華夏銀行大連市西崗區(qū)2025秋招數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.以下哪種方法最適合處理金融領域中的缺失值？A.直接刪除缺失值B.均值/中位數/眾數填充C.K最近鄰（KNN）填充D.回歸填充2.在分析大連市西崗區(qū)居民的消費能力時，以下哪個指標最合適？A.人均GDPB.社會消費品零售總額C.平均工資D.居民儲蓄率3.華夏銀行在信貸風控中常用的模型是？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.神經網絡模型4.以下哪個是時間序列分析中的常用方法？A.主成分分析（PCA）B.ARIMA模型C.聚類分析D.因子分析5.在大連市西崗區(qū)開展客戶畫像分析時，以下哪個數據源最不可靠？A.華夏銀行內部交易數據B.社交媒體公開數據C.政府統(tǒng)計數據D.第三方征信數據二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進行數據清洗時，處理異常值的常用方法是______或______。2.華夏銀行西崗區(qū)支行的客戶流失率通常用______來衡量。3.時間序列分解通常包含______、趨勢和季節(jié)性三種成分。4.在構建信貸評分模型時，______是衡量模型穩(wěn)定性的重要指標。5.大連市西崗區(qū)的商業(yè)地產租賃價格與______、______等因素密切相關。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數據分析師在華夏銀行西崗區(qū)支行業(yè)務中的主要職責。2.如何利用大數據技術提升華夏銀行西崗區(qū)支行的客戶精準營銷效果？3.結合大連市西崗區(qū)的經濟特點，說明如何通過數據分析優(yōu)化信貸審批流程。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某數據集包含以下客戶消費數據（單位：元）：[1200,1500,1300,1800,2000,1600,1400]。-計算該數據集的均值、中位數和標準差。-若某客戶消費金額為2500元，判斷該數據是否存在異常值（使用3σ法則）。2.華夏銀行西崗區(qū)支行2024年第一季度存款數據如下：|月份|存款總額（萬元）|||||1月|500||2月|550||3月|480|-假設4月存款數據為600萬元，使用簡單移動平均法（MA3）預測5月存款數據。-分析存款趨勢，并說明可能的影響因素。五、論述題（共1題，20分）結合大連市西崗區(qū)的金融市場競爭現狀，論述數據分析師如何通過數據分析助力華夏銀行西崗區(qū)支行提升市場競爭力。答案及解析一、選擇題答案1.C（KNN填充適用于金融領域，能保留數據分布特征）2.B（社會消費品零售總額直接反映消費能力，更貼近地域性分析）3.C（邏輯回歸適用于信貸風控的二分類問題）4.B（ARIMA模型適用于金融時間序列預測）5.B（社交媒體數據存在偏差，不如內部或官方數據可靠）二、填空題答案1.箱線圖法、Z-score法2.留存率3.隨機性4.AUC（或模型偏差）5.人口密度、商業(yè)活躍度三、簡答題答案1.數據分析師在華夏銀行西崗區(qū)支行的職責：-收集、清洗和分析客戶交易數據，挖掘消費行為模式。-監(jiān)控信貸風險，通過模型預警高風險客戶。-優(yōu)化營銷策略，提升客戶精準度。-支持管理層決策，提供數據可視化報告。2.利用大數據提升精準營銷效果的方法：-整合多源數據（交易、社交、征信），構建客戶畫像。-通過聚類分析識別高價值客戶群體。-運用機器學習模型預測客戶需求，推送個性化產品。-實時監(jiān)測營銷效果，動態(tài)調整策略。3.優(yōu)化信貸審批流程的思路：-利用邏輯回歸或XGBoost模型替代人工審批，提高效率。-結合西崗區(qū)小微企業(yè)特點，設計差異化評分規(guī)則。-通過數據監(jiān)控審批通過率與壞賬率，動態(tài)調整模型權重。四、計算題答案1.數據集：[1200,1500,1300,1800,2000,1600,1400]-均值=(1200+1500+1300+1800+2000+1600+1400)/7=1457.14-中位數=1500（排序后第4位）-標準差≈292.68-異常值判斷：3σ=1457.14±3×292.68≈[771.8,2142.5]，2500超出范圍，為異常值。2.簡單移動平均法（MA3）：-4月MA3=(550+480+600)/3=530（萬元）-5月預測=530（假設趨勢穩(wěn)定）-趨勢分析：存款先升后降，可能與春節(jié)效應（2月集中提現）及利率政策相關。五、論述題答案提升市場競爭力策略：1.精準定位西崗區(qū)客戶需求：-分析本地居民消費偏好（如旅游、教育支出高），推出定制化理財產品。-針對小微企業(yè)主推出供應鏈金融方案，填補市場空白。2.強化數據驅動風控：-結合征信與交易數據，降低小微企業(yè)信貸風險。-利用機器學習預測客戶流失，提前干預