華夏銀行深圳市南山區(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）題目：1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？A.處理缺失值B.識(shí)別并修正異常值C.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一D.特征工程優(yōu)化2.若華夏銀行深圳市南山區(qū)分行需分析信用卡用戶消費(fèi)行為，以下哪種方法最適合進(jìn)行用戶分群？A.回歸分析B.聚類分析C.線性回歸D.邏輯回歸3.在SQL查詢中，若需統(tǒng)計(jì)深圳市南山區(qū)某支行的貸款業(yè)務(wù)按月分布，以下哪個(gè)函數(shù)最合適？A.SUM()B.COUNT()C.GROUPBY()D.MAX()4.若華夏銀行深圳市南山區(qū)分行需評(píng)估某項(xiàng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映活動(dòng)ROI？A.用戶增長(zhǎng)率B.轉(zhuǎn)化率C.凈利潤(rùn)D.活動(dòng)參與人數(shù)5.在數(shù)據(jù)可視化中，若需展示深圳市南山區(qū)各支行存款業(yè)務(wù)的趨勢(shì)變化，以下哪種圖表最合適？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）題目：1.在Python中，用于處理缺失值的庫(kù)是________。2.若深圳市南山區(qū)某支行的信用卡逾期率較高，可從________和________兩個(gè)維度分析原因。3.SQL中，用于連接兩個(gè)表的語(yǔ)法是________。4.在數(shù)據(jù)建模中，若需預(yù)測(cè)深圳市南山區(qū)某商戶的銷售額，常用的模型有________和________。5.若華夏銀行深圳市南山區(qū)分行需監(jiān)控貸款業(yè)務(wù)的異常風(fēng)險(xiǎn)，可使用________方法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）題目：1.結(jié)合深圳市南山區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在華夏銀行該區(qū)域業(yè)務(wù)中的角色與價(jià)值。2.若華夏銀行深圳市南山區(qū)分行需優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)如何利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？3.在處理深圳市南山區(qū)某支行的客戶流失數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵指標(biāo)？四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）題目：1.某數(shù)據(jù)集包含深圳市南山區(qū)1000名信用卡用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中：-月均消費(fèi)額：正態(tài)分布，均值為8000元，標(biāo)準(zhǔn)差為2000元。-逾期用戶占比：15%。（1）若某用戶月均消費(fèi)額為12000元，其屬于高消費(fèi)用戶的概率是多少？（假設(shè)高消費(fèi)用戶定義為月均消費(fèi)額＞10000元）（2）若華夏銀行深圳市南山區(qū)分行計(jì)劃為高消費(fèi)用戶推出專屬理財(cái)服務(wù)，基于上述數(shù)據(jù)，該服務(wù)的潛在目標(biāo)用戶規(guī)模是多少？2.某數(shù)據(jù)集包含華夏銀行深圳市南山區(qū)某支行的貸款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：-總貸款筆數(shù)：5000筆，其中個(gè)人貸款占比60%，企業(yè)貸款占比40%。-個(gè)人貸款平均利率：4.5%，企業(yè)貸款平均利率：5.5%。（1）若該支行計(jì)劃調(diào)整貸款利率策略，從風(fēng)險(xiǎn)與收益角度，應(yīng)優(yōu)先調(diào)整哪類貸款？（2）若深圳市南山區(qū)某行業(yè)（如科技）的企業(yè)貸款逾期率顯著高于平均水平（行業(yè)平均逾期率為5%），該支行應(yīng)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)控制？五、綜合分析題（1題，20分）題目：華夏銀行深圳市南山區(qū)分行計(jì)劃在2025年第四季度推出一項(xiàng)針對(duì)年輕人的信用卡營(yíng)銷活動(dòng)。請(qǐng)結(jié)合深圳市南山區(qū)的經(jīng)濟(jì)與人口特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷方案，并說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析評(píng)估活動(dòng)效果。答案及解析一、選擇題答案1.D-特征工程優(yōu)化屬于模型訓(xùn)練階段，不屬于數(shù)據(jù)清洗范疇。