中信銀行大連市沙河口區(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.在分析大連市沙河口區(qū)居民消費數(shù)據(jù)時，若需衡量不同商品類別之間的關(guān)聯(lián)性，以下哪種統(tǒng)計方法最合適？A.相關(guān)系數(shù)B.主成分分析（PCA）C.熵權(quán)法D.空間自相關(guān)分析2.中信銀行某業(yè)務部門需分析大連市沙河口區(qū)2023-2024年信用卡申請數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)申請量在節(jié)假日期間顯著增長。若要預測2025年Q4的申請量，以下哪種模型更適用？A.邏輯回歸模型B.ARIMA時間序列模型C.決策樹分類模型D.K-means聚類模型3.在處理沙河口區(qū)銀行客戶流失數(shù)據(jù)時，以下哪種指標最能反映客戶黏性？A.賬戶余額B.交易頻率C.LTV（生命周期價值）D.客戶年齡4.某分析師需對比沙河口區(qū)與甘井子區(qū)的小微企業(yè)貸款違約率，以下哪種方法能有效控制區(qū)域經(jīng)濟差異的影響？A.T檢驗B.方差分析（ANOVA）C.配對樣本t檢驗D.回歸分析5.在構(gòu)建沙河口區(qū)房產(chǎn)價格預測模型時，以下哪種特征工程方法最適用于處理缺失值？A.均值填充B.KNN插補C.回歸填充D.刪除缺失值二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析大連市沙河口區(qū)零售業(yè)銷售數(shù)據(jù)時，若需發(fā)現(xiàn)不同時段（如工作日/周末）的顧客行為差異，應采用__________方法。2.中信銀行某分行需評估沙河口區(qū)新開網(wǎng)點選址效果，通常采用__________指標衡量覆蓋范圍。3.若沙河口區(qū)某行業(yè)貸款逾期率高于全行平均水平，可使用__________檢驗判斷差異是否顯著。4.在構(gòu)建客戶畫像時，沙河口區(qū)年輕客群的消費偏好可通過__________分析得出。5.處理沙河口區(qū)經(jīng)濟數(shù)據(jù)時，若存在多重共線性問題，可使用__________方法降低模型誤差。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析沙河口區(qū)小微企業(yè)信貸風險。（要求：結(jié)合實際業(yè)務場景，說明數(shù)據(jù)來源、分析步驟及模型選擇。）2.某分析師發(fā)現(xiàn)沙河口區(qū)信用卡逾期客戶主要集中在某個年齡段，請解釋可能的原因并提出解決方案。（要求：從經(jīng)濟、行為、產(chǎn)品等多角度分析，提出可行性建議。）3.結(jié)合沙河口區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點，說明如何通過數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化中信銀行零售信貸投放策略。（要求：列舉至少兩種數(shù)據(jù)挖掘方法，并說明如何應用于信貸風控。）四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某分析師收集了沙河口區(qū)2023年1-12月信用卡交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某類商戶（如餐飲）的交易筆數(shù)呈季度周期性波動。若已知2023年Q1交易量為5000筆，Q2為4500筆，Q3為6000筆，Q4為7000筆，請計算該商戶的ARIMA（1,1,1）模型的參數(shù)（α,β,γ）。（假設(shè)數(shù)據(jù)平穩(wěn)）（要求：列出計算公式及步驟。）2.沙河口區(qū)某銀行2024年收集了1000戶客戶的信貸數(shù)據(jù)，其中500戶來自商業(yè)區(qū)，500戶來自工業(yè)區(qū)。經(jīng)統(tǒng)計，商業(yè)區(qū)客戶的平均貸款逾期天數(shù)為3天，工業(yè)區(qū)為5天。若要檢驗兩區(qū)域逾期差異是否顯著，請選擇合適的假設(shè)檢驗方法，并說明理由。（假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差相等）（要求：寫出H0和H1，并計算檢驗統(tǒng)計量。）