2025年征信数据分析师考试：征信数据分析挖掘案例分析试题

年征信数据分析师考试征信数据分析2025挖掘案例分析试题考试时间分钟总分分姓名

一、征信数据分析师能力测试要求请根据征信数据分析的基本理论，对以下案例进行分析，并回答相关问题

1.案例背景某银行信用卡中心拟开展一次针对信用卡用户的精准营销活动在活动开展前,银行希望通过征信数据对用户的消费行为进行分析，以便更好地制定营销策略

2.案例要求1请根据以下征信数据，分析用户的消费行为特点征信数据包括用户年龄、性别、职业、月收入、信用卡额度、信用卡逾期次数、信用卡透支额度、信用卡消费额度、信用卡还款情况等2请根据分析结果，提出至少3条针对性的营销策略建议3请说明如何运用征信数据分析方法，提高营销活动的效果

3.案例数据1用户年龄分布20-30岁占40%,30-40岁占30%,40-50岁占20%,50岁以上占10%o2性别比例男性占60%,女性占40%3职业分布白领占40%,公务员占30%,企业主占20%,自由职业者占10%o4月收入分布3000-5000元占40%,5001-8000元占30%,8001T2000元占20%,12000元以上占10%5信用卡额度分布:5000T0000元占40%,10001-20000元占30%,20001-50000元占20%,50001元以上占10%6信用卡逾期次数分布0次占80%,1次占15%,2次占5虬3次及以上占0%o7信用卡透支额度分布元占80%,1000-5000元占15%,5001T0000元占5%,10001元以上占0%8信用卡消费额度分布5000T0000元占40%,10001-20000元占30%,20001-50000元占20%,50001元以上占10%9信用卡还款情况分布全额还款占60%,分期还款占30%,最低还款占10%o

二、征信数据分析方法与应用要求请根据以下案例，分析征信数据分析方法在实践中的应用

1.案例背景某保险公司为了降低理赔风险，提高业务质量，决定对保险客户的征信数据进行挖掘分析

2.案例要求1请列举至少3种征信数据分析方法，并简述其原理2请结合案例，说明如何运用征信数据分析方法，降低理赔风险3请提出至少2条改进保险业务质量的建议

3.案例数据1客户年龄分布20-30岁占30%,30-40岁占40%,40-50岁占20%,50岁以上占10%02性别比例:男性占60%,女性占40%3职业分布白领占40%,公务员占30%,企业主占20%,自由职业者占10%o4月收入分布:3000-5000元占40%,5001-8000元占30%,8001T2000元占20%,12000元以上占10%5保险消费额度分布:1000-5000元占40%,5001-10000元占30%,10001-20000元占20%,20001元以上占10%6保险理赔次数分布0次占80%,1次占15%,2次及以上占5%7保险理赔金额分布1000-5000元占40%,5001T0000元占30%,10001-20000元占20%,20001元以上占10%

三、征信数据分析师职业道德与规范要求请根据以下案例，分析征信数据分析师在职业道德与规范方面的要求

1.案例背景某征信数据分析师在处理客户征信数据时，发现客户存在不良信用记录该分析师在未经客户同意的情况下，将客户的征信数据泄露给第三方

2.案例要求1请列举至少3条征信数据分析师在职业道德与规范方面应遵循的原则2请分析案例中，该分析师违反了哪些职业道德与规范要求3请提出至少2条防范征信数据泄露的措施

