工商銀行保山市昌寧縣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.工商銀行保山市昌寧縣的金融數(shù)據(jù)分析中，以下哪項指標(biāo)最適合衡量當(dāng)?shù)匦∥⑵髽I(yè)信貸風(fēng)險？A.資產(chǎn)負(fù)債率B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測值C.居民消費價格指數(shù)（CPI）D.基于歷史數(shù)據(jù)的違約概率（PD）2.在處理昌寧縣農(nóng)村地區(qū)的信貸數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在缺失值，以下哪種方法最適用于銀行場景？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填充C.利用K-近鄰算法（KNN）插補(bǔ)D.基于業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)建缺失值預(yù)測模型3.工商銀行保山分行需分析當(dāng)?shù)厣虘舻木€上支付行為，以下哪種算法最適合挖掘用戶消費偏好？A.決策樹（DecisionTree）B.線性回歸（LinearRegression）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）D.協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering）4.昌寧縣某區(qū)域信用卡逾期率較高，銀行希望通過數(shù)據(jù)建模識別高風(fēng)險客戶，以下哪種模型在解釋性方面表現(xiàn)最佳？A.支持向量機(jī)（SVM）B.隨機(jī)森林（RandomForest）C.邏輯回歸（LogisticRegression）D.深度學(xué)習(xí)模型（DeepLearning）5.在分析保山市房地產(chǎn)市場與銀行信貸業(yè)務(wù)的關(guān)系時，以下哪個變量與信貸審批通過率相關(guān)性最高？A.房屋面積B.城市GDP增長率C.業(yè)主職業(yè)類型D.房產(chǎn)評估價值二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理昌寧縣居民收入數(shù)據(jù)中的異常值時，常用的方法包括______和______。2.工商銀行保山分行分析小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時，通常采用______和______兩種模型評估違約風(fēng)險。3.若要分析昌寧縣商戶的POS機(jī)交易數(shù)據(jù)，需關(guān)注的關(guān)鍵指標(biāo)有______、______和______。4.在銀行客戶細(xì)分中，常用的聚類算法有______和______。5.為提高昌寧縣農(nóng)村地區(qū)信貸業(yè)務(wù)的覆蓋率，銀行需優(yōu)化______和______兩個核心指標(biāo)。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在工商銀行保山市昌寧縣開展金融數(shù)據(jù)分析時，如何利用“人口統(tǒng)計學(xué)特征”與“信貸數(shù)據(jù)”結(jié)合進(jìn)行客戶畫像？要求：結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H情況，說明數(shù)據(jù)來源、分析方法及業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。2.昌寧縣某區(qū)域信用卡逾期率突然上升，請分析可能的原因，并提出至少三種基于數(shù)據(jù)分析的解決方案。要求：需從宏觀經(jīng)濟(jì)、客戶行為、銀行風(fēng)控三方面展開。3.工商銀行保山分行計劃推出針對昌寧縣中小商戶的線上貸款產(chǎn)品，請說明如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計及營銷策略。要求：涵蓋數(shù)據(jù)需求、模型選擇、風(fēng)險評估及營銷渠道建議。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.工商銀行保山分行收集了昌寧縣2023年1-12月的個人貸款數(shù)據(jù)，部分統(tǒng)計結(jié)果如下表：|月份數(shù)|貸款申請量|審批通過量|逾期戶數(shù)|逾期率||--||||-||1月|500|450|30|6.67%||2月|550|480|35|7.27%||3月|600|520|40|7.69%||...|...|...|...|...||12月|800|680|60|8.82%|問題：（1）計算全年平均逾期率，并分析逾期率的變化趨勢。（2）若某月審批通過率為80%，逾期率為5%，請計算該月的違約概率（PD）。2.某銀行分析昌寧縣商戶的POS機(jī)交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某類商戶的月均交易額與商戶規(guī)模（面積）成正比關(guān)系。假設(shè)某商戶的面積為100平方米，月均交易額為20萬元；另一商戶面積為200平方米，月均交易額為35萬元。問題：（1）請計算商戶規(guī)模與交易額的相關(guān)系數(shù)。（2）若某新商戶面積為150平方米，請預(yù)測其可能的月均交易額。五、論述題（1題，20分）題目：工商銀行保山分行計劃在昌寧縣推廣“數(shù)字普惠金融”服務(wù)，請結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)村金融需求，分析如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升服務(wù)效率與風(fēng)險控制能力。要求：需包含數(shù)據(jù)來源、技術(shù)方案、業(yè)務(wù)場景及預(yù)期效果。答案及解析一、選擇題答案1.D解析：銀行信貸風(fēng)險的核心是客戶的違約可能性，PD（違約概率）是最直接反映風(fēng)險的指標(biāo)。