興業(yè)銀行西寧市城中區(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)銀行西寧市城中區(qū)業(yè)務(wù)特點(diǎn)分析在西寧市城中區(qū)，興業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)方向不包括以下哪一項(xiàng)？A.小微企業(yè)貸款B.旅游服務(wù)業(yè)金融支持C.大型制造業(yè)融資D.房地產(chǎn)抵押貸款2.數(shù)據(jù)分析師在西寧地區(qū)的應(yīng)用場景以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行西寧市城中區(qū)分行可能涉及的工作內(nèi)容？A.分析當(dāng)?shù)叵M(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型B.監(jiān)測城中區(qū)小微企業(yè)貸款違約率C.優(yōu)化西寧市商業(yè)區(qū)網(wǎng)點(diǎn)布局策略D.預(yù)測全國房地產(chǎn)市場趨勢3.數(shù)據(jù)處理與工具選擇在處理西寧市城中區(qū)銀行客戶交易數(shù)據(jù)時(shí)，最適合使用以下哪種工具？A.Excel（僅適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)）B.Python（Pandas庫）C.SPSS（社會科學(xué)研究為主）D.MATLAB（主要用于工程計(jì)算）4.銀行業(yè)數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求根據(jù)中國銀行業(yè)監(jiān)管要求，以下哪項(xiàng)行為違反了數(shù)據(jù)隱私保護(hù)規(guī)定？A.對客戶交易數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲B.在模型測試中匿名化處理客戶姓名C.向第三方機(jī)構(gòu)批量提供客戶征信報(bào)告D.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏訓(xùn)練5.西寧地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征分析西寧市城中區(qū)的主要經(jīng)濟(jì)支柱不包括以下哪項(xiàng)？A.旅游業(yè)B.銀行業(yè)C.制造業(yè)D.科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在西寧市城中區(qū)開展數(shù)據(jù)分析師工作，需要重點(diǎn)關(guān)注當(dāng)?shù)豞_____和______的關(guān)聯(lián)性分析。（提示：與銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)）2.興業(yè)銀行針對城中區(qū)小微企業(yè)貸款，可采用______模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。（提示：常見于信貸風(fēng)控的算法）3.數(shù)據(jù)分析師在西寧分行的工作中，需結(jié)合______等指標(biāo)評估網(wǎng)點(diǎn)盈利能力。（提示：銀行網(wǎng)點(diǎn)評估常用維度）4.處理西寧市城中區(qū)客戶數(shù)據(jù)時(shí)，需遵守《______》等法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)合規(guī)。（提示：中國數(shù)據(jù)安全法相關(guān)條款）5.在分析城中區(qū)消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，需關(guān)注______等季節(jié)性因素的影響。（提示：與旅游業(yè)、服務(wù)業(yè)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)周期）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.西寧市城中區(qū)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)結(jié)合西寧地區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，分析興業(yè)銀行在西寧市城中區(qū)推進(jìn)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要挑戰(zhàn)，并提出至少3條應(yīng)對措施。2.數(shù)據(jù)分析師在西寧分行的工作職責(zé)闡述數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行西寧市城中區(qū)分行可能承擔(dān)的核心職責(zé)，并舉例說明如何通過數(shù)據(jù)分析支持業(yè)務(wù)決策。3.城中區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)控模型設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)一個(gè)適用于西寧市城中區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)控的初步模型框架，說明關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)、分析方法及模型優(yōu)化的方向。四、論述題（共1題，20分）題目：結(jié)合西寧城中區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升興業(yè)銀行在該區(qū)域的業(yè)務(wù)競爭力。（要求：分析當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)特征、銀行業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案，并說明實(shí)施路徑。）答案及解析一、選擇題答案1.C解析：西寧市城中區(qū)以服務(wù)業(yè)、旅游業(yè)為主，大型制造業(yè)占比低，興業(yè)銀行在該區(qū)域的小微企業(yè)貸款和房地產(chǎn)抵押貸款業(yè)務(wù)較多，但制造業(yè)融資需求較少。