興業(yè)銀行徐州市賈汪區(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.興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)業(yè)務(wù)背景分析興業(yè)銀行在徐州賈汪區(qū)的業(yè)務(wù)主要集中在小微企業(yè)貸款和普惠金融領(lǐng)域。以下哪項(xiàng)不屬于該區(qū)域業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)方向？A.小微企業(yè)貸款逾期率分析B.普惠金融產(chǎn)品滲透率測算C.區(qū)域經(jīng)濟(jì)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量相關(guān)性研究D.客戶滿意度調(diào)查問卷設(shè)計2.數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用在處理興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)的小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時，以下哪種工具最適合進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.Python的SparkMLlibB.Excel的透視表功能C.R語言的復(fù)雜統(tǒng)計模型D.SAS的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫3.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理若某數(shù)據(jù)集中存在“客戶職業(yè)”字段，其中包含大量手工填寫的異常值（如“自由職業(yè)者”“退休”等），以下哪種方法最有效？A.直接刪除異常值B.使用聚類算法自動歸類C.通過規(guī)則引擎修正為標(biāo)準(zhǔn)分類（如“其他”“未知”）D.填充為均值或中位數(shù)4.銀行數(shù)據(jù)分析場景興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)某支行為提升信用卡業(yè)務(wù)，計劃通過數(shù)據(jù)分析識別高價值客戶。以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映客戶的潛在貢獻(xiàn)？A.客戶年齡分布B.信用卡年交易額C.客戶投訴率D.賬戶開戶時長5.統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)應(yīng)用在分析徐州賈汪區(qū)小微企業(yè)貸款還款能力時，若樣本量較?。ㄈ?0家），但數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，以下哪種方法更可靠？A.假設(shè)檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）B.回歸分析C.熵權(quán)法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型二、填空題（共4題，每空1分，共8分）1.在分析興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)普惠金融貸款數(shù)據(jù)時，若需評估政策效果，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注[政策干預(yù)前后的對比分析]和[貸款分布變化]兩個維度。2.若某數(shù)據(jù)集包含“客戶性別”“婚姻狀況”“收入水平”等字段，為避免多重共線性問題，在進(jìn)行回歸分析時應(yīng)刪除[相互高度相關(guān)的變量]。3.在使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)透視時，若需按“區(qū)域”“行業(yè)”“貸款金額”分層分析，應(yīng)設(shè)置[多級篩選條件]。4.興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)某小微企業(yè)貸款模型中，若發(fā)現(xiàn)邏輯回歸的AUC值為0.75，說明模型[對違約客戶的識別能力優(yōu)于隨機(jī)猜測]。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.徐州賈汪區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建請簡述在分析興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)險時，應(yīng)包含哪些關(guān)鍵指標(biāo)（至少列舉5項(xiàng)）。2.數(shù)據(jù)可視化方法選擇若需向興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)管理層展示普惠金融業(yè)務(wù)增長趨勢，你會選擇哪些圖表類型？請說明理由。3.