興業(yè)銀行佛山市禪城區(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，共10分）1.興業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析師崗位最常涉及的數(shù)據(jù)分析方法是？A.回歸分析B.時間序列分析C.聚類分析D.主成分分析2.在佛山市禪城區(qū)，影響居民消費能力的主要因素不包括？A.平均工資水平B.商業(yè)信貸利率C.房地產(chǎn)價格波動D.網(wǎng)絡(luò)購物普及率3.興業(yè)銀行在數(shù)據(jù)治理中，通常優(yōu)先關(guān)注的數(shù)據(jù)質(zhì)量維度是？A.完整性B.一致性C.及時性D.準確性4.禪城區(qū)某商圈的客流預測中，最適合使用的模型是？A.邏輯回歸模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.ARIMA模型D.決策樹模型5.興業(yè)銀行客戶畫像分析中，不屬于關(guān)鍵維度的指標是？A.年齡分布B.賬戶余額C.交易頻率D.客戶性別二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)清洗過程中，缺失值處理的方法包括__________和__________。2.佛山市禪城區(qū)2024年社會消費品零售總額約為__________億元。3.數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計檢驗方法有__________和__________。4.興業(yè)銀行風控模型中，常用的異常檢測算法包括__________和__________。5.客戶流失分析中，常用的指標有__________和__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)中的主要工作職責。2.結(jié)合佛山市禪城區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展特點，說明數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持銀行業(yè)務(wù)決策。3.描述數(shù)據(jù)分析師在構(gòu)建客戶信用評分模型時，需要考慮的關(guān)鍵因素。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某小區(qū)居民月均消費支出與收入水平呈線性關(guān)系，已知樣本數(shù)據(jù)如下：|收入（元）|消費支出（元）||-|--||5000|3000||8000|4500||12000|6000|請計算回歸系數(shù)（斜率和截距），并解釋其經(jīng)濟含義。2.某商圈2024年11月至2025年3月的客流數(shù)據(jù)如下：|月份|客流量（人次）||-|--||2024-11|12000||2024-12|15000||2025-01|18000||2025-02|16000||2025-03|20000|請使用移動平均法（3期）預測2025年4月的客流量。五、論述題（1題，20分）結(jié)合佛山市禪城區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點（如制造業(yè)、電子商務(wù)、文化旅游等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析為企業(yè)或銀行提供決策支持，并舉例說明。答案及解析一、選擇題1.B-數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)常用時間序列分析預測客戶行為、信貸需求等，零售業(yè)務(wù)尤其依賴此類分析。2.D-網(wǎng)絡(luò)購物普及率屬于消費習慣范疇，與消費能力直接關(guān)聯(lián)性較弱。3.D-數(shù)據(jù)準確性是銀行風控和決策的基礎(chǔ)，缺失或錯誤的數(shù)據(jù)會導致嚴重后果。4.C-商圈客流受季節(jié)性、節(jié)假日等因素影響，ARIMA模型適用于此類預測。5.D-客戶性別維度相對次要，年齡、賬戶余額、交易頻率更關(guān)鍵。二、填空題1.插值法；刪除法-插值法（如均值、中位數(shù)填充）和刪除法（對少量缺失值直接剔除）是常用方法。2.580-根據(jù)公開數(shù)據(jù)，2024年佛山市禪城區(qū)社會消費品零售總額約為580億元。3.t檢驗；卡方檢驗-t檢驗用于均值比較，卡方檢驗用于分類變量關(guān)聯(lián)性分析。4.孤立森林；局部異常因子檢測（LOF）-適用于銀行反欺詐、信貸風險等領(lǐng)域。5.跳出率；流失率-用于衡量客戶活躍度和流失趨勢。三、簡答題1.數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)中的主要工作職責：-收集、清洗、整合零售客戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建客戶畫像；-通過數(shù)據(jù)分析識別客戶需求，優(yōu)化營銷策略；-建立風險評估模型，支持信貸審批；-監(jiān)控業(yè)務(wù)指標，提供決策建議。2.結(jié)合禪城區(qū)特點的數(shù)據(jù)分析支持：-禪城區(qū)制造業(yè)發(fā)達，可分析企業(yè)信貸需求，優(yōu)化供應(yīng)鏈金融方案；-電商產(chǎn)業(yè)聚集，可研究消費趨勢，設(shè)計精準營銷活動；-文化旅游發(fā)展迅速，可預測客流，支持酒店、餐飲業(yè)定價策略。3.信用評分模型的關(guān)鍵因素：-客戶歷史信用記錄（還款情況）；-賬戶資產(chǎn)規(guī)模（存款、貸款余額）；-行為特征（交易頻率、渠道偏好）；-外部風險因素（宏觀經(jīng)濟、行業(yè)波動）。四、計算題1.回歸系數(shù)計算：-斜率（β?）=0.6，截距（β?）=-2000-經(jīng)濟含義：收入每增加1元，消費支出增加0.6元；最低消費支出為-2000元（理論值，實際需調(diào)整樣本范圍）。2.移動平均法預測：-2025-04預測值=(18000+16000+20000)/3=18000人次-注意：3期移動平均適用于短期平滑，長期預測需結(jié)合趨勢外推。五、論述題結(jié)合禪城區(qū)產(chǎn)業(yè)特點的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：-制造業(yè)企業(yè)信貸風險評估：通過分析企業(yè)財報、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，識別高風險企業(yè)，優(yōu)化信貸審批效率。-電商客戶消費預測：結(jié)合交易數(shù)據(jù)、社交行為，預測雙十一等促銷期的銷售額，指導庫存管理。-文旅客流動態(tài)監(jiān)測：實時分析景區(qū)客流、酒店預訂數(shù)據(jù)，為政府和企業(yè)提供疫情防控、資源調(diào)配建議。-銀行精準營銷策略：通過客戶畫像，向制造業(yè)從業(yè)者推薦供應(yīng)鏈貸款，向電商客戶推送