工商銀行贛州市興國(guó)縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在江西省興國(guó)縣進(jìn)行電商消費(fèi)數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最適合反映居民對(duì)本地特色產(chǎn)品的購(gòu)買偏好？A.總銷售額B.商品品類占比C.平均客單價(jià)D.用戶復(fù)購(gòu)率2.工商銀行贛州市分行在分析小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況時(shí)，通常優(yōu)先關(guān)注以下哪個(gè)數(shù)據(jù)維度？A.營(yíng)業(yè)面積B.資產(chǎn)負(fù)債率C.員工數(shù)量D.線上營(yíng)銷投入3.若某數(shù)據(jù)集存在較多異常值，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法更適用于描述其集中趨勢(shì)？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差4.在分析贛州市興國(guó)縣居民信貸還款行為時(shí)，以下哪個(gè)模型最適合預(yù)測(cè)違約概率？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.K-means聚類模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5.工商銀行在贛州市興國(guó)縣推廣數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)，最適合用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)效果的數(shù)據(jù)指標(biāo)是？A.廣告曝光量B.活動(dòng)參與人數(shù)C.實(shí)際轉(zhuǎn)化率D.用戶點(diǎn)擊率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進(jìn)行贛州市興國(guó)縣居民消費(fèi)能力分析時(shí)，常用的收入分組方法是__________。2.工商銀行在處理贛州市分行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常使用__________技術(shù)來(lái)識(shí)別潛在的欺詐行為。3.若要分析興國(guó)縣某商圈的客流分布規(guī)律，最適合采用的數(shù)據(jù)可視化工具是__________。4.在構(gòu)建贛州市興國(guó)縣小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，__________是衡量模型穩(wěn)定性的關(guān)鍵指標(biāo)。5.工商銀行贛州市興國(guó)縣分行在優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局時(shí)，會(huì)參考__________等人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述在贛州市興國(guó)縣開展電商數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理缺失值？并列出至少三種常用方法。2.工商銀行贛州市興國(guó)縣分行在分析小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)時(shí)，如何利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來(lái)6個(gè)月的貸款需求？3.結(jié)合興國(guó)縣本地經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師在優(yōu)化銀行信貸審批流程時(shí)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注哪些環(huán)節(jié)。四、論述題（共1題，20分）某商業(yè)銀行在贛州市興國(guó)縣發(fā)現(xiàn)，盡管推廣了數(shù)字銀行APP，但本地居民的線上業(yè)務(wù)滲透率仍低于全省平均水平。請(qǐng)結(jié)合數(shù)據(jù)分析師的視角，分析可能的原因并提出至少三條可行的改進(jìn)建議，要求分條闡述并說(shuō)明數(shù)據(jù)支持邏輯。答案及解析一、選擇題答案1.B解析：商品品類占比能直接反映居民對(duì)本地特色產(chǎn)品的購(gòu)買偏好，如興國(guó)縣以臍橙、三僚瓷器等特產(chǎn)聞名，通過(guò)分析品類占比可了解居民對(duì)這類產(chǎn)品的依賴程度。其他選項(xiàng)如總銷售額、平均客單價(jià)或復(fù)購(gòu)率雖能反映消費(fèi)水平，但無(wú)法精準(zhǔn)體現(xiàn)地域特色產(chǎn)品的偏好。2.B解析：小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的核心指標(biāo)是資產(chǎn)負(fù)債率，該數(shù)據(jù)能反映企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和償債能力，對(duì)銀行信貸審批至關(guān)重要。其他選項(xiàng)如營(yíng)業(yè)面積、員工數(shù)量或線上營(yíng)銷投入雖有一定參考價(jià)值，但不如資產(chǎn)負(fù)債率直接反映經(jīng)營(yíng)健康度。3.B解析：中位數(shù)對(duì)異常值不敏感，適合描述存在極端數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。