中國銀行2025數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案甘肅地區(qū)一、選擇題（共5題，每題2分，計(jì)10分）1.甘肅省近年來數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速位居全國前列，其主要驅(qū)動(dòng)力不包括以下哪項(xiàng)？A.絲綢之路（“一帶一路”）經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)推動(dòng)跨境電商數(shù)據(jù)分析需求B.蘭州新區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園的政府政策扶持與人才引進(jìn)C.甘肅省內(nèi)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向智慧農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，需大量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)建模分析D.銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)對甘肅省小微企業(yè)信貸風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)需求減少答案：D解析：甘肅省正積極推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，A、B、C均為實(shí)際政策與趨勢，D選項(xiàng)與甘肅省金融數(shù)據(jù)需求增長不符。2.中國銀行甘肅省分行需分析當(dāng)?shù)叵M(fèi)信貸數(shù)據(jù)，以下哪種方法最適合評估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)？A.線性回歸分析（LinearRegression）B.決策樹模型（DecisionTree）C.主成分分析（PCA）降維法D.時(shí)間序列預(yù)測（ARIMA）答案：B解析：信用風(fēng)險(xiǎn)評估需處理多維度數(shù)據(jù)，決策樹模型能有效處理分類變量且易于解釋，適合銀行信貸業(yè)務(wù)。3.甘肅省旅游業(yè)受季節(jié)性影響較大，若需分析游客消費(fèi)行為特征，以下哪個(gè)指標(biāo)最不相關(guān)？A.游客來源地分布（如鄰近省份如新疆、青海的游客占比）B.各景區(qū)消費(fèi)金額中位數(shù)C.游客平均停留時(shí)長D.甘肅省內(nèi)居民人均可支配收入增長率答案：D解析：游客消費(fèi)行為分析側(cè)重短期行為特征，D選項(xiàng)為宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，與個(gè)體消費(fèi)關(guān)聯(lián)性較弱。4.中國銀行甘肅省分行需優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最直觀？A.熱力圖（Heatmap）B.散點(diǎn)圖（ScatterPlot）C.餅圖（PieChart）D.折線圖（LineChart）答案：A解析：熱力圖能清晰展示區(qū)域內(nèi)客戶密度分布，適合網(wǎng)點(diǎn)選址分析。5.甘肅省某企業(yè)申請供應(yīng)鏈金融貸款，銀行需評估其應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)效率，以下哪個(gè)指標(biāo)最直接？A.總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率B.存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)C.應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（ARTurnover）D.營業(yè)利潤率答案：C解析：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率直接反映企業(yè)資金回籠效率，適合供應(yīng)鏈金融風(fēng)控。二、填空題（共4題，每題2分，計(jì)8分）6.甘肅省政府計(jì)劃通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化“一帶一路”物流運(yùn)輸路線，主要需結(jié)合______和______兩類數(shù)據(jù)。答案：交通流量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)解析：物流路線優(yōu)化需考慮實(shí)時(shí)路況與天氣影響，兩類數(shù)據(jù)缺一不可。7.中國銀行甘肅省分行分析小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)逾期率與客戶注冊地GDP相關(guān)，則需進(jìn)一步核查是否存在______問題。答案：數(shù)據(jù)共線性解析：GDP與逾期率可能存在多重共線性，需剔除冗余變量。8.若甘肅省某行業(yè)客戶投訴數(shù)據(jù)呈周期性波動(dòng)，可使用______模型進(jìn)行預(yù)測。答案：季節(jié)性ARIMA解析：季節(jié)性數(shù)據(jù)需結(jié)合時(shí)間序列與周期性特征建模。9.銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)治理中，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量需遵循______、______、______三原則。答案：完整性、一致性、時(shí)效性解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量核心原則，缺一不可。三、簡答題（共3題，每題4分，計(jì)12分）10.簡述甘肅省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景及挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用場景：-精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)：通過傳感器數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉與施肥方案（如河西走廊綠洲農(nóng)業(yè)）；-病蟲害預(yù)測：結(jié)合氣象與歷史數(shù)據(jù)預(yù)警小麥蚜蟲爆發(fā)（甘肅為小麥主產(chǎn)區(qū)）；-農(nóng)產(chǎn)品溯源：利用區(qū)塊鏈技術(shù)追蹤牛羊肉供應(yīng)鏈（河西走廊肉牛養(yǎng)殖）。挑戰(zhàn)：-農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)覆蓋率不足，數(shù)據(jù)采集設(shè)備普及率低；-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，跨部門數(shù)據(jù)共享困難。11.銀行客戶畫像分析中，如何處理甘肅省縣域客戶數(shù)據(jù)缺失問題？答案：-插補(bǔ)法：使用均值/中位數(shù)填補(bǔ)缺失值（如收入數(shù)據(jù)）；-代理變量：以鄰近縣域數(shù)據(jù)替代（如臨夏與蘭州數(shù)據(jù)相似性較高）；-模型預(yù)測：基于已有客戶特征訓(xùn)練分類器（如隨機(jī)森林）預(yù)測缺失類別。12.解釋數(shù)據(jù)偏差對銀行信貸風(fēng)控決策的潛在影響，并舉例說明。答案：-影響：偏差可能導(dǎo)致模型高估或低估特定群體（如甘肅省少數(shù)民族地區(qū)客戶信用評估）；-例子：若歷史數(shù)據(jù)僅覆蓋城市客戶，模型可能對農(nóng)村客戶風(fēng)險(xiǎn)過度保守，錯(cuò)失優(yōu)質(zhì)客戶。需通過數(shù)據(jù)重采樣或公平性約束算法修正。四、論述題（共1題，計(jì)10分）13.結(jié)合甘肅省經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)，論述銀行如何利用大數(shù)據(jù)推動(dòng)普惠金融發(fā)展。答案：甘肅省普惠金融現(xiàn)狀：-農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化（如平?jīng)黾t牛、臨夏蜂蜜）需信貸支持；-縣域電商（如隴南茶葉直播帶貨）需供應(yīng)鏈金融服務(wù)。大數(shù)據(jù)解決方案：-動(dòng)態(tài)信用評估：結(jié)合企業(yè)工商數(shù)據(jù)、電商平臺交易記錄、農(nóng)業(yè)合作社經(jīng)營數(shù)據(jù)（如甘南牦牛養(yǎng)殖規(guī)模）綜合定價(jià)；-風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)：監(jiān)測農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格波動(dòng)（如蘭州蔬菜批發(fā)市場數(shù)據(jù)）與企業(yè)現(xiàn)金流關(guān)聯(lián)性，提前干預(yù)；-場景金融創(chuàng)新：如“農(nóng)機(jī)租賃+數(shù)據(jù)貸”（基于農(nóng)機(jī)使用記錄放款）。需解決的問題：-數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（如少數(shù)民族客戶敏感信息）；-模型可解釋性（確保決策透明度）。答案與解析匯總一、選擇題1.D（甘肅省金融數(shù)據(jù)需求增長）2.B（決策樹適合信用風(fēng)險(xiǎn)評估）3.D（宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性弱）4.A（熱力圖直觀展示客戶密度）5.C（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率直接反映資金回籠效率）二、填空題6.交通流量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)7.數(shù)據(jù)共線性8.季節(jié)性ARIMA9.完整性、一致性、時(shí)效性三、簡答題10.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、病蟲害預(yù)測、農(nóng)產(chǎn)品溯源；挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。11.處理數(shù)據(jù)缺失方法：插補(bǔ)法、代理變量、模型預(yù)測。12.數(shù)據(jù)