平安銀行深圳市龍華區(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)分析中，以下哪種方法最適合處理缺失值較多的小規(guī)模數(shù)據(jù)集？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)C.K近鄰填充D.回歸插補(bǔ)2.平安銀行深圳市龍華區(qū)信貸業(yè)務(wù)中，客戶還款能力預(yù)測最常用的特征工程方法是？A.標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化B.特征選擇（如Lasso）C.特征組合（如交互特征）D.降維（如PCA）3.以下哪種指標(biāo)最適合評估銀行營銷活動的點擊率（CTR）優(yōu)化效果？A.AUCB.PrecisionC.CTRD.F1-score4.在深圳市龍華區(qū)，若某客戶群體信用評分偏低，但收入穩(wěn)定，以下哪種模型可能更適合進(jìn)行差異化定價？A.邏輯回歸B.決策樹C.隨機(jī)森林D.XGBoost5.平安銀行APP用戶行為分析中，若需檢測用戶活躍度異常波動，最適合的統(tǒng)計方法是？A.假設(shè)檢驗B.相關(guān)性分析C.空間自相關(guān)D.時間序列分解二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在銀行反欺詐場景中，常用的異常檢測算法包括______和______。2.深圳市龍華區(qū)某小區(qū)居民信貸申請數(shù)據(jù)中，若年齡與貸款金額呈正相關(guān)，其相關(guān)系數(shù)r的取值范圍是______。3.平安銀行APP用戶留存分析中，常用的生命周期模型是______模型。4.對于高維數(shù)據(jù)集，若特征之間存在多重共線性，可使用______方法檢測。5.深圳市龍華區(qū)商圈的客流量預(yù)測中，若需考慮節(jié)假日效應(yīng)，可引入______變量。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述平安銀行深圳市龍華區(qū)信貸業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)清洗提升模型預(yù)測精度？（需結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，如缺失值處理、異常值檢測、數(shù)據(jù)去重等）2.解釋特征工程在銀行客戶流失預(yù)測中的作用，并列舉3種實用的特征工程方法。（需說明特征工程的必要性，并舉例說明具體方法及其適用場景）3.分析深圳市龍華區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營貸款風(fēng)險評估中，如何利用多源數(shù)據(jù)（如工商信息、經(jīng)營流水、征信數(shù)據(jù)）構(gòu)建綜合評分模型？（需說明數(shù)據(jù)整合思路、模型選擇及關(guān)鍵特征指標(biāo)）四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某銀行深圳市龍華區(qū)分行2024年Q1客戶貸款數(shù)據(jù)如下表：|客戶ID|年齡|收入（萬元）|貸款金額（萬元）|是否違約||--||--|--|-||1|28|5|20|否||2|35|8|30|是||3|42|12|50|否||4|25|3|15|是||5|38|10|40|否|要求：（1）計算年齡與貸款金額的相關(guān)系數(shù)r；（2）若采用邏輯回歸模型預(yù)測違約概率，請寫出前兩行數(shù)據(jù)的邏輯回歸預(yù)測公式（假設(shè)模型參數(shù)已給出）。2.深圳市龍華區(qū)某商圈每日客流量數(shù)據(jù)如下（單位：千人）：120,135,110,140,150,160,145,130,135,155要求：（1）計算該商圈客流量的一階自回歸（AR）模型參數(shù)；（2）若下一天預(yù)期客流量為140千人，請用AR模型預(yù)測其客流量。五、論述題（1題，20分）結(jié)合深圳市龍華區(qū)金融監(jiān)管政策及平安銀行業(yè)務(wù)特點，論述如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制能力。（需從數(shù)據(jù)采集、模型應(yīng)用、實時風(fēng)控、監(jiān)管合規(guī)等方面展開論述，結(jié)合具體案例或方法。）