民生銀行廣州市荔灣區(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.以下哪個指標(biāo)最適合衡量銀行客戶流失情況？A.客戶活躍度（DAU）B.存款余額增長率C.客戶流失率D.貸款不良率2.在分析荔灣區(qū)居民消費信貸數(shù)據(jù)時，以下哪個特征工程方法最適用于處理缺失值？A.刪除含有缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)填充C.KNN填充D.回歸模型預(yù)測填充3.民生銀行荔灣區(qū)分行若想提升小微企業(yè)信貸審批效率，最適合采用哪種機器學(xué)習(xí)模型？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機森林D.線性回歸4.荔灣區(qū)屬于廣州市經(jīng)濟較發(fā)達的區(qū)域，但信貸滲透率仍低于全市平均水平。以下哪個策略最可能提升該區(qū)域的信貸業(yè)務(wù)？A.提高貸款利率以降低風(fēng)險B.加強對高凈值客戶的營銷C.優(yōu)化信貸審批流程，降低準(zhǔn)入門檻D.減少信貸產(chǎn)品種類以聚焦核心客戶5.在分析荔灣區(qū)居民的消費結(jié)構(gòu)時，以下哪個方法最適合進行聚類分析？A.線性回歸分析B.主成分分析（PCA）C.K-means聚類D.時間序列分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在處理荔灣區(qū)信用卡還款數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分客戶的還款金額異常偏高，可能存在______風(fēng)險。答案：信用卡欺詐2.分析荔灣區(qū)居民小額貸款違約率時，常用的風(fēng)險控制模型包括______和邏輯回歸。答案：支持向量機（SVM）3.若要評估荔灣區(qū)某商業(yè)區(qū)的信貸需求，可以通過分析該區(qū)域的______和商戶類型等特征。答案：人口密度4.民生銀行荔灣區(qū)分行在客戶畫像構(gòu)建時，常用的數(shù)據(jù)源包括______和交易流水。答案：征信報告5.在進行荔灣區(qū)信貸業(yè)務(wù)的地域分布分析時，可以采用______地圖可視化手段。答案：熱力圖三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述如何利用數(shù)據(jù)分析方法提升民生銀行荔灣區(qū)分行的客戶留存率。答案：-客戶分群：根據(jù)荔灣區(qū)客戶的消費習(xí)慣、年齡、職業(yè)等特征進行聚類分析，識別高價值客戶和潛在流失客戶。-流失預(yù)警：建立流失預(yù)警模型，通過分析客戶的交易頻率、賬戶余額變化等指標(biāo)，提前識別高風(fēng)險客戶并采取挽留措施。-個性化營銷：基于客戶畫像，設(shè)計針對性的營銷方案，例如針對年輕客群推出信用卡優(yōu)惠活動，或針對小微企業(yè)主提供定制化信貸產(chǎn)品。-優(yōu)化服務(wù)體驗：通過分析客戶投訴數(shù)據(jù)和滿意度調(diào)查，改進荔灣區(qū)分行的服務(wù)流程，提升客戶滿意度。2.分析荔灣區(qū)小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制要點，并提出至少三種應(yīng)對策略。答案：-風(fēng)險控制要點：-信用風(fēng)險：小微企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)不透明，需加強征信調(diào)查和財務(wù)指標(biāo)分析。-經(jīng)營風(fēng)險：行業(yè)波動可能導(dǎo)致還款困難，需關(guān)注行業(yè)景氣度。-政策風(fēng)險：地方政府政策變化可能影響企業(yè)運營，需及時跟蹤政策動態(tài)。-應(yīng)對策略：-加強貸前審核：采用多維度評估模型，如結(jié)合企業(yè)征信、經(jīng)營流水、抵押物等綜合判斷。-動態(tài)監(jiān)控：建立貸后監(jiān)控機制，定期評估企業(yè)經(jīng)營狀況，及時調(diào)整風(fēng)險策略。-產(chǎn)品設(shè)計：推出靈活還款方式，如分期付款或延期還款，降低企業(yè)還款壓力。3.結(jié)合荔灣區(qū)經(jīng)濟特點，說明如何通過數(shù)據(jù)分析支持該區(qū)域的信貸業(yè)務(wù)增長。