廣發(fā)銀行湛江市霞山區(qū)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，合計10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合處理缺失值較多且數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)集？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.直接忽略缺失值2.對于廣發(fā)銀行湛江分行零售業(yè)務(wù)客戶流失分析，以下哪個指標(biāo)最能反映客戶活躍度？A.客戶存款余額B.客戶交易頻率C.客戶年齡D.客戶貸款金額3.在交叉分析中，以下哪種方法最適合分析湛江地區(qū)不同年齡段客戶對信用卡產(chǎn)品的使用偏好？A.線性回歸B.聚類分析C.交叉表分析D.留存分析4.廣發(fā)銀行湛江分行希望通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化網(wǎng)點布局，以下哪種方法最適合用于商圈人流分析？A.主成分分析（PCA）B.K-means聚類C.空間自相關(guān)分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法最能識別并處理異常值？A.標(biāo)準(zhǔn)差法B.箱線圖法C.線性插值法D.熱力圖法二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在分析湛江地區(qū)小微企業(yè)貸款違約風(fēng)險時，常用的統(tǒng)計模型是__________。2.廣發(fā)銀行客戶畫像分析中，常用的數(shù)據(jù)維度包括年齡、性別、__________、資產(chǎn)狀況等。3.對于湛江分行信用卡用戶行為分析，常用的時間序列分析方法有__________和ARIMA模型。4.在數(shù)據(jù)可視化中，適合展示湛江地區(qū)各網(wǎng)點客戶分布的圖表類型是__________。5.廣發(fā)銀行湛江分行信貸業(yè)務(wù)中，常用的風(fēng)險控制指標(biāo)包括不良貸款率、__________等。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在分析湛江地區(qū)居民消費信貸數(shù)據(jù)時，如何進行數(shù)據(jù)預(yù)處理？-要求：列出至少4個關(guān)鍵步驟，并說明每一步的目的是什么。2.廣發(fā)銀行湛江分行希望通過數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度，請簡述如何設(shè)計客戶滿意度分析方案？-要求：說明數(shù)據(jù)來源、分析方法、關(guān)鍵指標(biāo)及最終應(yīng)用場景。3.結(jié)合湛江當(dāng)?shù)亟?jīng)濟特點，論述數(shù)據(jù)分析師在信貸風(fēng)險評估中的作用及具體方法。-要求：分析湛江經(jīng)濟特點（如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入水平等），并提出至少3種數(shù)據(jù)分析方法。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某月廣發(fā)銀行湛江分行信用卡用戶交易數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該月用戶的平均交易金額和交易筆數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)。|用戶ID|交易金額（元）|交易筆數(shù)||-|--|||1|3000|5||2|5000|3||3|2000|8||4|4000|4||5|6000|2|2.某季度廣發(fā)銀行湛江分行小微貸款數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該季度不良貸款率的月度趨勢，并分析可能的原因。|月份|貸款總額（萬元）|不良貸款額（萬元）||-|-|-||1月|1000|20||2月|1200|25||3月|1500|30||4月|1800|40|五、論述題（1題，20分）結(jié)合湛江霞山區(qū)商業(yè)發(fā)展特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持銀行網(wǎng)點選址決策。-要求：分析霞山區(qū)商業(yè)布局、人口分布、競爭對手情況等，并提出數(shù)據(jù)收集、分析及決策優(yōu)化的具體方案。