興業(yè)銀行遵義市匯川區(qū)2025秋招數據分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.在遵義市匯川區(qū)經濟發(fā)展中，若要分析某行業(yè)（如電子信息產業(yè)）對GDP的貢獻率，最適合使用的指標是？A.相關性系數B.貢獻率指數C.偏態(tài)系數D.峰度系數2.興業(yè)銀行在遵義地區(qū)開展信貸業(yè)務時，若需評估某企業(yè)的信用風險，以下哪個模型最常用？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經網絡模型D.聚類分析模型3.遵義市匯川區(qū)某商場銷售數據顯示，2024年節(jié)假日銷售額環(huán)比增長30%，節(jié)假日占比約40%。若要分析銷售額波動性，應計算？A.標準差B.方差C.峰度D.偏度4.在遵義市商業(yè)銀行客戶流失分析中，若要識別高價值客戶群體，以下哪種方法最有效？A.線性回歸分析B.聚類分析C.時間序列分析D.相關性分析5.興業(yè)銀行遵義分行需分析貸款審批效率，若數據中存在大量異常值，以下哪個方法最能處理？A.中位數B.均值C.算術平均數D.幾何平均數6.遵義市匯川區(qū)某電商企業(yè)需分析用戶購買行為，若要檢測用戶購買時間分布是否均勻，應使用？A.卡方檢驗B.t檢驗C.F檢驗D.方差分析7.在遵義市房價預測中，若歷史數據呈現(xiàn)非線性趨勢，以下哪個模型最合適？A.線性回歸B.多項式回歸C.ARIMA模型D.LASSO回歸8.興業(yè)銀行遵義分行需分析客戶年齡分布，若數據呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪個指標最能反映集中趨勢？A.均值B.中位數C.眾數D.幾何平均數9.遵義市某企業(yè)需分析產品銷售與廣告投入的關系，若數據中存在多重共線性，應采用？A.簡單線性回歸B.嶺回歸C.LASSO回歸D.多元線性回歸10.在遵義市匯川區(qū)銀行業(yè)客戶滿意度調查中，若需比較不同渠道（如線上/線下）的客戶滿意度差異，應使用？A.方差分析B.卡方檢驗C.t檢驗D.Mann-WhitneyU檢驗二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在遵義市匯川區(qū)經濟數據分析中，若要衡量某行業(yè)對就業(yè)的貢獻，常用______指標。2.興業(yè)銀行遵義分行在信貸風險評估中，常用的邏輯回歸模型中，______參數用于控制模型復雜度。3.若遵義市某企業(yè)銷售額數據呈現(xiàn)周期性波動，應采用______模型進行分析。4.在分析遵義市居民消費能力時，若需衡量收入與消費的關聯(lián)性，應計算______系數。5.若遵義市某銀行需檢測客戶流失原因是否與性別有關，應使用______檢驗。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述遵義市匯川區(qū)銀行業(yè)客戶流失的主要原因及分析方法。參考答案：-主要原因：1.信貸審批效率低；2.服務體驗差；3.競爭對手優(yōu)惠活動；4.客戶收入變化。-分析方法：1.數據清洗：清理缺失值、異常值；2.特征工程：構建客戶屬性、交易行為等特征；3.模型分析：使用邏輯回歸、決策樹等識別流失風險；4.歸因分析：通過A/B測試驗證干預措施效果。2.在遵義市房地產市場分析中，如何利用時間序列模型預測未來房價走勢？參考答案：-數據準備：收集歷史房價、宏觀經濟指標（如GDP、利率）、政策文件等；-模型選擇：若數據存在趨勢和季節(jié)性，可選ARIMA模型；若數據非平穩(wěn)，需差分處理；-模型訓練：分割數據為訓練集和測試集，評估模型MAE/RMSE；-預測優(yōu)化：結合外生變量（如政策變動）進行滾動預測。3.興業(yè)銀行遵義分行如何利用數據分析優(yōu)化信貸審批流程？參考答案：-數據整合：整合征信、交易、行為等多維度數據；-風險建模：使用機器學習模型（如XGBoost）預測違約概率；-流程自動化：將模型嵌入信貸系統(tǒng)，實現(xiàn)實時評分；-效果監(jiān)控：定期評估模型穩(wěn)定性，調整閾值以平衡效率與風險。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.遵義市某銀行2024年Q1-Q4的存款余額（億元）分別為：120,135,142,150。若需預測2025年Q1存款余額，請使用線性回歸模型進行預測。參考答案：-數據計算：-均值：$\bar{x}=\frac{120+135+142+150}{4}=132.5$，-$\bar{y}=\frac{120+135+142+150}{4}=132.5$；-斜率計算：$b=\frac{\sum{(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}}{\sum{(x_i-\bar{x})^2}}=\frac{(120-132.5)(120-132.5)+(135-132.5)(135-132.5)+\cdots}{(120-132.5)^2+\cdots}\approx6.25$；-截距計算：$a=\bar{y}-b\bar{x}=132.5-6.25\times132.5=44.06$；-預測公式：$y=44.06+6.25x$；-2025年Q1（x=5）：$y=44.06+6.25\times5=78.06$（億元）。2.遵義市某企業(yè)2024年各季度銷售額（萬元）及廣告投入（萬元）數據如下表：|季度|銷售額|廣告投入|||--|||Q1|500|50||Q2|600|70||Q3|700|80||Q4|800|90|請計算廣告投入對銷售額的彈性系數。參考答案：-彈性系數公式：$E=\frac{\Deltay/y}{\Deltax/x}=\frac{\text{銷售增長率}}{\text{廣告增長率}}$；-計算增長率：-銷售額增長率：$\frac{(800-500)}{500}=60\%$；-廣告增長率：$\frac{(90-50)}{50}=80\%$；-彈性系數：$E=\frac{60\%}{80\%}=0.75$；-結論：廣告投入每增加1萬元，銷售額增加0.75萬元。五、論述題（1題，20分）結合遵義市匯川區(qū)經濟特點，論述如何利用數據分析提升銀行業(yè)務競爭力。參考答案：1.遵義市匯川區(qū)經濟特點分析：-電子信息、裝備制造等產業(yè)快速發(fā)展；-城鎮(zhèn)化率提升，居民消費能力增強；-金融需求集中于小微企業(yè)信貸、供應鏈金融等。2.數據分析應用方向：-信貸業(yè)務：利用機器學習模型精準識別小微企業(yè)信用風險，降低不良率；-客戶管理：通過客戶畫像細分客群，針對性營銷（如針對科技企業(yè)推出專項貸款）；-風險監(jiān)控：實時監(jiān)測宏觀經濟指標（如工業(yè)增加值、社融規(guī)模），提前預警區(qū)域風險；-渠道優(yōu)化：分析線上線下渠道轉化率，優(yōu)化網點布局（如增加科技園區(qū)服務點）。3.實施建議：-加強數據治理，整合多源數據；-引入AI技術提升模型效率；-建立數據驅動決策文化。答案與解析一、選擇題1.B（貢獻率指數直接衡量產業(yè)對GDP的占比）；2.B（決策樹適用于信貸風險評估的規(guī)則劃分）；3.A（標準差衡量銷售額波動幅度）；4.B（聚類分析可識別高價值客戶群體）；5.A（中位數抗異常值）；6.A（卡方檢驗檢測分布均勻性）；7.B（多項式回歸擬合非線性趨勢）；8.B（中位數適用于右偏態(tài)數據）；9.B（嶺回歸解決多重共線性問題）；