大数据分析师（金融行业）岗位招聘考试试卷及答案

大数据分析师（金融行业）岗位招聘考试试卷及答案填空题（10题，1分/题）1.金融行业常用的关系型数据库之一是______2.Python中用于数据清洗的核心库是______3.金融风控衡量模型区分度的关键指标是______4.大数据离线计算的核心框架是______5.GDPR适用于处理______地区用户数据的企业6.用于文本分析的Python库是______7.ARIMA模型的全称是______8.分布式大数据存储的核心系统是______9.金融反欺诈中，衡量模型准确率的指标之一是______10.金融大数据可视化常用工具是______答案1.Oracle（或MySQL）2.Pandas3.AUC4.Hadoop5.欧盟及欧洲经济区6.NLTK（或jieba）7.自回归积分滑动平均模型8.HDFS9.精确率（或召回率）10.Tableau单项选择题（10题，2分/题）1.以下不属于金融大数据特征的是？A.高价值密度B.海量性C.高速性D.多样性2.金融风控中，VIF用于检测模型的？A.共线性B.异常值C.缺失值D.过拟合3.以下属于实时计算框架的是？A.SparkStreamingB.HadoopC.MapReduceD.Hive4.金融行业KYC的全称是？A.了解你的客户B.客户身份验证C.风险评估D.反洗钱5.数据建模常用的Python库是？A.Scikit-learnB.PandasC.NumpyD.Matplotlib6.时间序列平稳性检验常用？A.ADF检验B.T检验C.F检验D.卡方检验7.以下属于非结构化金融数据的是？A.客户投诉文本B.股票价格C.交易流水D.存款余额8.ETL流程中，“L”代表？A.加载B.提取C.转换D.存储9.金融反欺诈常用的图算法是？A.社区发现B.线性回归C.决策树D.KNN10.我国金融数据合规核心法规是？A.个人信息保护法（PIPL）B.PythonC.HadoopD.Spark答案1.A2.A3.A4.A5.A6.A7.A8.A9.A10.A多项选择题（10题，2分/题，多选/少选不得分）1.金融大数据分析常用工具包括？A.SparkB.HadoopC.TableauD.Excel2.金融风控模型常用算法有？A.逻辑回归B.随机森林C.神经网络D.KNN3.金融数据合规法规包括？A.PIPLB.GDPRC.PCIDSSD.无4.大数据处理阶段包括？A.数据采集B.清洗C.建模D.可视化5.金融非结构化数据类型有？A.投诉录音B.社交媒体文本C.股票K线图D.交易日志6.时间序列分析模型有？A.ARIMAB.GARCHC.LSTMD.Prophet7.数据清洗操作包括？A.缺失值处理B.异常值处理C.数据转换D.聚合8.金融大数据应用场景包括？A.风控B.营销C.反欺诈D.投研9.分布式计算框架包括？A.SparkB.HadoopC.FlinkD.Storm10.模型性能指标包括？A.AUCB.精确率C.召回率D.F1值答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABCD5.AB6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判断题（10题，2分/题，对√错×）1.金融大数据价值密度比普通大数据高。（）2.Spark仅支持离线计算。（）3.GDPR仅适用于欧盟企业。（）4.逻辑回归可用于二分类和多分类。（）5.HDFS是分布式文件系统。（）6.时间序列分析无需平稳性检验。（）7.KYC是反洗钱的基础。（）8.Pandas只能处理结构化数据。（）9.决策树可解释性强。（）10.数据可视化工具只有Tableau。（）答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.×简答题（4题，5分/题）1.简述金融大数据分析的核心流程。答案：金融大数据分析核心流程分五步：①数据采集：从交易系统、CRM、社交媒体等多源采集结构化（交易流水）、半结构化（日志）、非结构化（文本）数据；②数据清洗：处理缺失值、异常值，统一格式；③数据存储：用HDFS存海量数据，关系型数据库存结构化数据；④建模分析：用Spark计算，逻辑回归、随机森林等建模，时间序列分析做预测；⑤可视化应用：用Tableau展示，支撑风控、营销、投研等场景，辅助决策。2.金融风控中AUC指标的含义及作用是什么？答案：AUC是ROC曲线下的面积，衡量模型区分正负样本的能力。ROC横轴是假阳性率（FPR），纵轴是真阳性率（TPR）。AUC范围0-1，越近1区分度越好（1=完美区分，0.5=随机）。金融风控中，AUC用于评估信用评分、反欺诈模型有效性，帮助判断模型是否能准确识别高风险（正）和低风险（负）客户，避免误判损失，是模型迭代的核心指标。3.简述PIPL对金融数据合规的主要要求。答案：《个人信息保护法》（PIPL）核心要求：①最小必要：仅收集业务必需信息，不超范围；②知情同意：明确告知收集用途，获用户授权；③数据安全：建立防护体系，防泄露篡改；④跨境传输：向境外传输需安全评估或标准合同；⑤用户权利：用户可查询、更正、删除信息，限制处理。金融机构需落实，避免合规风险（如罚款、声誉损失）。4.金融时间序列分析的常用场景有哪些？答案：金融时间序列分析（时间有序数据）常用场景：①股价预测：用ARIMA、LSTM预测股票、基金走势；②风险度量：用GARCH分析波动率，计算VaR；③收益率预测：债券、衍生品收益率预测；④高频交易：秒级交易数据识别信号；⑤宏观分析：GDP、CPI等辅助投研。帮助机构优化投资、控制风险。讨论题（2题，5分/题）1.讨论金融反欺诈中大数据分析如何提升识别效率？答案：金融反欺诈中，大数据分析从多维度提升效率：①多源整合：整合交易流水、设备指纹、社交关系、行为日志，突破单一数据局限；②实时计算：用Flink/SparkStreaming处理秒级数据，实时识别异地登录、大额转账等异常；③图算法：社区发现识别欺诈团伙（关联账户交易）；④机器学习：随机森林、XGBoost学习欺诈模式；⑤规则迭代：基于模型优化反欺诈规则，减少误判。相比传统规则，更精准识别隐藏欺诈，提升效率准确率。2.讨论金融大数据分析面临的主要挑战及应对策略。答案：金融大数据分析面临三大挑战及应对：①数据质量：多源数据缺失、异常→建立清洗pipeline（Pan