2.D解析：全國房地產(chǎn)市場趨勢屬于宏觀分析，數(shù)據(jù)分析師更側(cè)重區(qū)域業(yè)務(wù)，如西寧城中區(qū)的信貸風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)點(diǎn)布局等。3.B解析：銀行業(yè)交易數(shù)據(jù)量大，Python（Pandas庫）適合高效處理和分析，Excel僅適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)；SPSS和MATLAB在銀行業(yè)應(yīng)用較少。4.C解析：批量提供客戶征信報(bào)告需經(jīng)客戶授權(quán)，否則違反《個(gè)人信息保護(hù)法》，其他選項(xiàng)均符合合規(guī)要求。5.D解析：西寧以旅游業(yè)和銀行為主，制造業(yè)占比不高，科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)雖在發(fā)展，但尚未成為主要經(jīng)濟(jì)支柱。二、填空題答案1.第二產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）、第三產(chǎn)業(yè)（服務(wù)業(yè)）解析：城中區(qū)經(jīng)濟(jì)以旅游、服務(wù)業(yè)為主，分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與信貸需求的關(guān)聯(lián)性有助于業(yè)務(wù)拓展。2.邏輯回歸（LogisticRegression）解析：小微信貸風(fēng)控常用邏輯回歸模型，適合處理二元分類問題（如違約/不違約）。3.人流量、存款余額解析：網(wǎng)點(diǎn)盈利能力評估需結(jié)合客流量和資金沉淀量，西寧城中區(qū)商業(yè)區(qū)人流量大，存款業(yè)務(wù)是關(guān)鍵指標(biāo)。4.《個(gè)人信息保護(hù)法》解析：數(shù)據(jù)分析師需遵守國家數(shù)據(jù)安全法規(guī)，確?？蛻粜畔⒑戏ㄊ褂谩?.旅游旺季、節(jié)假日解析：西寧旅游業(yè)季節(jié)性強(qiáng)，消費(fèi)信貸需考慮季節(jié)性波動(dòng)。三、簡答題答案1.西寧市城中區(qū)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)及對策-挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)孤島：網(wǎng)點(diǎn)、信貸、客服系統(tǒng)數(shù)據(jù)未整合，難以形成統(tǒng)一視圖。②技術(shù)人才短缺：本地缺乏既懂銀行業(yè)務(wù)又掌握數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才。③客戶習(xí)慣保守：城中區(qū)部分客戶對數(shù)字化渠道接受度低，偏好傳統(tǒng)柜面服務(wù)。-對策：①推進(jìn)數(shù)據(jù)中臺建設(shè)，打通業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。②與高校合作培養(yǎng)人才，或引進(jìn)外部數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。③推出“線上+線下”混合服務(wù)模式，逐步引導(dǎo)客戶適應(yīng)數(shù)字化渠道。2.數(shù)據(jù)分析師在西寧分行的工作職責(zé)及案例-核心職責(zé)：①分析小微信貸風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化審批模型；②監(jiān)測網(wǎng)點(diǎn)客流，優(yōu)化資源分配；③聚焦城中區(qū)消費(fèi)信貸，挖掘高價(jià)值客戶。-案例：通過分析城中區(qū)餐飲、旅游行業(yè)消費(fèi)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)節(jié)假日信貸需求激增，建議分行提前備貨信貸額度，提升業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率。3.城中區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)控模型框架-數(shù)據(jù)指標(biāo)：企業(yè)工商信息、經(jīng)營流水、征信記錄、抵押物價(jià)值、創(chuàng)始人信用等。-分析方法：①建立評分卡模型，量化風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重；②引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如XGBoost）預(yù)測違約概率。-優(yōu)化方向：結(jié)合城中區(qū)小微企業(yè)特點(diǎn)（如輕資產(chǎn)、季節(jié)性經(jīng)營），動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)。四、論述題答案核心觀點(diǎn)：通過精準(zhǔn)分析西寧城中區(qū)經(jīng)濟(jì)特征，興業(yè)銀行可利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提升小微企業(yè)信貸、網(wǎng)點(diǎn)布局及客戶服務(wù)效率，增強(qiáng)區(qū)域市場競爭力。實(shí)施路徑：1.經(jīng)濟(jì)特征分析：-城中區(qū)以服務(wù)業(yè)、旅游業(yè)為主，小微企業(yè)活躍，但抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱。數(shù)據(jù)分析師需結(jié)合行業(yè)周期（如旅游旺季信貸需求增加），優(yōu)化信貸政策。2.信貸風(fēng)控優(yōu)化：-基于本地企業(yè)數(shù)據(jù)，開發(fā)定制化風(fēng)控模型，降低誤判率，提高小微企業(yè)獲貸率。3.網(wǎng)點(diǎn)布局決策：-通過人流熱力圖分析，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)選址，如集中在商業(yè)街、景區(qū)周邊，提升服務(wù)覆蓋率。4.客戶精