2025年中國(guó)銀行韶關(guān)市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案本文基于近年相關(guān)經(jīng)典題庫(kù)，通過(guò)專(zhuān)業(yè)模型學(xué)習(xí)創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解題型，提升應(yīng)試能力。#2025年中國(guó)銀行韶關(guān)市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）題目1.在中國(guó)銀行業(yè)，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映客戶(hù)長(zhǎng)期償債能力？（）A.流動(dòng)比率B.資產(chǎn)負(fù)債率C.現(xiàn)金比率D.存貨周轉(zhuǎn)率2.若某銀行韶關(guān)分行的信用卡逾期率在2024年Q3為1.5%，2024年Q4下降至1.2%，以下哪種分析方法最適用于評(píng)估這一趨勢(shì)？（）A.相關(guān)性分析B.時(shí)間序列分析C.回歸分析D.聚類(lèi)分析3.中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)要求銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)建立"三道防線(xiàn)"風(fēng)險(xiǎn)管理體系，其中第二道防線(xiàn)主要指？（）A.風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)部門(mén)B.內(nèi)部審計(jì)部門(mén)C.業(yè)務(wù)條線(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理崗D.董事會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)4.在處理銀行客戶(hù)交易數(shù)據(jù)時(shí)，若某客戶(hù)ID存在大量缺失值（超過(guò)80%），以下哪種處理方式最合適？（）A.直接刪除該客戶(hù)IDB.使用均值填補(bǔ)缺失值C.使用隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)缺失值D.標(biāo)記為未知類(lèi)別并保留5.韶關(guān)市2024年GDP增長(zhǎng)率為5.2%，而某銀行韶關(guān)分行業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率為8.3%，這種差異可能反映了？（）A.經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)B.區(qū)域政策傾斜C.行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇D.非理性業(yè)務(wù)擴(kuò)張6.以下哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合分析韶關(guān)地區(qū)不同年齡段客戶(hù)（18-25歲、26-35歲等）的存款偏好差異？（）A.ANOVA方差分析B.卡方檢驗(yàn)C.線(xiàn)性回歸D.留一法交叉驗(yàn)證7.中國(guó)銀行某信貸模型中，年齡、收入、負(fù)債率三個(gè)變量的VIF值分別為5.2、8.6、12.3，以下哪種判斷是正確的？（）A.所有變量均存在多重共線(xiàn)性B.僅負(fù)債率存在多重共線(xiàn)性C.年齡和收入不存在多重共線(xiàn)性D.需要進(jìn)一步計(jì)算容忍度判斷8.在構(gòu)建韶關(guān)地區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，以下哪種特征工程方法最適用于處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題？（）A.SMOTE過(guò)采樣B.權(quán)重調(diào)整損失函數(shù)C.特征選擇（L1正則化）D.標(biāo)準(zhǔn)化處理9.中國(guó)銀行韶關(guān)分行業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，客戶(hù)交易表（transaction）和客戶(hù)信息表（customer）的關(guān)系最可能是？（）A.一對(duì)一關(guān)系B.一對(duì)多關(guān)系C.多對(duì)多關(guān)系D.自反關(guān)系10.在銀行客戶(hù)流失預(yù)警模型中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映模型的業(yè)務(wù)價(jià)值？（）A.AUC值B.準(zhǔn)確率C.提前期（LeadTime）D.變量重要性排序二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）題目1.在銀行業(yè)客戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建中，____________指標(biāo)通常被用作衡量客戶(hù)忠誠(chéng)度的核心指標(biāo)。2.中國(guó)銀行業(yè)實(shí)施的壓力測(cè)試通常包含____________、極端利率、極端經(jīng)濟(jì)情景三種主要壓力場(chǎng)景。3.在銀行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，____________通常存放著歷史交易數(shù)據(jù)，用于長(zhǎng)期分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。