兴业银行深圳市龙岗区2025秋招数据分析师笔试题及答案

兴业银行深圳市龙岗区2025秋招数据分析师笔试题及答案一、选择题（共10题，每题2分，合计20分）1.在数据分析师工作中，以下哪项技能最为核心？A.机器学习模型开发B.数据清洗与预处理C.业务逻辑分析D.数据可视化设计2.兴业银行深圳市分行若想分析龙岗区居民对个人理财产品的偏好，最适合使用的数据分析方法是？A.聚类分析B.回归分析C.关联规则挖掘D.时间序列分析3.以下哪种指标最适合衡量银行信贷业务的风险？A.净利润率B.不良贷款率C.资产周转率D.每股收益4.在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值或中位数填充C.使用众数填充D.K最近邻填充5.深圳市龙岗区近年来经济增速较快，若要分析其对银行业务的影响，以下哪个变量最应纳入模型？A.居民人均可支配收入B.商业用地价格C.互联网用户数量D.外来人口比例6.兴业银行若要优化ATM机布局，最适合采用的数据分析方法是？A.决策树B.K-Means聚类C.神经网络D.贝叶斯分类7.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同行业对银行贷款的需求占比？A.折线图B.散点图C.饼图D.箱线图8.若要分析深圳市龙岗区小微企业贷款违约的影响因素，以下哪个变量可能最为关键？A.企业规模B.行业类型C.法人年龄D.贷款金额9.兴业银行在龙岗区推广信用卡业务时，若要评估营销活动的效果，最适合使用的指标是？A.营销成本B.新增卡量C.活动参与人数D.信用卡透支率10.在数据清洗过程中，以下哪种情况属于异常值处理？A.数据类型转换错误B.缺失值过多C.数据重复D.离群点二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.数据分析的基本流程通常包括数据采集、______、数据分析和结果解读。2.在银行信贷业务中，______是衡量客户还款能力的重要指标。3.对于分类问题，常用的评估指标包括准确率、召回率和______。4.深圳市龙岗区作为制造业重镇，银行在分析企业贷款需求时，应重点关注______等行业。5.数据分析师在处理银行交易数据时，需要警惕______可能导致的偏差。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）1.简述数据分析师在兴业银行深圳市龙岗区分行可能面临的主要挑战。（需结合银行业务和地域特点，分析数据获取难度、业务复杂性等。）2.若要分析深圳市龙岗区居民消费信贷的增长趋势，需要哪些关键数据指标？如何构建分析框架？（需列出核心指标，如人均消费支出、信贷余额、贷款逾期率等，并说明分析步骤。）3.在银行风险管理中，如何利用数据分析技术识别高风险客户？请举例说明具体方法。（需结合信用评分模型、行为特征分析等，说明数据来源和模型应用。）四、计算题（共2题，每题15分，合计30分）1.某月兴业银行深圳市龙岗区分行的信用卡交易数据如下表所示：|客户ID|交易金额（元）|交易时间（小时）|是否逾期||--|-||-||1001|2000|14|是||1002|1500|8|否||1003|3000|20|是||1004|1200|5|否||1005|2500|16|否|要求：（1）计算该月信用卡交易的平均金额和逾期率；（2）分析交易时间与逾期率的关系，并给出结论。2.某银行在深圳市龙岗区开展小微企业贷款业务，收集了以下数据：|企业ID|贷款金额（万元）|行业类型|企业规模（员工数）|是否违约||--||-|-|-||201|50|制造业|100|是||202|30|服务业|20|否||203|80|制造业|300|是||204|20|服务业|10|否||205|60|批发零售|50|否|要求：（1）计算不同行业的小微企业贷款违约率；（2）分析企业规模与贷款违约率的关系，并解释原因。五、论述题（1题，20分）结合深圳市龙岗区的经济特点（如制造业、科技产业占比高），论述数据分析师如何通过数据分析提升兴业银行在该区域的业务竞争力。（需从客户细分、产品优化、风险控制等方面展开，结合具体案例说明。）答案及解析一、选择题答案1.B（数据清洗是数据分析的基础，直接影响后续分析质量。）2.A（聚类分析可发现龙岗区居民对理财产品的细分偏好。）3.B（不良贷款率直接反映信贷风险。）4.B（均值或中位数适用于连续型数据的缺失值填充。）5.A（人均可支配收入是衡量消费能力的核心指标。）6.B（K-Means聚类可优化ATM机布局。）7.C（饼图最适合展示占比结构。）8.B（行业类型影响贷款违约的宏观因素。）9.B（新增卡量直接反映营销效果。）10.D（离群点是异常值处理的关键。）二、填空题答案1.数据预处理2.收入水平3.F1分数4.电子制造、汽车零部件5.数据偏差（如采样偏差、时间偏差）三、简答题答案1.数据分析师在兴业银行深圳市龙岗区分行可能面临的主要挑战：-数据获取难度：龙岗区数据来源分散，如政府公开数据、企业数据等需整合；-业务复杂性：制造业与科技产业并存，客户需求多样化；-风险控制压力：信贷业务需平衡增长与风险；-区域政策影响：需关注龙岗区产业政策对银行业务的导向。2.分析龙岗区居民消费信贷增长趋势的关键指标与分析框架：-核心指标：人均消费支出、信贷余额、逾期率、消费类型占比（如餐饮、房产）；-分析框架：（1）时间序列分析消费信贷趋势；（2）按年龄、收入分层分析需求差异；（3）结合经济数据（如GDP增速）验证驱动因素。3.高风险客户识别方法：-信用评分模型：结合征信数据、交易行为（如大额取现）构建评分卡；-行为特征分析：监测异常交易（如频繁小额还款）、贷款用途变更等。四、计算题答案1.信用卡交易数据分析：（1）平均金额=(2000+1500+3000+1200+2500)/5=2200元；逾期率=3/5=60%；（2）交易时间与逾期率关联：14:00-20:00逾期率较高，可能与夜宵、娱乐消费相关。2.小微企业贷款数据分析：（1）行业违约率：-制造业：2/3=66.7%；-服务业：1/2=50%；-批发零售：0/1=0%；（2）企业规模与违约率：规模20-50人的企业违约率较高，可能与资金链脆弱性相关。五、论述题答案数据分析师提升兴业银行龙岗区业务竞争力的策略：-