廣發(fā)銀行無錫市江陰市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.在銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最常用于衡量客戶流失風(fēng)險(xiǎn)？A.客戶存款余額增長率B.客戶活躍度（MAU）C.客戶信用評分波動(dòng)率D.客戶交易頻率答案：C解析：客戶信用評分波動(dòng)率是衡量客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，直接關(guān)聯(lián)客戶流失風(fēng)險(xiǎn)。存款余額、活躍度和交易頻率更多反映客戶當(dāng)前的忠誠度，但信用評分的突然下降可能預(yù)示客戶因財(cái)務(wù)壓力而流失。2.針對江陰市小微企業(yè)，廣發(fā)銀行推出信貸產(chǎn)品時(shí)，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.線性回歸分析C.聚類分析D.時(shí)間序列預(yù)測答案：C解析：江陰市小微企業(yè)信貸需根據(jù)行業(yè)、規(guī)模、經(jīng)營狀況進(jìn)行分類，聚類分析能有效將客戶分層，為差異化信貸策略提供依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則和線性回歸適用于消費(fèi)場景，時(shí)間序列預(yù)測適用于趨勢分析，但小微企業(yè)信貸更需關(guān)注分類分層。3.在銀行數(shù)據(jù)治理中，以下哪項(xiàng)措施最能提升數(shù)據(jù)質(zhì)量？A.增加數(shù)據(jù)采集頻率B.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖譜C.提高數(shù)據(jù)存儲容量D.優(yōu)化數(shù)據(jù)展示界面答案：B解析：數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖譜能追溯數(shù)據(jù)來源和流轉(zhuǎn)過程，幫助識別數(shù)據(jù)污染和錯(cuò)誤源頭，是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心措施。采集頻率、存儲容量和展示界面與數(shù)據(jù)質(zhì)量無直接關(guān)系。4.廣發(fā)銀行無錫分行發(fā)現(xiàn)某區(qū)域信用卡逾期率突然上升，最可能的原因是？A.宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整B.該區(qū)域失業(yè)率下降C.信用卡營銷力度加大D.客戶信用審核標(biāo)準(zhǔn)放寬答案：A解析：宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整（如利率上升、消費(fèi)降級）是導(dǎo)致逾期率上升的典型外因。失業(yè)率下降通常減少逾期，營銷力度加大和審核放寬可能增加逾期但需結(jié)合其他數(shù)據(jù)驗(yàn)證。5.在構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型時(shí)，以下哪項(xiàng)特征最可能作為關(guān)鍵預(yù)測因子？A.客戶年齡B.客戶歷史交易金額C.客戶近三個(gè)月取現(xiàn)次數(shù)D.客戶職業(yè)類別答案：C解析：近期取現(xiàn)次數(shù)能反映客戶的資金壓力，是流失預(yù)警的重要信號。年齡、歷史交易金額和職業(yè)類別相對穩(wěn)定，與短期流失關(guān)聯(lián)性較弱。二、填空題（共4題，每題2分，共8分）6.在銀行數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法包括______和______。答案：Z-score標(biāo)準(zhǔn)化；Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化解析：Z-score消除量綱影響，適用于高斯分布數(shù)據(jù)；Min-Max將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間，適用于無分布假設(shè)的場景。7.江陰市某企業(yè)客戶的信貸審批中，若采用邏輯回歸模型，其輸出結(jié)果通常表示______。答案：客戶違約概率解析：邏輯回歸輸出[0,1]區(qū)間值，代表客戶違約的可能性，是銀行信貸決策的核心依據(jù)。8.若廣發(fā)銀行江陰分行的營銷活動(dòng)數(shù)據(jù)中，某產(chǎn)品購買與客戶性別呈正相關(guān)，則該產(chǎn)品可能更適合______群體。