4.韶關(guān)地區(qū)某商業(yè)銀行2024年不良貸款率為1.8%，低于全省平均水平2.1%，該銀行的____________指標(biāo)優(yōu)于全省平均水平。5.在處理銀行客戶(hù)反欺詐數(shù)據(jù)時(shí)，____________算法因其對(duì)異常值敏感的特性而被廣泛使用。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）題目1.簡(jiǎn)述銀行業(yè)客戶(hù)數(shù)據(jù)治理的主要流程及其在韶關(guān)地區(qū)實(shí)施的重點(diǎn)難點(diǎn)。2.闡述時(shí)間序列分析在銀行月度存款預(yù)測(cè)中的應(yīng)用步驟，并說(shuō)明如何處理韶關(guān)地區(qū)特有的季節(jié)性波動(dòng)問(wèn)題。3.解釋銀行信貸模型中"樣本外驗(yàn)證"的必要性，并說(shuō)明在驗(yàn)證某韶關(guān)分行信貸模型時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注哪些指標(biāo)。4.分析銀行業(yè)客戶(hù)投訴數(shù)據(jù)時(shí)，如何通過(guò)文本挖掘技術(shù)識(shí)別主要投訴類(lèi)型及其地域特征（以韶關(guān)地區(qū)為例）。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）題目1.某銀行韶關(guān)分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該分行2024年Q4的：-存款客戶(hù)平均年齡（使用加權(quán)平均）-逾期貸款與總貸款的比例-高凈值客戶(hù)（存款余額>50萬(wàn)）占比|客戶(hù)ID|年齡|存款余額（萬(wàn)元）|貸款余額（萬(wàn)元）|逾期情況||--||||-||001|32|45|30|否||002|28|78|15|否||003|45|120|80|是||004|38|56|40|否||005|52|200|150|否||006|25|12|5|是|2.已知某銀行韶關(guān)分行信用卡客戶(hù)數(shù)據(jù)中，月均消費(fèi)金額的標(biāo)準(zhǔn)差為2000元，樣本均值為8000元，樣本量為1000戶(hù)。若某新客戶(hù)月均消費(fèi)金額為12000元，請(qǐng)計(jì)算該客戶(hù)的Z得分，并判斷其是否屬于異常消費(fèi)行為（異常閾值設(shè)為±3標(biāo)準(zhǔn)差）。五、論述題（1題，10分）題目結(jié)合韶關(guān)市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)（如制造業(yè)占比較高、旅游業(yè)發(fā)達(dá)等），論述銀行數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析支持該地區(qū)小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)發(fā)展。答案及解析一、選擇題答案1.B解析：資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)長(zhǎng)期償債能力的核心指標(biāo)，銀行信貸業(yè)務(wù)中常用于評(píng)估企業(yè)（尤其是企業(yè)貸款客戶(hù)）的長(zhǎng)期償債風(fēng)險(xiǎn)。2.B解析：信用卡逾期率隨時(shí)間變化呈現(xiàn)明顯趨勢(shì)性，時(shí)間序列分析最適合捕捉這種周期性變化規(guī)律，并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。3.C解析：三道防線(xiàn)通常指業(yè)務(wù)條線(xiàn)（第一道防線(xiàn)）、風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)（第二道防線(xiàn)）、內(nèi)部審計(jì)/合規(guī)部門(mén)（第三道防線(xiàn)），其中業(yè)務(wù)條線(xiàn)是風(fēng)險(xiǎn)控制的第一道防線(xiàn)。4.D解析：客戶(hù)ID缺失超過(guò)80%已失去識(shí)別價(jià)值，但保留該ID的標(biāo)記可作為特殊類(lèi)別處理，便于后續(xù)分析該類(lèi)客戶(hù)的特定特征。5.B解析：業(yè)務(wù)收入增速高于GDP增速可能表明該銀行在韶關(guān)地區(qū)獲得了政策性業(yè)務(wù)（如普惠金融、鄉(xiāng)村振興專(zhuān)項(xiàng)貸款）或區(qū)域市場(chǎng)集中度較高。6.A解析：ANOVA方差分析適合比較不同組別（年齡段）的均值差異，可檢驗(yàn)韶關(guān)地區(qū)不同年齡段客戶(hù)的存款偏好是否存在顯著差異。7.B解析：VIF值大于10通常認(rèn)為存在嚴(yán)重多重共線(xiàn)性，其中負(fù)債率（VIF=12.3）是最可疑的變量，需要通過(guò)容忍度（1/VIF）進(jìn)一步確認(rèn)。8.A解析：SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）是解決分類(lèi)不平衡問(wèn)題的經(jīng)典過(guò)采樣方法，特別適用于銀行信貸這種正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡的場(chǎng)景。9.B解析：一個(gè)客戶(hù)通常有多筆交易，故交易表與客戶(hù)表應(yīng)為典型的一對(duì)多關(guān)系，符合銀行業(yè)務(wù)邏輯。10.C解析：提前期（LeadTime）即模型預(yù)測(cè)流失前的間隔時(shí)間，直接影響銀行挽留客戶(hù)的決策窗口，是衡量模型業(yè)務(wù)價(jià)值的核心指標(biāo)。