廣發(fā)銀行滁州市瑯琊區(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.關(guān)于數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是？A.通過(guò)客戶(hù)行為分析，優(yōu)化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略。B.利用信貸數(shù)據(jù)分析，降低不良貸款率。C.通過(guò)輿情監(jiān)測(cè)，直接干預(yù)市場(chǎng)交易決策。D.基于交易數(shù)據(jù)，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性。2.在處理滁州地區(qū)信用卡用戶(hù)逾期數(shù)據(jù)時(shí)，最適合的指標(biāo)是？A.平均消費(fèi)金額（Mean）B.中位數(shù)消費(fèi)金額（Median）C.標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）D.峰度（Kurtosis）3.廣發(fā)銀行滁州分行2024年Q3零售存款增長(zhǎng)率達(dá)12%，以下哪個(gè)因素最可能影響該數(shù)據(jù)？A.季節(jié)性存款回流B.區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整C.銀行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果D.以上都是4.假設(shè)某客戶(hù)在滁州某商圈的刷卡頻率為每周3次，以下哪個(gè)模型最適合預(yù)測(cè)其未來(lái)消費(fèi)行為？A.線(xiàn)性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.LSTM時(shí)間序列模型D.邏輯回歸模型5.在銀行數(shù)據(jù)治理中，以下哪項(xiàng)屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的表現(xiàn)？A.數(shù)據(jù)缺失率超過(guò)5%B.數(shù)據(jù)類(lèi)型與業(yè)務(wù)邏輯不符C.數(shù)據(jù)更新延遲D.以上都是二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師在廣發(fā)銀行滁州分行的主要職責(zé)之一是__________，以提升客戶(hù)留存率。2.分析滁州市居民消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，常用的統(tǒng)計(jì)方法包括__________和__________。3.廣發(fā)銀行信貸業(yè)務(wù)中，常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型有__________和__________。4.為了減少數(shù)據(jù)偏差，在進(jìn)行客戶(hù)分層時(shí)，應(yīng)確保各層樣本的__________分布一致。5.在處理滁州分行交易數(shù)據(jù)時(shí)，異常值檢測(cè)常用的方法有__________和__________。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在廣發(fā)銀行滁州分行進(jìn)行客戶(hù)流失預(yù)警時(shí)，應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素。2.結(jié)合滁州市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，說(shuō)明銀行如何利用消費(fèi)數(shù)據(jù)優(yōu)化信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)。3.解釋“數(shù)據(jù)清洗”在銀行業(yè)務(wù)中的重要性，并舉例說(shuō)明滁州分行可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某客戶(hù)在廣發(fā)銀行滁州分行的月均消費(fèi)額如下：5000,6500,7200,4800,8100（單位：元）。計(jì)算其消費(fèi)數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差，并解釋其業(yè)務(wù)含義。2.假設(shè)滁州某信用卡用戶(hù)2024年Q1至Q3的逾期次數(shù)分別為2次、1次、3次。若采用指數(shù)平滑法（α=0.3）預(yù)測(cè)Q4逾期次數(shù)，計(jì)算其預(yù)測(cè)值。五、論述題（1題，20分）結(jié)合滁州市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升廣發(fā)銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。答案及解析一、選擇題答案1.C（輿情監(jiān)測(cè)主要用于品牌管理，而非直接干預(yù)交易決策。）2.B（中位數(shù)更能反映逾期客戶(hù)的集中消費(fèi)水平，避免極端值影響。）3.D（季節(jié)性存款、經(jīng)濟(jì)政策、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)均可能影響存款增長(zhǎng)。）4.C（消費(fèi)行為具有時(shí)間序列特征，LSTM更適用于高頻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。）5.D（數(shù)據(jù)缺失、類(lèi)型錯(cuò)誤、更新延遲均屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。）二、填空題答案1.客戶(hù)行為分析2.回歸分析、聚類(lèi)分析3.邏輯回歸、評(píng)分卡模型4.特征分布5.箱線(xiàn)圖、Z-score法三、簡(jiǎn)答題答案1.客戶(hù)流失預(yù)警的關(guān)鍵因素-消費(fèi)頻率下降：如月均刷卡次數(shù)減少。-賬戶(hù)活躍度降低：如長(zhǎng)期未使用貸款或理財(cái)產(chǎn)品。-信貸違約風(fēng)險(xiǎn)上升：如逾期記錄增多。-競(jìng)品吸引力：如頻繁開(kāi)通其他銀行信用卡。-地域遷移：如滁州居民外遷導(dǎo)致賬戶(hù)減少。2.利用消費(fèi)數(shù)據(jù)優(yōu)化信貸產(chǎn)品-滁州經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)：制造業(yè)占比高，中小企業(yè)融資需求大，可設(shè)計(jì)“供應(yīng)鏈金融”信貸產(chǎn)品。-消費(fèi)數(shù)據(jù)分析：高頻消費(fèi)場(chǎng)景（如建材、汽車(chē)）的客戶(hù)可優(yōu)先授信。-風(fēng)險(xiǎn)分層：低消費(fèi)客戶(hù)可降低額度，高消費(fèi)客戶(hù)可提升上限。3.數(shù)據(jù)清洗的重要性及滁州分行案例-重要性：銀行數(shù)據(jù)存在缺失（如客戶(hù)地址不詳）、錯(cuò)誤（如身份證號(hào)格式錯(cuò)誤）、重復(fù)（如同一客戶(hù)多賬戶(hù)）等問(wèn)題，清洗可確保分析準(zhǔn)確性。-案例：滁州某客戶(hù)地址為“安徽省滁州市”，系統(tǒng)識(shí)別為重復(fù)數(shù)據(jù)，需合并或修正。四、計(jì)算題答案1.方差與標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算-均值：Σx/n=(5000+6500+7200+4800+8100)/5=6460元-方差：Σ(x-μ)2/n=[(5000-6460)2+(6500-6460)2+...]/5=739560元2-標(biāo)準(zhǔn)差：√方差≈860.4元-業(yè)務(wù)含義：標(biāo)準(zhǔn)差反映消費(fèi)波動(dòng)大，銀行可針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)（如高消費(fèi)客戶(hù)推薦高端信用卡）。2.指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)-Q4預(yù)測(cè)值=αQ3+(1-α)Q4預(yù)測(cè)值-Q4預(yù)測(cè)值=0.33+0.71.9≈2.13次（取整為2次）五、論述題答案提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力：數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用方向1.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：分析滁州居民消費(fèi)偏好（如家電、教育領(lǐng)域），推送定制化理財(cái)產(chǎn)品。2.風(fēng)險(xiǎn)控制：結(jié)合滁州企業(yè)征信數(shù)據(jù)，優(yōu)化小微企業(yè)貸款審批模型。3