工商銀行牡丹江市東寧市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.在分析牡丹江市東寧市居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映居民的短期償債能力？（）A.資產(chǎn)負(fù)債率B.流動(dòng)比率C.凈資產(chǎn)收益率D.總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率2.若工商銀行牡丹江市東寧市某支行的信用卡逾期率在2024年第三季度環(huán)比上升15%，以下哪個(gè)因素可能是主要誘因？（）A.當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增速放緩B.信用卡利率上調(diào)C.銀行風(fēng)控模型優(yōu)化D.居民收入普遍增長(zhǎng)3.在處理工商銀行牡丹江市東寧市小微企業(yè)的貸款數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分企業(yè)貸款逾期天數(shù)存在異常值，以下哪種方法最適合處理這類(lèi)數(shù)據(jù)？（）A.直接刪除異常值B.使用均值替換異常值C.采用箱線圖法識(shí)別并修正異常值D.對(duì)異常值進(jìn)行歸一化處理4.對(duì)于牡丹江市東寧市商超零售客戶的交易數(shù)據(jù)分析，以下哪個(gè)模型最適合預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月的銷(xiāo)售額？（）A.決策樹(shù)模型B.線性回歸模型C.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-Means聚類(lèi)模型5.若工商銀行牡丹江市東寧市某支行的客戶流失率在2024年第二季度達(dá)到8%，以下哪個(gè)策略最可能有效降低流失率？（）A.提高信用卡年費(fèi)B.優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)流程C.減少短信營(yíng)銷(xiāo)頻率D.降低貸款審批效率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）6.在分析牡丹江市東寧市居民收入與消費(fèi)支出的關(guān)系時(shí)，若發(fā)現(xiàn)兩者呈正相關(guān)，則收入彈性系數(shù)通常為_(kāi)_________。7.工商銀行牡丹江市東寧市某支行的客戶滿意度調(diào)查結(jié)果顯示，85%的客戶對(duì)網(wǎng)銀操作便捷性表示滿意，這一數(shù)據(jù)屬于__________類(lèi)型指標(biāo)。8.在構(gòu)建牡丹江市東寧市小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，常用的特征工程方法包括__________和特征組合。9.若牡丹江市東寧市某商圈的信用卡交易額在周末環(huán)比增長(zhǎng)20%，則這一現(xiàn)象可能反映了該商圈的__________消費(fèi)特征。10.在處理工商銀行牡丹江市東寧市信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)部分交易金額為負(fù)值，則可能的原因是__________。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）11.簡(jiǎn)述在分析牡丹江市東寧市居民信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何識(shí)別潛在的高風(fēng)險(xiǎn)客戶？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明。12.結(jié)合牡丹江市東寧市的商業(yè)環(huán)境，論述銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升小微企業(yè)貸款的審批效率？13.若工商銀行牡丹江市東寧市某支行的手機(jī)銀行APP用戶活躍度低于全行平均水平，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N提升用戶活躍度的數(shù)據(jù)分析策略。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）14.某樣本數(shù)據(jù)如下：[120,135,110,142,128,150,115]。假設(shè)該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，已知均值為130，標(biāo)準(zhǔn)差為12，請(qǐng)計(jì)算該樣本的90%置信區(qū)間。15.工商銀行牡丹江市東寧市某支行的信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|交易筆數(shù)|逾期筆數(shù)|逾期率(%)|||-|-|||1月|5000|50|1.0||2月|5500|60|1.1||3月|6000|75|1.25||4月|6200|80|1.29||5月|6300|90|1.43|請(qǐng)計(jì)算該支行5個(gè)月的逾期率滾動(dòng)平均值。五、綜合分析題（共1題，25分）牡丹江市東寧市某商圈的信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示：|日期|交易筆數(shù)|平均交易金額|逾期筆數(shù)|||-|--|-||2024-09-01|1200|280|15||2024-09-02|1350|290|18||2024-09-03|1100|270|12||2024-09-04|1420|310|20||2024-09-05|1280|300|17||2024-09-06|1500|320|22||2024-09-07|1150|260|10|請(qǐng)分析該商圈的交易特征，并提出至少三個(gè)提升商戶活躍度和降低逾期率的建議。