異常值處理策略在處理徐州賈汪區(qū)某支行的信用卡交易數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)“交易金額”存在極值（如100萬元單筆消費(fèi)），應(yīng)如何處理？4.銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析中的倫理問題在分析興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)小微企業(yè)數(shù)據(jù)時，可能涉及哪些數(shù)據(jù)隱私或倫理問題？應(yīng)如何規(guī)避？四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.貸款違約概率計算某數(shù)據(jù)集包含100家小微企業(yè)貸款樣本，其中20家逾期?，F(xiàn)通過邏輯回歸模型預(yù)測某客戶違約概率為0.35，若該客戶的貸款金額為50萬元，信用評級為B級，請計算其預(yù)期損失（EL）（假設(shè)逾期損失率為60%，無風(fēng)險利率為3%）。2.客戶細(xì)分問題興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)某支行為細(xì)分客戶群體，收集了200名客戶的“年齡”“年收入”“消費(fèi)頻次”數(shù)據(jù)。若需使用聚類算法進(jìn)行客戶分群，請簡述K-means算法的步驟，并說明如何確定最優(yōu)的K值。五、綜合分析題（1題，12分）背景：興業(yè)銀行徐州賈汪區(qū)普惠金融部提供了一批2023年1-9月的貸款數(shù)據(jù)，包含“客戶類型”“貸款金額”“還款狀態(tài)”“行業(yè)分布”“區(qū)域分布”等字段?，F(xiàn)需分析該區(qū)域普惠金融業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢，并提出至少3項(xiàng)可落地的業(yè)務(wù)建議。要求：1.列出至少3個核心分析指標(biāo)（如貸款滲透率、行業(yè)分布變化、不良率趨勢等）；2.簡述分析思路（需說明是否需要數(shù)據(jù)清洗、特征工程等）；3.結(jié)合徐州賈汪區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，提出具體建議。答案與解析一、選擇題答案1.D（客戶滿意度調(diào)查屬于定性研究，不屬于數(shù)據(jù)分析范疇）2.B（Excel透視表適合快速探索數(shù)據(jù)分布，無需復(fù)雜編程）3.C（標(biāo)準(zhǔn)化分類能保留更多信息，其他方法可能丟失數(shù)據(jù)價值）4.B（年交易額直接反映客戶貢獻(xiàn)，其他指標(biāo)較間接）5.A（t檢驗(yàn)適用于小樣本正態(tài)分布，回歸分析需更多數(shù)據(jù)）二、填空題答案1.政策干預(yù)前后的對比分析、貸款分布變化2.相互高度相關(guān)的變量3.多級篩選條件4.對違約客戶的識別能力優(yōu)于隨機(jī)猜測三、簡答題答案1.信貸風(fēng)險評估指標(biāo)體系-貸款逾期率-貸款金額與收入比-客戶信用評分（如央行征信）-行業(yè)景氣度（結(jié)合徐州賈汪區(qū)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)）-抵押物價值-客戶經(jīng)營年限2.數(shù)據(jù)可視化方法-折線圖（展示時間趨勢）-柱狀圖（對比區(qū)域或行業(yè)差異）-餅圖（展示業(yè)務(wù)占比）理由：銀行管理層偏好直觀且易于理解的圖表，折線圖能清晰反映增長趨勢。3.異常值處理-驗(yàn)證是否為真實(shí)交易（如大額消費(fèi)是否合理）-若為錯誤錄入，修正或刪除；若為真實(shí)但罕見，保留并標(biāo)注-使用分位數(shù)縮放或標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免極端值影響模型4.數(shù)據(jù)隱私與倫理問題-問題：小微企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)可能涉及商業(yè)秘密，年齡、性別等可能存在歧視風(fēng)險-規(guī)避：脫敏處理（如年齡分段）、匿名化、遵守《個人信息保護(hù)法》四、計算題答案1.預(yù)期損失（EL）計算EL=違約概率×貸款金額×逾期損失率=0.35×50萬元×60%=10.5萬元2.K-means算法步驟-步驟：1.隨機(jī)選擇K個樣本作為初始聚類中心；2.將每個樣本分配到最近的中心，形成K個簇；3.重新計算每個簇的中心；4.重復(fù)步驟2-3，直到中心不再變化。-確定K值：肘部法則（選擇肘點(diǎn)對應(yīng)的K值）或輪廓系數(shù)法。五、綜合分析題答案1.核心分析指標(biāo)-普惠貸款滲透率（=普惠貸款戶數(shù)/企業(yè)總數(shù)）-行業(yè)分布變化（如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)貸款占比）-不良貸款率（按區(qū)域或行業(yè)細(xì)分）-客戶增長趨勢（按月度或季度）2.分析思路-數(shù)據(jù)清洗：檢查缺失值、異常值（如貸款金額是否合理）；-特征工程：新增“貸款金額對數(shù)”“行業(yè)分類”等變量；-分析方法：時間序列分析（趨勢）、分組對比（區(qū)域差異