中信银行西安市莲湖区2025秋招数据分析师笔试题及答案

中信银行西安市莲湖区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，共10分）1.在西安市莲湖区进行消费数据分析时，最适合用于描述居民消费结构变化的统计方法是？A.简单算术平均数B.标准差C.相对频率分布D.简单几何平均数2.中信银行某业务部门需要分析西安市莲湖区居民的贷款还款能力，以下哪个指标最能反映居民的短期偿债能力？A.流动比率B.资产负债率C.利息保障倍数D.净资产收益率3.在处理西安市莲湖区某商圈的线上交易数据时，若发现部分用户注册手机号重复，可能的原因是？A.数据采集系统故障B.用户误操作C.数据清洗不彻底D.以上所有4.中信银行在西安市莲湖区开展信贷业务时，若要评估某区域的经济活跃度，以下哪个指标最相关？A.人均GDPB.社会消费品零售总额C.失业率D.城镇居民人均可支配收入5.在进行西安市莲湖区小微企业信贷风险评估时，以下哪个变量属于定性变量？A.营业额B.企业成立年限C.法人学历D.资产负债率二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在西安市莲湖区进行客户分层时，常用的聚类方法有______和______。2.中信银行在莲湖区开展信贷业务时，若要分析居民收入与贷款申请量的关系，适合使用______统计图。3.数据分析师在处理西安市莲湖区某商户的POS交易数据时，若发现部分交易金额为0，可能的原因是______或______。4.评估西安市莲湖区某区域商业价值时，______和______是关键指标。5.在中信银行莲湖区分行进行客户流失预警时，______模型通常用于预测潜在流失客户。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述在西安市莲湖区进行消费数据分析时，如何处理缺失值？并说明不同处理方法的优势和适用场景。2.中信银行在莲湖区开展小微企业信贷业务时，如何通过数据建模提高贷款审批效率？请列举至少三种具体方法。3.结合西安市莲湖区商业特点，说明数据分析师如何通过分析商圈客流数据优化中信银行的选址策略？四、计算题（共2题，每题15分，共30分）1.某中信银行莲湖区支行2024年第三季度的小微企业贷款数据如下表所示：|企业类型|贷款金额（万元）|贷款利率（%）|还款情况（正常/逾期）||-|||-||科技型|120|5.5|正常||批发零售|80|6.0|逾期||制造业|150|5.0|正常||服务业|60|6.5|正常|（1）计算各企业类型的平均贷款利率；（2）分析贷款利率与还款情况的关系；（3）若要进一步评估贷款风险，还需考虑哪些变量？2.某中信银行莲湖区分行收集了2024年1-12月莲湖区某商圈的每日客流量数据（单位：千人），如下表所示：|月份|客流量|||--||1月|12||2月|18||3月|15||4月|20||5月|22||6月|25||7月|30||8月|28||9月|26||10月|24||11月|19||12月|21|（1）计算该商圈月均客流量；（2）分析客流量季节性变化规律；（3）若要预测2025年1月的客流量，可使用哪些模型？并说明选择理由。五、论述题（1题，20分）结合西安市莲湖区的人口结构、商业布局及中信银行的业务特点，论述数据分析师如何通过多维度数据分析支持该区域的信贷业务拓展。答案及解析一、选择题答案1.C-相对频率分布最适合描述消费结构变化，能反映不同消费类别在总体中的占比。2.A-流动比率（流动资产/流动负债）直接反映短期偿债能力。3.D-数据重复可能是采集、用户操作或清洗问题综合导致。4.B-社会消费品零售总额更能反映区域经济活跃度。5.C-法人学历是定性变量，其余为定量变量。二、填空题答案1.K-means聚类，层次聚类-常用聚类算法。2.散点图-能直观展示收入与贷款量的关系。3.系统错误，用户未实际消费-0金额交易需排查数据或业务场景。4.人均可支配收入，商业密度-反映区域经济与商业价值。5.逻辑回归-常用于客户流失预测。三、简答题答案1.缺失值处理方法：-删除法：适用于缺失比例低且不影响分析；-插补法：均值/中位数/众数插补（简单但可能失真）；-模型预测：使用机器学习模型（如KNN）填补。-适用场景：删除法适用于随机缺失；插补法适用于缺失规律性数据。2.提高贷款审批效率的方法：-信用评分模型：基于历史数据建立评分体系；-规则引擎：自动筛选低风险申请；-实时反欺诈系统：动态监测异常交易。3.商圈客流数据分析优化选址：-分析人流高峰时段、人群画像，结合区域商业空白点；-利用GIS技术结合地铁/公交站点数据；-对比竞品门店客流数据。四、计算题答案1.（1）平均贷款利率：-科技型：5.5；批发零售：6.0；制造业：5.0；服务业：6.5。-计算：(5.5+6.0+5.0+6.5)/4=5.625%。（2）利率与还款关系：-高利率（服务业）逾期风险可能更高，需进一步分析。（3）其他变量：企业规模、行业景气度、担保情况。2.（1）月均客流量：-总和：252千人，月均：252/12=21千人。（2）季节性规律：-7-8月高峰（暑期），冬季低谷。（3）预测模型：-ARIMA（时间序列）；线性回归（趋势分析）；-选择理由：莲湖区客流受季节影响显著，ARIMA更适配。五、论述题答案多维度数据分析支持信贷业务：1.人口结构分析：-通过统计局数据结合银行内部客户画像，识别高净值