中信銀行包頭市昆都侖區(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，合計(jì)10分）1.在分析包頭市昆都侖區(qū)居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映信貸業(yè)務(wù)的健康度？A.貸款余額增長(zhǎng)率B.不良貸款率C.貸款發(fā)放筆數(shù)D.平均貸款金額2.某分析師需要處理包頭市昆都侖區(qū)2024年1-8月的商戶交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量約500GB，以下哪種技術(shù)最適合用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？A.Excel批量處理B.PythonPandas庫(kù)C.SQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢D.Tableau實(shí)時(shí)計(jì)算3.在分析包頭市昆都侖區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，以下哪個(gè)變量屬于定性變量？A.企業(yè)年?duì)I收B.企業(yè)成立年限C.法人學(xué)歷D.貸款逾期天數(shù)4.某銀行需要預(yù)測(cè)包頭市昆都侖區(qū)9月信用卡還款率，以下哪種模型最適合？A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.時(shí)間序列模型5.在分析包頭市昆都侖區(qū)商超客流量數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)方法最適合發(fā)現(xiàn)潛在消費(fèi)模式？A.簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)描述B.聚類(lèi)分析C.線性回歸預(yù)測(cè)D.描述性統(tǒng)計(jì)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.分析包頭市昆都侖區(qū)房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)時(shí)，通常使用______來(lái)衡量市場(chǎng)熱度。2.在處理缺失值時(shí)，對(duì)于連續(xù)型變量，常用的填充方法是______。3.包頭市昆都侖區(qū)零售行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)分析中，______是關(guān)鍵的影響因子。4.評(píng)估信貸模型效果時(shí)，常用的指標(biāo)是______和______。5.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，包頭市昆都侖區(qū)人口年齡結(jié)構(gòu)分析適合使用______圖表。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述在分析包頭市昆都侖區(qū)汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何識(shí)別潛在的欺詐貸款行為？2.結(jié)合包頭市昆都侖區(qū)消費(fèi)特征，說(shuō)明在構(gòu)建信貸評(píng)分模型時(shí)應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵變量及其原因。3.某分析師發(fā)現(xiàn)包頭市昆都侖區(qū)商超午間客流量與周邊寫(xiě)字樓工作時(shí)段高度相關(guān)，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證這一假設(shè)？四、編程題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.使用Python（Pandas庫(kù)）處理以下數(shù)據(jù)集（假設(shè)數(shù)據(jù)已加載到DataFrame中）：|客戶ID|年齡|貸款金額|逾期天數(shù)|收入水平（高/中/低）||--||-|-|-||001|35|50,000|3|高||002|28|30,000|0|中||...|...|...|...|...|要求：-計(jì)算逾期天數(shù)超過(guò)5天的客戶比例。-按收入水平分組，計(jì)算每組貸款金額的平均值。-將收入水平轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量（高=3，中=2，低=1），并計(jì)算與逾期天數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)。2.使用SQL編寫(xiě)查詢語(yǔ)句，完成以下任務(wù)：-查詢包頭市昆都侖區(qū)2024年信貸業(yè)務(wù)中，逾期天數(shù)超過(guò)30天的客戶數(shù)量及占比（總客戶數(shù)）。-按行業(yè)分組，計(jì)算每組的平均貸款金額，并篩選出平均貸款金額最高的前3個(gè)行業(yè)。五、論述題（1題，20分）結(jié)合包頭市昆都侖區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（如制造業(yè)、服務(wù)業(yè)占比）和消費(fèi)特征，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升銀行信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。答案及解析一、選擇題答案1.B-不良貸款率是衡量信貸業(yè)務(wù)健康度的核心指標(biāo)，直接反映貸款違約風(fēng)險(xiǎn)。