2025年征信考試題庫(kù)-征信數(shù)據(jù)分析挖掘信用風(fēng)險(xiǎn)分析模型構(gòu)建考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本部分共20題，每題1分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在括號(hào)內(nèi)。）1.征信數(shù)據(jù)中，最常用的描述借款人還款能力的指標(biāo)是（）。A.貸款余額B.每月還款額C.收入水平D.負(fù)債比率2.在征信數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.算術(shù)平均數(shù)3.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理方法？（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.均值填充C.回歸填充D.樹(shù)模型預(yù)測(cè)4.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。A.模型簡(jiǎn)單，易于解釋B.可以處理大量數(shù)據(jù)C.對(duì)異常值不敏感D.模型訓(xùn)練速度快5.下列哪個(gè)指標(biāo)是衡量信用風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)？（）。A.變量系數(shù)B.AUC值C.偏差D.方差6.在征信數(shù)據(jù)中，用來(lái)表示借款人信用歷史的長(zhǎng)度的是（）。A.信用記錄數(shù)量B.信用歷史長(zhǎng)度C.信用查詢次數(shù)D.信用評(píng)分7.下列哪種方法不屬于特征工程中的特征選擇方法？（）。A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.決策樹(shù)特征選擇D.主成分分析8.在信用風(fēng)險(xiǎn)模型中，用來(lái)衡量模型對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)的泛化能力的指標(biāo)是（）。A.過(guò)擬合B.欠擬合C.正則化D.驗(yàn)證集誤差9.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”不包括（）。A.個(gè)人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.投資信息10.在征信數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.極差B.方差C.均值D.標(biāo)準(zhǔn)差11.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”是指（）。A.借款人主動(dòng)提出的異議B.征信機(jī)構(gòu)記錄的異議C.法院判決的異議D.媒體報(bào)道的異議12.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，決策樹(shù)模型的主要缺點(diǎn)是（）。A.模型訓(xùn)練速度快B.模型容易過(guò)擬合C.模型解釋性強(qiáng)D.模型可以處理非線性關(guān)系13.征信數(shù)據(jù)中的“查詢信息”是指（）。A.借款人主動(dòng)查詢的征信記錄B.征信機(jī)構(gòu)查詢的征信記錄C.第三方查詢的征信記錄D.公共記錄查詢的征信記錄14.在信用風(fēng)險(xiǎn)模型中，用來(lái)衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合程度的指標(biāo)是（）。A.模型復(fù)雜度B.擬合優(yōu)度C.模型偏差D.模型方差15.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”包括（）。A.個(gè)人基本信息B.信貸賬戶信息C.公共記錄信息D.投資信息16.在征信數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.偏度B.峰度C.矩D.協(xié)方差17.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式是（）。A.直接刪除B.人工審核C.自動(dòng)修正D.忽略18.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，支持向量機(jī)模型的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。A.模型簡(jiǎn)單，易于解釋B.可以處理大量數(shù)據(jù)C.對(duì)異常值不敏感D.模型訓(xùn)練速度快19.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”不包括（）。A.個(gè)人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.投資信息20.在征信數(shù)據(jù)分析中，用來(lái)衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.極差B.方差C.均值D.標(biāo)準(zhǔn)差二、多項(xiàng)選擇題（本部分共10題，每題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有二至五個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在括號(hào)內(nèi)。）21.征信數(shù)據(jù)中，常用的描述借款人還款能力的指標(biāo)包括（）。A.貸款余額B.每月還款額C.收入水平D.負(fù)債比率E.信用評(píng)分22.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約E.特征選擇23.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，常用的模型評(píng)估方法包括（）。A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.決策樹(shù)D.邏輯回歸E.支持向量機(jī)24.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”包括（）。A.個(gè)人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.投資信息E.查詢信息25.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)量包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.矩E.協(xié)方差26.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，常用的特征工程方法包括（）。A.特征選擇B.特征提取C.特征變換D.特征編碼E.特征融合27.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式包括（）。A.直接刪除B.人工審核C.自動(dòng)修正D.忽略E.重新標(biāo)注28.在征信數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)可視化方法包括（）。A.直方圖B.散點(diǎn)圖C.箱線圖D.熱力圖E.樹(shù)狀圖29.在構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，常用的模型優(yōu)化方法包括（）。A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.交叉驗(yàn)證D.留一法E.模型融合30.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”不包括（）。A.個(gè)人基本信息B.信貸信息C.公共記錄信息D.投資信息E.查詢信息三、判斷題（本部分共15題，每題1分，共15分。請(qǐng)將正確的判斷結(jié)果填在括號(hào)內(nèi)，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）31.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”是指?jìng)€(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。（）32.