中信銀行泰州市興化市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，計10分）1.數(shù)據(jù)分析師在處理泰州市興化市某電商平臺的銷售數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分用戶注冊信息缺失。以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填充C.插值法填充D.建立模型預測缺失值2.在分析中信銀行泰州市興化市分行信用卡用戶的消費行為時，最適合使用的可視化圖表是？A.散點圖B.餅圖C.熱力圖D.折線圖3.某銀行在興化市推廣智能貸款產品，通過A/B測試發(fā)現(xiàn)實驗組（使用推薦算法）的審批通過率比對照組高15%。以下哪個結論最合理？A.推薦算法顯著提升審批效率B.審批通過率提高僅因隨機波動C.需進一步驗證算法的公平性D.推廣策略需要調整4.在構建泰州市興化市房產價格預測模型時，以下哪個特征最可能為重要變量？A.房東年齡B.附近商業(yè)設施數(shù)量C.房東職業(yè)D.房屋裝修風格5.中信銀行在興化市開展客戶流失預警時，最適合使用的指標是？A.客戶存款余額B.客戶活躍度C.客戶年齡D.客戶性別二、填空題（共5題，每題2分，計10分）1.在分析泰州市興化市小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)貸款逾期率與商戶營業(yè)面積呈負相關，可能的原因是__________。（答案：營業(yè)面積大的商戶通常有更穩(wěn)定的現(xiàn)金流）2.中信銀行興化分行可通過__________分析優(yōu)化信用卡營銷策略，例如針對高頻消費場景推送分期優(yōu)惠。（答案：用戶行為）3.若泰州市興化市某社區(qū)銀行網點客戶流量在周末明顯下降，可能的原因是__________。（答案：周邊大型商場分流客戶）4.在建模預測興化市個人理財產品購買意愿時，__________是關鍵控制變量，需避免多重共線性。（答案：客戶風險偏好）5.分析興化市農村信用社農戶貸款數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分地區(qū)貸款違約率異常高，需重點排查__________因素。（答案：農業(yè)政策補貼）三、簡答題（共3題，每題10分，計30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在泰州市興化市開展客戶畫像分析時需注意的本地化問題（至少三點）。（答案要點：-泰州方言可能影響文本數(shù)據(jù)解析；-興化市中小企業(yè)占比高，需關注行業(yè)特征；-氣候因素（如梅雨季）可能影響消費行為；-與周邊城市（如鹽城）的經濟關聯(lián)需納入分析框架。）2.某銀行興化分行通過分析近三年信用卡用戶數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，30-40歲用戶逾期率顯著高于其他年齡段。請?zhí)岢鲋辽賰煞N可能的原因及改進建議。（答案要點：-原因1：該年齡段用戶家庭負擔重（房貸、子女教育），財務壓力大；建議：推出差異化還款方案，如階段性減免罰息。-原因2：該群體對信用卡權益認知不足；建議：加強場景化營銷，如聯(lián)合本地商戶推出聯(lián)名卡。）3.結合泰州市興化市金融市場現(xiàn)狀，說明如何通過數(shù)據(jù)分析提升銀行小微企業(yè)貸款風控效果。（答案要點：-收集本地產業(yè)數(shù)據(jù)（如織布業(yè)、食品加工業(yè)）的典型財務指標；-利用機器學習模型預測行業(yè)周期性風險；-建立與當?shù)卣餍牌脚_的聯(lián)動機制，補充企業(yè)非財務信息。）四、編程題（共1題，計20分）背景：中信銀行興化分行提供2024年Q1-Q4的信用卡交易數(shù)據(jù)（字段包括：交易時間、商戶類型、金額、用戶年齡、是否逾期），要求通過Python實現(xiàn)以下分析：1.計算各年齡段的逾期率，并繪制柱狀圖；2.分析不同商戶類型的平均交易金額差異，并標注顯著性水平（α=0.05）；3.若需預測下季度某用戶逾期風險，請說明需補充哪些特征及原因。參考代碼框架：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportttest_ind讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('tx_credit_data.csv')data['交易時間']=pd.to_datetime(data['交易時間'])1.計算逾期率并繪圖age_groups=data.groupby('用戶年齡')['是否逾期'].mean()age_groups.plot(kind='bar',title='各年齡段逾期率')plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('逾期率')plt.show()2.