2.B-500GB數(shù)據(jù)量需高效處理，Pandas適合大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。3.C-法人學(xué)歷為分類(lèi)變量，屬于定性變量；其他均為定量變量。4.D-預(yù)測(cè)還款率屬于時(shí)間序列問(wèn)題，需考慮歷史趨勢(shì)。5.B-聚類(lèi)分析可發(fā)現(xiàn)客流量中的隱形消費(fèi)群體或時(shí)段模式。二、填空題答案1.成交量增長(zhǎng)率-房產(chǎn)交易熱度與成交量變化直接相關(guān)。2.均值/中位數(shù)填充-常用方法，適用于連續(xù)型變量。3.企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限-小微企業(yè)信貸需關(guān)注其穩(wěn)定性，年限是重要參考。4.準(zhǔn)確率/召回率-評(píng)估模型預(yù)測(cè)效果的核心指標(biāo)。5.年齡金字塔圖-直觀展示人口年齡結(jié)構(gòu)分布。三、簡(jiǎn)答題答案1.識(shí)別欺詐貸款行為的方法：-異常值檢測(cè)：通過(guò)箱線圖或IQR方法識(shí)別貸款金額、收入等異常值。-關(guān)聯(lián)分析：檢查同一客戶是否在短時(shí)間內(nèi)申請(qǐng)多筆高額度貸款。-邏輯校驗(yàn)：對(duì)比申請(qǐng)信息與征信數(shù)據(jù)是否存在矛盾（如職業(yè)與收入不符）。-機(jī)器學(xué)習(xí)模型：使用IsolationForest等無(wú)監(jiān)督算法識(shí)別潛在欺詐樣本。2.信貸評(píng)分模型關(guān)鍵變量：-收入水平：直接影響還款能力。-負(fù)債率：評(píng)估客戶已有債務(wù)壓力。-行業(yè)屬性：制造業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高于服務(wù)業(yè)（包頭市昆都侖區(qū)特點(diǎn)）。-征信記錄：逾期歷史是核心參考。-抵押物價(jià)值：降低銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口。3.驗(yàn)證假設(shè)的方法：-時(shí)間序列分析：對(duì)比寫(xiě)字樓工作時(shí)段（如9:00-18:00）與商超午間客流（11:30-13:30）的關(guān)聯(lián)性。-地理熱力圖：繪制寫(xiě)字樓周邊商超的客流分布，驗(yàn)證集中趨勢(shì)。-回歸分析：建立寫(xiě)字樓入駐企業(yè)數(shù)量與商超客流的關(guān)系模型。四、編程題答案1.Python（Pandas）代碼：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp示例數(shù)據(jù)data={'客戶ID':['001','002',...],'年齡':[35,28,...],'貸款金額':[50000,30000,...],'逾期天數(shù)':[3,0,...],'收入水平':['高','中',...]}df=pd.DataFrame(data)逾期天數(shù)超過(guò)5天的比例overdue_ratio=df[df['逾期天數(shù)']>5].shape[0]/df.shape[0]按收入水平分組計(jì)算貸款金額均值group_mean=df.groupby('收入水平')['貸款金額'].mean()收入水平數(shù)值化并計(jì)算相關(guān)系數(shù)df['收入數(shù)值']=df['收入水平'].map({'高':3,'中':2,'低':1})correlation=df['收入數(shù)值'].corr(df['逾期天數(shù)'])2.SQL查詢語(yǔ)句：sql--查詢逾期天數(shù)超過(guò)30天的客戶占比SELECTCOUNT()AS逾期客戶數(shù),ROUND(COUNT()100.0/(SELECTCOUNT()FROM信貸業(yè)務(wù)),2)AS占比FROM信貸業(yè)務(wù)WHERE逾期天數(shù)>30;--按行業(yè)分組計(jì)算平均貸款金額，篩選前3名SELECT行業(yè),AVG(貸款金額)AS平均金額FROM信貸業(yè)務(wù)GROUPBY行業(yè)ORDERBY平均金額DESCLIMIT3;五、論述題答案提升信貸風(fēng)險(xiǎn)控制能力的策略：1.數(shù)據(jù)整合與特征工程：-整合包頭市昆都侖區(qū)企業(yè)工商注冊(cè)、稅務(wù)繳納、司法涉訴等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建“企業(yè)畫(huà)像”。-結(jié)合制造業(yè)（如裝備制造）和服務(wù)業(yè)（如零售）的行業(yè)周期性，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)偏好。2.機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化：-使用XGBoost或LightGBM構(gòu)建信貸評(píng)分模型，重點(diǎn)監(jiān)控制造業(yè)小微企業(yè)（包頭市昆都侖區(qū)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)）的違約概率。-引入文本分析技術(shù)，從企業(yè)年報(bào)中提取經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞（如“虧損”“重組”）。3.實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警：-通過(guò)流處理技術(shù)（如Flink）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)企業(yè)征信變動(dòng)、輿情風(fēng)險(xiǎn)，觸發(fā)預(yù)警