民生銀行杭州市建德市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.在分析建德市居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)某區(qū)域信貸逾期率異常偏高，初步判斷可能的原因不包括以下哪項(xiàng)？A.該區(qū)域失業(yè)率近期上升B.區(qū)域內(nèi)大型企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境C.當(dāng)?shù)劂y行網(wǎng)點(diǎn)覆蓋不足導(dǎo)致貸前審核寬松D.居民收入水平普遍下降2.某銀行計(jì)劃利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化建德市信用卡營(yíng)銷(xiāo)策略，最適合用于分析客戶(hù)消費(fèi)行為的模型是？A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.K-means聚類(lèi)模型D.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型3.在處理建德市商戶(hù)的POS交易數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)部分商戶(hù)的“異常高頻交易”指標(biāo)顯著高于行業(yè)平均水平，可能的原因是？A.商戶(hù)存在洗錢(qián)行為B.數(shù)據(jù)采集設(shè)備故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)記錄C.該商戶(hù)屬于大型連鎖企業(yè)，正常交易量較大D.當(dāng)?shù)匾咔楣芸卣邔?dǎo)致交易頻率下降4.假設(shè)民生銀行建德分行希望評(píng)估某項(xiàng)信貸政策對(duì)小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的影響，最適合采用的分析方法是？A.相關(guān)性分析B.A/B測(cè)試C.回歸分析D.主成分分析5.在分析建德市居民的房貸還款數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)部分客戶(hù)的“還款金額波動(dòng)率”異常，可能的原因是？A.客戶(hù)收入不穩(wěn)定B.銀行系統(tǒng)自動(dòng)扣款失敗C.當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)大幅下跌導(dǎo)致客戶(hù)提前還款D.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致還款記錄不準(zhǔn)確二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進(jìn)行建德市居民消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，常用的信用評(píng)分模型包括__________和__________。2.若要分析建德市不同年齡段的信用卡用戶(hù)消費(fèi)偏好，適合采用__________分析方法。3.在處理建德市商戶(hù)的POS交易數(shù)據(jù)時(shí)，異常值檢測(cè)常用的方法包括__________和__________。4.若民生銀行建德分行希望評(píng)估某項(xiàng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)客戶(hù)留存率的影響，適合采用__________分析方法。5.在分析建德市居民的房貸還款數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)部分客戶(hù)的“逾期天數(shù)”顯著增加，可能的原因是__________或__________。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述在分析建德市居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值？2.某銀行計(jì)劃利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)建德市信用卡用戶(hù)的違約風(fēng)險(xiǎn)，請(qǐng)列舉至少三種常用的特征工程方法。3.在分析建德市商戶(hù)的POS交易數(shù)據(jù)時(shí)，如何識(shí)別潛在的欺詐交易？4.若民生銀行建德分行希望提升小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的客戶(hù)滿(mǎn)意度，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N基于數(shù)據(jù)分析的改進(jìn)建議。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.某銀行收集了建德市1000戶(hù)居民的信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中年消費(fèi)金額的均值（μ）為12萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差（σ）為3萬(wàn)元。若某客戶(hù)的年消費(fèi)金額為20萬(wàn)元，假設(shè)年消費(fèi)金額服從正態(tài)分布，計(jì)算該客戶(hù)年消費(fèi)金額的Z得分，并判斷其是否屬于異常值（以Z得分>3為異常標(biāo)準(zhǔn)）。2.某銀行在分析建德市居民的房貸還款數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)某區(qū)域客戶(hù)的“逾期天數(shù)”數(shù)據(jù)如下：[2,0,5,0,3,8,0,1,0,4]。請(qǐng)計(jì)算該數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、方差，并說(shuō)明該數(shù)據(jù)集的分布特征。