均值易受異常值影響，眾數(shù)可能不唯一，標(biāo)準(zhǔn)差反映離散程度而非集中趨勢(shì)。4.B解析：決策樹模型適用于分類問(wèn)題（如違約/不違約），且能處理混合類型數(shù)據(jù)。線性回歸模型假設(shè)線性關(guān)系，K-means聚類用于分組，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適合復(fù)雜非線性關(guān)系，但計(jì)算成本高，不適合小微信貸場(chǎng)景。5.C解析：實(shí)際轉(zhuǎn)化率（如開戶率、貸款申請(qǐng)通過(guò)率）能直接反映營(yíng)銷活動(dòng)效果，其他選項(xiàng)如曝光量、參與人數(shù)或點(diǎn)擊率只能作為輔助指標(biāo)。二、填空題答案1.等距分組法解析：贛州市興國(guó)縣居民收入分布可能呈正態(tài)分布，等距分組能均勻覆蓋數(shù)據(jù)，便于分析消費(fèi)能力分層。2.異常檢測(cè)算法解析：銀行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中異常交易（如大額轉(zhuǎn)賬、異地登錄）常預(yù)示欺詐行為，常用算法包括孤立森林、局部異常因子（LOF）等。3.熱力圖解析：熱力圖能直觀展示商圈不同時(shí)段的客流密度，適合分析興國(guó)縣商圈的時(shí)空分布規(guī)律。4.AUC（曲線下面積）解析：AUC衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力，值越高越穩(wěn)定，是信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的關(guān)鍵指標(biāo)。5.人口密度、年齡結(jié)構(gòu)、職業(yè)分布解析：這些指標(biāo)能反映興國(guó)縣居民的經(jīng)濟(jì)活躍度，直接影響信貸需求。三、簡(jiǎn)答題答案1.缺失值處理方法-刪除法：若缺失值占比低于5%，可直接刪除對(duì)應(yīng)樣本，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不均衡。-均值/中位數(shù)填補(bǔ)：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，但會(huì)平滑數(shù)據(jù)分布，需謹(jǐn)慎使用。-多重插補(bǔ)：通過(guò)模擬缺失值生成多個(gè)完整數(shù)據(jù)集，結(jié)合分析結(jié)果提高準(zhǔn)確性。2.時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)貸款需求-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集興國(guó)縣小微企業(yè)歷史貸款數(shù)據(jù)（月度），剔除異常波動(dòng)。-模型選擇：ARIMA模型適用于具有趨勢(shì)和季節(jié)性的數(shù)據(jù)，可分解為自回歸、差分和移動(dòng)平均項(xiàng)。-預(yù)測(cè)步驟：先用歷史數(shù)據(jù)擬合模型，檢驗(yàn)平穩(wěn)性（如ADF檢驗(yàn)），再預(yù)測(cè)未來(lái)6個(gè)月貸款需求，結(jié)合本地政策（如鄉(xiāng)村振興貸款補(bǔ)貼）修正預(yù)測(cè)值。3.優(yōu)化信貸審批流程的要點(diǎn)-引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型：基于興國(guó)縣小微企業(yè)特征（如行業(yè)、經(jīng)營(yíng)年限）構(gòu)建評(píng)分卡，提高審批效率。-強(qiáng)化數(shù)據(jù)校驗(yàn)：利用反欺詐系統(tǒng)檢測(cè)虛假申請(qǐng)，減少信用風(fēng)險(xiǎn)。-本地化風(fēng)控策略：結(jié)合興國(guó)縣特色產(chǎn)業(yè)（如臍橙種植）設(shè)計(jì)差異化風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)，避免一刀切。四、論述題答案原因分析及改進(jìn)建議-原因1：數(shù)字銀行使用習(xí)慣差異興國(guó)縣居民以農(nóng)業(yè)為主，老年人占比高，對(duì)智能設(shè)備操作不熟練，導(dǎo)致APP滲透率低。數(shù)據(jù)支持：2024年興國(guó)縣數(shù)字普惠金融指數(shù)顯示，60歲以上人群線上業(yè)務(wù)使用率僅為23%。改進(jìn)建議：增設(shè)網(wǎng)點(diǎn)“一對(duì)一”教學(xué)服務(wù)，開發(fā)語(yǔ)音版APP，簡(jiǎn)化注冊(cè)流程。-原因2：本地特色服務(wù)缺失銀行APP未針對(duì)興國(guó)縣特色產(chǎn)業(yè)（如臍橙電商）提供專項(xiàng)貸款產(chǎn)品，居民缺乏使用動(dòng)力。數(shù)據(jù)支持：調(diào)研顯示，78%的農(nóng)戶希望銀行推出農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融服務(wù)。改進(jìn)建議：聯(lián)合政府農(nóng)業(yè)部門，推出“興國(guó)臍橙貸”專項(xiàng)產(chǎn)品，并在APP內(nèi)顯著展示。-原因3：營(yíng)銷渠道精準(zhǔn)度不足當(dāng)前推廣方式依賴廣撒網(wǎng)，未結(jié)合興國(guó)縣人口地理分布（如鄉(xiāng)鎮(zhèn)用戶集中度）。數(shù)據(jù)支持：某次營(yíng)銷活動(dòng)僅覆蓋城區(qū)用戶，鄉(xiāng)鎮(zhèn)滲透率不足30%。改進(jìn)建議：利用大數(shù)據(jù)分析興