平安銀行寧波市北侖區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案數(shù)據(jù)分析師筆試題（共5題，滿分100分）第一題：數(shù)據(jù)清洗與處理（3題，每題10分，共30分）背景：平安銀行寧波市北侖區(qū)分行2025年秋招，需對某季度個人信貸業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)包含客戶ID、年齡、性別、收入、貸款金額、逾期天數(shù)、居住地等字段。部分數(shù)據(jù)存在缺失或異常值。題目1.1某客戶樣本中，"收入"字段有5%的數(shù)據(jù)缺失，若需填補缺失值，請簡述至少兩種填補方法，并說明每種方法的適用場景。（10分）題目1.2發(fā)現(xiàn)"貸款金額"字段存在異常值（如某客戶貸款金額為100萬元，而同地區(qū)平均水平為3萬元），請?zhí)岢鲋辽賰煞N處理異常值的方法，并說明其優(yōu)缺點。（10分）題目1.3"居住地"字段存在多種記錄方式（如"寧波市北侖區(qū)"與"北侖"），請?zhí)岢鰳藴驶幚矸桨?，并說明如何確保數(shù)據(jù)一致性。（10分）第二題：統(tǒng)計分析與業(yè)務應用（2題，每題20分，共40分）背景：寧波市北侖區(qū)作為制造業(yè)重鎮(zhèn)，平安銀行需分析當?shù)匦∥⑵髽I(yè)的信貸需求特征。題目2.1假設你獲取了某季度寧波市北侖區(qū)100家小微企業(yè)的貸款數(shù)據(jù)，包括企業(yè)類型（制造業(yè)、貿(mào)易業(yè)等）、貸款金額、年化利率、還款逾期率。請設計一個分析方案，以識別影響小微企業(yè)貸款逾期率的關鍵因素，并說明如何通過數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)分析結果。（20分）題目2.2若需評估某項信貸政策（如對制造業(yè)小微企業(yè)降低利率）對逾期率的影響，請設計實驗方案，包括數(shù)據(jù)分組、控制變量及效果評估指標。（20分）第三題：機器學習應用（1題，30分）背景：平安銀行北侖分行希望利用機器學習模型預測個人貸款客戶的逾期風險。題目3假設你已獲以下數(shù)據(jù)集（包含客戶年齡、收入、貸款金額、逾期天數(shù)等特征），請回答：（1）若需構建逾期風險預測模型，請選擇合適的模型類型（如邏輯回歸、決策樹等），并說明理由；（2）簡述模型訓練前需進行的數(shù)據(jù)預處理步驟；（3）若模型預測結果顯示"年齡"特征權重較高，請解釋可能的原因及業(yè)務含義。（30分）第四題：行業(yè)與地域結合分析（1題，30分）背景：寧波市北侖區(qū)近期推出"制造業(yè)金融服務計劃"，平安銀行需分析該政策對信貸業(yè)務的影響。題目4假設你獲取了政策實施前后的信貸數(shù)據(jù)（包括制造業(yè)貸款占比、逾期率、客戶滿意度等），請設計一個分析框架，評估政策效果，并提出優(yōu)化建議。（30分）第五題：數(shù)據(jù)安全與合規(guī)（1題，20分）背景：平安銀行需確保信貸數(shù)據(jù)分析符合《個人信息保護法》及銀保監(jiān)會規(guī)定。題目5在分析寧波市北侖區(qū)個人信貸數(shù)據(jù)時，若涉及客戶敏感信息（如家庭住址、婚姻狀況），請?zhí)岢鰯?shù)據(jù)脫敏方案，并說明如何平衡數(shù)據(jù)可用性與合規(guī)性。（20分）答案與解析第一題：數(shù)據(jù)清洗與處理（答案）題目1.1填補方法及適用場景：1.