中信銀行杭州市拱墅區(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(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)清洗C.特征工程D.數(shù)據(jù)歸一化2.針對(duì)杭州市拱墅區(qū)商業(yè)消費(fèi)數(shù)據(jù)，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.決策樹(shù)C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映數(shù)據(jù)集的離散程度？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度4.假設(shè)某銀行在拱墅區(qū)的貸款違約率為5%，通過(guò)模型預(yù)測(cè)后，將F1分?jǐn)?shù)設(shè)為0.8，以下說(shuō)法正確的是？A.模型精確率較高B.模型召回率較高C.模型綜合表現(xiàn)一般D.模型誤報(bào)率較低5.在處理杭州市拱墅區(qū)某商圈的客流數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種分析方法最適合發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)規(guī)律？A.時(shí)間序列分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.主成分分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)可視化中，折線圖通常用于展示__________數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。2.對(duì)于分類問(wèn)題，常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和__________。3.在杭州市拱墅區(qū)，若某商場(chǎng)周末客流量是工作日的1.5倍，這體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的__________特征。4.交叉驗(yàn)證主要用于評(píng)估模型的__________和泛化能力。5.當(dāng)數(shù)據(jù)存在多重共線性時(shí)，應(yīng)采用__________方法來(lái)處理。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在銀行風(fēng)控業(yè)務(wù)中的主要工作內(nèi)容，并結(jié)合杭州市拱墅區(qū)的特點(diǎn)舉例說(shuō)明。2.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種常用的特征工程方法。3.假設(shè)你需分析杭州市拱墅區(qū)某樓盤的房?jī)r(jià)影響因素，你會(huì)選擇哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)？如何構(gòu)建分析模型？四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.使用Python實(shí)現(xiàn)K-Means聚類算法，對(duì)杭州市拱墅區(qū)某商圈的顧客消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并輸出聚類結(jié)果。（提示：數(shù)據(jù)集包含顧客年齡、消費(fèi)金額、消費(fèi)頻次三個(gè)維度）2.假設(shè)你獲得杭州市拱墅區(qū)某銀行2023年信用卡交易數(shù)據(jù)，要求：（1）計(jì)算每月的逾期率，并繪制趨勢(shì)圖；（2）分析逾期率與哪些因素（如年齡、性別、職業(yè)等）相關(guān)，并給出結(jié)論。（提示：使用Python的Pandas和Matplotlib庫(kù)）五、開(kāi)放題（共1題，20分）結(jié)合杭州市拱墅區(qū)商業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，你認(rèn)為數(shù)據(jù)分析師如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助銀行優(yōu)化信貸審批流程？請(qǐng)?zhí)岢鼍唧w方案并說(shuō)明可行性。答案及解析一、選擇題答案1.C（特征工程屬于建模階段，不屬于預(yù)處理）2.A（K-Means適用于商業(yè)聚類分析）3.B（標(biāo)準(zhǔn)差反映數(shù)據(jù)波動(dòng)，方差是平方和形式）4.A（F1分?jǐn)?shù)高意味著精確率較高）5.B（關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適合發(fā)現(xiàn)消費(fèi)規(guī)律）二、填空題答案1.時(shí)間序列2.F1分?jǐn)?shù)3.周期性4.魯棒性5.方差膨脹因子（VIF）三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在銀行風(fēng)控業(yè)務(wù)中的主要工作：-數(shù)據(jù)清洗與整合：處理杭州市拱墅區(qū)居民的信用記錄、貸款歷史、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-模型構(gòu)建：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、XGBoost）預(yù)測(cè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，需考慮本地消費(fèi)水平、房?jī)r(jià)等特征。-業(yè)務(wù)支持：為銀行制定差異化信貸政策提供數(shù)據(jù)依據(jù)，例如針對(duì)拱墅區(qū)高房?jī)r(jià)區(qū)域調(diào)整首付比例。2.特征工程方法：-特征選擇：剔除冗余變量（如年齡與職業(yè)高度相關(guān)）。-特征構(gòu)造：結(jié)合本地特點(diǎn)，如“家庭收入”=“工資收入”+“配偶收入”。-特征編碼：將拱墅區(qū)商圈名稱轉(zhuǎn)為數(shù)值（如OneStopMall=1）。3.房?jī)r(jià)影響因素分析：-數(shù)據(jù)指標(biāo)：小區(qū)年齡、綠化率、距離地鐵站距離、周邊商業(yè)配套等。-模型構(gòu)建：使用線性回歸或地理加權(quán)回歸（GWR），重點(diǎn)分析拱墅區(qū)地鐵沿線的房?jī)r(jià)溢價(jià)。四、編程題答案1.K-Means聚類代碼（Python示例）：pythonfromsklearn.clusterimportKMeansimportpandasaspd模擬數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'age':[25,35,45,22,30],'spending':[5000,8000,6000,3000,4500],'frequency':[10,5,8,15,7]})model=KMeans(n_clusters=3)data['cluster']=model.fit_predict(data)print(data)2.逾期率分析代碼（Python示例）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt模擬數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'month':['Jan','Feb','Mar'],'total_transactions':[1000,1200,1500],'delinquent_cases':[20,25,30]})data['delinquency_rate']=data['delinquent_cases']/data['total_transactions']100plt.plot(data['month'],data['delinquency_rate'],marker='o')plt.title('杭州市拱墅區(qū)信用卡逾期率趨勢(shì)')plt.show()五、開(kāi)放題答案方案：1.構(gòu)建動(dòng)態(tài)信用評(píng)分模型：整合拱墅區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)（如支付寶賬單、水電費(fèi)繳納情況），加入本地房?jī)r(jià)、就業(yè)率等特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)分。2.優(yōu)化審批流程：對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)客戶實(shí)現(xiàn)秒批，高風(fēng)險(xiǎn)客戶觸發(fā)人工審核，結(jié)合拱墅區(qū)小微企業(yè)貸款特點(diǎn)，簡(jiǎn)化抵押要求。3.