2026年京东金融数据分析师面试题及答案参考

2026年京东金融数据分析师面试题及答案参考一、统计学与数据分析基础（共5题，每题6分）1.题1（6分）：假设某城市信用卡用户的月消费金额服从正态分布，已知样本均值为8000元，标准差为2000元。现要检验该城市信用卡用户的月消费金额是否显著高于7500元（α=0.05），请写出假设检验的步骤，并计算p值对应的结论。答案：-假设检验步骤：1.提出假设：-H₀：μ=7500（原假设，月消费金额不低于7500元）-H₁：μ>7500（备择假设，月消费金额高于7500元）2.计算检验统计量：-样本量n未知，但标准差已知，使用Z检验：Z=(样本均值-原假设均值)/(标准差/√n)假设样本量n=100，则Z=(8000-7500)/(2000/√100)=2.53.查Z分布表或计算p值：-Z=2.5对应的单尾p值约为0.00624.做出结论：-α=0.05，p值<α，拒绝H₀，即月消费金额显著高于7500元。2.题2（6分）：某电商平台A/B测试两种推荐算法，算法A的点击率（CTR）为5%，算法B的CTR为6%。假设两种算法分别测试了10000次曝光，请计算两种算法的CTR95%置信区间，并比较哪种算法更优。答案：-算法A的95%置信区间：-标准误差SE=√(p(1-p)/n)=√(0.05×0.95/10000)≈0.0022-95%置信区间：5%±1.96×0.0022≈[4.77%,5.23%]-算法B的95%置信区间：-SE=√(0.06×0.94/10000)≈0.0023-95%置信区间：6%±1.96×0.0023≈[5.77%,6.23%]-结论：算法B的CTR置信区间更高且无交集，算法B更优。3.题3（6分）：某信贷产品的违约率为2%，现需抽样检验该产品的实际违约率，若要求置信水平为95%，误差范围不超过0.01，至少需要抽样多少？答案：-公式：n=(Zα/2)^2×p(1-p)/E²-Zα/2=1.96（95%置信水平）-n=1.96²×0.02×0.98/0.01²≈384-结论：至少需要384个样本。4.题4（6分）：某金融产品的年化收益率的对数服从正态分布，已知对数收益率的均值为0.1，标准差为0.05。请计算该产品的年化收益率中位数，并解释为什么中位数等于均值。答案：-年化收益率中位数：-对数均值=0.1，即log(E[X])=0.1-E[X]=e^0.1≈1.1052（年化收益率中位数）-解释：对数正态分布的中位数等于指数化后的均值（即e^均值）。5.题5（6分）：某用户的消费行为数据包含：年龄（正态分布，均值为30，标准差5）、消费频次（泊松分布，λ=10）。请计算该用户每月消费金额（正态分布，均值为5000，标准差1000）的期望值。答案：-期望值分解：-消费金额=年龄×消费单价+消费频次×单位金额-期望值=30×500+10×5000=55000-结论：月消费金额的期望值为55000元。二、SQL与数据库（共4题，每题7分）1.题1（7分）：假设有以下表结构：-`orders`（订单表，id,user_id,amount,order_date）-`users`（用户表，id,age,city）请用SQL查询2025年12月的订单总量及平均订单金额，并按城市分组排序。答案：sqlSELECTcity,COUNT()ASorder_count,AVG(amount)ASavg_amountFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2025-12-01'AND'2025-12-31'GROUPBYcityORDERBYorder_countDESC;2.题2（7分）：假设有`transactions`表（id,user_id,amount,type,timestamp），请用SQL计算每个用户的日累计收入（type='income'）和支出（type='expense'），结果按时间升序排列。答案：sqlWITHdaily_transactionsAS(SELECTuser_id,DATE(timestamp)ASdate,SUM(CASEWHENtype='income'THENamountELSE0END)ASincome,SUM(CASEWHENtype='expense'THENamountELSE0END)ASexpenseFROMtransactionsGROUPBYuser_id,DATE(timestamp))SELECTuser_id,date,income,expenseFROMdaily_transactionsORDERBYuser_id,date;3.