二、填空題答案1.客戶(hù)生命周期價(jià)值（CLV）2.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)3.數(shù)據(jù)湖（DataLake）4.不良貸款生成率（LLGRatio）5.孤立森林（IsolationForest）三、簡(jiǎn)答題答案1.客戶(hù)數(shù)據(jù)治理流程：-數(shù)據(jù)采集與整合：韶關(guān)地區(qū)需注意方言區(qū)客戶(hù)信息采集的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題-數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控：建立區(qū)域特色數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則（如身份證號(hào)校驗(yàn)規(guī)則）-數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：符合《個(gè)人信息保護(hù)法》及粵隱私保護(hù)要求-數(shù)據(jù)共享與使用：制定跨部門(mén)數(shù)據(jù)使用規(guī)范，特別是與稅務(wù)、市場(chǎng)監(jiān)管等部門(mén)的數(shù)據(jù)合作韶關(guān)實(shí)施難點(diǎn)：-地理分散：山區(qū)縣域數(shù)據(jù)采集難度大-行業(yè)特征：制造業(yè)貸款數(shù)據(jù)維度單一，需補(bǔ)充環(huán)保、安全生產(chǎn)等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)孤島：傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)數(shù)據(jù)割裂2.時(shí)間序列分析步驟：（1）分解：將韶關(guān)地區(qū)存款數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)、周期項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)（2）平穩(wěn)化：使用差分法處理韶關(guān)特有的半年周期波動(dòng)（如旅游旺季存款激增）（3）模型選擇：ARIMA(p,d,q)模型配合季節(jié)性參數(shù)（SARIMA）（4）預(yù)測(cè)：滾動(dòng)預(yù)測(cè)時(shí)需考慮韶關(guān)政策性存款（如鄉(xiāng)村振興專(zhuān)項(xiàng)存款）的影響季節(jié)性處理：可建立"年份+月份"啞變量捕捉韶關(guān)特有的季節(jié)性模式，如7-8月因旅游旺季導(dǎo)致存款激增。3.樣本外驗(yàn)證必要性：-防止過(guò)擬合：確保模型在未見(jiàn)過(guò)數(shù)據(jù)上仍有預(yù)測(cè)能力-評(píng)估業(yè)務(wù)價(jià)值：通過(guò)實(shí)際業(yè)務(wù)指標(biāo)（如預(yù)期損失）判斷模型效果韶關(guān)分行關(guān)注指標(biāo)：-區(qū)域偏差：模型在韶關(guān)不同縣域的表現(xiàn)差異-威脅信號(hào)準(zhǔn)確率：逾期預(yù)測(cè)的ROC-AUC值-挽留成本效益：模型預(yù)測(cè)的流失客戶(hù)中，實(shí)際可挽回的比例4.投訴文本挖掘方法：（1）預(yù)處理：去除韶關(guān)方言詞匯（如"搞掂"、""唔使講"）及金融術(shù)語(yǔ)（2）分詞：使用LDA主題模型識(shí)別投訴核心主題（如"ATM機(jī)故障""利率不透明"）（3）情感分析：建立包含韶關(guān)用語(yǔ)的情感詞典（如"死難辦"表示強(qiáng)烈不滿(mǎn)）（4）可視化：制作韶關(guān)投訴熱力圖，發(fā)現(xiàn)區(qū)域集中現(xiàn)象四、計(jì)算題答案1.計(jì)算過(guò)程：-存款客戶(hù)平均年齡：加權(quán)平均=(32×45+28×78+45×120+38×56+52×200+25×12)/(45+78+120+56+200+12)=47.2歲-逾期貸款比例：(80+5)/(30+15+80+40+150+5)=85/270≈31.1%-高凈值客戶(hù)占比：(200+120)/(45+78+120+56+200+12)=320/511≈62.5%2.Z得分計(jì)算：Z=(12000-8000)/2000=2判斷：2未超出±3標(biāo)準(zhǔn)差范圍，不屬于異常消費(fèi)行為五、論述題答案數(shù)據(jù)分析支持小微信貸發(fā)展策略：1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)匹配：-制造業(yè)：分析韶關(guān)2000家制造企業(yè)PMI指數(shù)、環(huán)保投入與貸款風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性-旅游業(yè)：建立"旅游淡旺季+景區(qū)客流量"與小微企業(yè)現(xiàn)金流預(yù)測(cè)模型-農(nóng)業(yè)：開(kāi)發(fā)"農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)+氣象數(shù)據(jù)"的農(nóng)業(yè)貸款預(yù)警模型2.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略：-利用RFM模型識(shí)別韶關(guān)"潛力型小微企業(yè)"（如近3年?duì)I收增長(zhǎng)率>15%）-分析"供應(yīng)鏈金融"場(chǎng)景下，核心企業(yè)上下游企業(yè)的關(guān)聯(lián)交易特征3.風(fēng)險(xiǎn)防控創(chuàng)新：-