華夏銀行成都市新都區(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)分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)標準化C.特征工程D.數(shù)據(jù)可視化2.成都市新都區(qū)近年來人口增長的主要驅(qū)動力不包括？A.本地居民自然增長B.成都主城區(qū)人口外溢C.外地人才流入（如IT、金融行業(yè)）D.農(nóng)業(yè)人口向工業(yè)轉(zhuǎn)移3.華夏銀行常用的數(shù)據(jù)分析工具中，以下哪項更適合用于大規(guī)模分布式計算？A.ExcelB.TableauC.PySparkD.R語言4.在構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型時，以下哪個指標最能反映模型的穩(wěn)定性？A.準確率B.AUC值C.F1分數(shù)D.變量重要性排序5.成都市新都區(qū)近年來消費趨勢中，以下哪項呈現(xiàn)顯著增長？A.傳統(tǒng)制造業(yè)消費B.數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)服務(wù)（如在線教育、遠程辦公）C.醫(yī)療保健支出下降D.餐飲業(yè)消費持平二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中常用的假設(shè)檢驗方法包括______和______。（答案：參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗）2.華夏銀行客戶數(shù)據(jù)分析中，通常使用______來衡量客戶價值。（答案：RFM模型）3.成都市新都區(qū)GDP增長率與第三產(chǎn)業(yè)占比呈______關(guān)系。（答案：正相關(guān)）4.數(shù)據(jù)清洗中處理異常值的常用方法有______、______和______。（答案：分位數(shù)法、均值法、箱線圖法）5.在銀行風(fēng)控中，邏輯回歸模型常用于______預(yù)測。（答案：信用風(fēng)險）三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在華夏銀行成都市新都區(qū)業(yè)務(wù)中的角色和主要職責(zé)。-答案：-角色定位：作為數(shù)據(jù)分析師，需結(jié)合華夏銀行業(yè)務(wù)需求與成都市新都區(qū)的地域特點，通過數(shù)據(jù)挖掘、建模與分析，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。-主要職責(zé)：1.收集、整理銀行客戶（尤其是本地居民）的金融行為數(shù)據(jù)，分析其消費、信貸等特征；2.結(jié)合成都市新都區(qū)經(jīng)濟、人口變化趨勢，預(yù)測市場潛力與客戶增長；3.構(gòu)建客戶畫像與流失預(yù)警模型，優(yōu)化營銷策略；4.監(jiān)控信貸風(fēng)險，通過數(shù)據(jù)分析識別潛在不良客戶；5.與業(yè)務(wù)部門協(xié)作，提供可視化報告，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。2.如何利用公開數(shù)據(jù)（如政府統(tǒng)計年鑒）分析成都市新都區(qū)銀行業(yè)競爭格局？-答案：-收集成都市新都區(qū)各銀行（包括華夏銀行）的存貸款規(guī)模、市場份額等數(shù)據(jù)；-分析新都區(qū)金融基礎(chǔ)設(shè)施（如銀行網(wǎng)點密度、ATM分布）與居民金融滲透率的關(guān)系；-結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)特點（如制造業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟），判斷不同銀行的優(yōu)勢領(lǐng)域（如企業(yè)信貸、零售業(yè)務(wù)）；-通過客戶畫像交叉分析，對比各銀行在本地市場的差異化競爭策略。3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，如何處理缺失值？-答案：-刪除法：適用于缺失比例較低或缺失無規(guī)律性時，直接剔除含缺失值的樣本；-均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，需考慮數(shù)據(jù)分布是否均勻；-插值法：如線性插值、多項式插值，適用于時間序列數(shù)據(jù)；-模型預(yù)測填充：使用其他特征訓(xùn)練模型預(yù)測缺失值，如KNN或回歸模型。-需結(jié)合業(yè)務(wù)場景選擇方法，避免引入偏差。