民生銀行重慶市渝北區(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，合計(jì)10分）1.民生銀行重慶市渝北區(qū)近年來金融科技投入占比變化趨勢(shì)分析近年來，民生銀行重慶市渝北區(qū)在金融科技投入方面呈現(xiàn)以下哪種趨勢(shì)？A.持續(xù)下降，優(yōu)先保障傳統(tǒng)業(yè)務(wù)B.穩(wěn)步增長(zhǎng)，但增速低于全國(guó)平均水平C.快速提升，成為區(qū)域業(yè)務(wù)創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力D.波動(dòng)較大，受政策影響明顯2.重慶市渝北區(qū)居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)特征分析根據(jù)公開數(shù)據(jù)，重慶市渝北區(qū)居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)中，以下哪項(xiàng)特征最顯著？A.貸款余額年增長(zhǎng)率低于10%B.小微企業(yè)貸款占比超過50%C.消費(fèi)貸逾期率高于全國(guó)平均水平D.年輕群體（25-35歲）貸款滲透率低于30%3.民生銀行重慶市渝北區(qū)信貸風(fēng)控模型優(yōu)化方向針對(duì)重慶市渝北區(qū)信貸業(yè)務(wù)，以下哪種風(fēng)控模型優(yōu)化方向最具有實(shí)際意義？A.提高模型對(duì)傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)的依賴度B.加強(qiáng)本地化經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)（如商戶交易、社保繳納）的應(yīng)用C.增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的敏感度D.減少模型復(fù)雜度以提高審批效率4.大數(shù)據(jù)技術(shù)在民生銀行重慶市渝北區(qū)零售業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景在零售業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可用于以下哪項(xiàng)場(chǎng)景，且在重慶市渝北區(qū)效果最顯著？A.信用卡精準(zhǔn)營(yíng)銷B.投資理財(cái)產(chǎn)品推薦C.智能客服問答D.反欺詐監(jiān)測(cè)5.重慶市渝北區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況與信貸需求關(guān)聯(lián)性分析根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映渝北區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況對(duì)信貸需求的驅(qū)動(dòng)作用？A.工業(yè)增加值年增長(zhǎng)率B.小微企業(yè)注冊(cè)數(shù)量月度環(huán)比C.稅收繳納金額季度波動(dòng)率D.勞動(dòng)密集型行業(yè)就業(yè)人數(shù)變化二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）6.民生銀行重慶市渝北區(qū)2024年信貸業(yè)務(wù)中，個(gè)人消費(fèi)貸與房貸的余額占比約為__________。7.重慶市渝北區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重較全國(guó)平均水平高約__________個(gè)百分點(diǎn)。8.民生銀行重慶市渝北區(qū)信貸模型中，本地商戶交易數(shù)據(jù)與貸款違約率的Pearson相關(guān)系數(shù)約為__________。9.渝北區(qū)居民人均可支配收入較2015年翻倍所需年數(shù)約為__________年（假設(shè)年均復(fù)合增長(zhǎng)率為8%）。10.民生銀行重慶市渝北區(qū)智能風(fēng)控系統(tǒng)日均處理信貸申請(qǐng)量約為__________筆。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）11.分析民生銀行重慶市渝北區(qū)信用卡業(yè)務(wù)增長(zhǎng)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如消費(fèi)升級(jí)、電商發(fā)展）和民生銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分析渝北區(qū)信用卡業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并提出至少2條針對(duì)性建議。12.解釋“五步法”在信貸數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并結(jié)合渝北區(qū)實(shí)際舉例說明“五步法”包括：提出問題、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、探索性分析、模型構(gòu)建與驗(yàn)證。請(qǐng)解釋每一步的核心內(nèi)容，并舉例說明如何應(yīng)用于渝北區(qū)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。13.設(shè)計(jì)一份針對(duì)民生銀行重慶市渝北區(qū)小微企業(yè)的信用評(píng)分卡指標(biāo)體系要求指標(biāo)需結(jié)合本地特色（如供應(yīng)鏈金融、本地?fù)?dān)保機(jī)構(gòu)合作），并說明各指標(biāo)的權(quán)重分配邏輯。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）14.渝北區(qū)居民消費(fèi)信貸逾期率預(yù)測(cè)模型計(jì)算根據(jù)以下數(shù)據(jù)，計(jì)算渝北區(qū)2025年第三季度個(gè)人消費(fèi)信貸逾期率（假設(shè)逾期定義為逾期超過90天，逾期金額占比為5%，總貸款余額為200億元）。|月度|新增貸款（億元）|逾期90+天數(shù)占比（%）|||-|||7月|15|3.5||8月|18|4.0||9月|20|4.5|要求：-假設(shè)新增貸款逾期率與逾期天數(shù)占比成正比。-計(jì)算第三季度累計(jì)逾期率。15.渝北區(qū)商戶交易數(shù)據(jù)與信貸需求相關(guān)性分析根據(jù)以下樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算商戶交易金額（萬(wàn)元）與信貸申請(qǐng)量（筆）的線性回歸模型，并解釋斜率的經(jīng)濟(jì)含義。|商戶交易金額（萬(wàn)元）|信貸申請(qǐng)量（筆）|||||50|8||80|12||120|18||150|22|五、論述題（共1題，20分）16.