民生银行威海市文登区2025秋招数据分析师笔试题及答案

民生银行威海市文登区2025秋招数据分析师笔试题及答案一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）1.在分析威海文登区居民的消费信贷数据时，最适合使用的统计方法是？A.回归分析B.主成分分析C.聚类分析D.时间序列分析2.若要评估民生银行文登支行的信用卡逾期风险，以下哪个指标最具有参考价值？A.贷款余额增长率B.逾期90天以上客户占比C.平均交易金额D.客户活跃度3.在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大的情况下通常效果最好？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数填充C.使用K近邻算法填充D.直接忽略缺失值4.若要分析威海文登区不同年龄段的信用卡使用行为差异，最适合采用的数据可视化方式是？A.散点图B.热力图C.饼图D.分组柱状图5.在银行数据中，以下哪个字段属于高基尼系数的敏感特征？A.客户性别B.交易金额C.信用评分D.账户开户时长二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.分析威海文登区小微企业的贷款数据时，逻辑回归模型通常用于预测企业的违约概率。2.若要评估民生银行文登支行的营销活动效果，需要关注归因分析，以确定不同渠道的转化率。3.在数据清洗过程中，处理异常值的方法包括分箱法和标准化处理。4.分析居民消费趋势时，ARIMA模型适合处理具有季节性波动的时间序列数据。5.若要优化文登支行的信贷审批流程，需要建立评分卡，以量化客户的信用风险。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）1.简述在分析威海文登区居民的消费信贷数据时，如何进行数据预处理？-答案要点：1.数据清洗：剔除重复值、处理缺失值（如使用KNN填充或均值替换），修正异常值（如通过分位数法或箱线图识别）。2.特征工程：构造新的特征，如“月均消费金额”“贷款逾期天数”等，以增强模型解释力。3.数据标准化：对数值型特征进行归一化或标准化，避免模型偏向高量纲变量。4.类别特征编码：将性别、职业等分类变量转换为哑变量或使用独热编码。2.若要评估民生银行文登支行的信用卡营销活动效果，需要设计哪些关键指标？-答案要点：1.活动参与率：活动用户数/总客户数，反映营销触达效果。2.转化率：活动期间发卡量/活动用户数，衡量用户接受度。3.客单价提升：活动后人均交易金额变化，体现消费带动效果。4.逾期率变化：活动后信用卡逾期客户占比，评估风险控制能力。3.结合威海文登区的经济特点，如何构建小微企业的信用评分模型？-答案要点：1.数据收集：整合企业工商信息（注册资本、成立年限）、财务数据（营收增长率、资产负债率）、经营行为数据（水电费缴纳记录、纳税情况）。2.特征筛选：通过相关性分析或Lasso回归筛选关键变量，如“利润率”“抵押物价值”。3.模型选择：采用XGBoost或LightGBM进行建模，因小微企业经营波动大，需考虑样本不平衡问题（如过采样或代价敏感学习）。4.模型验证：使用交叉验证评估AUC，确保评分卡在文登区样本上的泛化能力。四、计算题（共2题，每题15分，合计30分）1.假设某月威海文登区信用卡逾期用户数据如下表，计算该月逾期90天以上的客户占比及30-90天逾期客户的集中度指数（CRI）。|逾期天数|客户数||-|--||0-30|1200||31-60|800||61-90|500||90+|300|-答案步骤：1.逾期90天以上客户占比：\[\text{占比}=\frac{300}{1200+800+500+300}\times100\%=15\%\]2.集中度指数（CRI）：\[\text{CRI}=\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{n\sigma^2}\]其中，\(x_i\)为各组中点（15,45,75,105），\(\bar{x}=55\)，\(\sigma^2=4025\)，计算得CRI≈1.2（表示逾期客户集中在中间区间）。2.某次营销活动中，威海文登区发放信用卡用户共5000人，其中2000人参与了活动。活动后信用卡月均消费金额从200元提升至250元，非活动用户消费未变化。计算该活动的ROI（投资回报率）。-答案步骤：1.活动用户增量贡献：\[(250-200)\times2000=100万\]2.假设活动成本为10万，则ROI为：\[\text{ROI}=\frac{100万}{10万}\times100\%=1000\%\]五、开放题（1题，20分）结合威海文登区的消费信贷现状，提出3条数据驱动的业务优化建议，并说明其可行性。-答案要点：1.建议一：基于消费场景的差异化信贷产品-可行性：通过分析文登区商户分布（如海鲜、家电零售占比高），推出“商户分期”或“装修贷”专项产品，可参考当地消费偏好（如夏季家电购买高峰）。2.建议二：小微企业经营贷智能风控-可行性：利用文登区税务局公开数据与企业工商年报交叉验证，构建动态信用评分模型，降低传统抵押贷款