2025年征信考試題庫(kù)（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）：高級(jí)職稱考試試題匯編

2025年征信考試題庫(kù)（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）：高級(jí)職稱考試試題匯編考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、征信數(shù)據(jù)分析方法要求：運(yùn)用征信數(shù)據(jù)分析方法，分析以下案例并回答問(wèn)題。1.某銀行在開(kāi)展信用卡營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)，通過(guò)收集客戶的信用報(bào)告數(shù)據(jù)，分析以下指標(biāo)：信用卡申請(qǐng)人數(shù)、信用卡激活率、信用卡透支率、信用卡逾期率。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，分析該銀行的信用卡營(yíng)銷活動(dòng)效果。（1）信用卡申請(qǐng)人數(shù)：10000人（2）信用卡激活率：30%（3）信用卡透支率：10%（4）信用卡逾期率：2%2.某保險(xiǎn)公司通過(guò)對(duì)客戶理賠數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)以下情況：保險(xiǎn)理賠金額與客戶年齡、職業(yè)、理賠原因等因素相關(guān)。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，分析該保險(xiǎn)公司理賠風(fēng)險(xiǎn)。（1）理賠金額分布：0-5000元、5001-10000元、10001-20000元、20001-50000元、50001元以上（2）客戶年齡分布：20-30歲、31-40歲、41-50歲、51-60歲、60歲以上（3）職業(yè)分布：公務(wù)員、企業(yè)員工、個(gè)體工商戶、自由職業(yè)者、其他（4）理賠原因分布：意外傷害、疾病、自然災(zāi)害、其他3.某電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶購(gòu)物行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)以下情況：用戶瀏覽商品時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量、購(gòu)買(mǎi)商品類型等因素與用戶滿意度相關(guān)。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，分析該電商平臺(tái)用戶滿意度。（1）用戶瀏覽商品時(shí)間：1-5分鐘、6-10分鐘、11-15分鐘、16-20分鐘、20分鐘以上（2）購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量：1件、2件、3件、4件、5件以上（3）購(gòu)買(mǎi)商品類型：食品、服飾、電子產(chǎn)品、家居用品、其他（4）用戶滿意度評(píng)分：1分、2分、3分、4分、5分二、征信數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要求：運(yùn)用征信數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)以下案例進(jìn)行分析并回答問(wèn)題。1.某金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展貸款業(yè)務(wù)時(shí)，收集了大量客戶的信用報(bào)告數(shù)據(jù)。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，找出客戶貸款申請(qǐng)與貸款審批結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（1）客戶貸款申請(qǐng)數(shù)據(jù)：貸款金額、貸款期限、擔(dān)保方式、信用等級(jí)、貸款審批結(jié)果（2）客戶信用報(bào)告數(shù)據(jù)：信用歷史、還款記錄、逾期記錄、負(fù)債狀況2.某銀行通過(guò)分析客戶交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)以下情況：客戶交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等因素與客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相關(guān)。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，運(yùn)用聚類分析技術(shù)，將客戶分為不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。（1）客戶交易數(shù)據(jù)：交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)、客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)（2）客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)3.某電商平臺(tái)通過(guò)對(duì)用戶瀏覽行為、購(gòu)買(mǎi)行為和評(píng)價(jià)行為數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)以下情況：用戶瀏覽商品時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量、評(píng)價(jià)商品質(zhì)量等因素與用戶忠誠(chéng)度相關(guān)。請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)，運(yùn)用決策樹(shù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建用戶忠誠(chéng)度預(yù)測(cè)模型。（1）用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)：瀏覽商品時(shí)間、瀏覽商品數(shù)量、瀏覽商品類型（2）購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)：購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量、購(gòu)買(mǎi)商品類型、購(gòu)買(mǎi)商品價(jià)格（3）評(píng)價(jià)行為數(shù)據(jù)：評(píng)價(jià)商品質(zhì)量、評(píng)價(jià)商品滿意度、評(píng)價(jià)商品服務(wù)（4）用戶忠誠(chéng)度：高忠誠(chéng)度、中忠誠(chéng)度、低忠誠(chéng)度四、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建要求：根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并分析模型的準(zhǔn)確性和適用性。（1）客戶基本信息：年齡、性別、婚姻狀況、職業(yè)（2）信用歷史：貸款金額、貸款期限、還款記錄、逾期記錄（3）負(fù)債狀況：信用卡負(fù)債、貸款負(fù)債、其他負(fù)債（4）行為數(shù)據(jù)：交易金額、交易頻率、交易類型五、征信數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估要求：對(duì)以下征信數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，包括數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)時(shí)效性。