大數(shù)據(jù)分析師（金融行業(yè)）崗位招聘考試試卷及答案填空題（10題，1分/題）1.金融行業(yè)常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之一是______2.Python中用于數(shù)據(jù)清洗的核心庫是______3.金融風(fēng)控衡量模型區(qū)分度的關(guān)鍵指標(biāo)是______4.大數(shù)據(jù)離線計(jì)算的核心框架是______5.GDPR適用于處理______地區(qū)用戶數(shù)據(jù)的企業(yè)6.用于文本分析的Python庫是______7.ARIMA模型的全稱是______8.分布式大數(shù)據(jù)存儲的核心系統(tǒng)是______9.金融反欺詐中，衡量模型準(zhǔn)確率的指標(biāo)之一是______10.金融大數(shù)據(jù)可視化常用工具是______答案1.Oracle（或MySQL）2.Pandas3.AUC4.Hadoop5.歐盟及歐洲經(jīng)濟(jì)區(qū)6.NLTK（或jieba）7.自回歸積分滑動(dòng)平均模型8.HDFS9.精確率（或召回率）10.Tableau單項(xiàng)選擇題（10題，2分/題）1.以下不屬于金融大數(shù)據(jù)特征的是？A.高價(jià)值密度B.海量性C.高速性D.多樣性2.金融風(fēng)控中，VIF用于檢測模型的？A.共線性B.異常值C.缺失值D.過擬合3.以下屬于實(shí)時(shí)計(jì)算框架的是？A.SparkStreamingB.HadoopC.MapReduceD.Hive4.金融行業(yè)KYC的全稱是？A.了解你的客戶B.客戶身份驗(yàn)證C.風(fēng)險(xiǎn)評估D.反洗錢5.數(shù)據(jù)建模常用的Python庫是？A.Scikit-learnB.PandasC.NumpyD.Matplotlib6.時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)常用？A.ADF檢驗(yàn)B.T檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)7.以下屬于非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)的是？A.客戶投訴文本B.股票價(jià)格C.交易流水D.存款余額8.ETL流程中，“L”代表？A.加載B.提取C.轉(zhuǎn)換D.存儲9.金融反欺詐常用的圖算法是？A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)B.線性回歸C.決策樹D.KNN10.我國金融數(shù)據(jù)合規(guī)核心法規(guī)是？A.個(gè)人信息保護(hù)法（PIPL）B.PythonC.HadoopD.Spark答案1.A2.A3.A4.A5.A6.A7.A8.A9.A10.A多項(xiàng)選擇題（10題，2分/題，多選/少選不得分）1.金融大數(shù)據(jù)分析常用工具包括？A.SparkB.HadoopC.TableauD.Excel2.金融風(fēng)控模型常用算法有？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.KNN3.金融數(shù)據(jù)合規(guī)法規(guī)包括？A.PIPLB.GDPRC.PCIDSSD.無4.大數(shù)據(jù)處理階段包括？A.數(shù)據(jù)采集B.清洗C.建模D.可視化5.金融非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型有？A.投訴錄音B.社交媒體文本C.股票K線圖D.交易日志6.時(shí)間序列分析模型有？A.ARIMAB.GARCHC.LSTMD.Prophet7.數(shù)據(jù)清洗操作包括？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.聚合8.金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景包括？A.風(fēng)控B.營銷C.反欺詐D.投研9.分布式計(jì)算框架包括？A.SparkB.HadoopC.FlinkD.Storm10.模型性能指標(biāo)包括？A.AUCB.精確率C.召回率D.F1值答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABCD5.AB6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判斷題（10題，2分/題，對√錯(cuò)×）1.金融大數(shù)據(jù)價(jià)值密度比普通大數(shù)據(jù)高。（）2.Spark僅支持離線計(jì)算。（）3.GDPR僅適用于歐盟企業(yè)。（）4.