中信銀行寧波市江北區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題（中信銀行寧波市江北區(qū)）一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.背景知識題在數(shù)據(jù)分析師工作中，寧波市江北區(qū)作為制造業(yè)和外貿(mào)重鎮(zhèn)，經(jīng)濟數(shù)據(jù)波動較大。以下哪項指標最能反映該區(qū)域短期經(jīng)濟活躍度？A.人均GDPB.工業(yè)增加值增長率C.社會消費品零售總額D.固定資產(chǎn)投資完成額2.數(shù)據(jù)處理題若需分析中信銀行寧波市江北區(qū)支行的客戶流失原因，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適用？A.填補缺失值B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)降維3.行業(yè)應(yīng)用題寧波市江北區(qū)外貿(mào)企業(yè)普遍面臨季節(jié)性訂單波動，分析師需預(yù)測未來6個月訂單量。以下哪種模型最適合短期預(yù)測？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.決策樹模型D.邏輯回歸模型4.工具應(yīng)用題在使用Python進行數(shù)據(jù)可視化時，若需展示寧波市江北區(qū)各商圈的客流量熱力圖，以下哪個庫最合適？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Pandas5.商業(yè)分析題中信銀行寧波市江北區(qū)支行需分析小微企業(yè)貸款違約風險，以下哪個指標最能體現(xiàn)客戶信用穩(wěn)定性？A.貸款余額B.財務(wù)杠桿率C.還款率D.貸款筆數(shù)二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在分析寧波市江北區(qū)餐飲行業(yè)客流量時，需考慮季節(jié)性因素，常用的處理方法是__________。2.中信銀行寧波市江北區(qū)支行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，客戶年齡分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，應(yīng)采用__________方法進行標準化處理。3.若分析寧波市江北區(qū)制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率，需計算每個企業(yè)的單位產(chǎn)出能耗，應(yīng)使用__________指標。4.在構(gòu)建寧波市江北區(qū)外貿(mào)企業(yè)訂單預(yù)測模型時，需剔除政策性波動，可采用__________方法進行特征工程。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.行業(yè)背景題簡述寧波市江北區(qū)外貿(mào)行業(yè)的特點及其對數(shù)據(jù)分析師提出的關(guān)鍵需求。2.業(yè)務(wù)場景題中信銀行寧波市江北區(qū)支行計劃推出針對小微企業(yè)的一鍵授信產(chǎn)品，請列出數(shù)據(jù)分析師需重點分析的業(yè)務(wù)指標。3.技術(shù)問題題在使用機器學習模型分析寧波市江北區(qū)房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)時，如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題？4.分析流程題若需分析寧波市江北區(qū)商圈的客流量增長趨勢，請簡述數(shù)據(jù)采集、清洗、建模的步驟。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.數(shù)據(jù)清洗計算某樣本數(shù)據(jù)集包含寧波市江北區(qū)100家外貿(mào)企業(yè)的月訂單量（單位：萬件），部分數(shù)據(jù)缺失。已知完整數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布，均值為12，標準差為3。若缺失值占比為10%，采用均值填補法處理后，樣本均值的相對誤差（|填補后均值-真實均值|/真實均值）為多少？2.模型評估計算中信銀行寧波市江北區(qū)支行使用邏輯回歸模型預(yù)測小微企業(yè)貸款違約概率，測試集樣本量為500，模型預(yù)測結(jié)果如下：-真實違約：100例，模型正確預(yù)測：90例，誤判：10例-真實未違約：400例，模型正確預(yù)測：380例，誤判：20例請計算模型的精確率、召回率和F1分數(shù)。五、論述題（共1題，12分）結(jié)合寧波市江北區(qū)制造業(yè)的特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過多維度指標體系，幫助中信銀行優(yōu)化制造業(yè)企業(yè)的信貸風險評估模型。答案及解析一、選擇題答案1.B寧波市江北區(qū)制造業(yè)占比高，工業(yè)增加值增長率更能反映短期經(jīng)濟波動。2.B客戶流失需分析異常行為，異常值檢測是關(guān)鍵步驟。3.BARIMA模型適用于季節(jié)性數(shù)據(jù)預(yù)測。4.CPlotly支持交互式熱力圖，適合商圈客流分析。5.C還款率直接體現(xiàn)信用穩(wěn)定性。二、填空題答案1.季節(jié)性分解法2.標準正態(tài)變換（Z-score標準化）3.單位產(chǎn)出能耗（噸標準煤/萬元產(chǎn)值）4.政策虛擬變量法三、簡答題答案1.行業(yè)背景題寧波市江北區(qū)外貿(mào)依存度高，數(shù)據(jù)分析師需關(guān)注匯率波動、港口吞吐量、跨境電商訂單等指標，并建立風險預(yù)警模型。2.業(yè)務(wù)場景題關(guān)鍵指標：申請企業(yè)行業(yè)分布、流水數(shù)據(jù)、經(jīng)營年限、抵押物估值、還款歷史等。3.技術(shù)問題題-過采樣（SMOTE）-重加權(quán)采樣-集成學習方法（如Bagging）4.分析流程題-數(shù)據(jù)采集：商圈POS數(shù)據(jù)、人流監(jiān)測數(shù)據(jù)、外賣平臺訂單數(shù)據(jù)-清洗：去除節(jié)假日異常值、填補缺失值-建模：使用時間序列模型（如LSTM）或梯度提升樹（GBDT）預(yù)測趨勢四、計算題答案1.數(shù)據(jù)清洗計算均值填補后，樣本均值仍為12，但真實均值可能因缺失值偏向低值，假設(shè)缺失值均低于均值，則填補后均值略高于12，相對誤差約為（12.3-12）/12≈2.5%。2.模型評估計算-精確率：90/(90+20)=0.818-召回率：90/(90+10)=0.9-F1分數(shù)：2×0.818×0.9/1.716≈0.848五、論述題答案多維度指標體系優(yōu)化信貸風險評估模型1.核心指標-財務(wù)指標：毛利率、資產(chǎn)負債率（制造業(yè)周轉(zhuǎn)慢，需關(guān)注固定資產(chǎn)占比）-行業(yè)指標：行業(yè)景氣度（寧波制造業(yè)受出口影響大，需結(jié)合波羅的海干散貨指數(shù)等）-政策指標：環(huán)保政策、關(guān)稅調(diào)整（如寧波智能家電企業(yè)受歐盟RoHS指令影響）2.數(shù)據(jù)融合-結(jié)合銀行流水數(shù)據(jù)（如工資單、采購記錄）與第三方征信數(shù)據(jù)（如天眼查企業(yè)工商信息）-構(gòu)建行業(yè)-規(guī)模-