廣發(fā)銀行江門市新會區(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）說明：以下題目結(jié)合銀行業(yè)務(wù)與江門市新會區(qū)經(jīng)濟特點設(shè)計，考察數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識和行業(yè)應(yīng)用能力。1.某銀行新會分行2024年個人貸款余額同比增長15%，但不良貸款率上升了2個百分點。若該分行計劃2025年控制不良貸款率在5%以下，在不降低貸款規(guī)模的前提下，以下哪種策略最有效？A.繼續(xù)擴大信貸投放，以量控風(fēng)險B.嚴格審核貸款申請，提高準入門檻C.增加對小微企業(yè)貸款，以搶占市場份額D.降低貸款利率，刺激消費信貸需求答案：B解析：不良貸款率上升意味著現(xiàn)有貸款質(zhì)量下降，若繼續(xù)擴大投放可能加劇風(fēng)險。江門市新會區(qū)以制造業(yè)和中小企業(yè)為主，嚴格審核能降低潛在風(fēng)險，但需平衡業(yè)務(wù)增長。2.某電商平臺在新會區(qū)投放廣告，發(fā)現(xiàn)年輕用戶（18-30歲）的點擊率較高，但轉(zhuǎn)化率較低。以下哪種分析方法最適合優(yōu)化廣告效果？A.用戶畫像分析B.聚類分析C.回歸分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘答案：A解析：年輕用戶點擊率高但轉(zhuǎn)化低，需分析其消費習(xí)慣、偏好等特征，通過用戶畫像優(yōu)化廣告內(nèi)容或投放渠道。江門市電商以本地生活服務(wù)為主，需結(jié)合本地消費場景。3.某銀行新會分行客戶流失率高達8%，但流失客戶中60%集中于房貸業(yè)務(wù)。以下哪種指標最能反映房貸業(yè)務(wù)客戶留存能力？A.客戶生命周期價值（CLV）B.凈推薦值（NPS）C.貸款逾期率D.客戶活躍度答案：A解析：房貸客戶留存需關(guān)注長期價值，CLV能綜合評估客戶貢獻，而NPS、逾期率、活躍度更側(cè)重短期行為。新會區(qū)房貸業(yè)務(wù)依賴本地房地產(chǎn)市場，CLV尤為重要。4.某銀行新會分行APP用戶平均使用時長為3分鐘，但高頻用戶（每周使用≥3次）占比僅20%。以下哪項措施最可能提升整體活躍度？A.增加APP功能模塊B.優(yōu)化界面交互設(shè)計C.提升交易利率優(yōu)惠D.加強線下網(wǎng)點推廣答案：B解析：平均使用時長短但高頻用戶少，說明APP體驗不佳。優(yōu)化交互能降低用戶流失，江門市居民以中老年為主，簡化操作更易接受。5.某企業(yè)在新會區(qū)投放供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)融資需求集中但分散。以下哪種模型最適合匹配供需？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.聚類分析答案：D解析：中小企業(yè)需求分散，需通過聚類分析將其歸為相似群體，再匹配供應(yīng)鏈資源。江門市制造業(yè)發(fā)達，中小企業(yè)融資需求多樣化。二、填空題（共4題，每題2分，共8分）說明：考察數(shù)據(jù)分析工具與銀行業(yè)務(wù)結(jié)合能力。6.在分析新會區(qū)信用卡逾期數(shù)據(jù)時，若要評估客戶還款能力，常用邏輯回歸模型和收入水平分層方法。7.某銀行新會分行發(fā)現(xiàn)貸款客戶年齡集中在30-45歲，但年輕客群（18-30歲）增長緩慢。若要提升該客群規(guī)模，需從營銷渠道優(yōu)化和產(chǎn)品場景定制兩方面入手。8.江門市新會區(qū)某電商平臺的用戶留存數(shù)據(jù)顯示，用戶次日留存率為25%，7日留存率為15%，說明平臺存在較高的早期流失問題。9.在分析銀行APP用戶行為時，若要檢測異常交易，常用箱線圖和離群值檢測算法。三、簡答題（共2題，每題10分，共20分）說明：結(jié)合江門市經(jīng)濟特點，考察數(shù)據(jù)分析實際應(yīng)用能力。10.某銀行新會分行希望提升小微企業(yè)貸款審批效率，但傳統(tǒng)流程耗時較長。請簡述如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化審批流程。答案：1.數(shù)據(jù)整合與清洗：整合企業(yè)征信、財務(wù)報表、行業(yè)數(shù)據(jù)等多源信息，剔除冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.構(gòu)建評分模型：基于歷史貸款數(shù)據(jù)，建立企業(yè)信用評分模型，通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測違約風(fēng)險。3.自動化審批系統(tǒng)：開發(fā)規(guī)則引擎，對低風(fēng)險企業(yè)實現(xiàn)自動審批，高風(fēng)險企業(yè)轉(zhuǎn)人工復(fù)核。4.動態(tài)監(jiān)控與反饋：貸后實時監(jiān)測企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，若出現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警，及時調(diào)整策略。