農業(yè)銀行臺州市三門縣2025秋招數據分析師筆試題及答案一、單選題（共5題，每題2分，合計10分）題目：1.在分析農業(yè)銀行三門縣支行2024年小微貸款業(yè)務數據時，發(fā)現某區(qū)域貸款逾期率異常偏高。初步判斷可能的原因不包括以下哪項？A.該區(qū)域產業(yè)結構調整導致企業(yè)經營困難B.銀行信貸審批標準過于寬松C.當地政府隱性債務增加引發(fā)連鎖反應D.該區(qū)域居民消費信貸增長過快2.以下哪種方法最適合用于分析農業(yè)銀行三門縣農村普惠金融業(yè)務的地域分布特征？A.線性回歸分析B.聚類分析C.時間序列預測D.相關性分析3.若要評估農業(yè)銀行三門縣信用卡業(yè)務客戶流失的影響，最適合使用的指標是？A.客戶滿意度（CSAT）B.羅盤系數（RollingWindowCorrelation）C.凈推薦值（NPS）D.流失率（ChurnRate）4.在處理農業(yè)銀行三門縣網點客戶排隊時間數據時，發(fā)現數據存在較多異常值。以下哪種方法不適合用于異常值處理？A.箱線圖法B.標準差法C.線性插值法D.均值替換法5.若要分析農業(yè)銀行三門縣對公貸款業(yè)務的信用風險，以下哪個指標最能有效反映貸款違約可能性？A.貸款余額增長率B.Z-Score評分C.資產負債率D.利潤率二、多選題（共4題，每題3分，合計12分）題目：1.分析農業(yè)銀行三門縣供應鏈金融業(yè)務時，需要考慮哪些關鍵因素？A.核心企業(yè)的信用評級B.融資產品的利率結構C.當地物流成本波動D.產業(yè)鏈上下游企業(yè)的交易頻率2.若要優(yōu)化農業(yè)銀行三門縣手機銀行APP的用戶留存率，以下哪些策略可能有效？A.增加個性化推薦功能B.提升交易響應速度C.降低網點服務收費D.優(yōu)化用戶界面設計3.在分析農業(yè)銀行三門縣縣域農村電商金融服務時，需要關注哪些數據維度？A.農產品電商交易額B.農村電商從業(yè)者年齡分布C.農村物流配送時效D.政府補貼政策力度4.若要評估農業(yè)銀行三門縣小微企業(yè)貸款業(yè)務的資產質量，以下哪些指標需要重點關注？A.不良貸款率B.貸款審批效率C.貸款集中度D.客戶還款能力三、判斷題（共5題，每題2分，合計10分）題目：1.農業(yè)銀行三門縣縣域經濟的快速發(fā)展會直接降低小微企業(yè)貸款的信用風險。（×）2.使用K-Means聚類分析時，需要預先設定聚類數量。（√）3.農業(yè)銀行三門縣信用卡業(yè)務的高客單價客戶通常具有更高的流失率。（×）4.若農業(yè)銀行三門縣某網點客戶投訴率突然上升，可能需要檢查營銷活動是否過度激進。（√）5.在分析農業(yè)銀行三門縣農村普惠金融業(yè)務時，人口老齡化程度與貸款需求呈正相關。（×）四、簡答題（共3題，每題5分，合計15分）題目：1.簡述農業(yè)銀行三門縣農村普惠金融業(yè)務數據分析師的核心工作職責。2.如何通過數據分析識別農業(yè)銀行三門縣信用卡業(yè)務的高價值客戶？3.若農業(yè)銀行三門縣某區(qū)域貸款逾期率突然上升，應采取哪些步驟進行調查？五、計算題（共2題，每題10分，合計20分）題目：1.農業(yè)銀行三門縣某區(qū)域2024年信用卡業(yè)務數據如下：總客戶數10,000人，其中活躍客戶（月均使用次數≥3次）6,000人，高價值客戶（年消費額≥5萬元）1,500人。計算該區(qū)域的客戶活躍率和高價值客戶占比，并分析其業(yè)務增長潛力。2.農業(yè)銀行三門縣某小微企業(yè)貸款業(yè)務2024年數據：貸款總額1億元，其中不良貸款余額200萬元。若該區(qū)域不良貸款率較上一年下降5個百分點，計算2023年的不良貸款余額，并分析信用風險變化趨勢。