银行金融行业数据分析师面试题

2026年银行金融行业数据分析师面试题一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.银行客户流失预测中，通常优先考虑哪种机器学习模型？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.支持向量机2.某银行发现用户交易金额分布呈偏态，建模时应优先采用哪种标准化方法？A.标准差标准化（Z-score）B.最小-最大标准化（Min-Max）C.Robust标准化D.归一化（归一化到0-1）3.在银行反欺诈场景中，哪种指标更能反映模型的业务价值？A.AUCB.准确率（Accuracy）C.F1分数D.精确率（Precision）4.中国银保监会要求银行对信贷数据脱敏处理，以下哪种方法最常用？A.随机值替换B.K-匿名C.拉普拉斯平滑D.数据加密5.银行APP用户行为分析中，分析用户留存率通常使用哪个时间窗口？A.1天B.7天C.30天D.90天二、简答题（共4题，每题5分，共20分）6.简述银行信贷数据中常见的缺失值处理方法及其适用场景。（需说明至少三种方法，并分别举例适用场景）7.解释什么是特征工程，并举例说明在银行反欺诈业务中的具体应用。（需结合实际业务场景，如交易金额异常检测、设备指纹等）8.银行如何通过数据治理提升数据分析的可靠性？（需说明数据治理的关键环节，如数据血缘、数据质量监控等）9.在银行客户画像分析中，如何平衡数据隐私与业务需求？（需结合中国《个人信息保护法》的要求进行回答）三、计算题（共2题，每题10分，共20分）10.某银行信用卡用户交易数据如下：|用户ID|年龄|交易金额|逾期率（%）||--||-|-||1|25|5000|5||2|35|8000|2||3|45|12000|8||4|30|6000|3|-计算年龄与交易金额的相关系数，并解释其业务含义。-假设银行设定逾期率阈值≥5%为高风险用户，计算样本中的高风险用户占比。11.某银行APP用户行为日志如下：|用户ID|登录次数|购物频次|留存天数||--|-|-|-||A|10|3|7||B|5|1|0||C|8|2|14||D|12|5|30|-使用主成分分析（PCA）提取前两个主成分，并解释其业务含义。-假设用户留存天数≥14天为高价值用户，计算样本中的高价值用户占比。四、案例分析题（共1题，20分）12.某股份制银行发现其线上贷款业务存在以下问题：-逾期率较同业偏高，尤其是年轻用户群体。-现有模型对短期逾期（30天内）的预测效果不佳。-银行希望通过数据分析优化风控策略，降低不良贷款率。请结合以下数据背景，提出解决方案：-数据字段：年龄、收入、学历、负债率、历史逾期记录、设备类型、登录渠道等。-业务要求：-需要区分短期逾期（30天内）和长期逾期（30天以上）的影响因素。-需要考虑中国银保监会对信贷业务的监管要求（如反歧视、数据合规等）。要求：-描述数据预处理步骤（缺失值、异常值处理等）。-设计特征工程方案（至少3个关键特征）。-选择合适的模型进行建模，并说明理由。-提出至少两条具体的业务优化建议。答案与解析一、选择题答案1.C（逻辑回归适用于二分类问题，如流失预测，且计算效率高）2.C（Robust标准化对异常值不敏感，适合偏态分布）3.D（精确率高能减少误判，对银行反欺诈业务更关键）4.B（K-匿名通过泛化保护隐私，符合中国银保监会要求）5.B（7天留存率是银行业常用指标，能反映短期用户粘性）二、简答题答案6.缺失值处理方法：-均值/中位数填充：适用于连续型数据，如用均值填充收入缺失值。-众数填充：适用于分类数据，如用“已婚”填充婚姻状态缺失值。-模型预测填充：使用其他特征训练模型预测缺失值，如用XGBoost填充年龄缺失值。-适用场景：均值填充适用于数据分布对称；众数填充适用于高基数分类变量；模型预测适用于缺失值与完整值关联性强的情况。7.特征工程应用：-特征衍生：如计算用户“连续7天未登录”作为流失预警指标。-异常检测：如检测交易金额是否超过用户历史均值3倍，识别欺诈交易。-设备指纹：聚合设备ID、IP、操作系统等信息，识别盗用账户。8.数据治理关键环节：-数据标准化：统一命名规则、格式（如身份证号脱敏）。-数据血缘追踪：确保数据来源可溯源，符合监管要求。-数据质量监控：定期检查重复值、异常值（如逾期率是否超阈值）。9.隐私与业务平衡：-合规脱敏：使用差分隐私技术（如加噪计数）计算统计指标。-聚合分析：发布年龄分层后的留存率，而非个体数据。三、计算题答案10.相关系数计算：-年龄与交易金额相关系数≈0.82（正相关，年龄越高交易金额越高）。-高风险用户占比=2/4=50%。11.PCA与高价值用户占比：-主成分1可能代表“活跃度”（登录次数+购物频次），主成分2代表“价值深度”（留存天数）。-高价值用户占比=2/4=50%。四、案例分析题答案解决方案：1.数据预处理：-缺失值：收入用均值填充，逾期记录用“无”标记。-异常值：设备类型异常值（如IP地址不属于国内）剔除。2.特征工程：-短期逾期预警特征：“最近30天登录次数”减少比例。-用户分层特征：年龄×负债率（风险指数）。-渠道特征：APP渠道用户流失率高于网页渠道。3.