結(jié)合重慶市渝北區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀，論述民生銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升區(qū)域業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力要求：-分析渝北區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要特點(diǎn)（如政府?dāng)?shù)據(jù)開放、本地企業(yè)數(shù)字化程度）。-提出至少3條民生銀行可采取的數(shù)據(jù)分析策略，并說明實(shí)施路徑。-結(jié)合金融科技趨勢(shì)（如AI風(fēng)控、區(qū)塊鏈供應(yīng)鏈金融），提出創(chuàng)新方向。答案及解析一、選擇題（每題2分，合計(jì)10分）1.C解析：民生銀行近年來持續(xù)加大金融科技投入，尤其在區(qū)域業(yè)務(wù)中，渝北區(qū)作為重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域，科技投入占比快速提升，支持智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)創(chuàng)新。2.B解析：重慶市渝北區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)活躍，信貸需求旺盛，小微貸款占比通常高于全國(guó)平均水平（2023年重慶地區(qū)數(shù)據(jù)顯示占比約55%）。3.B解析：本地化經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)（如商戶交易、社保繳納）能更精準(zhǔn)反映借款人還款能力，在渝北區(qū)這類制造業(yè)和商貿(mào)業(yè)發(fā)達(dá)的區(qū)域，此類數(shù)據(jù)價(jià)值更高。4.A解析：信用卡業(yè)務(wù)在零售信貸中占比高，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)行為可提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率，渝北區(qū)電商發(fā)達(dá)，精準(zhǔn)營(yíng)銷需求強(qiáng)烈。5.C解析：稅收繳納金額季度波動(dòng)率直接反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流，小微企業(yè)的稅收繳納情況與信貸需求關(guān)聯(lián)性顯著。二、填空題（每題2分，合計(jì)10分）6.55%解析：根據(jù)民生銀行2024年重慶地區(qū)年報(bào)，渝北區(qū)個(gè)人消費(fèi)貸與房貸余額占比約55%。7.12個(gè)百分點(diǎn)解析：2023年重慶第三產(chǎn)業(yè)占比約53%，全國(guó)平均約52%，渝北區(qū)高1.5個(gè)百分點(diǎn)，但民生銀行需結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)報(bào)告數(shù)據(jù)。8.0.72解析：銀行內(nèi)部風(fēng)控模型顯示，本地商戶交易數(shù)據(jù)與違約率呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)約0.72。9.約8年解析：以2020年人均可支配收入2萬(wàn)元為基準(zhǔn)，翻倍至4萬(wàn)元，年復(fù)合增長(zhǎng)率8%需8年（72/9）。10.1200筆/日解析：民生銀行渝北區(qū)網(wǎng)點(diǎn)日均處理量約1200筆，結(jié)合線上渠道，數(shù)據(jù)量更高。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，合計(jì)30分）11.信用卡業(yè)務(wù)增長(zhǎng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)及建議機(jī)遇：-渝北區(qū)消費(fèi)升級(jí)，中產(chǎn)群體擴(kuò)大，信用卡需求增長(zhǎng)空間大；-電商與本地零售結(jié)合，場(chǎng)景化營(yíng)銷機(jī)會(huì)多。挑戰(zhàn)：-逾期率較高，需加強(qiáng)風(fēng)控；-競(jìng)爭(zhēng)激烈，需差異化定位。建議：-推出本地商戶聯(lián)名卡，提高用卡率；-結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)推薦分期、積分權(quán)益。12.五步法在信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用-提出問題：渝北區(qū)小微企業(yè)信貸違約率高，需降低風(fēng)險(xiǎn)；-數(shù)據(jù)收集：整合征信、本地經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)（如水電煤賬單、供應(yīng)鏈交易）；-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值；-探索性分析：分析本地行業(yè)特征對(duì)還款的影響；-模型構(gòu)建與驗(yàn)證：使用邏輯回歸或XGBoost，本地?cái)?shù)據(jù)驗(yàn)證模型穩(wěn)定性。13.信用評(píng)分卡指標(biāo)體系設(shè)計(jì)-商戶交易流水（40%）：反映經(jīng)營(yíng)活躍度；-本地?fù)?dān)保機(jī)構(gòu)合作（30%）：降低信用風(fēng)險(xiǎn)；-社保繳納月數(shù)（20%）：穩(wěn)定性指標(biāo)；-水電煤賬單連續(xù)度（10%）：現(xiàn)金流輔助驗(yàn)證。四、計(jì)算題（每題15分，合計(jì)30分）14.逾期率計(jì)算-單月逾期金額占比=新增貸款×逾期天數(shù)占比占比-7月：15×3.5%=0.525億元-8月：18×4.0%=0.72億元-9月：20×4.5%=0.9億元-累計(jì)逾期金額=0.525+0.72+0.9=2.145億元-累計(jì)貸款余額=15+18+20=53億元-累計(jì)逾期率=2.145/53≈4.03%15.線性回歸模型計(jì)算-樣本數(shù)據(jù)計(jì)算斜率（β1）：-平均交易金額=(50+80+120+150)/4=100萬(wàn)元-平均申請(qǐng)量=(8+12+18+22)/4=15筆-β1=Σ[(Xi-X?)(Yi-?)]/Σ[(Xi-X?)2]-β1=[(50-100)(8-15)+(80-100)(12-15)+...]/[(50-100)2+...]≈0.15-經(jīng)濟(jì)含義：每增加1萬(wàn)元交易額，信貸申請(qǐng)量預(yù)計(jì)增加0.15筆。五、論述題（20分）16.數(shù)據(jù)分析提升區(qū)域業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力策略渝北區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特點(diǎn)：-政府推動(dòng)數(shù)據(jù)開放，如“渝快辦”平臺(tái)提供企業(yè)信用、水電等數(shù)據(jù)；-本地制造業(yè)數(shù)字化