中信銀行臺(tái)州市玉環(huán)市2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合用于探索連續(xù)型變量的分布特征？A.箱線圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.熱力圖2.中信銀行在臺(tái)州玉環(huán)地區(qū)的主要業(yè)務(wù)之一是小微企業(yè)貸款，若要評(píng)估貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，以下哪個(gè)指標(biāo)最常用？A.貸款金額B.累計(jì)逾期天數(shù)C.客戶年齡D.客戶職業(yè)3.在Excel中，若要計(jì)算A1到A100單元格中數(shù)值的平均值，應(yīng)使用哪個(gè)函數(shù)？A.SUM()B.MAX()C.AVG()D.COUNT()4.以下哪種模型適用于預(yù)測(cè)客戶流失概率？A.線性回歸B.決策樹(shù)C.K-Means聚類D.主成分分析5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.填充中位數(shù)C.填充眾數(shù)D.填充均值6.中信銀行在玉環(huán)地區(qū)的業(yè)務(wù)主要集中在制造業(yè)和小微企業(yè)，若要分析不同行業(yè)客戶的信貸需求差異，最適合使用哪種圖表？A.條形圖B.雷達(dá)圖C.箱線圖D.熱力圖7.在Python中，若要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以下哪個(gè)庫(kù)最常用？A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.TensorFlow8.在銀行信貸業(yè)務(wù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)反映了客戶的還款能力？A.收入水平B.信用額度C.貸款利率D.客戶存款9.在進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)，以下哪種方法最適合基于客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類？A.K-Means聚類B.系統(tǒng)聚類C.層次聚類D.DBSCAN聚類10.若要評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果，以下哪個(gè)指標(biāo)最常用？A.R2B.AUCC.MAED.Variance二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)方法包括______、______和______。2.中信銀行在玉環(huán)地區(qū)的信貸業(yè)務(wù)中，客戶的信用評(píng)分通?；赺_____、______和______等因素。3.在Python中，用于數(shù)據(jù)處理的庫(kù)是______，用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)是______。4.若要分析玉環(huán)地區(qū)不同小微企業(yè)的貸款需求，可以使用______方法進(jìn)行相關(guān)性分析。5.在銀行風(fēng)控中，常用的風(fēng)險(xiǎn)模型包括______和______。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的步驟及其在銀行信貸業(yè)務(wù)中的重要性。2.中信銀行在玉環(huán)地區(qū)的小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)中，如何利用數(shù)據(jù)分析提高風(fēng)險(xiǎn)控制效率？3.解釋K-Means聚類算法的基本原理及其在客戶細(xì)分中的應(yīng)用場(chǎng)景。4.在進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè)時(shí)，如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)？四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.某客戶在玉環(huán)地區(qū)的貸款數(shù)據(jù)如下：貸款金額（萬(wàn)元）：10、20、30、40、50，逾期天數(shù)（天）：2、5、1、8、3。計(jì)算該客戶的貸款違約率（逾期天數(shù)超過(guò)5天的比例）。2.中信銀行在玉環(huán)地區(qū)收集了100家小微企業(yè)的貸款數(shù)據(jù)，其中貸款金額（萬(wàn)元）和信用評(píng)分（1-10分）如下：-貸款金額：20、30、40、50、60-信用評(píng)分：6、7、8、9、10計(jì)算貸款金額與信用評(píng)分的相關(guān)系數(shù)（使用Pearson公式）。五、論述題（1題，10分）結(jié)合中信銀行在玉環(huán)地區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析如何幫助銀行優(yōu)化信貸審批流程。答案及解析一、選擇題答案1.A（箱線圖適合展示數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)和離散程度）2.B（累計(jì)逾期天數(shù)是評(píng)估貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)）3.C（AVG()函數(shù)用于計(jì)算平均值）4.B（決策樹(shù)適用于分類問(wèn)題，如預(yù)測(cè)客戶流失概率）5.B（填充中位數(shù)適合處理異常值較多的缺失值）6.A（條形圖適合比較不同行業(yè)客戶的信貸需求差異）7.A（Pandas是Python中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的核心庫(kù)）8.A（收入水平直接影響客戶的還款能力）9.A（K-Means聚類適用于基于行為數(shù)據(jù)的客戶細(xì)分）10.B（AUC適用于評(píng)估分類模型的預(yù)測(cè)效果）二、填空題答案1.描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)2.收入水平、信用歷史、負(fù)債情況3.Pandas、Matplotlib4.相關(guān)系數(shù)分析5.Logistic回歸、信用評(píng)分模型三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)清洗步驟及其重要性-步驟：去重、處理缺失值、處理異常值、格式統(tǒng)一、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。-重要性：銀行信貸業(yè)務(wù)涉及大量客戶數(shù)據(jù)，清洗后的數(shù)據(jù)能提高模型準(zhǔn)確性，降低風(fēng)控風(fēng)險(xiǎn)。2.數(shù)據(jù)分析提高風(fēng)險(xiǎn)控制效率-通過(guò)客戶行為數(shù)據(jù)（如逾期記錄、貸款金額）構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整信貸額度。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)違約概率，提前干預(yù)高風(fēng)險(xiǎn)客戶。3.K-Means聚類算法原理及應(yīng)用-原理：將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇，每個(gè)簇的中心是均值。-應(yīng)用：根據(jù)客戶消費(fèi)行為（如貸款頻率、還款習(xí)慣）進(jìn)行客戶細(xì)分，制定差異化營(yíng)銷策略。4.客戶流失預(yù)測(cè)評(píng)估指標(biāo)選擇-使用AUC（ROC曲線下面積）評(píng)估模型區(qū)分能力；結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇召回率或精確率。四、計(jì)算題答案1.貸款違約率計(jì)算-逾期天數(shù)超過(guò)5天的客戶：40、8。-違約率=2/5=40%。2.相關(guān)系數(shù)計(jì)算-Pearson公式：\[r=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum(x_i-\bar{x})^2\sum(y_i-\bar{y})^2}}\]計(jì)算得：r≈0.89（貸款金額與信用評(píng)分高度正相關(guān)）。五、論述題答案數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸審批流程-自動(dòng)化評(píng)分：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如Logistic回歸）根據(jù)客戶數(shù)據(jù)自動(dòng)生成信用評(píng)分