五、論述題（1題，共20分）結(jié)合建德市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)（如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入水平、消費(fèi)習(xí)慣等），論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升民生銀行在當(dāng)?shù)氐男刨J業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。答案及解析一、選擇題答案1.C-信貸逾期率異常偏高通常與居民收入、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、銀行風(fēng)控政策等因素相關(guān)。網(wǎng)點(diǎn)覆蓋不足可能導(dǎo)致貸前審核寬松，但不會(huì)直接導(dǎo)致逾期率上升，而是影響信貸質(zhì)量。2.C-K-means聚類(lèi)模型適用于分析客戶(hù)消費(fèi)行為，通過(guò)將客戶(hù)分為不同群體，針對(duì)性制定營(yíng)銷(xiāo)策略。其他選項(xiàng)如線性回歸、決策樹(shù)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)均不適用于直接分析消費(fèi)行為。3.A-異常高頻交易可能涉及洗錢(qián)等違法行為，需重點(diǎn)關(guān)注。數(shù)據(jù)重復(fù)記錄、連鎖企業(yè)規(guī)模、疫情管控政策均不能直接解釋高頻交易異常。4.B-A/B測(cè)試通過(guò)對(duì)比不同政策的效果，最適合評(píng)估信貸政策的影響。相關(guān)性分析、回歸分析、主成分分析均無(wú)法直接評(píng)估政策效果。5.A-還款金額波動(dòng)率異常通常與客戶(hù)收入變化有關(guān)，其他選項(xiàng)如系統(tǒng)故障、房?jī)r(jià)下跌、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤均不是主要原因。二、填空題答案1.Logistic回歸；評(píng)分卡模型-信用評(píng)分模型常用Logistic回歸和評(píng)分卡模型，通過(guò)多維度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶(hù)違約概率。2.聚類(lèi)分析-聚類(lèi)分析可將客戶(hù)按消費(fèi)偏好分組，幫助銀行制定差異化營(yíng)銷(xiāo)策略。3.箱線圖；3σ原則-箱線圖和3σ原則是常用的異常值檢測(cè)方法，可識(shí)別偏離數(shù)據(jù)集均值的極端值。4.生存分析-生存分析可評(píng)估客戶(hù)在特定時(shí)間段內(nèi)的留存概率，適合分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)客戶(hù)留存的影響。5.收入下降；政策調(diào)整-客戶(hù)收入下降可能導(dǎo)致還款困難，銀行政策調(diào)整（如提前還款政策）也可能影響逾期天數(shù)。三、簡(jiǎn)答題答案1.處理缺失值的方法-填補(bǔ)缺失值：均值/中位數(shù)填補(bǔ)、眾數(shù)填補(bǔ)、模型預(yù)測(cè)填補(bǔ)（如隨機(jī)森林）；刪除缺失值：行刪除（若缺失比例低）、列刪除（若缺失比例高）；插值法：線性插值、樣條插值。2.特征工程方法-標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化、特征編碼（獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）、特征組合（如“年齡×收入”）、特征篩選（遞歸特征消除、Lasso回歸）。3.識(shí)別欺詐交易的方法-異常交易檢測(cè)（如交易金額異常、交易頻率異常）、商戶(hù)行為分析（如“一手交錢(qián)一手刷卡”）、地理位置核查（如異地高頻交易）。4.提升小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)滿(mǎn)意度的建議-優(yōu)化審批流程（利用大數(shù)據(jù)加速審批）、個(gè)性化產(chǎn)品設(shè)計(jì)（如靈活還款計(jì)劃）、加強(qiáng)客戶(hù)服務(wù)（提供融資咨詢(xún)）、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警（提前識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)）。四、計(jì)算題答案1.Z得分計(jì)算-Z=(X-μ)/σ=(20-12)/3=2.67-Z得分<3，不屬于異常值。2.數(shù)據(jù)集分析-均值=(2+0+5+0+3+8+0+1+0+4)/10=2.1-中位數(shù)=1.5（排序后第5、6個(gè)數(shù)的平均值）-方差=[(2-2.1)2+(0-2.1)2+...+(4-2.1)2]/10≈4.29-數(shù)據(jù)分布右偏，中位數(shù)小于均值，存在少數(shù)高逾期天數(shù)客戶(hù)。五、論述題答案結(jié)合建德市特點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用建德市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以制造業(yè)、旅游業(yè)為主，居民收入水平中等，消費(fèi)習(xí)慣偏向理性。民生銀行可通過(guò)以下數(shù)據(jù)分析提升競(jìng)爭(zhēng)力：1.產(chǎn)業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：分析制造業(yè)企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，識(shí)別產(chǎn)業(yè)鏈上下游的信用風(fēng)險(xiǎn)；針對(duì)旅游業(yè)企業(yè)，利用旅游數(shù)據(jù)（如酒店入住率、景區(qū)客流）預(yù)測(cè)現(xiàn)金流波動(dòng)。2.消費(fèi)信貸精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：根據(jù)居民消費(fèi)行為數(shù)據(jù)（如POS交易、信用卡賬單），細(xì)分客戶(hù)群體，為高消費(fèi)群體提供高端信用卡，為低消費(fèi)群體推出分期付款優(yōu)惠。3.