中信銀行煙臺市萊陽市2025秋招數(shù)據分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.中信銀行在煙臺市萊陽市的業(yè)務發(fā)展中，最需要數(shù)據分析師關注的業(yè)務領域是？A.傳統(tǒng)存貸款業(yè)務B.網銀用戶行為分析C.小微企業(yè)信貸風險控制D.社?？òl(fā)行管理答案：C解析：中信銀行在煙臺市萊陽市的布局可能更側重于區(qū)域經濟帶動，小微企業(yè)信貸是當?shù)劂y行業(yè)務的重要增長點，數(shù)據分析師需通過風險建模、客戶畫像等技術支持業(yè)務發(fā)展。2.在處理煙臺市萊陽市居民消費數(shù)據時，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類答案：A解析：K-Means適用于大規(guī)模數(shù)據集，且能快速劃分消費群體，適合銀行客戶細分場景。3.若要分析萊陽市居民對中信銀行理財產品的購買偏好，以下哪個指標最有效？A.羅杰斯擴散率B.留存率C.市場滲透率D.購買頻次答案：C解析：市場滲透率能反映產品在萊陽市的覆蓋率，結合銀行地域性業(yè)務需求，該指標更具參考價值。4.在構建萊陽市小微企業(yè)信貸風險模型時，以下哪個特征最難以量化？A.貸款逾期天數(shù)B.企業(yè)主征信記錄C.供應鏈上下游企業(yè)數(shù)據D.企業(yè)員工滿意度答案：D解析：員工滿意度屬于主觀指標，難以通過銀行數(shù)據獲取，而其他選項均為可量化金融特征。5.中信銀行在煙臺市萊陽市推廣手機銀行APP時，最適合使用的AARRR模型優(yōu)化環(huán)節(jié)是？A.獲取用戶（Acquisition）B.客單價（Revenue）C.留存率（Retention）D.自傳播（Referral）答案：C解析：區(qū)域銀行需優(yōu)先提升本地用戶黏性，留存率直接反映業(yè)務穩(wěn)定性。二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.分析萊陽市居民收入與中信銀行信用卡消費的關系時，應采用______回歸模型。答案：邏輯解析：消費行為屬于二元分類問題，邏輯回歸更適用。2.若要評估中信銀行在萊陽市的營銷活動效果，需關注______和______兩個核心指標。答案：投資回報率、轉化率解析：地域性業(yè)務需兼顧成本控制與效率提升。3.在處理萊陽市企業(yè)貸款數(shù)據時，缺失值填充最常用的方法包括______和______。答案：均值填充、眾數(shù)填充解析：金融數(shù)據分布常偏態(tài)，均值填充需謹慎，眾數(shù)填充更穩(wěn)健。4.若中信銀行發(fā)現(xiàn)萊陽市某社區(qū)信用卡盜刷率異常，需重點排查______和______兩類交易特征。答案：交易地點異常、交易時間異常解析：區(qū)域性風險需結合地理圍欄分析。5.分析萊陽市居民儲蓄行為時，______模型能較好解釋年齡與存款金額的正相關關系。答案：多項式解析：經濟行為常呈現(xiàn)非線性關系。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述中信銀行在煙臺市萊陽市開展數(shù)據治理時需重點解決的三類數(shù)據問題。答案：-數(shù)據質量問題：萊陽市企業(yè)信貸數(shù)據存在缺失、重復、錯誤，需建立數(shù)據清洗流程。-數(shù)據孤島問題：銀行內部系統(tǒng)（如信貸、理財、網銀）數(shù)據未打通，需通過ETL整合。-數(shù)據安全合規(guī)問題：涉及企業(yè)隱私數(shù)據時，需符合《個人信息保護法》及地方監(jiān)管要求。2.假設中信銀行在萊陽市試點“基于消費場景的動態(tài)額度調整”功能，請說明數(shù)據分析師如何支持該業(yè)務。答案：-收集萊陽市商戶分布數(shù)據，區(qū)分高頻（如煙大商圈）與低頻（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）場景；-構建消費行為評分卡，結合商戶類型、時間（工作日/周末）調整額度；-通過A/B測試驗證算法在萊陽市的適用性，監(jiān)控反欺詐效果。3.若萊陽市某企業(yè)申請貸款時，征信記錄顯示“短期經營異?！保瑪?shù)據分析師應補充哪些非傳統(tǒng)數(shù)據驗證？答案：-對公業(yè)務流水（驗證經營真實性）；-供應鏈數(shù)據（如上下游企業(yè)交易頻次）；-本地工商年報（核查股權變更）；-若企業(yè)有線下門店，可結合POS交易數(shù)據。四、編程題（共1題，20分）題目：假設你獲取了中信銀行煙臺市萊陽市2024年信用卡消費數(shù)據（字段：用戶ID、交易金額、交易時間、商戶類型、商戶距離（單位：米）），現(xiàn)需用Python實現(xiàn)以下功能：1.計算每個用戶在“煙大商圈”（距離≤1000米）的消費總額；2.繪制消費總額最高的前10名用戶的消費金額分布圖（條形圖）；3.若某用戶“煙大商圈”消費占比超過80%，標記為“高黏性用戶”。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt示例數(shù)據data={'用戶ID':['U001','U002','U001','U003','U002'],'交易金額':[100,200,300,150,50],'交易時間':['2024-01-01','2024-01-02','2024-01-01','2024-01-03','2024-01-02'],'商戶類型':['餐飲','零售','餐飲','零售','娛樂'],'商戶距離':[800,1200,500,2000,150]}df=pd.DataFrame(data)1.計算煙大商圈消費總額df['煙大商圈消費']=df.apply(lambdax:x['交易金額']ifx['商戶距離']<=1000else0,axis=1)煙大商圈匯總=df.groupby('用戶ID')['煙大商圈消費'].sum()2.繪制條形圖top10=煙大商圈匯總.sort_values(ascending=False).head(10)plt.bar(top10.index,top10.values)plt.xlabel('用戶ID')plt.ylabel('消費總額')plt.title('煙大商圈消費金額分布')plt.show()3.標記高黏性用戶df['黏性標記']=df.apply(lambdax:'高黏性'if(x['煙大商圈消費']/sum(df[df['用戶ID']==x['用戶ID']]['煙大商圈消費']))>0.8else'普通',axis=1)五、論述題（共1題，30分）題目：結合煙臺市萊陽市的經濟發(fā)展特點（如制造業(yè)占比高、年輕人外流），論述數(shù)據分析師如何通過數(shù)據洞察支持中信銀行優(yōu)化信貸產品設計。參考答案：1.行業(yè)洞察：-通過分析萊陽市規(guī)上企業(yè)貸款數(shù)據，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)（如汽車零部件）應收賬款周轉率較低，可設計“供應鏈金融貸”產品，結合核心企業(yè)數(shù)據降低風險。2.人口結構分析：-年輕人外流導致本地消費能力下降，但老齡化加劇（如萊陽市60歲以上占比超20%），可開發(fā)“養(yǎng)老護理機構貸”及“銀發(fā)消費分期”產品。3.風險預警模型優(yōu)化：-結合本地失業(yè)率（20