答案：特定性別解析：正相關(guān)說明某性別客戶購買概率更高，需進(jìn)一步分析該性別客戶的其他特征（如收入、年齡）以優(yōu)化營銷策略。9.在數(shù)據(jù)清洗中，處理缺失值的方法包括______、______和______。答案：均值/中位數(shù)填充；插值法；刪除缺失值解析：均值/中位數(shù)適用于連續(xù)數(shù)據(jù)；插值法適用于時(shí)間序列；刪除缺失值簡單但可能損失信息。三、簡答題（共2題，每題5分，共10分）10.簡述銀行數(shù)據(jù)分析師如何利用RFM模型提升客戶營銷效果？答案：-R（Recency）：識別近期活躍客戶，優(yōu)先推送高價(jià)值產(chǎn)品（如信用卡分期）；-F（Frequency）：針對高頻客戶，設(shè)計(jì)會員權(quán)益或積分獎(jiǎng)勵(lì)，增強(qiáng)粘性；-M（Monetary）：分析高消費(fèi)客戶，推薦高端理財(cái)或貸款產(chǎn)品；結(jié)合三者分層，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。解析：RFM通過客戶行為數(shù)據(jù)分層，幫助銀行將資源聚焦于高價(jià)值客戶，提升營銷ROI。11.江陰市某支行信貸數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)小微企業(yè)貸款逾期率高于行業(yè)平均水平，可能的原因有哪些？答案：-江陰制造業(yè)占比高，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)易導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營壓力；-支行審批標(biāo)準(zhǔn)可能過于寬松；-缺乏對小微企業(yè)經(jīng)營狀況的動(dòng)態(tài)監(jiān)控；-競爭對手的利率戰(zhàn)可能加劇客戶違約風(fēng)險(xiǎn)。解析：結(jié)合江陰經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，逾期率上升需從行業(yè)、審批、風(fēng)控和競爭等多維度分析。四、計(jì)算題（共1題，10分）12.某銀行江陰分行的信用卡數(shù)據(jù)如下表，假設(shè)A客戶近三個(gè)月取現(xiàn)次數(shù)為5次，消費(fèi)金額為3萬元，歷史逾期天數(shù)為10天。請計(jì)算該客戶的信用評分（參考模型：取現(xiàn)次數(shù)占比×0.3+消費(fèi)金額占比×0.4+逾期天數(shù)占比×0.3，占比按取現(xiàn)次數(shù)、消費(fèi)金額、逾期天數(shù)的最大值標(biāo)準(zhǔn)化）。|客戶ID|取現(xiàn)次數(shù)|消費(fèi)金額（萬元）|逾期天數(shù)||--|-||-||B001|3|2|0||B002|8|5|15||B003|4|3|5|答案：1.標(biāo)準(zhǔn)化：-取現(xiàn)次數(shù)最大值=8，占比=5/8=0.625；-消費(fèi)金額最大值=5，占比=3/5=0.6；-逾期天數(shù)最大值=15，占比=10/15≈0.667。2.評分計(jì)算：信用評分=0.625×0.3+0.6×0.4+0.667×0.3≈0.569。解析：標(biāo)準(zhǔn)化確保各指標(biāo)權(quán)重公平，評分反映客戶綜合風(fēng)險(xiǎn)。五、論述題（共1題，12分）13.結(jié)合江陰市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持廣發(fā)銀行信貸業(yè)務(wù)發(fā)展？答案：1.行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識別：江陰制造業(yè)發(fā)達(dá)，需重點(diǎn)監(jiān)測機(jī)械、紡織等行業(yè)的產(chǎn)能過剩風(fēng)險(xiǎn)，通過企業(yè)財(cái)報(bào)、宏觀數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析預(yù)警行業(yè)性違約。2.客戶畫像構(gòu)建：基于本地企業(yè)、居民數(shù)據(jù)，劃分“制造業(yè)主戶”“小微企業(yè)主”“高凈值家庭”等群體，定制差異化信貸產(chǎn)品（如供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)貸）。3.審批效率優(yōu)化：利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)，自動(dòng)審核低風(fēng)險(xiǎn)客戶，減少人工干預(yù)，縮短審批周期