平安銀行成都市青羊區(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)預(yù)處理階段，對于缺失值的處理方法中，不適用于分類變量的是？A.插值法B.使用眾數(shù)填充C.刪除含有缺失值的樣本D.使用模型預(yù)測缺失值2.平安銀行青羊區(qū)分行2024年第三季度信貸業(yè)務(wù)中，不良貸款率環(huán)比下降5%，但絕對額上升。這可能是由于？A.貸款總額大幅減少B.新增貸款規(guī)模較小C.早期不良貸款集中暴露D.風(fēng)險控制政策收緊3.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)健性？A.AUC值B.準確率C.F1分數(shù)D.召回率4.成都市青羊區(qū)某小區(qū)居民收入中位數(shù)較2023年增長12%，但消費信貸滲透率下降?？赡艿脑蚴?？A.居民信貸審批難度加大B.居民儲蓄意愿增強C.小區(qū)周邊商業(yè)配套完善D.政策性消費補貼減少5.平安銀行在青羊區(qū)推廣的“智慧社區(qū)”金融服務(wù)平臺，主要利用的數(shù)據(jù)類型是？A.結(jié)構(gòu)化金融交易數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化社交媒體數(shù)據(jù)C.時空行為序列數(shù)據(jù)D.醫(yī)療健康記錄數(shù)據(jù)二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在進行數(shù)據(jù)特征工程時，通過組合多個特征生成新特征的方法稱為______。2.平安銀行青羊區(qū)分行的客戶畫像分析中，常用的聚類算法是______。3.若某客戶在青羊區(qū)有多筆貸款，但近期僅償還了一筆，此時計算其______時需要加權(quán)處理。4.成都市青羊區(qū)消費信貸業(yè)務(wù)中，若某月信用卡逾期率突然上升，可能的原因之一是______。三、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在平安銀行青羊區(qū)信貸業(yè)務(wù)中可能面臨的挑戰(zhàn)，并列舉至少三種應(yīng)對策略。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)偏差”，并舉例說明在青羊區(qū)市場調(diào)研中可能存在的數(shù)據(jù)偏差類型及其影響。3.結(jié)合青羊區(qū)經(jīng)濟特點，論述如何利用時間序列分析預(yù)測未來三個月的信貸業(yè)務(wù)增長趨勢。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某客戶在平安銀行青羊區(qū)分行的存款記錄如下表所示（單位：萬元）：|月份|存款余額|||-||1月|5.2||2月|5.8||3月|6.1||4月|5.9||5月|6.4|請計算該客戶存款余額的移動平均增長率（MAVG），并分析其變化趨勢。2.平安銀行青羊區(qū)分行的某類貸款產(chǎn)品，2024年1-6月的逾期率數(shù)據(jù)如下：|月份|逾期率|||--||1月|1.2%||2月|1.5%||3月|1.3%||4月|1.8%||5月|2.0%||6月|1.9%|請計算該產(chǎn)品的逾期率滾動標準差，并解釋其業(yè)務(wù)含義。五、論述題（1題，12分）結(jié)合成都市青羊區(qū)近年來的金融消費趨勢，分析平安銀行在青羊區(qū)拓展“普惠金融”業(yè)務(wù)的機會與挑戰(zhàn)，并提出至少三條可行性建議。答案及解析一、選擇題答案1.A（插值法適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，分類變量應(yīng)使用眾數(shù)填充或刪除）2.C（不良貸款絕對額上升，但不良率下降，說明新增貸款中高風(fēng)險客戶占比降低，可能是早期不良集中暴露導(dǎo)致）3.A（AUC值綜合反映模型區(qū)分能力，最能體現(xiàn)穩(wěn)健性）4.A（信貸滲透率下降，可能與審批難度加大有關(guān)，如銀行收緊風(fēng)控標準）5.C（智慧社區(qū)平臺依賴用戶時空行為數(shù)據(jù)，如APP使用頻率、地理位置等）二、填空題答案1.特征組合（或“特征交互”）2.K-means聚類3.貸款償還比例（或“信貸健康度指標”）4.周邊經(jīng)濟活動波動（如大型促銷活動導(dǎo)致短期消費增加）三、簡答題答案1.挑戰(zhàn)與策略-挑戰(zhàn)：青羊區(qū)市場競爭激烈，客戶群體多樣化（如科技企業(yè)員工、傳統(tǒng)制造業(yè)工人），信貸需求差異大。-策略：a.利用機器學(xué)習(xí)模型分層客戶，針對性設(shè)計產(chǎn)品；b.結(jié)合青羊區(qū)商圈（如太升南路、寬窄巷子）數(shù)據(jù)，優(yōu)化小微商戶信貸策略；c.通過反欺詐模型降低虛假申請風(fēng)險。2.數(shù)據(jù)偏差與影響-偏差類型：樣本偏差（如僅覆蓋高收入群體）、時間偏差（如節(jié)假日數(shù)據(jù)缺失）、地域偏差（青羊區(qū)數(shù)據(jù)與全市趨勢差異）。-影響：可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策失誤（如信貸政策過度傾斜某類客戶）。3.時間序列分析應(yīng)用-青羊區(qū)經(jīng)濟特點：服務(wù)業(yè)占比高，消費活躍。可使用ARIMA模型結(jié)合節(jié)假日、商圈活動數(shù)據(jù)預(yù)測信貸增長，需剔除季節(jié)性波動。四、計算題答案1.移動平均增長率（MAVG）計算-2月MAVG=(5.8-5.2)/5.2≈11.54%-3月MAVG=(6.1-5.8)/5.8≈4.83%-趨勢：初期快速增長，后趨于平穩(wěn)，可能與存款利率調(diào)整有關(guān)。2.逾期率滾動標準差-均值=(1.2%+1.5%+1.3%+1.8%+2.0%+1.9%)/6=1.4833%-標準差≈0.2776%，業(yè)務(wù)含義：逾期率波動較小，風(fēng)控穩(wěn)定性高。五、論述題答案-機會：青羊區(qū)科技、文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達，普惠金融需求高；政策支持（如“鄉(xiāng)村振興”試點）。-挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)金融機構(gòu)對小微企業(yè)服務(wù)不足；數(shù)字鴻溝問題（部分老年群體難以使用線上服務(wù)）。-建議：