平安银行温州市平阳县2025秋招数据分析师笔试题及答案

平安银行温州市平阳县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.在数据分析中，以下哪种方法最适合用于发现数据中的异常值？（A.回归分析B.穷举法C.箱线图分析D.主成分分析2.平安银行温州分行某季度信贷业务数据中，不良贷款率呈上升趋势，以下哪种指标最适合用于监控该趋势？（A.变异系数B.移动平均率C.基尼系数D.峰度系数3.在温州地区，某类小微企业的贷款违约风险较高，以下哪种模型最适合用于预测该类企业的违约概率？（A.决策树B.线性回归C.K-means聚类D.神经网络4.平安银行温州分行业务数据中，客户年龄分布呈右偏态，以下哪种方法最适合进行标准化处理？（A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小波变换D.灰度化处理5.在温州地区，某类商户的信用卡交易数据中，交易金额波动较大，以下哪种方法最适合用于平滑数据？（A.指数平滑法B.线性插值C.KNN算法D.逻辑回归二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在数据清洗过程中，缺失值常见的处理方法包括__________和__________。2.平安银行温州分行信贷业务中，常用的风险评估模型包括__________和__________。3.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于具有__________和__________的数据序列。4.数据可视化中，常用的图表类型包括__________和__________。5.在温州地区，某类商户的信用卡交易数据中，关联规则挖掘常用的算法是__________。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述数据分析师在平安银行温州分行信贷业务中的主要职责。2.在温州地区，某类商户的信用卡交易数据中，如何通过数据挖掘发现潜在的欺诈行为？3.结合温州地区小微企业的特点，论述如何构建小微企业的信用评分模型。四、计算题（共2题，每题15分，共30分）1.某平安银行温州分行季度信贷业务数据如下表所示，计算该分行的不良贷款率（次级贷款+可疑贷款+损失贷款合计）。|贷款类型|贷款金额（万元）|不良贷款金额（万元）||-||-||正常贷款|5000|0||次级贷款|300|30||可疑贷款|200|50||损失贷款|100|100|2.某平安银行温州分行某商户的信用卡交易数据如下表所示，使用简单移动平均法（窗口大小为3）计算该商户的平滑交易金额。|月份|交易金额（万元）|||||1|10||2|12||3|15||4|14||5|16|五、论述题（1题，20分）结合温州地区小微企业的特点，论述如何通过数据分析和机器学习技术提升小微企业的信贷审批效率。答案及解析一、选择题答案1.C-箱线图分析（Boxplot）能有效显示数据中的异常值，通过四分位数和离群点识别异常数据。2.B-移动平均率（MovingAverageRate）能平滑短期波动，适合监控长期趋势。3.A-决策树（DecisionTree）适用于分类问题，能处理非线性和高维数据，适合预测小微企业违约概率。4.B-Z-score标准化（标准正态化）能处理偏态数据，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。5.A-指数平滑法（ExponentialSmoothing）适用于短期预测，能平滑波动较大的数据序列。二、填空题答案1.删除缺失值、插补缺失值-删除缺失值适用于缺失比例较低的情况；插补缺失值包括均值插补、回归插补等。2.逻辑回归、评分卡模型-逻辑回归适用于二分类问题；评分卡模型通过打分系统评估风险。3.自相关性、季节性-ARIMA模型需要数据具有自相关性和季节性特征。4.柱状图、折线图-柱状图适合展示分类数据的频数；折线图适合展示时间序列数据。5.Apriori算法-Apriori算法适用于关联规则挖掘，通过支持度和置信度发现频繁项集。三、简答题答案1.数据分析师在平安银行温州分行信贷业务中的主要职责-数据清洗和预处理：对信贷数据进行清洗、去重、标准化等操作。-数据分析和挖掘：通过统计分析和机器学习模型，评估客户信用风险。-可视化报告：将分析结果通过图表和报告呈现给业务部门。-业务监控：定期监控信贷业务指标，如不良贷款率、逾期率等。2.如何通过数据挖掘发现潜在的欺诈行为-特征工程：提取交易金额、交易时间、商户类型等特征。-异常检测：使用孤立森林（IsolationForest）或聚类算法识别异常交易。-关联规则挖掘：通过Apriori算法发现欺诈性交易模式。-实时监控：建立实时监控系统，对可疑交易进行预警。3.构建小微企业的信用评分模型-数据收集：收集小微企业的财务数据、经营数据、行业数据等。-特征选择：选择与违约率相关的特征，如资产负债率、经营年限等。-模型训练：使用逻辑回归或XGBoost模型进行训练。-模型验证：通过交叉验证评估模型性能，调整参数优化模型。四、计算题答案1.不良贷款率计算-不良贷款金额=次级贷款+可疑贷款+损失贷款=30+50+100=180（万元）-总贷款金额=正常贷款+不良贷款=5000+180=5180（万元）-不良贷款率=不良贷款金额/总贷款金额=180/5180≈3.48%2.简单移动平均法计算-3月平滑值=(10+12+15)/3=13（万元）-4月平滑值=(12+15+14)/3=13.67（万元）-5月平滑值=(15+14+16)/3=15（万元）五、论述题答案如何通过数据分析和机器学习技术提升小微企业的信贷审批效率1.数据整合与清洗-整合多源数据，包括财务报表、征信数据、行业数据等，确保数据质量。2.特征工程-提取关键特征，如资产负债率、经营年限、行业风险等，提高模型预测精度。3.机器学习模型-使用XGBoost或LightGBM等梯度提升树模型，处理高维数据和非线性关系。-引