答案及解析一、選擇題答案1.B-小規(guī)模數(shù)據(jù)集缺失值較多時，刪除樣本會導(dǎo)致數(shù)據(jù)過少，K近鄰填充計算復(fù)雜，回歸插補(bǔ)需大量數(shù)據(jù)，均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)最簡單實用。2.C-信貸業(yè)務(wù)需綜合客戶收入、負(fù)債、征信等多維度特征，特征組合能挖掘隱藏關(guān)聯(lián)，如“收入/負(fù)債比”等交互特征。3.C-CTR（點擊率）是營銷活動核心指標(biāo)，AUC用于分類模型評估，Precision和F1-score偏向搜索或推薦場景。4.B-決策樹能處理非線性關(guān)系且易于解釋，適合差異化定價場景；邏輯回歸線性假設(shè)受限，隨機(jī)森林和XGBoost需更多數(shù)據(jù)。5.A-活躍度異常波動需統(tǒng)計檢驗（如Z檢驗）識別突變點，相關(guān)性分析、空間自相關(guān)、時間序列分解不直接適用于異常檢測。二、填空題答案1.孤立森林，LOF-孤立森林適合高維異常檢測；LOF（局部異常因子）檢測密度差異。2.[-1,1]-相關(guān)系數(shù)衡量線性關(guān)系強(qiáng)度，取值范圍在-1到1之間。3.生命周期-用戶生命周期模型（如BG/NBD）用于分析用戶留存與流失。4.VIF（方差膨脹因子）-VIF檢測多重共線性，大于5時需剔除或合并特征。5.假日虛擬變量-通過0/1變量表示節(jié)假日影響，適用于時間序列分析。三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)清洗方法：-缺失值處理：信貸數(shù)據(jù)中收入、負(fù)債等缺失值可使用均值/中位數(shù)填補(bǔ)，或基于模型插補(bǔ)；征信數(shù)據(jù)缺失需結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯判斷是否刪除。-異常值檢測：通過箱線圖、3σ原則識別異常貸款金額或年齡，如某客戶貸款金額遠(yuǎn)超收入需進(jìn)一步核實。-數(shù)據(jù)去重：檢測重復(fù)ID或高度相似記錄，避免模型訓(xùn)練偏差。-業(yè)務(wù)規(guī)則校驗：如貸款金額不能超過客戶收入3倍，不符合需修正或剔除。2.特征工程作用與方法：-作用：原始數(shù)據(jù)往往冗余或噪聲，特征工程能提取關(guān)鍵信息，提升模型性能。-方法：-特征衍生：如“負(fù)債率=總負(fù)債/收入”；-離散化：年齡分段（如“25-30歲”）；-降維：PCA或LDA去除冗余特征。3.多源數(shù)據(jù)整合與評分模型構(gòu)建：-數(shù)據(jù)整合：-工商數(shù)據(jù)（注冊資本、經(jīng)營年限）；-經(jīng)營流水（日均交易額、對公業(yè)務(wù)占比）；-征信數(shù)據(jù)（逾期次數(shù)、查詢次數(shù)）。-模型選擇：可用XGBoost或LightGBM構(gòu)建評分卡，關(guān)鍵特征如“流水/負(fù)債比”“征信評分”。-業(yè)務(wù)適配：小微企業(yè)貸款需考慮行業(yè)周期性（如餐飲業(yè)旺季），評分調(diào)整需動態(tài)更新。四、計算題答案1.（1）相關(guān)系數(shù)r計算：-貸款金額均值=35，收入均值=7.6，方差分別為σ?2=312.5，σ?2=20.96。-協(xié)方差=（28-35）（20-35）+…=200，r=200/√（312.5×20.96）≈0.77。（2）邏輯回歸預(yù)測公式：-設(shè)參數(shù)為β?、β?、β?，則P(違約)=1/(1+e^(-β?+β?×年齡+β?×收入))。-第一行：P=1/(1+e^(-β?+β?×28+β?×5))；-第二行：P=1/(1+e^(-β?+β?×35+β?×8))。2.（1）AR模型參數(shù)：-AR(1)模型：y?=αy???+ε?，α≈0.7（通過最小二乘法擬合）。（2）預(yù)測：-y???=0.7×140+（1-0.7）×均值（145）≈141千人。五、論述題答案大數(shù)據(jù)風(fēng)控提升策略：1.數(shù)據(jù)采集維度：-傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)外，整合第三方數(shù)據(jù)（如芝麻信用、企業(yè)工商年報）；-行為數(shù)據(jù)（APP點擊流、還款習(xí)慣）。2.模型應(yīng)用：-實時反欺詐：利用圖計算技術(shù)識別關(guān)聯(lián)賬戶；-評分模型動態(tài)調(diào)整：結(jié)合輿情數(shù)據(jù)（如某行業(yè)政策變動）更新權(quán)重。3.監(jiān)管合規(guī)：-