招商銀行江門市新會(huì)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.在分析江門市新會(huì)區(qū)居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映居民的短期償債能力？A.流動(dòng)比率B.資產(chǎn)負(fù)債率C.利息保障倍數(shù)D.現(xiàn)金流量比率2.招商銀行在江門市新會(huì)區(qū)推廣信用卡業(yè)務(wù)時(shí)，最適合用于評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型是？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.時(shí)間序列模型3.若某月江門市新會(huì)區(qū)招商銀行網(wǎng)點(diǎn)客流量環(huán)比下降15%，但信用卡交易額增長(zhǎng)10%，可能的原因是？A.客戶平均消費(fèi)金額提升B.新會(huì)區(qū)經(jīng)濟(jì)衰退導(dǎo)致交易量減少C.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手促銷活動(dòng)影響D.網(wǎng)點(diǎn)營(yíng)銷策略調(diào)整4.在處理江門市新會(huì)區(qū)商戶的POS交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)維度最適合用于分析商戶類型與交易頻率的關(guān)系？A.時(shí)間序列B.地理位置分布C.商戶行業(yè)分類D.客戶性別分布5.招商銀行在新會(huì)區(qū)開展精準(zhǔn)營(yíng)銷時(shí)，以下哪種算法最適合用于客戶分群？A.K-Means聚類B.邏輯回歸分類C.支持向量機(jī)D.線性回歸預(yù)測(cè)二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析江門市新會(huì)區(qū)小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，“逾期率”是衡量貸款風(fēng)險(xiǎn)的核心指標(biāo)之一。2.招商銀行在新會(huì)區(qū)推廣數(shù)字化銀行服務(wù)時(shí)，“客戶留存率”是評(píng)估業(yè)務(wù)成效的關(guān)鍵指標(biāo)。3.若新會(huì)區(qū)某商戶的POS交易數(shù)據(jù)中，“交易筆數(shù)”與“交易金額”呈正相關(guān)，則該商戶可能屬于高端消費(fèi)類型。4.在構(gòu)建新會(huì)區(qū)居民消費(fèi)預(yù)測(cè)模型時(shí)，“節(jié)假日效應(yīng)”需納入變量考慮。5.招商銀行在新會(huì)區(qū)開展反欺詐分析時(shí)，“異常交易檢測(cè)”是識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)行為的重要手段。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述招商銀行如何利用江門市新會(huì)區(qū)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)優(yōu)化信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)。（要求：結(jié)合新會(huì)區(qū)人口結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，如年齡、收入水平、職業(yè)分布等，說明如何針對(duì)性設(shè)計(jì)信貸產(chǎn)品。）2.分析招商銀行在新會(huì)區(qū)推廣移動(dòng)銀行APP時(shí)，可能遇到的用戶行為數(shù)據(jù)缺失問題，并提出解決方案。（要求：列舉可能的數(shù)據(jù)缺失場(chǎng)景，如APP使用時(shí)長(zhǎng)、交易頻率等，并給出數(shù)據(jù)補(bǔ)全或替代方法。）3.若某新會(huì)區(qū)商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動(dòng)（如交易量激增），招商銀行應(yīng)如何通過數(shù)據(jù)分析快速定位原因？（要求：說明分析步驟，如數(shù)據(jù)清洗、特征工程、異常檢測(cè)等。）四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某招商銀行新會(huì)區(qū)網(wǎng)點(diǎn)2024年Q1-Q4的信用卡交易額數(shù)據(jù)如下表：|月份|交易額（萬元）|||||Q1|1200||Q2|1350||Q3|1280||Q4|1500|要求：（1）計(jì)算該網(wǎng)點(diǎn)交易額的季度環(huán)比增長(zhǎng)率；（2）若新會(huì)區(qū)整體信用卡交易額年增長(zhǎng)率為12%，該網(wǎng)點(diǎn)表現(xiàn)是否優(yōu)于平均水平？2.某新會(huì)區(qū)商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)如下：-交易筆數(shù)：800筆-交易金額：50萬元-平均客單價(jià)：625元/筆-逾期交易筆數(shù)：20筆要求：（1）計(jì)算該商戶的交易額與交易筆數(shù)的線性相關(guān)系數(shù)；（2）若招商銀行設(shè)定新會(huì)區(qū)商戶的逾期率警戒線為3%，該商戶是否存在信用風(fēng)險(xiǎn)？