四、征信数据风险管理要求请根据以下案例，分析征信数据风险管理的重要性，并评估风险管理的具体措施

1.案例背景某征信机构在处理客户征信数据时，由于内部管理不善，导致部分数据被非法获取并泄露，给客户造成严重损失

2.案例要求1请分析征信数据风险可能带来的后果2请列举至少5项征信数据风险管理的具体措施

（3）请说明征信数据风险管理对征信机构的重要性

五、征信数据质量控制要求请根据以下案例，评估征信数据质量控制的关键指标，并提出改进建议

1.案例背景某征信机构在收集信用卡用户数据时，发现存在数据错误、遗漏和重复等问题

2.案例要求

（1）请列举至少3项征信数据质量控制的关键指标

（2）请分析案例中数据质量控制存在的问题

（3）请提出至少2项改进征信数据质量控制的建议

六、征信数据分析模型构建要求请根据以下案例，构建一个适用于某电商平台用户行为分析的征信数据分析模型，并简要说明其适用范围

1.案例背景某电商平台希望通过对用户征信数据进行挖掘分析，提高用户购买转化率和客单价

2.案例要求

（1）请简述征信数据分析模型构建的基本步骤

（2）请列举至少3项可应用于该电商平台用户行为分析的征信数据特征

（3）请简要说明该征信数据分析模型的适用范围本次试卷答案如下

一、征信数据分析师能力测试

1.解析思路

（1）分析用户年龄分布，了解消费群体的年龄段特点

（2）分析性别比例，考虑不同性别在消费习惯上的差异

（3）分析职业分布，考虑不同职业人群的收入水平和消费能力

（4）分析月收入分布，了解客户的收入层次

（5）分析信用卡额度分布，了解客户的信用等级和消费能力

（6）分析信用卡逾期次数，了解客户的信用风险

（7）分析信用卡透支额度，了解客户的负债水平

（8）分析信用卡消费额度，了解客户的实际消费情况

（9）分析信用卡还款情况，了解客户的还款能力和信用习惯

2.解析思路根据分析结果，结合案例背景，提出以下营销策略建议

（1）针对不同年龄段的客户，制定差异化的营销方案

（2）针对不同性别的客户，推出个性化的信用卡产品

（3）针对不同职业的客户，推出与职业特点相关的增值服务

（4）针对不同收入层次的客户，制定灵活的信用卡额度调整策略

（5）针对信用卡逾期次数较高的客户，提供逾期还款咨询服务

3.解析思路运用征信数据分析方法，提高营销活动的效果

（1）通过数据分析，识别潜在优质客户，提高营销针对性

（2）通过数据分析，监测营销活动效果，及时调整策略

（3）通过数据分析，预测客户需求，推出符合市场需求的产品

二、征信数据分析方法与应用

1.解析思路列举征信数据分析方法及其原理

（1）关联规则挖掘通过分析数据间的关联性，找出潜在的规则2聚类分析将具有相似特征的客户进行分组3决策树通过递归分割数据集，构建决策树模型4支持向量机通过寻找最佳分类面，对数据进行分类

2.解析思路结合案例，说明征信数据分析方法降低理赔风险1通过关联规则挖掘，找出理赔风险较高的客户群体2通过聚类分析，识别出具有相似理赔特征的客户3通过决策树和SVM模型，对客户进行风险评级，实现风险控制

3.解析思路提出改进保险业务质量的建议1完善客户征信数据收集和整理流程，提高数据质量2加强对客户信用风险的评估和监控，降低理赔风险3优化理赔流程，提高理赔效率，提升客户满意度

三、征信数据分析师职业道德与规范

4.解析思路列举征信数据分析师在职业道德与规范方面应遵循的原则1保密原则不得泄露客户隐私和商业秘密2合规原则遵守相关法律法规，确保数据处理合法合规3公正原则客观、公正地处理数据，避免主观偏见4责任原则对数据处理结果负责，确保数据准确性

5.解析思路分析案例中，该分析师违反的职业道德与规范要求1保密原则泄露客户隐私2合规原则未遵守相关法律法规3责任原则未确保数据准确性

6.解析思路防范征信数据泄露的措施1加强内部管理，建立完善的权限控制体系2对员工进行保密培训，提高员工保密意识3定期对数据安全进行风险评估，及时发现和整改安全隐患

四、征信数据风险管理

1.解析思路分析征信数据风险可能带来的后果1损害客户权益，造成经济损失2损害征信机构声誉，降低客户信任度3违反法律法规，面临法律风险

2.解析思路征信数据风险管理的具体措施1建立健全数据安全管理制度2加强数据安全管理，采用加密、脱敏等技术手段3对数据进行定期检查，及时发现和修复安全漏洞4加强员工培训，提高数据安全意识5建立数据泄露应急预案，降低数据泄露风险

3.解析思路征信数据风险管理对征信机构的重要性1确保客户隐私和商业秘密安全

（2）维护征信机构声誉，增强客户信任度

（3）降低法律风险，避免因数据泄露带来的损失

五、征信数据质量控制

1.解析思路征信数据质量控制的关键指标

（1）准确性数据内容准确无误

（2）完整性数据全面无遗漏

（3）一致性数据格式和结构统一

2.解析思路分析案例中数据质量控制存在的问题

（1）数据错误存在数据不准确、错误录入等问题

（2）数据遗漏存在重要信息缺失的情况

（3）数据重复存在数据重复记录的现象

3.解析思路改进征信数据质量控制的建议

（1）加强数据审核，确保数据准确性

（2）建立数据补录机制，完善数据完整性

（3）优化数据清洗流程，减少数据重复

六、征信数据分析模型构建

1.解析思路征信数据分析模型构建的基本步骤

（1）数据预处理清洗、整合、转换数据

（2）特征选择选择对模型有重要影响的数据特征3模型训练利用数据特征训练模型4模型评估评估模型性能，调整参数

2.解析思路列举可应用于该电商平台用户行为分析的征信数据特征:1用户年龄、性别、职业、收入等人口统计学特征2购物行为、消费偏好、购物频率等消费行为特征3支付方式、消费金额、还款记录等财务状况特征

3.解析思路简要说明该征信数据分析模型的适用范围1适用于电商平台用户购买转化率预测2适用于电商平台用户客单价预测3适用于电商平台个性化推荐。