2025年征信数据挖掘师考试题库：征信数据分析挖掘技术实操与案例试题

年征信数据挖掘师考试题库征信数据2025分析挖掘技术实操与案例试题考试时间______分钟总分__________分姓名_________

一、征信数据预处理要求根据所提供的征信数据，完成数据的清洗、转换和集成工作i.数据清洗1找出并删除重复数据2处理缺失值，包括删除含有缺失值的行和填充缺失值3识别并处理异常值4去除数据中的噪声，如空格、制表符等

2.数据转换1将数据类型进行转换，如将字符串转换为日期格式2将数值型数据进行标准化或归一化处理3计算新的特征，如年龄、收入水平等4进行数据编码，如将类别型数据进行独热编码

3.数据集成1将多个数据集合并为一个数据集2处理数据集间的数据冲突，如字段名称冲突、数据类型冲突等3进行数据清洗、转换和集成后的数据质量评估

二、征信数据挖掘要求利用挖掘算法对征信数据进行分类、关联、聚类和预测分析

1.分类分析:解析思路使用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）来发现频繁项集和关联规则，并列举规则列表及其支持度和置信度

（5）评估关联规则的兴趣度，说明哪些规则具有较高价值解析思路根据支持度和置信度等指标，评估关联规则的兴趣度，并说明哪些规则具有较高价值

3.案例三客户流失预测

（1）分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用解析思路了解客户流失预测的业务需求，分析征信数据挖掘如何帮助实现这一目标

（2）选择合适的预测算法，并说明原因解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择适合的预测算法，并解释选择该算法的原因

（3）进行特征选择和特征提取，列举特征列表解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择对客户流失预测有重要影响的特征，并列举特征列表

（4）进行预测模型的训练和测试解析思路使用训练集对预测模型进行训练，使用测试集评估模型的性能

（5）评估预测模型的性能，如均方误差、决定系数等解析思路计算预测模型在测试集上的均方误差、决定系数等指标，以评估其性能

四、征信风险评估模型构建

1.模型选择

（1）分析征信数据的特点，选择合适的风险评估模型，如逻辑回归、神经网络等解析思路根据征信数据的特点（如数值型、类别型、缺失值等）和业务需求,选择适合的风险评估模型

（2）说明选择该模型的原因，包括模型的适用性、预测性能等解析思路解释选择该模型的原因，包括模型在相似领域的应用、模型的预测性能指标等

2.特征工程

（1）对征信数据进行特征工程，包括特征提取、特征选择等解析思路根据征信数据的特点和业务需求，进行特征提取和特征选择，以提高模型的预测性能

（2）列举所提取的特征及其含义解析思路列出所提取的特征，并解释每个特征的含义和作用

3.模型训练

（1）将征信数据划分为训练集和测试集解析思路将征信数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的泛化能力

（2）使用训练集对风险评估模型进行训练解析思路使用训练集对风险评估模型进行训练，调整模型参数

（3）调整模型参数，优化模型性能解析思路根据模型性能指标，调整模型参数，以优化模型性能

4.模型评估

（1）使用测试集对风险评估模型进行评估解析思路使用测试集对风险评估模型进行评估，以评估模型的泛化能力

（2）计算模型性能指标，如准确率、召回率、AUC等解析思路计算模型在测试集上的准确率、召回率、AUC等指标，以评估模型的性能

（3）分析模型评估结果，找出模型的优缺点解析思路分析模型评估结果，找出模型的优缺点，为后续优化提供依据

5.模型优化:1根据评估结果，对模型进行优化解析思路根据模型评估结果，找出模型的不足之处，并针对这些不足进行优化2调整模型参数，尝试不同的特征组合解析思路调整模型参数，尝试不同的特征组合，以提高模型的预测性能3重新训练模型，评估优化后的性能解析思路使用优化后的模型参数和特征组合重新训练模型，评估优化后的性能

五、征信数据可视化

1.可视化工具选择1根据征信数据的特点，选择合适的可视化工具，如Python的MatplotlibSeaborn等解析思路根据征信数据的特点如数值型、类别型、时间序列等和可视化需求，选择合适的可视化工具2说明选择该工具的原因，包括工具的易用性、可视化效果等解析思路解释选择该工具的原因，包括工具的易用性、可视化效果、社区支持等

2.可视化内容设计1设计征信数据的关键信息展示，如客户分布、信用等级分布等解析思路根据征信数据的特点和业务需求，设计关键信息的展示方式，如使用地图、饼图、柱状图等2选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等解析思路根据数据类型和展示需求，选择合适的图表类型3设置图表标题、标签、颜色等，确保图表清晰易懂解析思路设置图表标题、标签、颜色等，以提高图表的可读性和美观性

3.可视化结果分析1展示征信数据的可视化结果解析思路将可视化结果展示出来，以便于分析和理解2分析可视化结果，提取有价值的信息解析思路根据可视化结果，分析数据中的趋势、模式、异常等，提取有价值的信息3根据分析结果，提出改进建议解析思路根据分析结果，提出改进建议，以优化征信数据分析和决策过程