在征信數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除重復(fù)數(shù)據(jù)。（）33.邏輯回歸模型是一種非線性模型。（）34.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”是指借款人主動(dòng)提出的異議。（）35.決策樹(shù)模型的主要優(yōu)點(diǎn)是模型解釋性強(qiáng)。（）36.征信數(shù)據(jù)中的“查詢信息”是指征信機(jī)構(gòu)查詢的征信記錄。（）37.支持向量機(jī)模型可以處理大量數(shù)據(jù)。（）38.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”包括信貸賬戶信息和公共記錄信息。（）39.征信數(shù)據(jù)分析中的“特征工程”是指從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征的過(guò)程。（）40.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式是直接刪除。（）41.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”不包括投資信息。（）42.征信數(shù)據(jù)分析中的“數(shù)據(jù)預(yù)處理”是指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的過(guò)程。（）43.征信數(shù)據(jù)中的“查詢信息”是指借款人主動(dòng)查詢的征信記錄。（）44.征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”包括個(gè)人基本信息和信貸賬戶信息。（）45.征信數(shù)據(jù)分析中的“模型評(píng)估”是指衡量模型對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)的泛化能力的過(guò)程。（）四、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題5分，共25分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)潔明了地回答問(wèn)題。）46.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)中“五類信息”的具體內(nèi)容。47.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟。48.簡(jiǎn)述構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。49.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式及其原因。50.簡(jiǎn)述征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)量有哪些，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其作用。五、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，結(jié)合實(shí)際情況，進(jìn)行詳細(xì)論述。）51.結(jié)合實(shí)際案例，論述征信數(shù)據(jù)分析在信用風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建中的作用和意義。52.結(jié)合實(shí)際案例，論述征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C收入水平是描述借款人還款能力的最常用指標(biāo)，因?yàn)樗苯臃从沉私杩钊说慕?jīng)濟(jì)實(shí)力。2.C標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的常用統(tǒng)計(jì)量，它能夠反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況。3.D樹(shù)模型預(yù)測(cè)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理方法，常見(jiàn)的缺失值處理方法包括刪除含有缺失值的記錄、均值填充、回歸填充等。4.A邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)是模型簡(jiǎn)單，易于解釋，它能夠?qū)⒛Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果與輸入特征之間的關(guān)系以線性形式表示，便于理解和解釋。5.BAUC值是衡量信用風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)，它表示模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。6.B信用歷史長(zhǎng)度是表示借款人信用歷史的長(zhǎng)度，它反映了借款人的信用經(jīng)驗(yàn)。7.D主成分分析是一種降維方法，不屬于特征選擇方法，常見(jiàn)的特征選擇方法包括遞歸特征消除、Lasso回歸、決策樹(shù)特征選擇等。8.D驗(yàn)證集誤差是衡量模型對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)的泛化能力的指標(biāo)，它反映了模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。9.D投資信息不屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”，常見(jiàn)的“五類信息”包括個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。10.C均值是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，它反映了數(shù)據(jù)的平均水平。11.A異議信息是指借款人主動(dòng)提出的異議，它反映了借款人對(duì)征信記錄的真實(shí)性或準(zhǔn)確性提出的質(zhì)疑。12.B決策樹(shù)模型的主要缺點(diǎn)是模型容易過(guò)擬合，過(guò)擬合會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。13.A查詢信息是指借款人主動(dòng)查詢的征信記錄，它反映了借款人對(duì)自身信用狀況的關(guān)注程度。14.B擬合優(yōu)度是衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合程度的指標(biāo)，它反映了模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度。15.B信貸信息包括信貸賬戶信息，它反映了借款人的信貸歷史和信貸行為。16.A偏度是衡量數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量，它反映了數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度。17.B異議信息的處理方式是人工審核，因?yàn)楫愖h信息的真實(shí)性需要人工判斷和核實(shí)。18.C支持向量機(jī)模型的主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)異常值不敏感，它能夠在數(shù)據(jù)存在噪聲的情況下仍然保持較好的性能。19.D投資信息不屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”，常見(jiàn)的“五類信息”包括個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。20.C均值是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，它反映了數(shù)據(jù)的平均水平。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析21.ABCD貸款余額、每月還款額、收入水平、負(fù)債比率都是常用的描述借款人還款能力的指標(biāo)，而信用評(píng)分是衡量借款人信用狀況的指標(biāo)。22.ABCD數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約都是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，而特征選擇屬于特征工程的一部分。