2025年征信考试题库（征信数据分析挖掘）：高级职称考试试题汇编

2025年征信考试题库（征信数据分析挖掘）：高级职称考试试题汇编考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、征信数据分析方法要求：运用征信数据分析方法，分析以下案例并回答问题。1.某银行在开展信用卡营销活动时，通过收集客户的信用报告数据，分析以下指标：信用卡申请人数、信用卡激活率、信用卡透支率、信用卡逾期率。请根据以下数据，分析该银行的信用卡营销活动效果。（1）信用卡申请人数：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.某保险公司通过对客户理赔数据的分析，发现以下情况：保险理赔金额与客户年龄、职业、理赔原因等因素相关。请根据以下数据，分析该保险公司理赔风险。（1）理赔金额分布：0-5000元、5001-10000元、10001-20000元、20001-50000元、50001元以上（2）客户年龄分布：20-30岁、31-40岁、41-50岁、51-60岁、60岁以上（3）职业分布：公务员、企业员工、个体工商户、自由职业者、其他（4）理赔原因分布：意外伤害、疾病、自然灾害、其他3.某电商平台通过分析用户购物行为数据，发现以下情况：用户浏览商品时间、购买商品数量、购买商品类型等因素与用户满意度相关。请根据以下数据，分析该电商平台用户满意度。（1）用户浏览商品时间：1-5分钟、6-10分钟、11-15分钟、16-20分钟、20分钟以上（2）购买商品数量：1件、2件、3件、4件、5件以上（3）购买商品类型：食品、服饰、电子产品、家居用品、其他（4）用户满意度评分：1分、2分、3分、4分、5分二、征信数据挖掘技术要求：运用征信数据挖掘技术，对以下案例进行分析并回答问题。1.某金融机构在开展贷款业务时，收集了大量客户的信用报告数据。请根据以下数据，运用关联规则挖掘技术，找出客户贷款申请与贷款审批结果之间的关联关系。（1）客户贷款申请数据：贷款金额、贷款期限、担保方式、信用等级、贷款审批结果（2）客户信用报告数据：信用历史、还款记录、逾期记录、负债状况2.某银行通过分析客户交易数据，发现以下情况：客户交易时间、交易金额、交易地点等因素与客户风险等级相关。请根据以下数据，运用聚类分析技术，将客户分为不同风险等级。（1）客户交易数据：交易时间、交易金额、交易地点、客户风险等级（2）客户风险等级：低风险、中风险、高风险3.某电商平台通过对用户浏览行为、购买行为和评价行为数据的分析，发现以下情况：用户浏览商品时间、购买商品数量、评价商品质量等因素与用户忠诚度相关。请根据以下数据，运用决策树挖掘技术，构建用户忠诚度预测模型。（1）用户浏览行为数据：浏览商品时间、浏览商品数量、浏览商品类型（2）购买行为数据：购买商品数量、购买商品类型、购买商品价格（3）评价行为数据：评价商品质量、评价商品满意度、评价商品服务（4）用户忠诚度：高忠诚度、中忠诚度、低忠诚度四、征信风险评估模型构建要求：根据以下征信数据，构建一个征信风险评估模型，并分析模型的准确性和适用性。（1）客户基本信息：年龄、性别、婚姻状况、职业（2）信用历史：贷款金额、贷款期限、还款记录、逾期记录（3）负债状况：信用卡负债、贷款负债、其他负债（4）行为数据：交易金额、交易频率、交易类型五、征信数据质量评估要求：对以下征信数据进行质量评估，包括数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据时效性。