六、征信数据安全与隐私保护

1.数据安全措施1分析征信数据挖掘过程中可能存在的安全风险解析思路识别征信数据挖掘过程中可能面临的安全风险，如数据泄露、未授权访问等2提出相应的数据安全措施，如数据加密、访问控制等解析思路针对识别出的安全风险，提出相应的数据安全措施，如数据加密、访问控制、防火墙等

2.隐私保护策略1分析征信数据挖掘过程中可能涉及的隐私问题解析思路识别征信数据挖掘过程中可能涉及的隐私问题，如个人身份信息泄路寺2提出隐私保护策略，如匿名化处理、差分隐私等解析思路针对识别出的隐私问题，提出相应的隐私保护策略，如匿名化处理、差分隐私等

3.合规性评估:1评估征信数据挖掘过程中所采用的安全和隐私保护措施解析思路评估征信数据挖掘过程中所采用的安全和隐私保护措施的有效性2确保所采取措施符合相关法律法规和行业标准解析思路确保所采取的安全和隐私保护措施符合相关法律法规和行业标准,以保障数据安全与用户隐私1选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等2对征信数据进行特征选择和特征提取3进行分类模型的训练和测试4评估分类模型的性能，如准确率、召回率等

2.关联分析1选择合适的关联规则挖掘算法，如Apriori算法、FP-growth算法等2对征信数据进行特征选择和特征提取3挖掘关联规则，如客户购买商品之间的关联关系4评估关联规则的兴趣度，如支持度、置信度等

3.聚类分析1选择合适的聚类算法，如K-means算法、层次聚类算法等2对征信数据进行特征选择和特征提取3进行聚类模型的训练和测试4评估聚类模型的性能，如轮廓系数、内聚系数等

4.预测分析1选择合适的预测算法，如时间序列分析、回归分析等2对征信数据进行特征选择和特征提取3进行预测模型的训练和测试4评估预测模型的性能，如均方误差、决定系数等

三、征信数据挖掘应用案例要求根据提供的征信数据挖掘案例，分析其应用场景、算法选择、模型训练和评估过程

1.案例一客户信用评级1分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用2选择合适的分类算法，并说明原因3进行特征选择和特征提取，列举特征列表4进行分类模型的训练和测试，包括训练集和测试集的划分、模型参数调整等5评估分类模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标

2.案例二欺诈检测1分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用2选择合适的关联规则挖掘算法，并说明原因3进行特征选择和特征提取，列举特征列表4挖掘关联规则，列举规则列表，包括支持度、置信度等指标5评估关联规则的兴趣度，说明哪些规则具有较高价值

3.案例三客户流失预测1分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用2选择合适的预测算法，并说明原因3进行特征选择和特征提取，列举特征列表4进行预测模型的训练和测试，包括训练集和测试集的划分、模型参数调整等5评估预测模型的性能，包括均方误差、决定系数等指标

四、征信风险评估模型构建要求基于征信数据，构建一个风险评估模型，并评估其性能

1.模型选择1分析征信数据的特点，选择合适的风险评估模型，如逻辑回归、神经网络等2说明选择该模型的原因，包括模型的适用性、预测性能等

2.特征工程1对征信数据进行特征工程，包括特征提取、特征选择等2列举所提取的特征及其含义

3.模型训练1将征信数据划分为训练集和测试集2使用训练集对风险评估模型进行训练3调整模型参数，优化模型性能

4.模型评估1使用测试集对风险评估模型进行评估2计算模型性能指标，如准确率、召回率、AUC等3分析模型评估结果，找出模型的优缺点

5.模型优化1根据评估结果，对模型进行优化2调整模型参数，尝试不同的特征组合3重新训练模型，评估优化后的性能

五、征信数据可视化要求根据征信数据，使用可视化工具展示关键信息，以便于分析和理解

1.可视化工具选择1根据征信数据的特点，选择合适的可视化工具，如Python的MatplotlibSeaborn等2说明选择该工具的原因，包括工具的易用性、可视化效果等

2.可视化内容设计1设计征信数据的关键信息展示，如客户分布、信用等级分布等2选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等

（3）设置图表标题、标签、颜色等，确保图表清晰易懂

3.可视化结果分析

（1）展示征信数据的可视化结果

（2）分析可视化结果，提取有价值的信息

（3）根据分析结果，提出改进建议

六、征信数据安全与隐私保护要求在征信数据挖掘过程中，确保数据的安全和用户隐私

1.数据安全措施

（1）分析征信数据挖掘过程中可能存在的安全风险

（2）提出相应的数据安全措施，如数据加密、访问控制等

2.隐私保护策略

（1）分析征信数据挖掘过程中可能涉及的隐私问题

（2）提出隐私保护策略，如匿名化处理、差分隐私等

3.合规性评估

（1）评估征信数据挖掘过程中所采用的安全和隐私保护措施

（2）确保所采取措施符合相关法律法规和行业标准本次试卷答案如下

一、征信数据预处理

1.数据清洗

（1）找出并删除重复数据解析思路通过比较数据集中的每行数据，识别出重复的记录，并将其删除

（2）处理缺失值，包括删除含有缺失值的行和填充缺失值解析思路首先，识别出含有缺失值的行，然后根据数据的重要性和缺失程度,决定是删除这些行还是使用合适的填充方法（如均值、中位数、众数或插值）来填充缺失值