商戶類型金額差異分析示例：比較餐飲與零售類商戶的金額差異retail=data[data['商戶類型']=='零售']food=data[data['商戶類型']=='餐飲']t_stat,p_val=ttest_ind(retail['金額'],food['金額'])print(f"p-value:{p_val}")#若p<0.05則差異顯著3.預測特征補充說明print("需補充特征：")print("-近3個月還款記錄（反映還款習慣）")print("-是否為本地戶籍（影響客群穩(wěn)定性）")print("-主要交易商戶類型（關聯(lián)行業(yè)風險）")五、開放題（共1題，計20分）情景：中信銀行興化分行計劃在2025年Q3推出“興化文旅聯(lián)名信用卡”，要求通過數(shù)據(jù)分析支持產品設計。請結合當?shù)靥厣ㄈ纾菏┠外治幕?、大運河旅游），提出至少三點數(shù)據(jù)驅動的產品建議，并說明分析邏輯。參考答案要點：1.建議：提供施耐庵景區(qū)門票折扣權益；邏輯：通過分析興化本地用戶信用卡交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該群體對文旅消費的滲透率高于平均水平，且景區(qū)門票交易頻次集中在節(jié)假日。2.建議：設置大運河沿線商戶分期免息活動；邏輯：地圖聚類分析顯示，興化市信用卡交易熱點沿大運河分布，該區(qū)域餐飲、住宿商戶占比高，分期免息可提升復購率。3.建議：推出“非遺手工藝聯(lián)名款”，綁定本地作坊交易場景；邏輯：社交媒體文本分析顯示，興化剪紙、青瓷等非遺產品受年輕客群關注，結合本地電商交易數(shù)據(jù)可定位潛在目標用戶。答案與解析一、選擇題答案與解析1.B-解析：直接刪除可能丟失信息，插值法適用性有限，預測缺失值需復雜模型，均值/中位數(shù)填充適用于缺失比例低且數(shù)據(jù)分布均勻的情況。2.C-解析：熱力圖能直觀展示區(qū)域消費密度，適合分析興化市不同商圈的商戶分布特征。3.A-解析：15%的顯著提升需排除抽樣誤差，但結合業(yè)務場景（推薦算法能精準匹配需求）可初步判斷算法有效性。4.B-解析：商業(yè)設施數(shù)量反映區(qū)域經濟活力，與房價正相關性更強，其他選項與房價無直接邏輯關系。5.B-解析：活躍度（如交易頻率）比靜態(tài)指標（存款余額）更能預示流失風險。二、填空題解析1.答案：營業(yè)面積大的商戶通常有更穩(wěn)定的現(xiàn)金流-解析：興化市中小企業(yè)多為制造業(yè)，規(guī)模與抗風險能力正相關，逾期風險較低。2.答案：用戶行為-解析：本地化營銷需基于興化市用戶高頻場景（如菜場買菜、汽車維修）設計權益。3.答案：周邊大型商場分流客戶-解析：興化市商業(yè)競爭激烈，萬達廣場等大型商場可能搶占社區(qū)銀行流量。4.答案：客戶風險偏好-解析：興化市農戶風險偏好受農業(yè)周期影響，需與信用評分結合建模。5.答案：農業(yè)政策補貼-解析：如水稻補貼政策可能暫時降低農戶貸款需求，需動態(tài)監(jiān)測政策變化。三、簡答題解析1.本地化問題要點解析：-方言影響文本數(shù)據(jù)解析：興化話與普通話差異可能導致情感分析或關鍵詞提取偏差；-行業(yè)特征：中小企業(yè)貸款需求與蘇中地區(qū)經濟周期強相關，需建立行業(yè)分類模型；-氣候因素：梅雨季可能沖擊制造業(yè)現(xiàn)金流，需納入異常交易監(jiān)測規(guī)則；-城市關聯(lián)：興化與鹽城產業(yè)鏈互補，需分析跨區(qū)域交易特征。2.逾期率分析解析：-家庭負擔原因：泰州市興化市房價（2024年均價約1.2萬/㎡）較高，該年齡段用戶房貸占比高；-改進建議：參考本地銀行實踐，如“50歲前免息期延長”政策已獲市場認可。3.風控效果提升解析：-產業(yè)數(shù)據(jù)收集：需對接興化市統(tǒng)計局的制造業(yè)PMI數(shù)據(jù)；-機器學習模型：可選用XGBoost處理不平衡樣本（如逾期用戶僅占2%）；-征信平臺聯(lián)動：如接入“泰州市企業(yè)信用聯(lián)合征信系統(tǒng)”補充司法訴訟記錄。四、編程題解析-逾期率分析關鍵點：-年齡段分組需按本地年齡習慣（如20-30歲），避免過細分類；-圖表需標注數(shù)據(jù)量（樣本數(shù)）以增強可信度。-商戶類型分析關鍵點：-顯著性檢驗需排除異常值影響，可先做箱線圖過濾離群點；-興化市餐飲商戶占比（約35%）高于全國平均水平，需調整α值（如α=0.01）。-預測特征補充邏輯：-還款記錄是銀行核心數(shù)據(jù)，本地化補充需考慮數(shù)據(jù)隱私法規(guī)；-戶籍信息與信貸政策相關，但需注