廣發(fā)銀行揚州市江都區(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）題目：1.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行在業(yè)務(wù)發(fā)展中，特別關(guān)注小微企業(yè)的信貸風險。以下哪項指標最適合用于評估小微企業(yè)客戶的短期償債能力？（）A.資產(chǎn)負債率B.流動比率C.凈資產(chǎn)收益率D.營業(yè)增長率2.在數(shù)據(jù)分析師的日常工作中，若需分析某區(qū)域（如揚州市江都區(qū)）居民的消費行為差異，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？（）A.回歸分析B.聚類分析C.時間序列分析D.主成分分析3.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行計劃通過大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化客戶營銷策略。以下哪項技術(shù)最適合用于客戶分群？（）A.決策樹B.邏輯回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.在處理揚州市江都區(qū)某商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分交易金額存在異常波動。此時最適合采用的數(shù)據(jù)清洗方法是什么？（）A.插值法B.離群值檢測C.標準化D.數(shù)據(jù)降維5.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行希望預(yù)測未來一年的信用卡不良貸款率。以下哪種模型最適合用于此類預(yù)測任務(wù)？（）A.線性回歸B.支持向量機C.隨機森林D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、填空題（共5題，每題2分，共10分）題目：1.在分析揚州市江都區(qū)居民的儲蓄行為時，若需衡量不同收入群體的儲蓄傾向，應(yīng)使用______指標。2.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行在構(gòu)建客戶信用評分模型時，常用的特征工程方法包括______和______。3.對于揚州市江都區(qū)某商戶的POS機交易數(shù)據(jù)，若需分析其交易時段分布規(guī)律，應(yīng)采用______分析方法。4.在處理揚州市江都區(qū)某企業(yè)的大額現(xiàn)金流入數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分數(shù)據(jù)缺失，常用的填補方法有______和______。5.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行在評估信貸風險時，常使用______和______指標來衡量企業(yè)的流動性風險。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）題目：1.簡述數(shù)據(jù)分析師在廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行工作中可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并提出至少兩種應(yīng)對策略。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法及其適用場景。3.在分析揚州市江都區(qū)居民的信用卡消費行為時，你認為哪些關(guān)鍵指標需要重點關(guān)注？請說明理由。4.廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行希望利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶滿意度。請?zhí)岢鲋辽偃N可行的方案，并簡要說明其原理。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）題目：1.假設(shè)廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行某季度的小微企業(yè)貸款不良率為5%，正常貸款率為95%?，F(xiàn)通過模型預(yù)測某小微企業(yè)未來一年的不良貸款概率為10%，請計算該企業(yè)的預(yù)期損失（EL），并說明計算公式中各參數(shù)的含義。（假設(shè)貸款金額為100萬元，損失給定為50%）2.揚州市江都區(qū)某商戶的POS機交易數(shù)據(jù)如下表所示（單位：元）：|交易時間|交易金額|商戶類型||-|-|-||08:00|120|餐飲||09:00|200|服飾||10:00|80|餐飲||11:00|150|服飾||12:00|300|餐飲|請計算該商戶的交易金額平均值、中位數(shù)和標準差，并簡要說明這些統(tǒng)計量在分析中的意義。五、論述題（共1題，15分）題目：廣發(fā)銀行揚州市江都區(qū)分行計劃利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化信貸審批流程。請結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，論述如何通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)信貸審批效率的提升，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。答案及解析一、選擇題答案及解析1.B-解析：流動比率（CurrentRatio）用于衡量企業(yè)的短期償債能力，公式為“流動資產(chǎn)/流動負債”。小微企業(yè)的短期償債能力直接影響其信貸風險，因此流動比率是最合適的指標。2.B-解析：聚類分析（ClusterAnalysis）適用于將數(shù)據(jù)按相似性分組，如按揚州市江都區(qū)居民的消費行為特征進行分群，有助于精準營銷。3.A-解析：決策樹（DecisionTree）適合用于客戶分群，通過業(yè)務(wù)規(guī)則將客戶劃分為不同群體，便于針對性營銷。4.B-解析：離群值檢測（OutlierDetection）用于識別異常數(shù)據(jù)，如交易金額異常波動，有助于防范欺詐風險。5.C-解析：隨機森林（RandomForest）適用于預(yù)測不良貸款率，能處理高維數(shù)據(jù)并避免過擬合，適合銀行業(yè)務(wù)場景。二、填空題答案及解析1.儲蓄傾向-解析：儲蓄傾向指居民收入中用于儲蓄的比例，適合衡量不同收入群體的儲蓄行為差異。2.特征選擇、特征提取-解析：特征工程是模型優(yōu)化的關(guān)鍵步驟，特征選擇（如相關(guān)性分析）和特征提?。ㄈ鏟CA降維）能提升模型效果。3.時間序列分析-解析：POS機交易數(shù)據(jù)具有時間屬性，時間序列分析適合分析交易時段分布規(guī)律。4.均值填補、插值法-解析：均值填補適用于缺失數(shù)據(jù)不多的情況，插值法（如線性插值）適合填補連續(xù)數(shù)據(jù)。5.流動比率、速動比率-解析：流動比率和速動比率是衡量流動性的常用指標，速動比率更嚴格（剔除存貨）。三、簡答題答案及解析1.挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，業(yè)務(wù)邏輯理解難度大。-應(yīng)對：建立數(shù)據(jù)治理機制，加強業(yè)務(wù)培訓；采用自動化工具提升清洗效率。2.數(shù)據(jù)清洗方法-常見方法：缺失值處理（均值/中位數(shù)填補）、異常值檢測（箱線圖法）、重復值處理（去重）。3.關(guān)鍵指標-交易頻率、交易金額、消費時段、商戶類型。-理由：這些指標能反映居民的消費習慣，有助于精準營銷。4.提升客戶滿意度的方案-個性化推薦：基于消費行為推送優(yōu)惠信息。-風險預(yù)警：提前通知異常交易，增強客戶安全感。-客服優(yōu)化：利用文本分析提升客服響應(yīng)效率。四、計算題答案及解析1.預(yù)期損失（EL）計算-公式：EL=損失給定×不良率×貸款金額-計算：EL=50%×10%×100萬元=5萬元-參數(shù)含義：損失給定為違約時損失比例，不良率為違約概率。2.統(tǒng)計量計算-平均值：150元-中位數(shù)：120元-標準差：78.10元-意義：平均值反映整體水平，中位數(shù)抗異常值干擾，標準差衡量波動性。五、論述題答案及解析信貸審批流程優(yōu)化方案-方案