邏輯回歸可用于二分類和多分類。（）5.HDFS是分布式文件系統(tǒng)。（）6.時(shí)間序列分析無需平穩(wěn)性檢驗(yàn)。（）7.KYC是反洗錢的基礎(chǔ)。（）8.Pandas只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）9.決策樹可解釋性強(qiáng)。（）10.數(shù)據(jù)可視化工具只有Tableau。（）答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.×簡答題（4題，5分/題）1.簡述金融大數(shù)據(jù)分析的核心流程。答案：金融大數(shù)據(jù)分析核心流程分五步：①數(shù)據(jù)采集：從交易系統(tǒng)、CRM、社交媒體等多源采集結(jié)構(gòu)化（交易流水）、半結(jié)構(gòu)化（日志）、非結(jié)構(gòu)化（文本）數(shù)據(jù)；②數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，統(tǒng)一格式；③數(shù)據(jù)存儲：用HDFS存海量數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；④建模分析：用Spark計(jì)算，邏輯回歸、隨機(jī)森林等建模，時(shí)間序列分析做預(yù)測；⑤可視化應(yīng)用：用Tableau展示，支撐風(fēng)控、營銷、投研等場景，輔助決策。2.金融風(fēng)控中AUC指標(biāo)的含義及作用是什么？答案：AUC是ROC曲線下的面積，衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。ROC橫軸是假陽性率（FPR），縱軸是真陽性率（TPR）。AUC范圍0-1，越近1區(qū)分度越好（1=完美區(qū)分，0.5=隨機(jī)）。金融風(fēng)控中，AUC用于評估信用評分、反欺詐模型有效性，幫助判斷模型是否能準(zhǔn)確識別高風(fēng)險(xiǎn)（正）和低風(fēng)險(xiǎn)（負(fù)）客戶，避免誤判損失，是模型迭代的核心指標(biāo)。3.簡述PIPL對金融數(shù)據(jù)合規(guī)的主要要求。答案：《個(gè)人信息保護(hù)法》（PIPL）核心要求：①最小必要：僅收集業(yè)務(wù)必需信息，不超范圍；②知情同意：明確告知收集用途，獲用戶授權(quán)；③數(shù)據(jù)安全：建立防護(hù)體系，防泄露篡改；④跨境傳輸：向境外傳輸需安全評估或標(biāo)準(zhǔn)合同；⑤用戶權(quán)利：用戶可查詢、更正、刪除信息，限制處理。金融機(jī)構(gòu)需落實(shí)，避免合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（如罰款、聲譽(yù)損失）。4.金融時(shí)間序列分析的常用場景有哪些？答案：金融時(shí)間序列分析（時(shí)間有序數(shù)據(jù)）常用場景：①股價(jià)預(yù)測：用ARIMA、LSTM預(yù)測股票、基金走勢；②風(fēng)險(xiǎn)度量：用GARCH分析波動(dòng)率，計(jì)算VaR；③收益率預(yù)測：債券、衍生品收益率預(yù)測；④高頻交易：秒級交易數(shù)據(jù)識別信號；⑤宏觀分析：GDP、CPI等輔助投研。幫助機(jī)構(gòu)優(yōu)化投資、控制風(fēng)險(xiǎn)。討論題（2題，5分/題）1.討論金融反欺詐中大數(shù)據(jù)分析如何提升識別效率？答案：金融反欺詐中，大數(shù)據(jù)分析從多維度提升效率：①多源整合：整合交易流水、設(shè)備指紋、社交關(guān)系、行為日志，突破單一數(shù)據(jù)局限；②實(shí)時(shí)計(jì)算：用Flink/SparkStreaming處理秒級數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)識別異地登錄、大額轉(zhuǎn)賬等異常；③圖算法：社區(qū)發(fā)現(xiàn)識別欺詐團(tuán)伙（關(guān)聯(lián)賬戶交易）；④機(jī)器學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林、XGBoost學(xué)習(xí)欺詐模式；⑤規(guī)則迭代：基于模型優(yōu)化反欺詐規(guī)則，減少誤判。相比傳統(tǒng)規(guī)則，更精準(zhǔn)識別隱藏欺詐，提升效率準(zhǔn)確率。2.討論金融大數(shù)據(jù)分析面臨的主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。答案：金融大數(shù)據(jù)分析面臨三大挑戰(zhàn)及應(yīng)對：①數(shù)據(jù)質(zhì)量：多源數(shù)據(jù)缺失、異?！⑶逑磒ipeline（Pan