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某社區(qū)銀行客戶數(shù)據(jù)如下表，計算該社區(qū)客戶的平均年齡和年齡的方差（保留兩位小數(shù)）。|客戶ID|年齡|賬戶余額（萬元）||--||||1|32|15||2|45|30||3|28|8||4|52|25||5|38|18|-答案：-平均年齡：(32+45+28+52+38)/5=39.2歲-方差公式：σ2=[(32-39.2)2+(45-39.2)2+(28-39.2)2+(52-39.2)2+(38-39.2)2]/5=313.36/5=62.672.某銀行客戶流失模型預(yù)測結(jié)果如下，計算該模型的AUC值（四舍五入保留兩位小數(shù)）。|實際流失|預(yù)測概率||-|-||是|0.75||否|0.20||是|0.85||否|0.35|-答案：-排序后預(yù)測概率：[0.85,0.75,0.35,0.20]-排序后實際標簽：[是,是,否,否]-計算AUC：-TruePositiveRate(TPR)=2/2=1.0-FalsePositiveRate(FPR)=2/2=1.0-AUC=0.5(TPR+FPR)=1.0（注：實際計算需更復(fù)雜步驟，此處簡化為示例）五、論述題（共1題，15分）結(jié)合成都市新都區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析助力華夏銀行優(yōu)化信貸政策。-答案：1.新都區(qū)產(chǎn)業(yè)特征分析：-新都區(qū)以電子信息、汽車制造、生物醫(yī)藥等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，近年來數(shù)字經(jīng)濟占比持續(xù)提升。-傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)信貸需求穩(wěn)定，但科技型企業(yè)融資需求增長迅速，風(fēng)險特征差異明顯。2.數(shù)據(jù)分析助力信貸優(yōu)化：-行業(yè)風(fēng)險畫像：通過分析各行業(yè)企業(yè)的營收增長率、負債率、現(xiàn)金流等指標，建立行業(yè)風(fēng)險評估模型；-客戶行為預(yù)測：結(jié)合本地企業(yè)貸款歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建信用評分模型，識別潛在違約客戶；-政策動態(tài)響應(yīng)：監(jiān)測政府產(chǎn)業(yè)扶持政策（如對數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)的補貼），調(diào)整信貸傾斜方向；-差異化定價：針對科技型企業(yè)提供靈活的信用額度，通過數(shù)據(jù)驗證其成長潛力，降低審批門檻。3.實踐案例：-若某企業(yè)屬于快速增長的數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域，但傳統(tǒng)模型判定其風(fēng)險較高，可結(jié)合其專利數(shù)量、市場估值等非傳統(tǒng)指標，動態(tài)調(diào)整信貸決策。答案與解析一、選擇題1.D（數(shù)據(jù)可視化屬于分析結(jié)果呈現(xiàn)，非預(yù)處理）2.C（新都區(qū)人口流入主要由IT、金融等產(chǎn)業(yè)吸引）3.C（PySpark適用于大規(guī)模分布式計算，Excel和Tableau局限于小數(shù)據(jù)量）4.B（AUC反映模型區(qū)分能力，更能體現(xiàn)穩(wěn)定性）5.B（數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)服務(wù)在新都區(qū)增長迅速）二、填空題1.參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗2.RFM模型3.正相關(guān)4.分位數(shù)法、均值法、箱線圖法5.信用風(fēng)險三、簡答題1.數(shù)據(jù)分析師職責(zé)解析：-結(jié)合華夏銀行業(yè)務(wù)與新都區(qū)特點，需關(guān)注本地居民金融行為、市場潛力、風(fēng)險控制等，需具備業(yè)務(wù)理解與數(shù)據(jù)分析能力。2.銀行業(yè)競爭分析解析：-通過政府數(shù)據(jù)（如統(tǒng)計年鑒）可量化各銀行市場份額、網(wǎng)點布局、客戶群體特征，結(jié)合產(chǎn)業(yè)政策判斷競爭格局。3.缺失值處理解析：-方法選擇需考慮數(shù)據(jù)量、缺失比例、業(yè)務(wù)邏輯，避免盲目填充導(dǎo)致偏差。四、計算題1.計算題解析：-平均年齡需計算所有樣本均值，方差需先求差值平方再求均值。2.