興業(yè)銀行深圳市龍崗區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計20分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項技能最為核心？A.機器學習模型開發(fā)B.數(shù)據(jù)清洗與預處理C.業(yè)務邏輯分析D.數(shù)據(jù)可視化設計2.興業(yè)銀行深圳市分行若想分析龍崗區(qū)居民對個人理財產(chǎn)品的偏好，最適合使用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.聚類分析B.回歸分析C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.時間序列分析3.以下哪種指標最適合衡量銀行信貸業(yè)務的風險？A.凈利潤率B.不良貸款率C.資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率D.每股收益4.在處理缺失值時，以下哪種方法最適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.K最近鄰填充5.深圳市龍崗區(qū)近年來經(jīng)濟增速較快，若要分析其對銀行業(yè)務的影響，以下哪個變量最應納入模型？A.居民人均可支配收入B.商業(yè)用地價格C.互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量D.外來人口比例6.興業(yè)銀行若要優(yōu)化ATM機布局，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.決策樹B.K-Means聚類C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.貝葉斯分類7.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同行業(yè)對銀行貸款的需求占比？A.折線圖B.散點圖C.餅圖D.箱線圖8.若要分析深圳市龍崗區(qū)小微企業(yè)貸款違約的影響因素，以下哪個變量可能最為關鍵？A.企業(yè)規(guī)模B.行業(yè)類型C.法人年齡D.貸款金額9.興業(yè)銀行在龍崗區(qū)推廣信用卡業(yè)務時，若要評估營銷活動的效果，最適合使用的指標是？A.營銷成本B.新增卡量C.活動參與人數(shù)D.信用卡透支率10.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種情況屬于異常值處理？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯誤B.缺失值過多C.數(shù)據(jù)重復D.離群點二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果解讀。2.在銀行信貸業(yè)務中，______是衡量客戶還款能力的重要指標。3.對于分類問題，常用的評估指標包括準確率、召回率和______。4.深圳市龍崗區(qū)作為制造業(yè)重鎮(zhèn)，銀行在分析企業(yè)貸款需求時，應重點關注______等行業(yè)。5.數(shù)據(jù)分析師在處理銀行交易數(shù)據(jù)時，需要警惕______可能導致的偏差。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行深圳市龍崗區(qū)分行可能面臨的主要挑戰(zhàn)。（需結(jié)合銀行業(yè)務和地域特點，分析數(shù)據(jù)獲取難度、業(yè)務復雜性等。）2.若要分析深圳市龍崗區(qū)居民消費信貸的增長趨勢，需要哪些關鍵數(shù)據(jù)指標？如何構建分析框架？（需列出核心指標，如人均消費支出、信貸余額、貸款逾期率等，并說明分析步驟。）3.在銀行風險管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析技術識別高風險客戶？請舉例說明具體方法。（需結(jié)合信用評分模型、行為特征分析等，說明數(shù)據(jù)來源和模型應用。）四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某月興業(yè)銀行深圳市龍崗區(qū)分行的信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示：|客戶ID|交易金額（元）|交易時間（小時）|是否逾期||--|-||-||1001|2000|14|是||1002|1500|8|否||1003|3000|20|是||1004|1200|5|否||1005|2500|16|否|要求：（1）計算該月信用卡交易的平均金額和逾期率；（2）分析交易時間與逾期率的關系，并給出結(jié)論。2.某銀行在深圳市龍崗區(qū)開展小微企業(yè)貸款業(yè)務，收集了以下數(shù)據(jù)：|企業(yè)ID|貸款金額（萬元）|行業(yè)類型|企業(yè)規(guī)模（員工數(shù)）|是否違約||--||-|-|-||201|50|制造業(yè)|100|是||202|30|服務業(yè)|20|否||203|80|制造業(yè)|300|是||204|20|服務業(yè)|10|否||205|60|批發(fā)零售|50|否|要求：（1）計算不同行業(yè)的小微企業(yè)貸款違約率；（2）分析企業(yè)規(guī)模與貸款違約率的關系，并解釋原因。五、論述題（1題，20分）結(jié)合深圳市龍崗區(qū)的經(jīng)濟特點（如制造業(yè)、科技產(chǎn)業(yè)占比高），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升興業(yè)銀行在該區(qū)域的業(yè)務競爭力。（需從客戶細分、產(chǎn)品優(yōu)化、風險控制等方面展開，結(jié)合具體案例說明。）答案及解析一、選擇題答案1.B（數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎，直接影響后續(xù)分析質(zhì)量。）2.A（聚類分析可發(fā)現(xiàn)龍崗區(qū)居民對理財產(chǎn)品的細分偏好。）3.B（不良貸款率直接反映信貸風險。）4.B（均值或中位數(shù)適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)的缺失值填充。）5.A（人均可支配收入是衡量消費能力的核心指標。）6.B（K-Means聚類可優(yōu)化ATM機布局。）7.C（餅圖最適合展示占比結(jié)構。）8.B（行業(yè)類型影響貸款違約的宏觀因素。）9.B（新增卡量直接反映營銷效果。）10.D（離群點是異常值處理的關鍵。）二、填空題答案1.數(shù)據(jù)預處理2.收入水平3.F1分數(shù)4.電子制造、汽車零部件5.數(shù)據(jù)偏差（如采樣偏差、時間偏差）三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行深圳市龍崗區(qū)分行可能面臨的主要挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)獲取難度：龍崗區(qū)數(shù)據(jù)來源分散，如政府公開數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等需整合；-業(yè)務復雜性：制造業(yè)與科技產(chǎn)業(yè)并存，客戶需求多樣化；-風險控制壓力：信貸業(yè)務需平衡增長與風險；-區(qū)域政策影響：需關注龍崗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對銀行業(yè)務的導向。2.分析龍崗區(qū)居民消費信貸增長趨勢的關鍵指標與分析框架：-核心指標：人均消費支出、信貸余額、逾期率、消費類型占比（如餐飲、房產(chǎn)）；-分析框架：（1）時間序列分析消費信貸趨勢；（2）按年齡、收入分層分析需求差異；（3）結(jié)合經(jīng)濟數(shù)據(jù)（如GDP增速）驗證驅(qū)動因素。3.高風險客戶識別方法：-信用評分模型：結(jié)合征信數(shù)據(jù)、交易行為（如大額取現(xiàn)）構建評分卡；-行為特征分析：監(jiān)測異常交易（如頻繁小額還款）、貸款用途變更等。四、計算題答案1.信用卡交易數(shù)據(jù)分析：（1）平均金額=(2000+1500+3000+1200+2500)/5=2200元；逾期率=3/5=60%；（2）交易時間與逾期率關聯(lián)：14:00-20:00逾期率較高，可能與夜宵、娛樂消費相關。2.小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)分析：（1）行業(yè)違約率：-制造業(yè)：2/3=66.7%；-服務業(yè)：1/2=50%；-批發(fā)零售：0/1=0%；（2）企業(yè)規(guī)模與違約率：規(guī)模20-50人的企業(yè)違約率較高，可能與資金鏈脆弱性相關。五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師提升興業(yè)銀行龍崗區(qū)業(yè)務競爭力的策略：-