（1）数据完整性：客户姓名、身份证号码、电话号码、邮箱地址、住址（2）数据准确性：客户贷款金额、还款记录、逾期记录（3）数据一致性：客户姓名、身份证号码、电话号码、邮箱地址、住址的一致性（4）数据时效性：最近一次贷款记录的时间、最近一次还款记录的时间六、征信数据可视化要求：根据以下征信数据，运用数据可视化技术，创建以下图表，以直观展示数据特征。（1）饼图：展示不同年龄段的客户数量占比（2）柱状图：展示不同信用等级的客户数量占比（3）折线图：展示不同还款期限的逾期率变化趋势（4）散点图：展示客户贷款金额与还款记录之间的关系本次试卷答案如下：一、征信数据分析方法1.分析思路：-信用卡申请人数：10000人，表示营销活动的覆盖范围较广。-信用卡激活率：30%，表示营销活动的吸引力一般，有提升空间。-信用卡透支率：10%，表示客户使用信用卡的活跃度较高。-信用卡逾期率：2%，表示客户的信用状况良好。2.解析：-银行的信用卡营销活动效果总体较好，但激活率较低，可能需要优化营销策略，提高信用卡的吸引力。-透支率和逾期率均处于合理范围，表明客户对信用卡的使用较为谨慎，信用风险较低。3.分析思路：-理赔金额分布：根据理赔金额区间，可以分析不同风险的理赔情况。-客户年龄分布：分析不同年龄段客户的理赔需求。-职业分布：分析不同职业客户的理赔风险特征。-理赔原因分布：分析主要理赔原因，了解理赔风险的主要来源。4.解析：-理赔金额集中在0-5000元区间，表明大部分理赔金额较低，可能需要关注小额理赔风险的防范。-年轻客户和中年客户的理赔需求较高，可能需要针对这部分客户群体加强风险管理和理赔服务。-不同职业的客户理赔风险特征各异，需要根据不同职业制定相应的风险管理策略。-意外伤害和疾病是主要的理赔原因，需要加强相关领域的风险管理。5.分析思路：-用户浏览商品时间：分析用户对商品的关注程度。-购买商品数量：分析用户的购买频率和购买意愿。-购买商品类型：分析用户的消费偏好。-用户满意度评分：分析用户对电商平台的服务和商品质量的评价。6.解析：-用户对商品的关注时间较长，可能需要优化商品展示和推荐策略，提高用户转化率。-用户购买频率较高，表明用户对电商平台的信任度较高，有较强的购买意愿。-用户购买商品类型多样化，说明电商平台能够满足不同用户的消费需求。-用户满意度评分较高，表明电商平台在服务质量和商品质量方面表现良好。二、征信数据挖掘技术1.分析思路：-客户贷款申请数据：分析贷款申请与审批结果之间的关系。-客户信用报告数据：分析信用报告对贷款审批结果的影响。2.解析：-通过关联规则挖掘，可以找出哪些贷款申请特征与审批结果相关联，从而优化贷款审批流程。-分析信用报告数据，可以评估客户信用风险，为贷款审批提供依据。3.分析思路：-客户交易数据：分析客户交易行为与风险等级之间的关系。4.解析：-通过聚类分析，可以将客户分为不同风险等级，有助于金融机构进行风险控制和资源分配。5.分析思路：-用户浏览行为数据、购买行为数据、评价行为数据：分析用户行为与忠诚度之间的关系。6.解析：-通过决策树挖掘，可以构建用户忠诚度预测模型，为电商平台制定客户关系管理策略提供依据。三、征信风险评估模型构建1.分析思路：-客户基本信息：分析基本信息对风险评估的影响。-信用历史：分析信用历史对风险评估的影响。-负债状况：分析负债状况对风险评估的影响。-行为数据：分析行为数据对风险评估的影响。2.解析：-构建风险评估模型时，需要综合考虑客户基本信息、信用历史、负债状况和行为数据，以全面评估客户的风险等级。四、征信数据质量评估1.分析思路：-数据完整性：检查数据是否齐全。-数据准确性：检查数据是否真实可靠。-数据一致性：检查数据在不同维度上的一致性。-数据时效性：检查数据更新时间。2.解析：-对征信数据进行质量评估，有助于确保数据的真实性和可靠性，为风险评估提