答案：-區(qū)域經(jīng)濟分析：利用政府公開數(shù)據(jù)、行業(yè)報告等，分析荔灣區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、重點企業(yè)、消費趨勢，識別信貸增長點。-客戶需求挖掘：通過消費數(shù)據(jù)聚類分析，發(fā)現(xiàn)荔灣區(qū)居民的小額信貸需求，如消費分期、教育貸款等，設(shè)計針對性產(chǎn)品。-競爭格局分析：對比同業(yè)在荔灣區(qū)的信貸布局，找出差異化競爭策略，如聚焦特定行業(yè)或客群。-風(fēng)險與收益平衡：結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)和企業(yè)信用模型，優(yōu)化信貸審批標(biāo)準(zhǔn)，確保業(yè)務(wù)增長的同時控制風(fēng)險。四、編程題（共1題，20分）題目：假設(shè)你獲取了民生銀行荔灣區(qū)分行2024年的信用卡交易數(shù)據(jù)，包含以下字段：`交易時間`（格式為"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"）、`交易金額`、`商戶類型`、`消費地點`（區(qū)域編碼）、`客戶ID`。請用Python完成以下任務(wù)：1.數(shù)據(jù)清洗：去除交易金額為負(fù)或異常大的記錄（例如超過10000元的交易）。2.特征工程：按月統(tǒng)計每個客戶的平均消費金額，并按消費地點（區(qū)域編碼）分組，計算每個區(qū)域的月均消費額。3.可視化：用柱狀圖展示荔灣區(qū)各區(qū)域的月均消費額，并標(biāo)注最高和最低消費區(qū)域。答案（Python代碼示例）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt假設(shè)數(shù)據(jù)已加載為dfdf=pd.read_csv("credit_card_transactions.csv")1.數(shù)據(jù)清洗df=df[(df['交易金額']>0)&(df['交易金額']<=10000)]2.特征工程df['交易時間']=pd.to_datetime(df['交易時間'])df['月份']=df['交易時間'].dt.monthdf['客戶月均消費']=df.groupby(['客戶ID','月份'])['交易金額'].transform('mean')區(qū)域月均消費=df.groupby(['消費地點','月份'])['交易金額'].mean().reset_index()3.可視化區(qū)域月均消費=區(qū)域月均消費[區(qū)域月均消費['消費地點'].str.startswith('440105')]#假設(shè)荔灣區(qū)編碼以440105開頭plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(區(qū)域月均消費['消費地點'],區(qū)域月均消費['交易金額'],color='skyblue')plt.xlabel('區(qū)域編碼')plt.ylabel('月均消費額')plt.title('荔灣區(qū)各區(qū)域月均消費額')plt.xticks(rotation=45)plt.show()五、開放題（共1題，20分）題目：民生銀行荔灣區(qū)分行計劃推出一款針對本地居民的“靈活還款”小額貸款產(chǎn)品，請結(jié)合荔灣區(qū)的經(jīng)濟和消費特點，提出產(chǎn)品設(shè)計思路，并說明如何通過數(shù)據(jù)分析驗證產(chǎn)品效果。答案：1.產(chǎn)品設(shè)計思路：-產(chǎn)品定位：主打低門檻、快速審批、靈活還款的小額信貸，適合荔灣區(qū)居民日常消費或應(yīng)急周轉(zhuǎn)需求。-利率設(shè)計：參考市場水平，但略低于行業(yè)均值以增強競爭力，可設(shè)置階梯利率（如首期低息、后續(xù)正常利率）。-還款方式：提供多種還款選項，如按月付息、到期還本，或自定義還款計劃（需結(jié)合客戶信用評估動態(tài)調(diào)整）。-風(fēng)控措施：結(jié)合征信數(shù)據(jù)、交易行為分析，設(shè)置合理的額度上限，防范過度負(fù)債風(fēng)險。2.數(shù)據(jù)分析驗證方案：-A/B測試：將產(chǎn)品分為對照組（傳統(tǒng)還款）和實驗組（靈活還