平安銀行寧波市江北區(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）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項技能對于處理平安銀行寧波分行零售客戶的信貸數(shù)據(jù)最為關(guān)鍵？A.Python編程能力B.SQL查詢能力C.機器學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)D.數(shù)據(jù)可視化工具使用2.寧波市江北區(qū)作為平安銀行的重要區(qū)域，其居民消費信貸數(shù)據(jù)具有哪些特點？A.數(shù)據(jù)量小，結(jié)構(gòu)簡單B.數(shù)據(jù)量較大，但缺失值較少C.數(shù)據(jù)量中等，但區(qū)域性強，需結(jié)合本地經(jīng)濟特征分析D.數(shù)據(jù)量小，但缺失值較多3.在分析寧波分行信用卡逾期客戶數(shù)據(jù)時，以下哪個指標(biāo)最能反映客戶的還款意愿？A.逾期天數(shù)B.逾期金額C.逾期次數(shù)D.逾期客戶占比4.平安銀行寧波分行在分析小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時，通常采用哪些方法來識別高風(fēng)險客戶？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.聚類分析模型5.寧波市江北區(qū)居民消費信貸數(shù)據(jù)中，哪些變量可能對貸款審批結(jié)果產(chǎn)生顯著影響？A.年齡、收入、教育程度B.居住地、職業(yè)、負債率C.年齡、負債率、信用歷史D.收入、職業(yè)、信用歷史二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于寧波市江北區(qū)零售客戶信貸數(shù)據(jù)中的缺失值，常用的處理方法包括__________、__________和__________。2.在分析寧波分行信用卡逾期客戶數(shù)據(jù)時，常用的統(tǒng)計指標(biāo)包括__________、__________和__________。3.平安銀行寧波分行在構(gòu)建信貸風(fēng)險模型時，通常采用__________和__________兩種模型來評估客戶的信用風(fēng)險。4.寧波市江北區(qū)小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)的特點是__________、__________和__________。5.在進行寧波分行零售客戶消費信貸數(shù)據(jù)分析時，常用的聚類方法包括__________、__________和__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在分析寧波市江北區(qū)平安銀行零售客戶信貸數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.結(jié)合寧波市江北區(qū)的經(jīng)濟特點，說明如何利用數(shù)據(jù)分析師的技能提升平安銀行該區(qū)域的信貸審批效率。3.在分析寧波分行信用卡逾期客戶數(shù)據(jù)時，如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別潛在的欺詐行為？請舉例說明。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某次抽樣調(diào)查中，寧波市江北區(qū)平安銀行信用卡逾期客戶的樣本數(shù)據(jù)如下表所示。請計算該樣本的逾期率、平均逾期天數(shù)和逾期金額的中位數(shù)。|客戶ID|逾期天數(shù)|逾期金額（元）||--|-|-||001|5|1200||002|3|800||003|7|1500||004|2|600||005|4|1000|2.假設(shè)某次模型評估中，平安銀行寧波分行信貸風(fēng)險模型的AUC值為0.85，F(xiàn)1分數(shù)為0.80。請解釋AUC和F1分數(shù)的含義，并說明該模型在業(yè)務(wù)中的實際應(yīng)用價值。五、論述題（1題，20分）結(jié)合寧波市江北區(qū)的經(jīng)濟特點（如制造業(yè)、電子商務(wù)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助平安銀行優(yōu)化該區(qū)域的信貸業(yè)務(wù)策略。答案及解析一、選擇題答案及解析1.B（SQL查詢能力）解析：數(shù)據(jù)分析師在處理平安銀行寧波分行零售客戶的信貸數(shù)據(jù)時，SQL查詢能力是基礎(chǔ)技能，能夠高效提取和整合數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供支持。