民生銀行大連市金州區(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.在大連市金州區(qū)，影響居民消費(fèi)信貸需求的主要因素不包括以下哪項(xiàng)？A.居民人均可支配收入B.房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)C.當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的就業(yè)率D.全國宏觀經(jīng)濟(jì)政策答案：D解析：全國宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)大連市金州區(qū)的影響相對(duì)間接，而居民收入、房地產(chǎn)市場(chǎng)和企業(yè)就業(yè)率直接影響當(dāng)?shù)鼐用竦男刨J需求。2.以下哪種方法最適合分析民生銀行金州區(qū)分行信用卡用戶消費(fèi)行為的季節(jié)性規(guī)律？A.回歸分析B.空間聚類分析C.時(shí)間序列分解法D.主成分分析答案：C解析：時(shí)間序列分解法能有效分離趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)波動(dòng)，適合分析消費(fèi)行為的季節(jié)性規(guī)律。3.在處理民生銀行金州區(qū)分行信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)某客戶的“逾期天數(shù)”數(shù)據(jù)存在缺失值，以下哪種處理方式最合適？A.直接刪除該客戶數(shù)據(jù)B.使用均值填充C.使用中位數(shù)填充D.使用模型預(yù)測(cè)填充答案：D解析：逾期天數(shù)屬于偏態(tài)數(shù)據(jù)，均值填充可能扭曲分布，中位數(shù)填充效果有限，模型預(yù)測(cè)填充（如KNN或回歸）更準(zhǔn)確。4.大連市金州區(qū)某商業(yè)區(qū)的商戶普遍反映信用卡分期付款占比高，但實(shí)際銷售額未提升。可能的原因是？A.分期用戶客單價(jià)低B.分期用戶復(fù)購率低C.分期手續(xù)費(fèi)高導(dǎo)致商戶收益減少D.分期用戶對(duì)產(chǎn)品忠誠度低答案：A解析：分期付款用戶可能通過多筆小額交易維持高占比，但整體銷售額未增長，說明客單價(jià)低。5.在構(gòu)建大連市金州區(qū)小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，以下哪個(gè)特征可能不是重要指標(biāo)？A.企業(yè)經(jīng)營年限B.法人征信記錄C.企業(yè)所在行業(yè)增長率D.企業(yè)員工數(shù)量答案：D解析：?jiǎn)T工數(shù)量對(duì)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響相對(duì)較小，經(jīng)營年限、法人征信和行業(yè)增長率更關(guān)鍵。二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.民生銀行金州區(qū)分行信用卡用戶的消費(fèi)主要集中在______和______兩個(gè)季度。答案：春節(jié)、暑期解析：根據(jù)大連市消費(fèi)習(xí)慣，春節(jié)和暑期是消費(fèi)高峰期。2.分析大連市金州區(qū)居民的信貸負(fù)債率時(shí)，通常需要剔除______和______兩類負(fù)債。答案：房貸、車貸解析：房貸和車貸屬于長期固定負(fù)債，與消費(fèi)信貸的短期波動(dòng)性不同。3.民生銀行金州區(qū)分行在建模時(shí)，對(duì)客戶的“月均消費(fèi)金額”特征進(jìn)行分箱，最常用的方法是______。答案：等頻分箱解析：等頻分箱能平衡各分箱樣本量，適合初步探索性分析。4.大連市金州區(qū)某社區(qū)商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)中，如果“交易時(shí)間”字段缺失，可以通過______或______方法補(bǔ)充。答案：關(guān)聯(lián)交易商戶時(shí)間、用戶行為模式解析：缺失交易時(shí)間可通過相似商戶或用戶行為規(guī)律推測(cè)。5.在評(píng)估民生銀行金州區(qū)分行網(wǎng)點(diǎn)信貸業(yè)務(wù)效率時(shí)，關(guān)鍵指標(biāo)是______和______。答案：人均放款額、不良率解析：人均放款額反映效率，不良率反映風(fēng)險(xiǎn)控制能力。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述如何利用大數(shù)據(jù)分析提升民生銀行金州區(qū)分行信用卡精準(zhǔn)營銷的效果。答案：-用戶畫像構(gòu)建：結(jié)合金州區(qū)分行信用卡用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)、社交行為、地域標(biāo)簽等，劃分高價(jià)值、潛力用戶群體。-場(chǎng)景化營銷：分析大連市金州區(qū)商圈（如星海廣場(chǎng)、開發(fā)區(qū)）的信用卡交易偏好，推送餐飲、旅游等分期優(yōu)惠。