2025年征信数据分析与报告撰写模拟试题库解析试卷

2025年征信数据分析与报告撰写模拟试题库解析试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与清洗要求：根据以下给出的数据集，进行数据预处理与清洗，确保数据的准确性、完整性和一致性。1.数据集描述：数据集包含以下字段：姓名、性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录。2.数据预处理与清洗要求：（1）去除重复数据；（2）删除无效数据（如姓名为空、年龄小于18岁等）；（3）将性别字段中的“男”、“女”转换为“M”、“F”；（4）将学历字段中的“本科”、“硕士”、“博士”转换为“B”、“M”、“PhD”；（5）计算信用评分与逾期记录的关联性，删除关联性过低的记录（如信用评分与逾期记录的关联性小于0.5）。二、数据统计分析要求：对以下数据集进行统计分析，并回答相关问题。1.数据集描述：数据集包含以下字段：姓名、性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录。2.统计分析要求：（1）计算男女比例；（2）计算平均年龄；（3）计算不同职业的均值收入；（4）计算不同学历的均值信用评分；（5）计算逾期记录的比例；（6）计算逾期记录与信用评分的关联性。三、数据可视化要求：根据以下数据集，使用合适的图表进行数据可视化。1.数据集描述：数据集包含以下字段：姓名、性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录。2.数据可视化要求：（1）绘制性别分布饼图；（2）绘制年龄分布直方图；（3）绘制职业与收入散点图；（4）绘制学历与信用评分散点图；（5）绘制逾期记录与信用评分散点图；（6）绘制逾期记录与年龄散点图。四、信用风险评估模型构建要求：根据以下数据集，构建一个信用风险评估模型，并使用模型预测新客户的信用评分。1.数据集描述：数据集包含以下字段：姓名、性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录。2.模型构建要求：（1）选择合适的特征进行模型构建；（2）使用决策树、逻辑回归或支持向量机等算法进行模型训练；（3）对模型进行交叉验证，调整参数以优化模型性能；（4）使用训练好的模型对新的客户数据进行信用评分预测。五、信用风险预测结果分析要求：对第四题中构建的信用风险评估模型的预测结果进行分析，回答以下问题。1.模型预测准确率是多少？2.模型预测的信用评分与实际信用评分之间的差异有多大？3.分析模型预测结果中存在的偏差，并给出改进建议。六、信用报告撰写要求：根据以下数据集，撰写一份信用报告，包含以下内容：1.数据集描述：数据集包含以下字段：姓名、性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录。2.信用报告要求：（1）概述客户的信用状况，包括信用评分、逾期记录等；（2）分析客户信用风险的潜在因素，如职业、收入、学历等；（3）提出针对性的信用风险控制建议；（4）总结报告，强调客户信用状况的重要性和潜在风险。本次试卷答案如下：一、数据预处理与清洗1.解析思路：（1）检查数据集中是否存在重复记录，使用去重功能删除重复数据；（2）检查数据集中的无效数据，如姓名为空、年龄小于18岁等，使用筛选功能删除这些记录；（3）将性别字段中的“男”、“女”转换为“M”、“F”，使用替换功能进行转换；（4）将学历字段中的“本科”、“硕士”、“博士”转换为“B”、“M”、“PhD”，使用替换功能进行转换；（5）计算信用评分与逾期记录的关联性，使用相关性计算方法（如皮尔逊相关系数），删除关联性小于0.5的记录。2.答案：-数据预处理后，删除了重复记录；-删除了无效数据，如年龄小于18岁；-性别字段已转换为“M”、“F”；-学历字段已转换为“B”、“M”、“PhD”；-删除了信用评分与逾期记录关联性小于0.5的记录。二、数据统计分析1.解析思路：（1）使用数据统计函数计算男女比例；（2）使用求平均值函数计算平均年龄；（3）使用分组和聚合函数计算不同职业的均值收入；（4）使用分组和聚合函数计算不同学历的均值信用评分；（5）使用计数函数计算逾期记录的比例；（6）使用相关性计算方法计算逾期记录与信用评分的关联性。2.答案：-男女比例为：男性占比XX%，女性占比XX%；-平均年龄为：XX岁；-职业收入均值为：职业1-XX元，职业2-XX元，...；-学历信用评分均值为：学历1-XX分，学历2-XX分，...；-逾期记录比例为：XX%；-逾期记录与信用评分的关联性为：XX。三、数据可视化1.解析思路：（1）使用饼图绘制性别分布；（2）使用直方图绘制年龄分布；（3）使用散点图绘制职业与收入关系；（4）使用散点图绘制学历与信用评分关系；（5）使用散点图绘制逾期记录与信用评分关系；（6）使用散点图绘制逾期记录与年龄关系。2.答案：-性别分布饼图已绘制；-年龄分布直方图已绘制；-职业与收入散点图已绘制；-学历与信用评分散点图已绘制；-逾期记录与信用评分散点图已绘制；-逾期记录与年龄散点图已绘制。四、信用风险评估模型构建1.解析思路：（1）选择特征：根据数据集的描述，选择性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录作为特征；（2）模型训练：使用决策树、逻辑回归或支持向量机算法进行模型训练；（3）交叉验证：使用交叉验证方法，如K折交叉验证，评估模型性能；（4）参数调整：根据交叉验证结果，调整模型参数以优化性能；（5）预测：使用训练好的模型对新客户数据进行信用评分预测。2.答案：-特征选择：性别、年龄、职业、收入、学历、信用评分、逾期记录；-模型训练：使用逻辑回归算法；-交叉验证：K折交叉验证，K=10；-参数调整：通过交叉验证调整逻辑回归模型参数；-预测：使用优化后的模型对新客户数据进行信用评分预测。五、信用风险预测结果分析1.解析思路：（1）计算模型预测准确率：使用准确率计算公式，计算预测正确样本数与总样本数的比例；（2）分析预测结果差异：计算预测信用评分与实际信用评分之间的差异，如使用均方误差（MSE）；（3）分析偏差：检查预测结果中高估或低估的样本，分析偏差原因；（4）改进建议：根据偏差分析结果，提出改进模型或数据处理的建议。2.答案：-模型预测准确率为：XX%；-预测结果差异（MSE）：XX；-偏差分析：模型在高收入群体预测中存在高估，在低收入群体预测中存在低估；-改进建议：调整模型参数，或引入更多相关特征。六、信用报告撰写1.解析思路：（1）概述客户信用状况：包括信用评分、逾期记录等；（2）分析信用风险因素：考虑职业、收入、学历等因素；（3）提出信用风险控制建议：根据分析结果，提出针对性的建议；