2.C（數(shù)據(jù)量中等，但區(qū)域性強，需結(jié)合本地經(jīng)濟特征分析）解析：寧波市江北區(qū)經(jīng)濟活躍，數(shù)據(jù)量較大，但區(qū)域特征明顯，需結(jié)合本地經(jīng)濟、人口等特征進行分析。3.D（逾期客戶占比）解析：逾期客戶占比最能反映客戶的整體還款意愿，指標(biāo)越高，風(fēng)險越大。4.B（決策樹模型）解析：決策樹模型適用于小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)，能夠直觀展示決策路徑，便于業(yè)務(wù)人員理解。5.C（年齡、負債率、信用歷史）解析：這些變量直接影響客戶的還款能力，是信貸審批的重要參考指標(biāo)。二、填空題答案及解析1.刪除缺失值、插補缺失值、模型預(yù)測缺失值解析：缺失值處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，常用方法包括刪除、插補（均值/中位數(shù)/眾數(shù)）和模型預(yù)測（如KNN）。2.逾期率、逾期金額、逾期次數(shù)解析：這些指標(biāo)能反映客戶的逾期行為，是評估風(fēng)險的重要依據(jù)。3.邏輯回歸模型、決策樹模型解析：這兩種模型常用于信貸風(fēng)險評估，邏輯回歸適用于線性關(guān)系，決策樹適用于非線性關(guān)系。4.數(shù)據(jù)量大、區(qū)域性強、變量多解析：小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)具有上述特點，需結(jié)合業(yè)務(wù)背景分析。5.K-Means聚類、層次聚類、DBSCAN聚類解析：聚類方法常用于客戶分群，上述方法在信貸數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用廣泛。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的-數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)值、異常值，修正錯誤數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作，消除量綱影響。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，如抽樣或降維，提高分析效率。目的：確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.利用數(shù)據(jù)分析師技能提升信貸審批效率-構(gòu)建信貸評分模型：通過機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測客戶信用風(fēng)險，自動審批低風(fēng)險客戶。-客戶分群：根據(jù)客戶特征分群，針對性制定信貸政策。-實時監(jiān)控：利用流數(shù)據(jù)處理技術(shù)監(jiān)控客戶信用變化，及時調(diào)整審批策略。寧波市江北區(qū)經(jīng)濟活躍，需結(jié)合本地產(chǎn)業(yè)特點（如制造業(yè)、電商）優(yōu)化模型，提高審批精準(zhǔn)度。3.識別潛在欺詐行為的方法-異常檢測：通過聚類或孤立森林識別異常交易行為。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)欺詐行為與客戶特征之間的關(guān)聯(lián)。舉例：某客戶短期內(nèi)頻繁申請小額貸款，但信用歷史不佳，可能存在欺詐風(fēng)險。四、計算題答案及解析1.計算結(jié)果-逾期率：逾期客戶占比=5/5=100%-平均逾期天數(shù)：(5+3+7+2+4)/5=4.2天-逾期金額中位數(shù)：排序后為600,800,1000,1200,1500，中位數(shù)為1000元2.AUC和F1分數(shù)的含義及業(yè)務(wù)價值-AUC（AreaUndertheROCCurve）：表示模型區(qū)分正負樣本的能力，值越接近1越好。0.85說明模型有較強區(qū)分能力。-F1分數(shù)：調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮精確率和召回率，0.80表示模型平衡性較好。業(yè)務(wù)價值：可用于優(yōu)化信貸審批策略，如調(diào)整風(fēng)險閾值，提高高風(fēng)險客戶識別率。五、論述題答案及解析數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化信貸業(yè)務(wù)策略寧波市江北區(qū)經(jīng)濟特點：制造業(yè)發(fā)達，電商活躍，中小企業(yè)眾多。數(shù)據(jù)分析師可通過以下方式優(yōu)化信貸策略：1.構(gòu)建區(qū)域化信貸模型：結(jié)合本地產(chǎn)業(yè)特點（如制造業(yè)設(shè)備抵押、電商流水分析），優(yōu)化模型權(quán)重。2.客戶分群與精準(zhǔn)營銷：根據(jù)客戶行業(yè)、