平安銀行成都市錦江區(qū)2025秋招數據分析師筆試題及答案數據分析師筆試題（共5題，總分100分）1.單選題（共3題，每題2分，共6分）題目：1.1在分析平安銀行成都市錦江區(qū)2025年信用卡申請數據時，若需評估不同區(qū)域客戶的風險水平，以下哪種指標最適用于衡量客戶的違約可能性？（）A.客戶年齡B.賬戶余額C.逾期率D.收入水平1.2若某客戶在錦江區(qū)持有平安銀行信用卡，但近期頻繁在周邊商圈消費，而其賬戶余額較低，銀行系統(tǒng)應優(yōu)先考慮以下哪種行為？（）A.提升信用額度B.推送理財推薦短信C.發(fā)送風險預警通知D.增加分期付款選項1.3在處理錦江區(qū)某商戶的信用卡交易數據時，發(fā)現部分交易時間標注為“0時00分”，結合當地商業(yè)規(guī)律，最合理的處理方式是？（）A.刪除該數據B.統(tǒng)一修正為當天最早交易時間C.記錄為異常值并保留D.歸類為夜間交易2.多選題（共2題，每題3分，共6分）題目：2.1分析錦江區(qū)平安銀行小微商戶貸款數據時，若需評估貸款審批效率，以下哪些因素需要納入考量？（）A.審批時長B.貸款金額分布C.客戶還款記錄D.區(qū)域經濟活躍度2.2若錦江區(qū)某區(qū)域信用卡逾期率近期上升，銀行需分析原因，以下哪些維度可能存在關聯？（）A.客戶收入結構變化B.合作商戶欺詐行為C.營銷活動刺激消費D.氣候因素影響（如季節(jié)性失業(yè)）3.簡答題（共1題，共8分）題目：錦江區(qū)作為成都市商業(yè)核心區(qū)域，平安銀行的信用卡用戶具有高頻消費、年輕化等特點。請簡述在分析此類用戶行為時，如何結合地域特征設計用戶分層策略？需說明至少三種分層維度及對應分析目標。4.綜合分析題（共1題，共20分）題目：平安銀行錦江區(qū)分行2025年第二季度信用卡交易數據顯示，某商圈商戶的“夜宵消費”交易筆數環(huán)比增長40%，但逾期率也相應提升。請基于此情境，設計一份分析方案，需包含以下內容：（1）需收集哪些關鍵數據？（2）分析步驟及假設檢驗方法。（3）若發(fā)現逾期率上升與特定客戶群體（如夜間活躍用戶）相關，銀行應如何調整風險控制策略？5.案例分析題（共1題，共30分）題目：錦江區(qū)某大型商場的信用卡交易數據顯示，2025年5月其“周末大促”活動期間，交易總額同比增長35%，但次月逾期率環(huán)比上升15%。請撰寫一份分析報告，需說明：（1）逾期率上升的可能原因（需結合商場消費特征分析）。（2）若需優(yōu)化營銷活動，如何設計分層推送策略？（3）結合區(qū)域經濟數據，提出至少兩種降低逾期率的措施。答案及解析1.單選題答案及解析1.1C解析：逾期率直接反映客戶違約可能性，其他選項雖相關但非核心指標。1.2C解析：低余額高頻消費可能暗示風險，需預警而非盲目營銷。1.3B解析：統(tǒng)一修正避免數據孤島，異常值需進一步排查而非直接刪除。2.多選題答案及解析2.1A、D解析：審批時長直接體現效率，區(qū)域經濟影響業(yè)務規(guī)模。2.2A、B解析：收入結構與還款能力相關，商戶欺詐影響逾期成因。3.簡答題答案及解析用戶分層策略設計：1.消費頻次分層：高、中、低頻用戶，對應營銷重點（如高頻用戶權益提升）。2.地域商圈偏好：錦江區(qū)可分為“核心商圈”“社區(qū)型商戶”用戶，分析消費場景差異。3.風險等級分層：結合逾期記錄、年齡等，劃分低、中、高風險，差異化審批。解析：地域特征需結合商戶分布（如IFS商圈vs.小型超市）設計分層，避免一刀切。4.綜合分析題答案及解析（1）關鍵數據：-客戶交易時間分布（小時級）-商戶類型（餐飲/娛樂）-客戶年齡/職業(yè)（夜間活躍群體特征）-逾期金額/筆數趨勢（2）分析步驟：①描述性統(tǒng)計：夜宵消費占比、逾期率對比②相關性分析：消費時段與逾期率相關性（如凌晨時段逾期率是否顯著高于其他時段）③假設檢驗：用t檢驗比較夜宵消費組與非夜宵消費組逾期率差異（3）風險控制策略：-對夜間活躍用戶推送小額分期優(yōu)惠（降低單筆還款壓力）-強化夜宵商戶合作商戶的資質審核解析：夜間消費場景需結合“還款能力”而非僅看交易量，需動態(tài)調整風控參數。5.案例分析題答案及解析（1）逾期原因分析：-周末沖動消費導致還款壓力（如“先買后還”行為）-商場促銷品（如高單價商品）易引發(fā)短期逾期-區(qū)域經濟波動（如5月就業(yè)集中發(fā)薪）導致逾期集中（2）分層推送策略：-高風險用戶：推送還款提醒+分期方案-中風險用戶：發(fā)放小額免息券（刺激消費但降低逾期）-低風險用戶：權益升級（增強客戶黏性）（3）降低逾期措施：-與商場合作推出“分時還款計劃”（如夜場消費可延遲至次