結(jié)合新會區(qū)特點：新會制造業(yè)發(fā)達，可針對性加入供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（如訂單、發(fā)票）作為審批依據(jù)。11.某電商平臺在新會區(qū)開展促銷活動，發(fā)現(xiàn)用戶購買行為存在區(qū)域性差異。請分析可能的原因并提出改進建議。答案：1.原因分析：-交通基建差異：新會區(qū)城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村物流覆蓋率不同，城鎮(zhèn)用戶購買力更強。-消費習(xí)慣差異：年輕用戶集中區(qū)（如江門市區(qū)）更偏好線上消費，農(nóng)村用戶仍傾向線下。-本地競爭格局：新會區(qū)線下商超密集，電商需差異化競爭。2.改進建議：-區(qū)域定價策略：針對物流成本高的區(qū)域適當降價。-本地化營銷：與本地網(wǎng)紅合作，結(jié)合江門方言或地方文化推廣。-物流優(yōu)化：與本地快遞合作，設(shè)立前置倉縮短配送時間。四、編程題（共1題，12分）說明：考察Python數(shù)據(jù)分析能力，結(jié)合銀行業(yè)務(wù)場景。12.某銀行新會分行提供以下客戶交易數(shù)據(jù)（CSV格式），請用Python完成以下任務(wù)：csvcustomer_id,transaction_amount,transaction_date,product_type1001,5000,2024-11-01,credit_card1002,2000,2024-11-02,debit_card1003,15000,2024-11-03,savings...任務(wù)要求：1.讀取數(shù)據(jù)，統(tǒng)計每日總交易額及產(chǎn)品類型占比。2.計算客戶交易頻率（每周交易次數(shù)）。3.輸出高頻客戶（每月交易≥5次）的名單及平均交易額。答案：pythonimportpandasaspdfromcollectionsimportdefaultdict讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('transactions.csv')data['transaction_date']=pd.to_datetime(data['transaction_date'])任務(wù)1：每日總交易額及產(chǎn)品類型占比daily_summary=data.groupby('transaction_date').agg(total_amount=('transaction_amount','sum'),product_counts=('product_type','count'))product_ratio=data.groupby(['transaction_date','product_type']).size().unstack(fill_value=0)product_ratio=product_ratio.div(product_ratio.sum(axis=1),axis=0)任務(wù)2：客戶交易頻率（每周）data['week']=data['transaction_date'].dt.to_period('W')customer_frequency=data.groupby(['customer_id','week']).size().reset_index(name='freq')weekly_freq=customer_frequency.groupby('customer_id')['freq'].sum().sort_values(ascending=False)任務(wù)3：高頻客戶名單及平均交易額high_freq_customers=data.groupby('customer_id').filter(lambdax:len(x)>=5)avg_amount=high_freq_customers.groupby('customer_id')['transaction_amount'].mean()print("高頻客戶名單及平均交易額：\n",avg_amount)五、綜合分析題（共1題，20分）說明：結(jié)合江門市新會區(qū)銀行業(yè)競爭現(xiàn)狀設(shè)計。13.某銀行新會分行面臨以下問題：-本地競爭激烈：多家城商行及互聯(lián)網(wǎng)銀行搶占小微企業(yè)貸款市場。-客戶數(shù)據(jù)分散：線上線下數(shù)據(jù)未完全打通，難以形成客戶全視圖。-新會區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型：傳統(tǒng)制造業(yè)占比下降，消費金融需求增長。請?zhí)岢鰯?shù)據(jù)驅(qū)動解決方案，并說明如何評估效果。答案：1.解決方案：-數(shù)據(jù)整合：建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺，整合CRM、APP、網(wǎng)銀、線下網(wǎng)點數(shù)據(jù)，形成客戶360度畫像。-精準營銷：基于客戶畫像，針對小微企業(yè)推出供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品，對消費客群設(shè)計分期貸款方案。-風(fēng)險監(jiān)控：利用機器學(xué)習(xí)預(yù)測小微企業(yè)貸款風(fēng)