五、論述題（共1題，20分）結(jié)合沙河口區(qū)沙河口區(qū)作為大連市商業(yè)與科技結(jié)合區(qū)的特點，論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升中信銀行對本地科創(chuàng)企業(yè)的金融服務能力。（要求：從數(shù)據(jù)獲取、模型設(shè)計、業(yè)務應用等方面展開，體現(xiàn)行業(yè)與地域針對性。）答案及解析一、選擇題答案1.A解析：衡量商品類別關(guān)聯(lián)性需使用相關(guān)系數(shù)，PCA用于降維，熵權(quán)法用于權(quán)重分配，空間自相關(guān)分析用于地理數(shù)據(jù)。2.B解析：節(jié)假日期間數(shù)據(jù)呈周期性波動，ARIMA適用于時間序列預測，邏輯回歸用于分類，決策樹用于分類/回歸，K-means用于聚類。3.C解析：LTV綜合反映客戶長期價值，比單次交易或余額更全面。4.D解析：回歸分析可通過控制變量（如人均GDP、行業(yè)類型）剔除區(qū)域差異影響。5.B解析：KNN插補能保留數(shù)據(jù)分布特征，優(yōu)于均值填充或刪除。二、填空題答案1.聚類分析解析：工作日/周末顧客行為差異可通過聚類方法發(fā)現(xiàn)。2.覆蓋率解析：網(wǎng)點選址需結(jié)合地理覆蓋范圍評估。3.t檢驗解析：兩樣本均值比較適用t檢驗。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則解析：年輕客群消費偏好可通過購物籃分析得出。5.方差膨脹因子（VIF）解析：VIF用于處理多重共線性。三、簡答題答案1.大數(shù)據(jù)技術(shù)分析小微企業(yè)信貸風險-數(shù)據(jù)來源：工商注冊數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)、交易流水、輿情數(shù)據(jù)（如投訴信息）。-分析步驟：①數(shù)據(jù)清洗與整合（去除異常值，統(tǒng)一格式）；②特征工程（如計算企業(yè)年齡、負債率、現(xiàn)金流比率）；③風險模型構(gòu)建（邏輯回歸、XGBoost或深度學習模型）；④模型驗證（AUC、KS值評估）。-模型選擇：XGBoost因能處理不平衡數(shù)據(jù)且泛化能力強，適合信貸風控。2.信用卡逾期客戶年齡集中的原因及解決方案-原因：-經(jīng)濟因素：該年齡段（如25-35歲）收入不穩(wěn)定，易受經(jīng)濟波動影響；-行為因素：消費習慣（如過度分期）、信用意識薄弱；-產(chǎn)品因素：信用卡額度過高或營銷策略激進。-解決方案：-產(chǎn)品優(yōu)化：降低高額度客戶的審批標準，推出分期額度限制；-客戶教育：通過短信/APP推送逾期后果案例；-風控加強：對高風險客戶進行主動催收或降低額度。3.零售信貸投放策略優(yōu)化-方法一：客戶分群利用聚類分析將沙河口區(qū)客戶分為“高消費-低風險”“穩(wěn)健型”“初創(chuàng)企業(yè)”等群體，針對性投放消費貸或經(jīng)營貸。-方法二：行業(yè)關(guān)聯(lián)分析通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘科創(chuàng)企業(yè)（如軟件園）的信貸需求特征，設(shè)計專項貸款產(chǎn)品（如知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貸）。四、計算題答案1.ARIMA（1,1,1）模型參數(shù)計算-公式：?yt=α(?yt-1)+β(?yt-2)+γεt-1其中，?yt=yt-yt-1（一階差分）。-計算：|季度|交易量|一階差分(?yt)|||--|--||Q1|5000|-||Q2|4500|-500||Q3|6000|1500||Q4|7000|1000|代入公式，假設(shè)初始α=β=γ=1，迭代調(diào)整后得α≈0.3,β≈0.4,γ≈0.2。2.t檢驗計算-H0：兩區(qū)域逾期天數(shù)無差異（μ1=μ2）；H1：存在顯著差異。-檢驗統(tǒng)計量：t=(x?1-x?2)/√[sp2(1/500+1/500)]其中，sp2=[(49932+49922)/(999)]=2.52→sp=1.59。t=(3-5)/√[2.520.004]≈-4.02。-結(jié)論：t=-4.02遠超臨界值，拒絕H0，差異顯著。五、論述題答案沙河口區(qū)科創(chuàng)企業(yè)金融服務數(shù)據(jù)分析策略-數(shù)據(jù)獲?。赫峡萍季制髽I(yè)名錄、專利數(shù)據(jù)、銀行交易流水、第三方征信（如知識產(chǎn)權(quán)估值）。-模型設(shè)計