其他選項中，資產(chǎn)負(fù)債率是財務(wù)指標(biāo)，CPI是宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能用于預(yù)測，但PD更適用于衡量風(fēng)險。2.C解析：在銀行場景中，缺失值填充需考慮業(yè)務(wù)邏輯。KNN插補(bǔ)能保留數(shù)據(jù)分布特征，適用于小微企業(yè)的信貸數(shù)據(jù)。均值/中位數(shù)填充過于簡單，直接刪除會丟失信息。3.A解析：商戶消費偏好屬于分類或聚類問題，決策樹能直觀展示用戶行為路徑，適合挖掘偏好。線性回歸用于預(yù)測，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合復(fù)雜模式，協(xié)同過濾適用于推薦系統(tǒng)。4.C解析：邏輯回歸模型具有較好的可解釋性，能展示各特征對逾期概率的影響程度。SVM、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)模型解釋性較弱。5.B解析：城市GDP增長率反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)活力，直接影響信貸需求。其他選項中，房產(chǎn)面積和評估價值是具體指標(biāo)，業(yè)主職業(yè)類型相關(guān)性較低。二、填空題答案1.標(biāo)準(zhǔn)差剔除法，箱線圖分位數(shù)法解析：異常值處理需結(jié)合業(yè)務(wù)場景，標(biāo)準(zhǔn)差剔除適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，分位數(shù)法更通用。2.邏輯回歸，XGBoost解析：銀行信貸風(fēng)控常用邏輯回歸（線性模型）和XGBoost（樹模型），后者能處理高維數(shù)據(jù)。3.交易頻次，客單價，復(fù)購率解析：POS機(jī)交易數(shù)據(jù)需關(guān)注商戶活躍度、盈利能力和忠誠度。4.K-Means，DBSCAN解析：聚類算法中，K-Means適用于均勻分布數(shù)據(jù)，DBSCAN能識別任意形狀簇。5.信貸滲透率，不良貸款率解析：數(shù)字普惠金融需提升服務(wù)覆蓋率（滲透率），同時控制風(fēng)險（不良率）。三、簡答題答案1.客戶畫像構(gòu)建方法-數(shù)據(jù)來源：工商銀行保山分行內(nèi)部數(shù)據(jù)（信貸記錄、交易流水）+第三方數(shù)據(jù)（征信報告、社交行為）。-分析方法：1.人口統(tǒng)計學(xué)特征：年齡、收入、職業(yè)、婚姻狀況，結(jié)合昌寧縣人口結(jié)構(gòu)（如農(nóng)村人口占比高），分析小微企業(yè)經(jīng)營特征。2.信貸行為特征：貸款金額、期限、還款記錄，識別高負(fù)債或高風(fēng)險群體。3.關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合POS交易數(shù)據(jù)，判斷客戶消費場景（如餐飲、零售）。-業(yè)務(wù)應(yīng)用：針對性營銷（如對小微企業(yè)推出定制化貸款產(chǎn)品），風(fēng)險預(yù)警（如收入下降客戶提前干預(yù)）。2.逾期率上升原因及解決方案-原因分析：1.宏觀經(jīng)濟(jì)：昌寧縣經(jīng)濟(jì)下行，居民收入減少。2.客戶行為：部分客戶過度負(fù)債，還款能力下降。3.風(fēng)控模型：現(xiàn)有模型未考慮當(dāng)?shù)靥厥庖蛩兀ㄈ缂竟?jié)性農(nóng)業(yè)貸款）。-解決方案：1.動態(tài)調(diào)整模型：引入本地經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如農(nóng)產(chǎn)品價格）優(yōu)化PD模型。2.客戶分層管理：對高風(fēng)險客戶加強(qiáng)貸后監(jiān)控，提供還款計劃。3.政策協(xié)調(diào)：與地方政府合作，為困難客戶提供紓困支持。3.數(shù)字普惠金融產(chǎn)品設(shè)計-數(shù)據(jù)需求：商戶經(jīng)營數(shù)據(jù)（交易流水）、征信數(shù)據(jù)、行業(yè)特征（如農(nóng)產(chǎn)品零售）。-模型選擇：輕量級機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如LSTM預(yù)測現(xiàn)金流），結(jié)合規(guī)則引擎控制風(fēng)險。-營銷策略：1.場景化信貸：針對茶葉、水果等特色產(chǎn)業(yè)提供靈活還款方式。2.線上化服務(wù)：開發(fā)移動端貸款申請，降低農(nóng)村商戶辦事成本。四、計算題答案1.（1）逾期率趨勢分析-全年平均逾期率=(6.67%+7.27%+...+8.82%)/12≈7.8%-趨勢：1-3月平穩(wěn)，6-12月逐步上升，可能與農(nóng)業(yè)貸款（如春耕）有關(guān)。（2）違約概率（PD）計算-PD=逾期戶數(shù)/審批通過量=60/680≈8.82%2.（1）相關(guān)系數(shù)計算-商戶規(guī)模與交易額線性關(guān)系：設(shè)規(guī)模為X，交易額為Y，計算公式：r=[(nΣXY-ΣXΣY)/sqrt((nΣX2-(ΣX)2)(nΣY2-(ΣY)2))]r≈0.85（假設(shè)數(shù)據(jù)線性）（2）預(yù)測交易額-用線性回歸擬合，設(shè)截距a=5，斜率b=0.2，則150平方米時交易額≈5+0.2150=35萬元。五、論述題答案數(shù)字普惠金融在昌寧縣的應(yīng)用-數(shù)據(jù)來源：整合銀行信貸數(shù)據(jù)、POS交易數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼數(shù)據(jù)，構(gòu)建本地化風(fēng)險模型。-技術(shù)方案：1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型：用XGBoost預(yù)測農(nóng)戶貸款風(fēng)險，結(jié)合茶葉市場