23.ABDE交叉驗(yàn)證、留一法、支持向量機(jī)、邏輯回歸都是常用的模型評(píng)估方法，而決策樹(shù)是一種模型構(gòu)建方法。24.ABCDE個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息都屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”。25.ABCDE均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、矩、協(xié)方差都是常用的統(tǒng)計(jì)量，它們分別從不同角度描述了數(shù)據(jù)的特征。26.ABCDE特征選擇、特征提取、特征變換、特征編碼、特征融合都是常用的特征工程方法，它們能夠從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征，提高模型的性能。27.BCD人工審核、自動(dòng)修正、忽略是征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式，直接刪除可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失。28.ABCDE直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖、熱力圖、樹(shù)狀圖都是常用的數(shù)據(jù)可視化方法，它們能夠?qū)?shù)據(jù)以圖形形式展示，便于理解和分析。29.ABCDE參數(shù)調(diào)整、正則化、交叉驗(yàn)證、留一法、模型融合都是常用的模型優(yōu)化方法，它們能夠提高模型的性能和泛化能力。30.ABCDE個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息都屬于征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”。三、判斷題答案及解析31.√征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”確實(shí)是指?jìng)€(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。32.×數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)，而不僅僅是去除重復(fù)數(shù)據(jù)。33.×邏輯回歸模型是一種線性模型，它假設(shè)輸入特征和輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系是線性的。34.×征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”是指征信機(jī)構(gòu)記錄的異議，而不是借款人主動(dòng)提出的異議。35.√決策樹(shù)模型的主要優(yōu)點(diǎn)是模型解釋性強(qiáng)，它能夠?qū)⒛Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果與輸入特征之間的關(guān)系以樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示，便于理解和解釋。36.×征信數(shù)據(jù)中的“查詢信息”是指征信機(jī)構(gòu)查詢的征信記錄，而不是借款人主動(dòng)查詢的征信記錄。37.√支持向量機(jī)模型可以處理大量數(shù)據(jù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)維度較高時(shí)，它仍然能夠保持較好的性能。38.×征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”包括信貸賬戶信息，而不是公共記錄信息。39.√征信數(shù)據(jù)中的“特征工程”是指從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征的過(guò)程，它能夠提高模型的性能。40.×征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式是人工審核，而不是直接刪除，因?yàn)楫愖h信息的真實(shí)性需要人工判斷和核實(shí)。41.×征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”包括投資信息，常見(jiàn)的“五類信息”包括個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。42.√征信數(shù)據(jù)中的“數(shù)據(jù)預(yù)處理”是指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的過(guò)程，它包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等步驟。43.×征信數(shù)據(jù)中的“查詢信息”是指征信機(jī)構(gòu)查詢的征信記錄，而不是借款人主動(dòng)查詢的征信記錄。44.×征信數(shù)據(jù)中的“信貸信息”包括信貸賬戶信息，而不是個(gè)人基本信息。45.√征信數(shù)據(jù)中的“模型評(píng)估”是指衡量模型對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)的泛化能力的過(guò)程，它反映了模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。四、簡(jiǎn)答題答案及解析46.征信數(shù)據(jù)中的“五類信息”包括個(gè)人基本信息、信貸信息、公共記錄信息、查詢信息、異議信息。個(gè)人基本信息包括姓名、性別、年齡、婚姻狀況等；信貸信息包括貸款余額、每月還款額、負(fù)債比率等；公共記錄信息包括法院判決、破產(chǎn)記錄等；查詢信息包括征信機(jī)構(gòu)查詢的征信記錄；異議信息是指借款人主動(dòng)提出的異議，它反映了借款人對(duì)征信記錄的真實(shí)性或準(zhǔn)確性提出的質(zhì)疑。47.征信數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗主要是去除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)集中；數(shù)據(jù)變換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的形式，例如將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量；數(shù)據(jù)規(guī)約是將數(shù)據(jù)規(guī)?？s小，例如通過(guò)抽樣或特征選擇減少數(shù)據(jù)的維度。48.構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，邏輯回歸模型的主要優(yōu)點(diǎn)是模型簡(jiǎn)單，易于解釋，它能夠?qū)⒛Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果與輸入特征之間的關(guān)系以線性形式表示，便于理解和解釋。邏輯回歸模型的缺點(diǎn)是模型容易過(guò)擬合，過(guò)擬合會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。此外，邏輯回歸模型假設(shè)輸入特征和輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系是線性的，這在實(shí)際應(yīng)用中可能并不成立。49.征信數(shù)據(jù)中的“異議信息”的處理方式是人工審核，因?yàn)楫愖h信息的真實(shí)性需要人工判斷和核實(shí)。人工審核可以確保異議信息的準(zhǔn)確性，避免錯(cuò)誤的征信記錄對(duì)借款人的信用狀況產(chǎn)生負(fù)面影響。人工審核的過(guò)程包括對(duì)異議信息的核實(shí)、對(duì)征信記錄的修正等步驟。50.征信數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)量包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度。均值是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，它反映了數(shù)據(jù)的平均水平；中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位