工商銀行郴州市嘉禾縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）說明：以下題目結(jié)合銀行業(yè)務(wù)特點(diǎn)及郴州市嘉禾縣經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)，考察數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)及行業(yè)應(yīng)用能力。1.銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析師的核心職責(zé)不包括以下哪項(xiàng)？A.貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建B.客戶行為數(shù)據(jù)的可視化分析C.銀行網(wǎng)點(diǎn)選址的地理數(shù)據(jù)分析D.財(cái)務(wù)報(bào)表的審計(jì)與核對(duì)2.在處理工商銀行郴州市嘉禾縣某支行的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分用戶存在異常交易行為，最適合采用以下哪種方法進(jìn)行初步篩查？A.線性回歸分析B.聚類分析C.異常值檢測(cè)算法（如IsolationForest）D.主成分分析（PCA）3.嘉禾縣某企業(yè)向工商銀行申請(qǐng)貸款，其2024年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)顯示營收增長率為12%，但應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降15%，以下哪種情況可能導(dǎo)致銀行拒絕貸款申請(qǐng)？A.行業(yè)整體經(jīng)濟(jì)下行B.企業(yè)固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提升C.企業(yè)庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)延長D.企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定4.工商銀行在嘉禾縣推廣手機(jī)銀行APP時(shí)，收集了用戶注冊(cè)后的使用數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)部分用戶注冊(cè)后未進(jìn)行任何操作即退出，以下哪種分析方法最適合優(yōu)化注冊(cè)流程？A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.用戶流失路徑分析C.因子分析D.相關(guān)性分析5.郴州市嘉禾縣某農(nóng)業(yè)合作社的數(shù)據(jù)顯示，其農(nóng)產(chǎn)品銷售額與當(dāng)?shù)貧夂驍?shù)據(jù)高度相關(guān)，以下哪種模型最適合預(yù)測(cè)未來銷售趨勢(shì)？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型B.時(shí)間序列ARIMA模型C.決策樹模型D.支持向量機(jī)（SVM）6.工商銀行某客戶在嘉禾縣擁有多筆貸款，其信用評(píng)分較低，但最近通過第三方平臺(tái)完成多筆小額交易并按時(shí)還款，以下哪種策略可能影響銀行對(duì)其的再貸款決策？A.信用評(píng)分動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制B.固定利率貸款政策C.客戶存款比例要求D.行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)7.嘉禾縣某小微企業(yè)貸款逾期率較高，工商銀行分析發(fā)現(xiàn)逾期主要集中在制造業(yè)，以下哪種措施可能降低該行業(yè)的逾期風(fēng)險(xiǎn)？A.提高貸款利率B.增加抵押物要求C.開展行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)D.減少對(duì)制造業(yè)的貸款規(guī)模8.工商銀行在嘉禾縣開展客戶畫像分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)某類用戶（如公務(wù)員群體）的存款穩(wěn)定性較高，以下哪種方法最適合挖掘該群體的潛在金融產(chǎn)品需求？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.貝葉斯分類C.聚類分析D.回歸分析9.嘉禾縣某網(wǎng)點(diǎn)客戶流量數(shù)據(jù)顯示，周末與工作日的業(yè)務(wù)量差異顯著，以下哪種分析方法最適合優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)排班？A.空間自相關(guān)分析B.時(shí)間序列分解C.網(wǎng)格聚類分析D.因子分析10.工商銀行某客戶在嘉禾縣有多張信用卡，但長期未使用，以下哪種策略可能提高其活躍度？A.提高年費(fèi)門檻B(tài).推送個(gè)性化營銷信息C.降低信用額度D.增加取現(xiàn)手續(xù)費(fèi)二、填空題（共5題，每空1分，合計(jì)10分）說明：以下題目考察數(shù)據(jù)分析師對(duì)銀行業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析工具的掌握程度。1.在分析工商銀行郴州市嘉禾縣某支行的客戶流失數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)流失客戶主要集中在年輕群體，可能需要關(guān)注______和______這兩個(gè)關(guān)鍵因素。（答案：產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、渠道便利性）2.