六、綜合分析題（共1題，20分）題目：農業(yè)銀行三門縣某區(qū)域2024年小微企業(yè)貸款業(yè)務數據如下：-貸款總額：5億元-不良貸款率：3%-客戶數：1,000戶-貸款平均金額：50萬元-客戶行業(yè)分布：制造業(yè)占比40%，農業(yè)占比30%，服務業(yè)占比30%-逾期貸款行業(yè)分布：制造業(yè)占比60%，農業(yè)占比25%，服務業(yè)占比15%請分析該區(qū)域小微企業(yè)貸款業(yè)務的信用風險特征，并提出至少3條風險控制建議，結合三門縣縣域經濟特點進行說明。答案及解析一、單選題答案及解析1.D-解析：信用卡業(yè)務與小微貸款業(yè)務關聯性較弱，居民消費信貸增長過快可能影響信用卡業(yè)務規(guī)模，但不會直接導致小微貸款逾期率升高。其他選項均可能導致小微企業(yè)經營或還款能力下降。2.B-解析：聚類分析適用于將區(qū)域按業(yè)務分布特征分組，如按貸款密度、客戶密度等維度劃分，便于識別業(yè)務薄弱或優(yōu)勢區(qū)域。其他方法不適用于地理分布分析。3.D-解析：流失率直接反映客戶離開業(yè)務的比例，最適合評估流失影響。其他指標更多用于客戶滿意度或推薦度分析。4.C-解析：線性插值法適用于數據連續(xù)且無異常值的情況，不適用于異常值處理。其他方法均能有效識別或處理異常值。5.B-解析：Z-Score評分能有效反映貸款違約可能性，數值越高風險越高。其他指標更多反映業(yè)務規(guī)模或盈利能力。二、多選題答案及解析1.A、B、C、D-解析：供應鏈金融需考慮核心企業(yè)信用、融資成本、物流效率及交易頻率，缺一不可。2.A、B、D-解析：個性化推薦、交易速度和界面優(yōu)化能提升留存率。網點服務收費與線上業(yè)務無關。3.A、C、D-解析：電商金融服務需關注交易額、物流時效和補貼政策，客戶年齡分布與業(yè)務關聯性較弱。4.A、C、D-解析：不良貸款率、貸款集中度和客戶還款能力是信用風險的核心指標。審批效率屬于運營指標，與風險相關性較低。三、判斷題答案及解析1.×-解析：經濟快速發(fā)展可能帶來更多貸款需求，若風險控制不力，信用風險可能上升。2.√-解析：K-Means聚類需要預設聚類數量，通過肘部法則或業(yè)務需求確定。3.×-解析：高客單價客戶通常忠誠度更高，流失率較低。4.√-解析：過度營銷可能導致客戶反感，引發(fā)投訴。5.×-解析：人口老齡化通常降低貸款需求，因老年人消費能力下降。四、簡答題答案及解析1.核心職責：-收集三門縣縣域經濟及農業(yè)銀行業(yè)務數據，分析小微貸款、普惠金融等業(yè)務趨勢；-構建風險評估模型，識別高風險客戶；-提出業(yè)務優(yōu)化建議，如產品定價、營銷策略等；-監(jiān)控業(yè)務指標，定期輸出分析報告。2.識別高價值客戶方法：-通過消費額、交易頻率、產品使用深度等指標篩選；-結合客戶生命周期價值（CLV）模型進行評估；-分析客戶行為特征，如偏好貸款類型、還款習慣等。3.調查步驟：-核查逾期貸款客戶名單，篩選異常區(qū)域；-分析逾期客戶行業(yè)、金額分布，查找共性；-調閱信貸審批記錄，檢查是否存在審批漏洞；-結合當地經濟政策，評估外部因素影響。五、計算題答案及解析1.計算過程：-客戶活躍率=6,000/10,000=60%-高價值客戶占比=1,500/10,000=15%-分析：活躍率較高但高價值客戶占比偏低，需提升高端客戶轉化率。2.計算過程：-2024年不良貸款余額=5億元×3%=1,500萬元-若2023年不良貸款率較高5個百分點，假設為8%，則2023年不良貸款余額=5億元×8%=4,000萬元-分析：信用風險顯著改善。六、綜合分析題答案及解析信用風險特征：1.制造業(yè)貸款占比最高（40%），但逾期率（60%）遠超其他行業(yè)，需重點關注；2.農業(yè)貸款占比30%，逾期率（25%）相對較低，但需關注農產品價格波動風險；3.服務業(yè)貸款占比30%，逾期率（15%）最低，適合加大投放力度。風險控制建議：1.制造業(yè)貸款：加強貸后管理，關注企業(yè)訂單