民生銀行邯鄲市邯山區(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.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不屬于描述性統(tǒng)計(jì)分析的范疇？A.計(jì)算均值和中位數(shù)B.繪制箱線圖C.建立預(yù)測(cè)模型D.分析數(shù)據(jù)分布趨勢(shì)2.若某銀行客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，樣本量為200，置信水平為95%，則其置信區(qū)間的臨界值約為多少？A.1.96B.2.58C.1.65D.3.293.在時(shí)間序列分析中，以下哪種方法適用于處理具有明顯季節(jié)性波動(dòng)的數(shù)據(jù)？A.線性回歸B.ARIMA模型C.邏輯回歸D.K-means聚類4.民生銀行邯鄲分行2024年第三季度信用卡逾期率較第二季度上升了5個(gè)百分點(diǎn)，以下哪項(xiàng)措施可能有助于降低逾期率？A.提高信用卡審批額度B.加強(qiáng)催收力度C.降低信用卡利率D.減少信用卡發(fā)卡量5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪種方法適用于處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.填充均值C.建立插值模型D.以上都是二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有__________和__________。2.在交叉驗(yàn)證中，k折交叉驗(yàn)證的k值通常取__________或__________。3.民生銀行邯鄲分行2024年零售存款余額同比增長(zhǎng)__________%。4.邏輯回歸模型的輸出結(jié)果通常介于__________和__________之間。5.若某客戶在邯鄲市居住，但其信用卡消費(fèi)主要集中在北京，可能存在__________風(fēng)險(xiǎn)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)務(wù)中扮演的角色及其重要性。2.如何利用數(shù)據(jù)分析方法識(shí)別信用卡欺詐行為？請(qǐng)列舉至少三種方法并簡(jiǎn)述原理。3.結(jié)合邯鄲市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，分析民生銀行在邯山區(qū)發(fā)展零售業(yè)務(wù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某客戶在民生銀行邯鄲分行2024年有6筆交易記錄，金額分別為：5000、8000、3000、6000、7000、4000。請(qǐng)計(jì)算其均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。2.假設(shè)某客戶群信用卡逾期率服從二項(xiàng)分布，樣本量為1000，逾期率為3%。請(qǐng)計(jì)算該客戶群中逾期超過(guò)20人的概率。五、論述題（1題，20分）結(jié)合邯鄲市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和居民消費(fèi)特征，提出至少三種數(shù)據(jù)分析方案，幫助民生銀行優(yōu)化零售信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶分層策略。答案及解析一、選擇題答案1.C解析：描述性統(tǒng)計(jì)分析旨在總結(jié)和展示數(shù)據(jù)特征，而預(yù)測(cè)模型屬于推斷性統(tǒng)計(jì)分析范疇。2.A解析：95%置信水平下，正態(tài)分布的臨界值約為1.96（基于Z分布）。3.B解析：ARIMA模型適用于處理具有季節(jié)性波動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。4.B解析：加強(qiáng)催收力度可以減少逾期行為，而提高額度或降低利率可能加劇逾期風(fēng)險(xiǎn)。5.D解析：缺失值處理方法包括刪除、填充均值、插值等，具體選擇需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)決定。二、填空題答案1.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化；Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化2.5；103.12.5%（假設(shè)數(shù)據(jù)為虛構(gòu)）4.0；15.虛假身份三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)務(wù)中的角色及重要性-角色包括：數(shù)據(jù)清洗、建模分析、業(yè)務(wù)洞察、風(fēng)險(xiǎn)控制等。-重要性：通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸審批、精準(zhǔn)營(yíng)銷、反欺詐，提升銀行經(jīng)營(yíng)效率。2.信用卡欺詐行為識(shí)別方法-異常交易檢測(cè)：利用聚類算法識(shí)別高頻異地交易。-規(guī)則引擎：設(shè)定交易金額、時(shí)間、地點(diǎn)閾值。-機(jī)器學(xué)習(xí)模型：如XGBoost，基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)欺詐概率。3.邯鄲市零售業(yè)務(wù)機(jī)遇與挑戰(zhàn)-機(jī)遇：邯鄲制造業(yè)發(fā)達(dá)，消費(fèi)潛力大；本地生活服務(wù)數(shù)據(jù)豐富，可精準(zhǔn)營(yíng)銷。-挑戰(zhàn)：居民收入水平較一線城市較低，信貸風(fēng)險(xiǎn)較高；競(jìng)爭(zhēng)激烈，需差異化策略。四、計(jì)算題答案1.統(tǒng)計(jì)量計(jì)算-均值：$(5000+8000+3000+6000+7000+4000)/6=5500$-中位數(shù)：排序后取第3、4個(gè)數(shù)的平均值→$(6000+7000)/2=6500$-方差：$\sqrt{\frac{(5000-5500)^2+(8000-5500)^2+...}{6}}≈1564.91$-標(biāo)準(zhǔn)差：$\sqrt{1564.91}≈39.56$2.二項(xiàng)分布概率-公式：$P(X>20)=1-P(X≤20)=1-\sum_{k=0}^{20}C_{1000}^k(0.03)^k(0.97)^{1000-k}$-近似計(jì)算：使用正態(tài)分布替代，$Z=\frac{20-30}{\sqrt{1000\cdot0.03\cdot0.97}}≈-3.19$-查表得$P(Z≤-3.19)≈0.0007$，故$P(X>20)≈0.9993$。五、論述題答案優(yōu)化零售信貸業(yè)務(wù)策略1.基于消費(fèi)場(chǎng)景的信貸分層-分析邯鄲居民高頻消費(fèi)領(lǐng)域（如汽車、家電），對(duì)符合本地消費(fèi)特征的客戶降低利率。2.制造業(yè)企業(yè)員工信