-動(dòng)態(tài)策略調(diào)整：通過A/B測(cè)試優(yōu)化營銷文案和渠道（如短信、APP推送），實(shí)時(shí)反饋調(diào)整。-風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：監(jiān)測(cè)營銷活動(dòng)后的逾期率變化，確保效果不犧牲風(fēng)控。2.分析大連市金州區(qū)居民信貸消費(fèi)的主要特征及影響因素。答案：-特征：-消費(fèi)集中領(lǐng)域：房產(chǎn)裝修、汽車消費(fèi)、教育支出占比高。-分期依賴度高：受限于收入水平，傾向小額分期。-地域差異：開發(fā)區(qū)居民信貸消費(fèi)更活躍，老城區(qū)相對(duì)保守。-影響因素：-收入結(jié)構(gòu)：金州區(qū)人均收入低于大連市平均水平，信貸需求更保守。-政策導(dǎo)向：房貸政策收緊會(huì)抑制部分信貸需求。-銀行產(chǎn)品：民生銀行信用卡權(quán)益（如本地商戶折扣）能刺激消費(fèi)。3.設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)清洗流程，處理民生銀行金州區(qū)分行信貸數(shù)據(jù)中的異常值和重復(fù)值。答案：-異常值處理：-箱線圖法：識(shí)別“收入”“負(fù)債總額”等特征的異常值，用上下四分位數(shù)范圍替換或剔除。-邏輯校驗(yàn)：如“年齡”超過100歲視為異常。-重復(fù)值處理：-唯一鍵識(shí)別：通過身份證號(hào)或客戶編號(hào)檢測(cè)重復(fù)記錄。-合并或刪除：保留最早或完整記錄，剔除冗余數(shù)據(jù)。-規(guī)則驗(yàn)證：對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)抽樣核對(duì)，確保無遺漏。四、編程題（共1題，20分）題目：使用Python對(duì)民生銀行金州區(qū)分行2024年信用卡交易數(shù)據(jù)（包含“用戶ID”“交易金額”“交易時(shí)間”“商戶類型”列）進(jìn)行分析，要求：1.統(tǒng)計(jì)各商戶類型的平均交易金額及交易筆數(shù)，按金額降序排列。2.識(shí)別“交易時(shí)間”的異常記錄（如凌晨0-3點(diǎn)的非餐飲交易）。3.輸出異常記錄占比及清理建議。示例代碼（假設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在`transactions.csv`中）：pythonimportpandasaspd1.統(tǒng)計(jì)商戶類型交易數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("transactions.csv")merchant_stats=data.groupby("商戶類型").agg({"交易金額":"mean","交易金額":"count"}).sort_values(by="交易金額",ascending=False)print("商戶類型統(tǒng)計(jì)：\n",merchant_stats)2.識(shí)別異常交易時(shí)間data["交易時(shí)間"]=pd.to_datetime(data["交易時(shí)間"])night_transactions=data[(data["交易時(shí)間"].dt.hour>=0)&(data["交易時(shí)間"].dt.hour<=3)&(data["商戶類型"]!="餐飲")]abnormal_ratio=len(night_transactions)/len(data)print(f"\n異常交易時(shí)間占比：{abnormal_ratio:.2%}")3.清理建議print("\n建議：剔除或標(biāo)記凌晨非餐飲交易，避免影響商戶分析。")五、論述題（共1題，30分）題目：結(jié)合大連市金州區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如制造業(yè)占比較高、居民消費(fèi)以剛需為主），論述民生銀行如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸風(fēng)險(xiǎn)管理策略。答案要點(diǎn)：1.行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分層：-對(duì)制造業(yè)貸款加強(qiáng)供應(yīng)鏈上下游關(guān)聯(lián)分析，識(shí)別集中度高的企業(yè)（如船舶、裝備制造）。-對(duì)服務(wù)業(yè)貸款關(guān)注政策依賴性（如旅游、外貿(mào)）。2.客戶行為預(yù)警：-通過消費(fèi)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)小微企業(yè)主“大額取現(xiàn)”后的還款波動(dòng)，預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)。-對(duì)金州區(qū)居民信用卡賬單周轉(zhuǎn)率異常下降的客戶進(jìn)行催收干預(yù)。3.地域政策適配：-結(jié)合開