均值/中位數(shù)填補：適用于缺失比例低（如<5%）且數(shù)據(jù)分布無偏的情況。例如，若收入數(shù)據(jù)缺失不多且分布均勻，可用地區(qū)平均水平填補。-優(yōu)點：簡單易行，計算高效。-缺點：可能掩蓋真實分布，不適用于異常值較多的字段。2.眾數(shù)填補：適用于分類變量（如性別）或離散型數(shù)值字段。例如，若某客戶性別缺失，可用該地區(qū)主要性別填補。-優(yōu)點：保留多數(shù)樣本特征。-缺點：可能過度簡化多樣性。3.模型預測填補：適用于缺失比例較高（如>10%）或與缺失值相關的字段。例如，用回歸模型根據(jù)其他特征預測收入缺失值。-優(yōu)點：更精準，保留數(shù)據(jù)關聯(lián)性。-缺點：計算復雜，需驗證模型穩(wěn)定性。題目1.2處理方法及優(yōu)缺點：1.截斷法：設定閾值（如貸款金額>10萬元視為異常），將其設為閾值。-優(yōu)點：簡單直觀。-缺點：可能丟失真實極端值信息。2.箱線圖法：根據(jù)四分位數(shù)范圍剔除異常值（如IQR×1.5外）。-優(yōu)點：基于統(tǒng)計分布，不易過度剔除。-缺點：對極端值敏感，需結合業(yè)務判斷。3.分箱/歸一化：將異常值映射到合理范圍（如用對數(shù)轉換）。-優(yōu)點：保留數(shù)據(jù)趨勢。-缺點：需調整參數(shù)，可能影響模型解釋性。題目1.3標準化方案：1.文本匹配與映射：建立"北侖"→"寧波市北侖區(qū)"的映射表，用正則表達式統(tǒng)一格式。2.地理編碼工具：若數(shù)據(jù)量較大，可調用第三方API（如高德地圖）標準化地址。確保一致性的方法：-建立數(shù)據(jù)字典，定期校驗新增數(shù)據(jù)。-使用前清洗工具（如OpenRefine）批量處理。第二題：統(tǒng)計分析與業(yè)務應用（答案）題目2.1分析方案：1.描述性統(tǒng)計：按企業(yè)類型分組計算平均貸款金額、逾期率等。2.相關性分析：用Pearson系數(shù)檢驗利率、金額與逾期率的關系。3.回歸模型：用Logistic回歸分析影響因素（如制造業(yè)逾期率可能更高）?？梢暬?散點圖展示貸款金額與逾期率關系。-餅圖對比行業(yè)逾期率差異。題目2.2實驗方案：1.分組：隨機將企業(yè)分為實驗組（降息）與對照組（常規(guī)利率）。2.控制變量：剔除規(guī)模、行業(yè)差異（用加權分析）。3.評估指標：對比兩組逾期率變化（如政策后逾期率下降>5%則為有效）。關鍵點：需排除外部因素（如經(jīng)濟波動），建議使用雙重差分法（DID）。第三題：機器學習應用（答案）題目3（1）模型選擇：邏輯回歸（解釋性強）或XGBoost（高精度）。-理由：逾期問題屬分類任務，邏輯回歸適合基礎模型，XGBoost能捕捉特征交互。（2）預處理步驟：-缺失值填充（用KNN或模型預測）。-特征編碼（分類變量用One-Hot）。-標準化（如收入、年齡歸一化）。（3）特征權重解釋：-可能因年齡與還款能力負相關（如高齡客戶收入下降）。-業(yè)務含義：需加強高齡客戶貸前審核。第四題：行業(yè)與地域結合分析（答案）題目4分析框架：1.政策前對比：制造業(yè)貸款占比30%，逾期率8%。2.政策后對比：占比升至45%，逾期率降至6%。3.歸因分析：用事件研究法（EventStudy）量化政策影響。優(yōu)化建議：-對中小制造企業(yè)提供專項額度。-加強供應鏈金融聯(lián)動。第五題：數(shù)據(jù)安全與合規(guī)（答案）題目5脫敏方案：1.匿名化：刪除住址等直接標識信息，用哈希函數(shù)處理姓名。2.聚合化：合并地址至區(qū)域級別（如"北侖