（1）數(shù)據(jù)完整性：客戶姓名、身份證號(hào)碼、電話號(hào)碼、郵箱地址、住址（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：客戶貸款金額、還款記錄、逾期記錄（3）數(shù)據(jù)一致性：客戶姓名、身份證號(hào)碼、電話號(hào)碼、郵箱地址、住址的一致性（4）數(shù)據(jù)時(shí)效性：最近一次貸款記錄的時(shí)間、最近一次還款記錄的時(shí)間六、征信數(shù)據(jù)可視化要求：根據(jù)以下征信數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，創(chuàng)建以下圖表，以直觀展示數(shù)據(jù)特征。（1）餅圖：展示不同年齡段的客戶數(shù)量占比（2）柱狀圖：展示不同信用等級(jí)的客戶數(shù)量占比（3）折線圖：展示不同還款期限的逾期率變化趨勢(shì)（4）散點(diǎn)圖：展示客戶貸款金額與還款記錄之間的關(guān)系本次試卷答案如下：一、征信數(shù)據(jù)分析方法1.分析思路：-信用卡申請(qǐng)人數(shù)：10000人，表示營(yíng)銷活動(dòng)的覆蓋范圍較廣。-信用卡激活率：30%，表示營(yíng)銷活動(dòng)的吸引力一般，有提升空間。-信用卡透支率：10%，表示客戶使用信用卡的活躍度較高。-信用卡逾期率：2%，表示客戶的信用狀況良好。2.解析：-銀行的信用卡營(yíng)銷活動(dòng)效果總體較好，但激活率較低，可能需要優(yōu)化營(yíng)銷策略，提高信用卡的吸引力。-透支率和逾期率均處于合理范圍，表明客戶對(duì)信用卡的使用較為謹(jǐn)慎，信用風(fēng)險(xiǎn)較低。3.分析思路：-理賠金額分布：根據(jù)理賠金額區(qū)間，可以分析不同風(fēng)險(xiǎn)的理賠情況。-客戶年齡分布：分析不同年齡段客戶的理賠需求。-職業(yè)分布：分析不同職業(yè)客戶的理賠風(fēng)險(xiǎn)特征。-理賠原因分布：分析主要理賠原因，了解理賠風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。4.解析：-理賠金額集中在0-5000元區(qū)間，表明大部分理賠金額較低，可能需要關(guān)注小額理賠風(fēng)險(xiǎn)的防范。-年輕客戶和中年客戶的理賠需求較高，可能需要針對(duì)這部分客戶群體加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和理賠服務(wù)。-不同職業(yè)的客戶理賠風(fēng)險(xiǎn)特征各異，需要根據(jù)不同職業(yè)制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。-意外傷害和疾病是主要的理賠原因，需要加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。5.分析思路：-用戶瀏覽商品時(shí)間：分析用戶對(duì)商品的關(guān)注程度。-購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量：分析用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率和購(gòu)買(mǎi)意愿。-購(gòu)買(mǎi)商品類型：分析用戶的消費(fèi)偏好。-用戶滿意度評(píng)分：分析用戶對(duì)電商平臺(tái)的服務(wù)和商品質(zhì)量的評(píng)價(jià)。6.解析：-用戶對(duì)商品的關(guān)注時(shí)間較長(zhǎng)，可能需要優(yōu)化商品展示和推薦策略，提高用戶轉(zhuǎn)化率。-用戶購(gòu)買(mǎi)頻率較高，表明用戶對(duì)電商平臺(tái)的信任度較高，有較強(qiáng)的購(gòu)買(mǎi)意愿。-用戶購(gòu)買(mǎi)商品類型多樣化，說(shuō)明電商平臺(tái)能夠滿足不同用戶的消費(fèi)需求。-用戶滿意度評(píng)分較高，表明電商平臺(tái)在服務(wù)質(zhì)量和商品質(zhì)量方面表現(xiàn)良好。二、征信數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.分析思路：-客戶貸款申請(qǐng)數(shù)據(jù)：分析貸款申請(qǐng)與審批結(jié)果之間的關(guān)系。-客戶信用報(bào)告數(shù)據(jù)：分析信用報(bào)告對(duì)貸款審批結(jié)果的影響。2.解析：-通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以找出哪些貸款申請(qǐng)?zhí)卣髋c審批結(jié)果相關(guān)聯(lián)，從而優(yōu)化貸款審批流程。-分析信用報(bào)告數(shù)據(jù)，可以評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，為貸款審批提供依據(jù)。3.分析思路：-客戶交易數(shù)據(jù)：分析客戶交易行為與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的關(guān)系。4.解析：-通過(guò)聚類分析，可以將客戶分為不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，有助于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和資源分配。5.分析思路：-用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)、購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)行為數(shù)據(jù)：分析用戶行為與忠誠(chéng)度之間的關(guān)系。6.解析：-通過(guò)決策樹(shù)挖掘，可以構(gòu)建用戶忠誠(chéng)度預(yù)測(cè)模型，為電商平臺(tái)制定客戶關(guān)系管理策略提供依據(jù)。三、征信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建1.分析思路：-客戶基本信息：分析基本信息對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。-信用歷史：分析信用歷史對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。-負(fù)債狀況：分析負(fù)債狀況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。-行為數(shù)據(jù)：分析行為數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。2.解析：-構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，需要綜合考慮客戶基本信息、信用歷史、負(fù)債狀況和行為數(shù)據(jù)，以全面評(píng)估客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。四、征信數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估1.分析思路：-數(shù)據(jù)完整性：檢查數(shù)據(jù)是否齊全。-數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：檢查數(shù)據(jù)是否真實(shí)可靠。-數(shù)據(jù)一致性：檢查數(shù)據(jù)在不同維度上的一致性。-數(shù)據(jù)時(shí)效性：檢查數(shù)據(jù)更新時(shí)間。2.解析：-對(duì)征信數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，有助于確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提