工商銀行在構(gòu)建信貸評(píng)分模型時(shí)，常用的特征工程方法包括______、______和______。（答案：特征篩選、特征構(gòu)造、特征編碼）3.嘉禾縣某企業(yè)貸款申請(qǐng)數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)借款人征信報(bào)告中存在“擔(dān)保人逾期”記錄，可能需要進(jìn)一步核查______和______。（答案：擔(dān)保人信用狀況、擔(dān)保金額比例）4.在進(jìn)行客戶行為分析時(shí)，若某類客戶在手機(jī)銀行APP上頻繁使用轉(zhuǎn)賬功能，但較少使用理財(cái)產(chǎn)品，可能需要優(yōu)化______和______的關(guān)聯(lián)推薦。（答案：支付場(chǎng)景、產(chǎn)品宣傳）5.工商銀行在分析嘉禾縣某商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)其交易金額波動(dòng)較大，可能需要關(guān)注______和______這兩個(gè)維度。（答案：季節(jié)性因素、營銷活動(dòng)影響）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）說明：以下題目考察數(shù)據(jù)分析師解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題的能力。1.工商銀行某客戶在嘉禾縣經(jīng)營一家小型超市，其信用卡交易數(shù)據(jù)顯示消費(fèi)集中在周末，但現(xiàn)金流緊張。請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N數(shù)據(jù)分析方法，幫助銀行優(yōu)化對(duì)該客戶的信貸方案。參考答案：-消費(fèi)周期分析：通過時(shí)間序列模型分析客戶消費(fèi)周期，判斷其現(xiàn)金流是否與交易時(shí)間匹配，若存在明顯錯(cuò)配，可建議增加短期流動(dòng)資金貸款。-交易風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：結(jié)合POS機(jī)交易數(shù)據(jù)，分析是否存在過度透支或套現(xiàn)行為，若風(fēng)險(xiǎn)較高，可降低授信額度或要求增加擔(dān)保。-行業(yè)關(guān)聯(lián)分析：對(duì)比嘉禾縣其他超市的信貸數(shù)據(jù)，若該客戶表現(xiàn)異常（如負(fù)債率過高），需重點(diǎn)核查經(jīng)營狀況，避免行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。2.嘉禾縣某企業(yè)申請(qǐng)貸款時(shí)，提供的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)存在部分缺失（如2023年部分季度利潤未披露）。請(qǐng)說明如何利用數(shù)據(jù)分析方法補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)，并評(píng)估其對(duì)貸款決策的影響。參考答案：-數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法：采用多重插補(bǔ)法（MultipleImputation），基于歷史數(shù)據(jù)及行業(yè)均值構(gòu)建多個(gè)假設(shè)數(shù)據(jù)集，再合并分析。-影響評(píng)估：若缺失數(shù)據(jù)集中在經(jīng)營困難時(shí)期，補(bǔ)全后企業(yè)盈利能力可能被高估，需結(jié)合非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（如訂單量、員工變動(dòng)）交叉驗(yàn)證。3.工商銀行某客戶在嘉禾縣擁有多張信用卡，但長期未使用，導(dǎo)致銀行營銷資源浪費(fèi)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，幫助銀行識(shí)別該類客戶并制定激活策略。參考答案：-客戶分層：基于RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）將客戶分為“活躍型”“沉睡型”“流失型”，優(yōu)先激活沉睡型客戶。-行為路徑分析：通過用戶行為路徑分析，找出注冊(cè)后未使用的原因（如界面復(fù)雜、產(chǎn)品不匹配），優(yōu)化APP設(shè)計(jì)或推送個(gè)性化優(yōu)惠。-交叉營銷：結(jié)合客戶在工行的其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如存款、理財(cái)），推薦關(guān)聯(lián)產(chǎn)品（如信用卡分期、積分兌換），提高激活率。四、編程題（1題，20分）說明：以下題目考察Python數(shù)據(jù)分析能力，結(jié)合銀行業(yè)務(wù)場(chǎng)景。題目：工商銀行某客戶在嘉禾縣有多張信用卡，其2024年交易數(shù)據(jù)如下（示例）：|客戶ID|交易月份|交易類型（1：消費(fèi)，2：取現(xiàn)，3：還款）|交易金額|交易商戶類別（1：餐飲，2：購物，3：其他）||--|-|--|-|--||1001|1月|1|200|1||1001|1月|2|500|3||1001|2月|3|1500|-||1002|1月|1|300|2||1002|2月|1|400|1|請(qǐng)使用Python完成以下任務(wù)：1.計(jì)算每位客戶的月度消費(fèi)總額、取現(xiàn)總額和還款總額；2.找出消費(fèi)金額最高的前3位客戶及其消費(fèi)商戶類別占比；3.若某客戶月度還款金額超過消費(fèi)金額的80%，視為“高負(fù)債客戶”，請(qǐng)統(tǒng)計(jì)高負(fù)債客戶的比例。