（3）识别并处理异常值解析思路使用统计方法（如箱线图）或基于业务逻辑的方法来识别异常值，然后决定是删除、修正还是保留这些异常值

（4）去除数据中的噪声，如空格、制表符等解析思路通过正则表达式或字符串操作函数来识别和去除数据中的非数值字符

2.数据转换

（1）将数据类型进行转换，如将字符串转换为日期格式解析思路使用日期解析函数将字符串转换为日期类型

（2）将数值型数据进行标准化或归一化处理解析思路使用标准化（减去均值后除以标准差）或归一化（将数值缩放到0到1之间）的方法

（3）计算新的特征，如年龄、收入水平等解析思路根据业务需求，从原始数据中计算新的特征值

（4）进行数据编码，如将类别型数据进行独热编码解析思路使用独热编码将类别型数据转换为二进制矩阵

3.数据集成

（1）将多个数据集合并为一个数据集解析思路使用数据库连接或数据融合技术将多个数据集合并

（2）处理数据集间的数据冲突，如字段名称冲突、数据类型冲突等解析思路通过数据清洗和映射技术解决字段名称冲突，通过数据类型转换解决数据类型冲突

（3）进行数据清洗、转换和集成后的数据质量评估解析思路使用数据质量评估工具或自定义脚本检查数据集的一致性、完整性和准确性

二、征信数据挖掘

1.分类分析

（1）选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等解析思路根据数据的特点和业务需求，选择具有较高准确性和可解释性的分类算法

（2）对征信数据进行特征选择和特征提取解析思路使用特征选择方法（如卡方检验、互信息等）和特征提取技术（如主成分分析）来减少特征数量并提高模型性能

（3）进行分类模型的训练和测试解析思路使用训练集对分类模型进行训练，使用测试集评估模型的性能

（4）评估分类模型的性能，如准确率、召回率等解析思路计算模型在测试集上的准确率、召回率、F1值等指标，以评估模型的性能

2.关联分析

（1）选择合适的关联规则挖掘算法，如Apriori算法、FP-growth算法等解析思路根据数据的特点和业务需求，选择能够有效挖掘关联规则的算法

（2）对征信数据进行特征选择和特征提取解析思路与分类分析类似，使用特征选择和特征提取技术

（3）挖掘关联规则，如客户购买商品之间的关联关系解析思路使用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）来发现频繁项集和关联规则

（4）评估关联规则的兴趣度，如支持度、置信度等解析思路计算关联规则的支持度和置信度，以评估其兴趣度

3.聚类分析1选择合适的聚类算法，如K-means算法、层次聚类算法等解析思路根据数据的特点和业务需求，选择适合的聚类算法2对征信数据进行特征选择和特征提取解析思路与分类分析和关联分析类似，使用特征选择和特征提取技术3进行聚类模型的训练和测试解析思路使用聚类算法对数据进行聚类，评估聚类结果4评估聚类模型的性能，如轮廓系数、内聚系数等解析思路计算聚类模型的轮廓系数和内聚系数，以评估其性能

4.预测分析1选择合适的预测算法，如时间序列分析、回归分析等解析思路根据数据的特点和业务需求，选择适合的预测算法2对征信数据进行特征选择和特征提取解析思路与前面的分析类似，使用特征选择和特征提取技术3进行预测模型的训练和测试解析思路使用训练集对预测模型进行训练，使用测试集评估模型的性能4评估预测模型的性能，如均方误差、决定系数等解析思路计算预测模型在测试集上的均方误差、决定系数等指标，以评估其性能

三、征信数据挖掘应用案例

1.案例一客户信用评级1分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用解析思路了解客户信用评级的业务需求，分析征信数据挖掘如何帮助实现这一目标2选择合适的分类算法，并说明原因解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择具有较高准确性和可解释性的分类算法，并解释选择该算法的原因3进行特征选择和特征提取，列举特征列表解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择对信用评级有重要影响的特征，并列举特征列表4进行分类模型的训练和测试，包括训练集和测试集的划分、模型参数调整等解析思路使用训练集对分类模型进行训练，调整模型参数，使用测试集评估模型的性能5评估分类模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标解析思路计算模型在测试集上的准确率、召回率、F1值等指标，以评估模型的性能

2.案例二欺诈检测1分析案例背景，说明征信数据挖掘在该场景下的应用解析思路了解欺诈检测的业务需求，分析征信数据挖掘如何帮助实现这一目标2选择合适的关联规则挖掘算法，并说明原因解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择能够有效挖掘关联规则的算法，并解释选择该算法的原因3进行特征选择和特征提取，列举特征列表解析思路根据征信数据的特点和业务需求，选择对欺诈检测有重要影响的特征，并列举特征列表4挖掘关联规则，列举规则列表，包括支持度、置信度等指标。