答案及解析一、選擇題答案1.C-解析：對于缺失值較多且數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)集，直接刪除或簡單填充可能影響分析結(jié)果。使用模型預(yù)測缺失值（如KNN、回歸模型）更科學(xué)。2.B-解析：交易頻率反映客戶活躍度，存款余額和貸款金額更多體現(xiàn)客戶財富水平，年齡則與產(chǎn)品偏好相關(guān)。3.C-解析：交叉表分析適合分析分類數(shù)據(jù)（如年齡段、產(chǎn)品使用情況）之間的關(guān)系，適合本題需求。4.C-解析：空間自相關(guān)分析用于檢測區(qū)域數(shù)據(jù)的空間分布規(guī)律，適合商圈人流分析。K-means聚類也可，但空間自相關(guān)更直接。5.A-解析：標(biāo)準(zhǔn)差法通過計算數(shù)據(jù)偏離均值的程度識別異常值，適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。二、填空題答案1.邏輯回歸模型-解析：小微貸款違約分析常使用邏輯回歸，因其能處理二元分類問題。2.職業(yè)/收入水平-解析：客戶畫像需結(jié)合行為數(shù)據(jù)（如消費習(xí)慣）和靜態(tài)特征（如職業(yè)、收入）。3.移動平均法-解析：移動平均法通過平滑時間序列數(shù)據(jù)去除噪聲，ARIMA模型則更適用于預(yù)測。4.熱力圖-解析：熱力圖能直觀展示區(qū)域數(shù)據(jù)密度，適合網(wǎng)點布局分析。5.撥備覆蓋率-解析：撥備覆蓋率是信貸風(fēng)控關(guān)鍵指標(biāo)，反映銀行風(fēng)險抵御能力。三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟-數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)值、糾正錯誤格式，如湛江地區(qū)身份證號校驗。-缺失值處理：對缺失率高的字段（如貸款用途）采用模型填充。-特征工程：構(gòu)建新變量，如根據(jù)客戶交易金額劃分等級。-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一量綱，如將收入和資產(chǎn)數(shù)據(jù)縮放到同一范圍。2.客戶滿意度分析方案-數(shù)據(jù)來源：交易流水、客服投訴記錄、問卷調(diào)查（結(jié)合湛江方言設(shè)計問題）。-分析方法：情感分析（識別投訴關(guān)鍵詞）、NPS（凈推薦值）計算。-關(guān)鍵指標(biāo)：服務(wù)響應(yīng)時間、問題解決率、客戶評分。-應(yīng)用場景：優(yōu)化網(wǎng)點排隊系統(tǒng)、調(diào)整服務(wù)話術(shù)（如針對湛江本地客戶）。3.信貸風(fēng)險評估方法-經(jīng)濟指標(biāo)分析：湛江產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以制造業(yè)和旅游業(yè)為主，收入波動大時需加強抵押要求。-客戶行為分析：通過交易頻率和金額判斷還款能力，結(jié)合湛江本地企業(yè)（如漁船貸款）特點設(shè)計風(fēng)控模型。-區(qū)域風(fēng)險評估：對比霞山區(qū)與赤坎區(qū)等區(qū)域的信貸風(fēng)險差異，動態(tài)調(diào)整利率。四、計算題答案1.相關(guān)系數(shù)計算-平均交易金額=(3000+5000+2000+4000+6000)/5=4000元-平均交易筆數(shù)=(5+3+8+4+2)/5=4筆-公式：Pearson相關(guān)系數(shù)=∑(xi-x?)(yi-?)/√[∑(xi-x?)2∑(yi-?)2]-計算結(jié)果≈0.6（正相關(guān)，交易金額越高，筆數(shù)可能增加）2.不良貸款率趨勢分析-1月：20/1000=2%-2月：25/1200≈2.1%-3月：30/1500=2%-4月：40/1800≈2.2%-原因：湛江旅游業(yè)旺季（4月）導(dǎo)致短期貸款需求增加，部分小微商戶因季節(jié)性因素違約。五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師如何支持網(wǎng)點選址決策-數(shù)據(jù)收集：-人口數(shù)據(jù)：湛江霞山區(qū)常住人口分布（結(jié)合第七次人口普查數(shù)據(jù)），重點分析年輕客群（如萬達廣場周邊）。-商業(yè)競爭：對比周邊銀行網(wǎng)點密度（廣發(fā)銀行、工商銀行等），避免過度競爭。-經(jīng)濟活動：分析霞山區(qū)GDP增長、企業(yè)注冊數(shù)據(jù)（如高新區(qū)小微企業(yè)集中），確定潛在客戶群。-分析模型：-商圈人流分析：通過外賣平臺數(shù)據(jù)（如美