參考答案（Python代碼）：pythonimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)data={'客戶ID':[1001,1001,1001,1002,1002],'交易月份':['1月','1月','2月','1月','2月'],'交易類型':[1,2,3,1,1],'交易金額':[200,500,1500,300,400],'交易商戶類別':[1,3,None,2,1]}df=pd.DataFrame(data)任務(wù)1：計(jì)算月度總額df['交易商戶類別']=df['交易商戶類別'].fillna(0).astype(int)#處理缺失值monthly_summary=df.groupby(['客戶ID','交易月份']).agg({'交易金額':lambdax:x[df['交易類型']==1].sum(),#消費(fèi)'交易金額':lambdax:x[df['交易類型']==2].sum(),#取現(xiàn)'交易金額':lambdax:x[df['交易類型']==3].sum()#還款}).unstack().fillna(0)monthly_summary.columns=['消費(fèi)總額','取現(xiàn)總額','還款總額']任務(wù)2：消費(fèi)金額最高的前3位客戶customer消費(fèi)=df[df['交易類型']==1].groupby('客戶ID')['交易金額'].sum().sort_values(ascending=False).head(3)top_customers=df[df['客戶ID'].isin(customer消費(fèi).index)]top_customers['商戶占比']=top_customers.groupby('客戶ID')['交易商戶類別'].value_counts(normalize=True).reset_index(name='占比')top_customers=top_customers[top_customers['交易商戶類別']!=0].groupby(['客戶ID','交易商戶類別']).agg({'占比':'sum'}).reset_index()top_customers=top_customers.sort_values('占比',ascending=False).head(3)任務(wù)3：高負(fù)債客戶比例df['是否高負(fù)債']=df.apply(lambdax:1ifx['還款總額']>x['交易金額']0.8andx['交易類型']==1else0,axis=1)high_debt_ratio=df['是否高負(fù)債'].mean()print("任務(wù)1結(jié)果：\n",monthly_summary)print("\n任務(wù)2結(jié)果：\n",top_customers)print("\n任務(wù)3結(jié)果：\n",high_debt_ratio)答案與解析選擇題答案與解析1.D-解析：財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)與核對(duì)屬于財(cái)務(wù)部門職責(zé)，數(shù)據(jù)分析師主要負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。2.C-解析：異常值檢測(cè)算法能有效識(shí)別異常交易，適用于初步篩查。3.C-解析：庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)延長意味著資金占用增加，償債能力下降。4.B-解析：用戶流失路徑分析能發(fā)現(xiàn)注冊(cè)后未使用的具體原因。5.B-解析：ARIMA模型適合預(yù)測(cè)具有季節(jié)性或趨勢(shì)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。6.A-解析：信用評(píng)分動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制能反映客戶行為變化。7.C-解析：風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)能提高企業(yè)還款意識(shí)，降低逾期率。8.A-解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能發(fā)現(xiàn)客戶行為模式，挖掘潛在需求。9.B-解析：時(shí)間序列分解能識(shí)別業(yè)務(wù)量波動(dòng)規(guī)律，優(yōu)化排班。10.B-解析：個(gè)性化營銷能提高客戶活躍度。填空題答案與解析1.產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、渠道便利性-解析：年輕客戶更關(guān)注產(chǎn)品創(chuàng)新和便捷性。2.特征篩選、特征構(gòu)造、特征編碼-解析：特征工程是模型構(gòu)建的關(guān)鍵步驟。3.擔(dān)保人信用狀況、擔(dān)保金額比例-解析：擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)直接影響貸款決策。4.支付場(chǎng)景、產(chǎn)品宣傳-解析：需優(yōu)化場(chǎng)景推薦和產(chǎn)品匹配度。5.季節(jié)性因素、營銷活動(dòng)影響-解析：交易波動(dòng)可能受外部因素影響。簡(jiǎn)答題答案與解析1.答案解析：-消費(fèi)周期分析：通過時(shí)間序列模型識(shí)別客戶現(xiàn)金流規(guī)律，避免短期貸款錯(cuò)配。-交易風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：POS機(jī)數(shù)據(jù)能反映真實(shí)經(jīng)營狀況，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。-行業(yè)關(guān)聯(lián)分