中信銀行金華市永康市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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)技能最為核心？A.編程能力B.溝通能力C.數(shù)學(xué)建模能力D.數(shù)據(jù)可視化能力2.針對金華市永康市消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)，以下哪種分析方法最適合評估客戶違約風(fēng)險(xiǎn)？A.聚類分析B.回歸分析C.決策樹分析D.主成分分析3.中信銀行在永康市的主要業(yè)務(wù)不包括以下哪項(xiàng)？A.個人貸款B.企業(yè)融資C.保險(xiǎn)代理D.證券交易4.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值填充C.回歸填充D.插值法5.針對永康市小微企業(yè)的信貸數(shù)據(jù)，以下哪個指標(biāo)最能反映企業(yè)的償債能力？A.營業(yè)收入增長率B.流動比率C.資產(chǎn)負(fù)債率D.投資回報(bào)率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師常用的SQL查詢語句中，用于篩選數(shù)據(jù)的子句是______。（答案：WHERE）2.在數(shù)據(jù)可視化中，折線圖主要用于展示______。（答案：趨勢變化）3.中信銀行的數(shù)據(jù)分析師通常會使用______工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。（答案：Python/SQL）4.在信用評分模型中，邏輯回歸模型屬于______模型。（答案：分類）5.針對永康市信用卡用戶數(shù)據(jù)，RFM模型中的R代表______。（答案：Recency，即最近一次消費(fèi)時間）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務(wù)中的作用。（答案：數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務(wù)中主要負(fù)責(zé)通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對客戶信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，優(yōu)化信貸審批流程，提升信貸資產(chǎn)質(zhì)量。具體包括：-收集并處理信貸數(shù)據(jù)，如客戶基本信息、還款記錄、資產(chǎn)負(fù)債情況等；-構(gòu)建信用評分模型，預(yù)測客戶違約概率；-分析信貸業(yè)務(wù)趨勢，為銀行提供決策支持；-監(jiān)控信貸風(fēng)險(xiǎn)，及時預(yù)警高風(fēng)險(xiǎn)客戶。）2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。（答案：數(shù)據(jù)清洗是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和預(yù)處理，去除錯誤、重復(fù)或缺失信息，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程。常見的數(shù)據(jù)清洗方法包括：-去重：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，避免分析結(jié)果偏差；-處理缺失值：通過均值填充、回歸填充或刪除缺失值等方法彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失；-異常值檢測：識別并處理不符合邏輯的數(shù)據(jù)點(diǎn)，如負(fù)數(shù)年齡或超高收入等。）3.結(jié)合永康市的金融環(huán)境，描述如何利用數(shù)據(jù)分析提升銀行小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)效率。（答案：針對永康市小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，可以通過以下數(shù)據(jù)分析手段提升效率：-收集永康市小微企業(yè)的行業(yè)分布、經(jīng)營規(guī)模、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型；-利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、XGBoost）預(yù)測企業(yè)違約概率，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)審批；-分析永康市小微企業(yè)的融資需求特點(diǎn)，優(yōu)化貸款產(chǎn)品設(shè)計(jì)；-通過大數(shù)據(jù)監(jiān)控企業(yè)經(jīng)營動態(tài)，及時調(diào)整信貸策略。）四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某銀行在永康市投放了1000萬元小微貸款，其中90%為正常貸款，10%為違約貸款。已知正常貸款的回收率為100%，違約貸款的回收率為20%。求該筆貸款的預(yù)期回收率。（答案：-正常貸款金額=1000萬元×90%=900萬元；-違約貸款金額=1000萬元×10%=100萬元；-正常貸款回收金額=900萬元×100%=900萬元；-違約貸款回收金額=100萬元×20%=20萬元；-總回收金額=900萬元+20萬元=920萬元；-預(yù)期回收率=(920萬元/1000萬元)×100%=92%。）2.某數(shù)據(jù)集包含以下客戶數(shù)據(jù)：年齡（正態(tài)分布，均值為30，標(biāo)準(zhǔn)差為5）、收入（均勻分布，范圍為10萬-50萬）。求年齡在25歲以下的客戶比例。（答案：-年齡正態(tài)分布，均值為30，標(biāo)準(zhǔn)差為5；-標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中，P(年齡<25)=P(Z<(25-30)/5)=P(Z<-1)；-查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表，P(Z<-1)≈15.87%；-年齡在25歲以下的客戶比例約為15.87%。）五、論述題（共1題，20分）結(jié)合中信銀行在金華市永康市的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化客戶營銷策略。（答案：1.客戶分層分析：-收集永康市客戶的年齡、收入、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，利用聚類分析將客戶分為高價值客戶、潛力客戶和低價值客戶；-針對高價值客戶推出高端理財(cái)產(chǎn)品，潛力客戶加強(qiáng)信貸營銷，低價值客戶通過增值服務(wù)提升黏性。2.精準(zhǔn)營銷：-分析永康市消費(fèi)熱點(diǎn)（如房產(chǎn)、汽車、教育），結(jié)合客戶畫像推送定制化營銷信息；-利用RFM模型篩選近期活躍客戶，優(yōu)先推送信用卡或貸款優(yōu)惠。3.渠道優(yōu)化：-分析線上線下渠道的客戶轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化營銷資源配置；-針對永康市手機(jī)銀行使用率高的特點(diǎn)，加強(qiáng)移動端營銷。4.效果評估：-建立營銷活動效果追蹤機(jī)制，通過A/B測試持續(xù)優(yōu)化策略。）答案與解析一、選擇題1.D（數(shù)據(jù)可視化能力雖重要，但核心仍是分析邏輯與模型構(gòu)建）；2.C（決策樹分析適用于違約風(fēng)險(xiǎn)評估）；3.D（中信銀行在永康市無證券業(yè)務(wù)）；4.B（均值填充適用于缺失值較少的情況）；5.B（流動比率反映短期償債能力）。二、填空題1.WHERE；2.趨勢變化；3.Python/SQL；4.分類；5.Recency。三、簡答題1.數(shù)據(jù)分析師通過數(shù)據(jù)建模、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控等手段提升信貸業(yè)務(wù)效率；2.數(shù)據(jù)清洗包括去重、處理缺失值、異常值檢測；3.通過模型預(yù)測、產(chǎn)品優(yōu)化、動態(tài)監(jiān)控提升小微企業(yè)