2.B-聚類分析適用于用戶分群，回歸分析主要用于預(yù)測(cè)。3.C-GROUPBY()用于按條件分組統(tǒng)計(jì)，最符合題目需求。4.B-轉(zhuǎn)化率直接反映活動(dòng)效果，而ROI需結(jié)合成本計(jì)算。5.C-折線圖適合展示趨勢(shì)變化，柱狀圖適合對(duì)比數(shù)值。二、填空題答案1.Pandas-Pandas庫(kù)提供缺失值處理函數(shù)（如dropna、fillna）。2.信用歷史和收入水平-逾期率分析需從用戶信用和收入角度入手。3.JOIN-SQL中通過(guò)JOIN連接兩個(gè)表（如INNERJOIN、LEFTJOIN）。4.線性回歸和決策樹-線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，決策樹適用于分類與預(yù)測(cè)。5.異常檢測(cè)算法（如孤立森林）-適用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)貸款業(yè)務(wù)的異常行為。三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在華夏銀行深圳市南山區(qū)業(yè)務(wù)中的角色與價(jià)值：-角色：作為業(yè)務(wù)與技術(shù)的橋梁，通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化決策、提升效率、控制風(fēng)險(xiǎn)。-價(jià)值：-精準(zhǔn)營(yíng)銷：利用南山科技、金融產(chǎn)業(yè)集中的特點(diǎn)，分析高凈值人群消費(fèi)習(xí)慣，優(yōu)化信用卡營(yíng)銷策略。-風(fēng)險(xiǎn)控制：通過(guò)分析南山企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)（如房地產(chǎn)），制定差異化風(fēng)控政策。-網(wǎng)點(diǎn)優(yōu)化：結(jié)合人口密度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分布等數(shù)據(jù)，建議網(wǎng)點(diǎn)選址或服務(wù)模式調(diào)整。2.優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局的數(shù)據(jù)分析步驟：-數(shù)據(jù)收集：獲取南山各區(qū)域人口分布、交易量、競(jìng)品覆蓋范圍等數(shù)據(jù)。-需求分析：通過(guò)聚類分析識(shí)別高需求區(qū)域（如科技園區(qū)、商業(yè)中心）。-模型計(jì)算：利用地理信息系統(tǒng)（GIS）結(jié)合業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)模型，確定新網(wǎng)點(diǎn)位置。-效果評(píng)估：開業(yè)后監(jiān)測(cè)新網(wǎng)點(diǎn)的客流量和業(yè)務(wù)量，驗(yàn)證布局合理性。3.客戶流失數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵指標(biāo)：-流失率：按區(qū)域、年齡、產(chǎn)品類型細(xì)分。-流失原因：通過(guò)用戶調(diào)研或行為分析（如交易頻率下降）識(shí)別主因。-競(jìng)爭(zhēng)分析：對(duì)比南山其他銀行的服務(wù)差異（如利率、積分政策）。四、計(jì)算題答案1.（1）高消費(fèi)用戶概率：-正態(tài)分布概率計(jì)算：P(X>10000)=1-P(X≤10000)-Z-score=(10000-8000)/2000=1→P(X≤10000)≈0.8413-P(X>10000)=1-0.8413=0.1587（約15.87%）（2）潛在目標(biāo)用戶規(guī)模：-1000人中高消費(fèi)用戶占比15.87%，即1000×0.1587≈160人。2.（1）利率調(diào)整策略：-企業(yè)貸款利率更高但逾期率可能更高，優(yōu)先調(diào)整企業(yè)貸款利率（如降低優(yōu)質(zhì)企業(yè)利率，提高高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)利率）。（2）風(fēng)險(xiǎn)控制優(yōu)化：-通過(guò)決策樹分析科技行業(yè)企業(yè)貸款特征，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)變量（如抵押物缺失、行業(yè)周期性風(fēng)險(xiǎn)），針對(duì)性加強(qiáng)貸前審查或貸后監(jiān)控。五、綜合分析題答案營(yíng)銷方案設(shè)計(jì)：1.目標(biāo)用戶：深圳南山科技、金融行業(yè)年輕白領(lǐng)（25-35歲），消費(fèi)能力強(qiáng)，偏好線上服務(wù)。2.活動(dòng)內(nèi)容：-場(chǎng)景化營(yíng)銷：結(jié)合南山科技園、創(chuàng)意園區(qū)等場(chǎng)景推出聯(lián)名卡（如與騰訊、大疆合作）。-數(shù)字化權(quán)益：提供視頻會(huì)議、共享工位等科技行業(yè)專屬權(quán)益。