2.（4）不同收入水平逾期情況分析：-低收入（<6000元）：2人逾期-中等收入（6000-9000元）：3人逾期-高收入（>9000元）：1人逾期解析思路：按收入水平分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)收入水平的逾期人數(shù)，分析不同收入水平逾期情況。2.（5）不同貸款額度逾期情況分析：-低貸款額度（<15000元）：3人逾期-中等貸款額度（15000-30000元）：3人逾期-高貸款額度（>30000元）：2人逾期解析思路：按貸款額度分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)貸款額度的逾期人數(shù)，分析不同貸款額度逾期情況。2.（6）不同貸款期限逾期情況分析：-短期貸款（<24個(gè)月）：3人逾期-中期貸款（24-36個(gè)月）：3人逾期-長(zhǎng)期貸款（>36個(gè)月）：2人逾期解析思路：按貸款期限分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)貸款期限的逾期人數(shù)，分析不同貸款期限逾期情況。三、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建3.（1）征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)計(jì)：-逾期率-收入與貸款額度比-年齡與貸款期限比-性別比例-還款情況解析思路：根據(jù)征信數(shù)據(jù)分析結(jié)果，設(shè)計(jì)一個(gè)包含多個(gè)指標(biāo)的評(píng)估體系，以全面評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。3.（2）征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建：-使用邏輯回歸算法構(gòu)建征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。解析思路：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸，構(gòu)建征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以預(yù)測(cè)借款人的逾期風(fēng)險(xiǎn)。3.（3）征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果：-序號(hào)11：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)12：高風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)13：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)14：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)15：高風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)16：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)17：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)18：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)19：低風(fēng)險(xiǎn)-序號(hào)20：低風(fēng)險(xiǎn)解析思路：使用構(gòu)建的征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)新的征信數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得到每個(gè)借款人的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。四、征信報(bào)告撰寫(xiě)與優(yōu)化建議4.1征信報(bào)告撰寫(xiě)：-報(bào)告摘要：征信數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及優(yōu)化建議。-數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明：某金融機(jī)構(gòu)提供的征信數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。-數(shù)據(jù)分析：貸款逾期情況、年齡、性別、收入、貸款額度、貸款期限等。-結(jié)論與建議：針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的借款人，提出還款建議。4.2優(yōu)化建議：-高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人：加強(qiáng)還款能力評(píng)估，限制貸款額度，提高利率。-中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人：關(guān)注還款情況，提供還款指導(dǎo)，降低利率。-低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)借款人：保持良好信用記錄，提供優(yōu)惠利率。五、征信數(shù)據(jù)可視化5.1不同年齡段逾期情況柱狀圖：-20-29歲：2人-30-39歲：2人-40-49歲：1人-50歲以上：0人解析思路：使用柱狀圖展