答案及解析一、選擇題1.B-流動(dòng)比率（CurrentRatio）=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債，是衡量短期償債能力的核心指標(biāo)。其他選項(xiàng)中，資產(chǎn)負(fù)債率反映長(zhǎng)期償債能力，凈資產(chǎn)收益率反映盈利能力，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率。2.A-牡丹江市東寧市經(jīng)濟(jì)增速放緩可能導(dǎo)致居民收入預(yù)期下降，從而增加信用卡逾期風(fēng)險(xiǎn)。選項(xiàng)B（利率上調(diào)）可能提高逾期率，但通常影響有限；選項(xiàng)C（風(fēng)控模型優(yōu)化）應(yīng)降低逾期率；選項(xiàng)D（收入增長(zhǎng)）會(huì)降低逾期率。3.C-異常值可能由數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或真實(shí)極端情況導(dǎo)致，直接刪除或均值替換會(huì)扭曲數(shù)據(jù)。箱線圖法能有效識(shí)別異常值并修正，避免數(shù)據(jù)偏差。4.B-線性回歸模型適用于預(yù)測(cè)連續(xù)型數(shù)值（如銷(xiāo)售額），且計(jì)算效率高。決策樹(shù)模型適合分類(lèi)，LSTM適合時(shí)間序列但計(jì)算復(fù)雜，K-Means用于聚類(lèi)而非預(yù)測(cè)。5.B-優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)流程能提升客戶體驗(yàn)，降低流失率。選項(xiàng)A（提高年費(fèi)）會(huì)加劇流失；選項(xiàng)C（減少短信營(yíng)銷(xiāo)）可能影響獲客；選項(xiàng)D（降低審批效率）會(huì)損害客戶滿意度。二、填空題6.正值-收入彈性系數(shù)衡量收入變化對(duì)消費(fèi)的影響，正相關(guān)時(shí)系數(shù)為正。7.定量-客戶滿意度評(píng)分屬于離散型數(shù)值數(shù)據(jù)，屬于定量指標(biāo)。8.特征選擇-特征選擇（如遞歸特征消除）能篩選關(guān)鍵變量，提高模型效果。9.沖動(dòng)型-周末交易額激增通常反映沖動(dòng)消費(fèi)行為，如周末促銷(xiāo)活動(dòng)刺激。10.退貨/退款-負(fù)值交易可能為商戶退貨或客戶退款操作。三、簡(jiǎn)答題11.識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶的策略-指標(biāo)篩選：關(guān)注逾期率、歷史違約次數(shù)、負(fù)債率等。例如，牡丹江市東寧市某行業(yè)（如建材）的小微企業(yè)逾期率高于平均水平，可列為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。-行為分析：監(jiān)測(cè)異常交易（如短期內(nèi)頻繁小額取現(xiàn)）或賬戶活動(dòng)（如長(zhǎng)期未使用賬戶突然高頻交易）。-外部數(shù)據(jù)整合：結(jié)合征信數(shù)據(jù)（如法院訴訟記錄）或地方稅務(wù)數(shù)據(jù)（如納稅異常）進(jìn)行交叉驗(yàn)證。12.提升小微企業(yè)貸款審批效率的數(shù)據(jù)分析策略-機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)控模型：基于牡丹江市東寧市小微企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建評(píng)分卡模型，自動(dòng)審批低風(fēng)險(xiǎn)貸款。-地理圍欄分析：針對(duì)商圈聚集的小微企業(yè)，利用交易數(shù)據(jù)識(shí)別高頻合作商戶，降低貸前審核壓力。-動(dòng)態(tài)信用評(píng)估：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)企業(yè)交易流水，動(dòng)態(tài)調(diào)整授信額度，減少人工干預(yù)。13.提升手機(jī)銀行活躍度的策略-用戶分群：通過(guò)交易頻率、年齡段等維度分群，針對(duì)性推送理財(cái)或優(yōu)惠活動(dòng)。-行為路徑優(yōu)化：分析用戶登錄后高頻操作（如轉(zhuǎn)賬、繳費(fèi)），優(yōu)化APP界面布局。-任務(wù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)：設(shè)置簽到、綁卡等任務(wù)，通過(guò)積分激勵(lì)提升活躍度。四、計(jì)算題14.90%置信區(qū)間計(jì)算-樣本均值為130，標(biāo)準(zhǔn)差為12，樣本量n=7。-90%置信區(qū)間對(duì)應(yīng)t分布臨界值（df=6）為1.943。-區(qū)間=130±1.943(12/√7)≈[120.2,139.8]。15.逾期率滾動(dòng)平均值-1月：1.0%，2月：(1.0%+1.1%)/2=1.05%，3月：(1.0%+1.1%+1.25%)/3≈1.08%，4月：(1.1%+1.25%+1.29%)/3≈1.18%，5月：(1.25%+1.29%+1.43%)/3≈1.30%。五、綜合分析題分析結(jié)論-交易高峰：9月3日（1100筆，270元）為低谷，9月6日（1500筆，320元）為高峰，可能與周末促銷(xiāo)有關(guān)。-逾期趨勢(shì)：逾期筆數(shù)隨交易額增長(zhǎng)而增加，9月6日逾期率