五、論述題（共1題，20分）結(jié)合江門市新會(huì)區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)（如制造業(yè)、旅游業(yè)等），論述招商銀行如何通過數(shù)據(jù)分析提升對(duì)當(dāng)?shù)匦∥⑵髽I(yè)的金融服務(wù)效率。（要求：需包含數(shù)據(jù)來源、分析場(chǎng)景、技術(shù)方法及業(yè)務(wù)應(yīng)用等四個(gè)方面。）答案及解析一、選擇題答案1.A（流動(dòng)比率反映短期償債能力，公式為：流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債，新會(huì)區(qū)居民信貸數(shù)據(jù)中，流動(dòng)比率越高，短期還款能力越強(qiáng)。）2.B（決策樹模型適合分類問題，信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)屬于二分類，如“違約/不違約”，新會(huì)區(qū)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下需快速評(píng)估客戶信用。）3.A（客流量下降但交易額增長(zhǎng)，可能因新會(huì)區(qū)消費(fèi)升級(jí)，客戶單次消費(fèi)金額增加。）4.C（商戶行業(yè)分類能揭示交易頻率差異，如餐飲業(yè)高頻低金額，零售業(yè)低頻高金額，新會(huì)區(qū)不同行業(yè)需差異化分析。）5.A（K-Means聚類適用于客戶分群，新會(huì)區(qū)可根據(jù)消費(fèi)行為、年齡等維度進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。）二、填空題答案1.逾期率2.客戶留存率3.交易筆數(shù)、交易金額4.節(jié)假日效應(yīng)5.異常交易檢測(cè)三、簡(jiǎn)答題答案1.招商銀行可利用新會(huì)區(qū)人口數(shù)據(jù)優(yōu)化信貸產(chǎn)品：-年齡結(jié)構(gòu)：如青年占比高，可推出“創(chuàng)業(yè)貸”；中老年為主，設(shè)計(jì)“養(yǎng)老信貸”。-收入水平：高收入人群傾向消費(fèi)信貸，低收入人群需“信用分期”支持大額消費(fèi)。-職業(yè)分布：制造業(yè)工人可側(cè)重“工資貸”，個(gè)體戶需“經(jīng)營(yíng)貸”配套抵押物。2.用戶行為數(shù)據(jù)缺失解決方案：-缺失場(chǎng)景：APP使用時(shí)長(zhǎng)、交易頻率等因用戶未授權(quán)或未使用APP而缺失。-解決方案：-補(bǔ)全方法：用均值/中位數(shù)填補(bǔ)短期缺失值；長(zhǎng)時(shí)序缺失可假設(shè)用戶“非活躍”，標(biāo)記為啞變量。-替代方法：通過設(shè)備ID、IP地址等間接推斷用戶活躍度，或結(jié)合第三方數(shù)據(jù)（如電商消費(fèi)行為）。3.異常交易波動(dòng)分析步驟：-數(shù)據(jù)清洗：剔除重復(fù)、錯(cuò)誤交易（如系統(tǒng)BUG導(dǎo)致的多條相同記錄）。-特征工程：新增時(shí)間戳、地理位置、交易類型等維度，構(gòu)建異常指標(biāo)（如交易金額/筆數(shù)偏離均值）。-異常檢測(cè)：使用3σ法則或IsolationForest模型識(shí)別離群點(diǎn)，定位商戶類型（如批發(fā)類交易突然激增）。四、計(jì)算題答案1.（1）環(huán)比增長(zhǎng)率計(jì)算：|月份|環(huán)比增長(zhǎng)率|||||Q1|-||Q2|(1350-1200)/1200=12.5%||Q3|(1280-1350)/1350=-5.2%||Q4|(1500-1280)/1280=17.2%|（2）網(wǎng)點(diǎn)表現(xiàn)優(yōu)于平均水平（17.2%>12%）。2.（1）相關(guān)系數(shù)計(jì)算：r=cov(X,Y)/√(var(X)var(Y))-cov(交易筆數(shù),交易金額)=80050-40000/800=50-var(交易筆數(shù))=800^2/800-40000/800=400-var(交易金額)=50^2/800-40000/800=100-r=50/√(400100)=0.25（正相關(guān)但弱）（2）逾期率=20/800=2.5%<3%，暫無風(fēng)險(xiǎn)。五、論述題答案招商銀行如何通過數(shù)據(jù)分析提升新會(huì)區(qū)小微企業(yè)金融服務(wù)效率：1.數(shù)據(jù)來源：-政府公開數(shù)據(jù)（新會(huì)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)名錄）；-行內(nèi)數(shù)據(jù)（小微企業(yè)貸款、結(jié)算流水、交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)）；-第三方數(shù)據(jù)（征信報(bào)告、行業(yè)報(bào)告）。2.分析場(chǎng)景：-信用評(píng)估：結(jié)合“天眼查”企業(yè)信用分、行業(yè)營(yíng)收增長(zhǎng)率、反欺詐模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整貸款額度。-需求匹配：新會(huì)區(qū)制造業(yè)需“設(shè)備抵押貸”，旅游業(yè)可推廣“現(xiàn)金流貸”，通過分群模型精準(zhǔn)推送。3.技術(shù)方法：-機(jī)器學(xué)習(xí)：使用XGBoost