题3（7分）：假设有`product_sales`表（product_id,category,sales_amount），请用SQL找出销售金额最高的3个品类，并显示其总销售额。答案：sqlSELECTcategory,SUM(sales_amount)AStotal_salesFROMproduct_salesGROUPBYcategoryORDERBYtotal_salesDESCLIMIT3;4.题4（7分）：假设有`customer_feedback`表（id,customer_id,rating,review_date），请用SQL查询2026年每个用户的平均评分，并筛选出评分中位数大于4.5的用户。答案：sqlWITHuser_ratingsAS(SELECTcustomer_id,AVG(rating)ASavg_ratingFROMcustomer_feedbackWHEREreview_dateBETWEEN'2026-01-01'AND'2026-12-31'GROUPBYcustomer_id)SELECTcustomer_id,avg_ratingFROMuser_ratingsWHEREavg_rating>(SELECTPERCENTILE_CONT(0.5)WITHINGROUP(ORDERBYrating)FROMcustomer_feedbackWHEREreview_dateBETWEEN'2026-01-01'AND'2026-12-31');三、机器学习与算法（共3题，每题8分）1.题1（8分）：京东金融的信贷审批中，如何处理用户历史数据的缺失值？请比较均值填充、KNN填充和模型预测填充（如使用决策树）的优缺点。答案：-均值填充：-优点：简单高效，适合缺失比例低且分布均匀时。-缺点：会破坏数据分布，不适用于分类特征或缺失值有规律性时。-KNN填充：-优点：考虑了数据局部相似性，适用于连续型特征。-缺点：计算量大，对高维数据效果差。-模型预测填充：-优点：能利用特征间关系，如用决策树预测缺失值。-缺点：模型训练成本高，对噪声数据敏感。2.题2（8分）：某反欺诈模型中，特征A的基线模型（如逻辑回归）系数为0.1，特征B为0.05。若业务要求A的预测影响力是B的两倍，应如何调整特征B的系数？答案：-调整方法：将B的系数乘以2，即新系数为0.05×2=0.1，与A系数对齐。-实际操作：在模型训练中用权重调整（如逻辑回归的L1正则化惩罚）。3.题3（8分）：京东支付场景下，如何设计一个实时欺诈检测系统？请简述系统架构及关键算法选择。答案：-系统架构：1.数据采集层：交易流数据（卡号、金额、时间、地点）2.实时计算层：基于Flink/SparkStreaming处理数据3.模型层：-异常检测模型（如孤立森林）识别高频交易异常-用户画像模型（如聚类）识别疑似团伙欺诈4.响应层：实时拦截可疑交易并触发风控规则-关键算法：-监督学习：XGBoost（标记数据）-无监督学习：Boltzmann机（无标记数据）-异步计算：DeltaStream（毫秒级延迟）四、业务理解与场景题（共3题，每题10分）1.题1（10分）：京东白条的逾期用户中，30%属于恶意逾期，70%属于非恶意逾期（如忘记还款）。如何设计策略降低恶意逾期率，同时减少对非恶意用户的打扰？答案：-恶意逾期策略：1.行为分析：识别高频套现、多账户异常等特征2.主动干预：如提高恶意用户还款门槛、限制额度3.机器学习：用强化学习动态调整催收策略-非恶意用户策略：1.自动化提醒：个性化还款提醒（如短信/APP推送）2.信用补偿：非恶意逾期用户优先获得免息期优惠2.题2（10分）：京东金融的“秒批”贷款产品需要平衡审批速度与风险。若某用户申请时系统判定为“灰色地带”（如刚迁出户籍地），如何设计风控策略？答案：-风险策略：1.临时降额：先审批低额度产品，后续补充材料后提额2.多维验证：结合人脸识别、社保验证等交叉验证3.动态观察：若后续行为正常，逐步提升用户信任分-业务流程优化：-提供补充材料入口（如工作证明上传）-设置申诉通道，避免误拦截3.题3（10分）：某用户在京东购买家电后，未按计划使用分期付款，而是选择全额还款。如何分析这一行为并优化产品策略？答案：-分析框架：1.用户画像：通过LDA主题模型分析还款偏好2.竞品调研：对比天猫/抖音的分期产品设计3.留存数据：用A/B测试优化分期页面引导-优化方向：-增加分期还款的灵活性（如提前还款补贴）-用用户标签精准推送分期广告（如“高还款能力用户”）五、开放性问题（共1题，12分）1.题1（12分）：假设京东金融要推出“信用免押”服务，允许用户免押金使用某些服务（如视频会员）。请设计数据评估方案，衡量该服务的商业价值与风险。答案：-评估维度：1.商业价值：-增长指标：免