招商銀行唐山市路南區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.唐山市商業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析根據(jù)招商銀行唐山分行近三年的信貸數(shù)據(jù)，路南區(qū)餐飲零售業(yè)的貸款增長率約為15%，而傳統(tǒng)制造業(yè)貸款增長率僅為5%。若結(jié)合唐山市政府推動(dòng)服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的政策，以下哪項(xiàng)最可能成為路南區(qū)未來三年的主要商業(yè)增長點(diǎn)？A.重工業(yè)復(fù)產(chǎn)項(xiàng)目B.科技研發(fā)中心建設(shè)C.現(xiàn)代服務(wù)業(yè)（如電商、健康養(yǎng)老）D.房地產(chǎn)開發(fā)2.數(shù)據(jù)清洗方法選擇招商銀行唐山分行某客戶交易數(shù)據(jù)中存在大量缺失值（約20%），且缺失分布不均勻。若需在不顯著影響分析結(jié)果的前提下減少數(shù)據(jù)損失，以下哪種方法最合適？A.完全刪除含有缺失值的記錄B.使用均值/中位數(shù)填補(bǔ)缺失值C.采用KNN算法進(jìn)行插補(bǔ)D.直接忽略缺失值不進(jìn)行處理3.客戶分層模型應(yīng)用在分析唐山地區(qū)信用卡用戶行為時(shí)，某分析師設(shè)計(jì)了RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）。若某客戶的R=90天，F(xiàn)=5次/月，M=2000元/月，該客戶最可能屬于哪一層級(jí)？A.金卡客戶B.潛力客戶C.低價(jià)值客戶D.間歇性活躍客戶4.機(jī)器學(xué)習(xí)算法選型若需預(yù)測(cè)唐山某商業(yè)街未來一個(gè)月的客流量，且數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)和多重線性關(guān)系，以下哪種算法最適合？A.決策樹（DecisionTree）B.邏輯回歸（LogisticRegression）C.ARIMA時(shí)間序列模型D.支持向量機(jī)（SVM）5.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則在為招商銀行唐山分行制作“路南區(qū)各行業(yè)貸款分布”餅圖時(shí)，若想突出餐飲業(yè)的占比（約30%），以下哪種設(shè)計(jì)更有效？A.使用與其他扇形相同顏色B.將餐飲業(yè)扇形獨(dú)立分離C.在圖例中標(biāo)注具體數(shù)值D.使用三維立體餅圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析唐山某樓盤的貸款違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若采用邏輯回歸模型，通常用______指標(biāo)評(píng)估模型擬合效果。答案：AUC（曲線下面積）2.若招商銀行唐山分行發(fā)現(xiàn)某區(qū)域信用卡盜刷案件頻發(fā)，可通過______方法識(shí)別異常交易行為。答案：聚類分析（異常值檢測(cè)）3.路南區(qū)某零售商的會(huì)員數(shù)據(jù)中，年齡與消費(fèi)金額的相關(guān)系數(shù)為0.65，表明______。答案：年齡與消費(fèi)金額呈正相關(guān)4.在進(jìn)行唐山地區(qū)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，若某企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率超過70%，則可能被歸類為______企業(yè)。答案：高風(fēng)險(xiǎn)5.若唐山某商場客流的移動(dòng)平均值為120人/小時(shí)，而實(shí)際觀測(cè)值為150人/小時(shí)，則其偏離度為______。答案：25%三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.唐山消費(fèi)信貸市場痛點(diǎn)分析請(qǐng)結(jié)合招商銀行唐山分行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，簡述當(dāng)前路南區(qū)消費(fèi)信貸市場存在的3個(gè)主要痛點(diǎn)，并提出至少1條解決建議。答案要點(diǎn)：-痛點(diǎn)1：中小企業(yè)融資難，傳統(tǒng)信貸審批周期長。建議：引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)化審批，降低人工成本。-痛點(diǎn)2：年輕客群消費(fèi)意愿強(qiáng)但信用記錄缺失。建議：與電商平臺(tái)合作積累信用數(shù)據(jù)。-痛點(diǎn)3：路南區(qū)商業(yè)集中度低，部分區(qū)域貸款需求不足。建議：結(jié)合政府政策引導(dǎo)資源向服務(wù)業(yè)傾斜。2.數(shù)據(jù)分析師在唐山業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景請(qǐng)列舉3個(gè)招商銀行唐山分行數(shù)據(jù)分析師可參與的業(yè)務(wù)場景，并說明其核心價(jià)值。答案要點(diǎn)：-場景1：信用卡精準(zhǔn)營銷。通過客戶畫像分析唐山本地?zé)衢T商戶，推送個(gè)性化分期產(chǎn)品。價(jià)值：提升營銷轉(zhuǎn)化率。-場景2：中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警?；跉v史違約數(shù)據(jù)構(gòu)建評(píng)分模型，提前識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。價(jià)值：降低不良貸款率。-場景3：路南區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客流優(yōu)化。通過分析商圈客流分布調(diào)整ATM布局。價(jià)值：提升運(yùn)營效率。3.唐山數(shù)據(jù)治理流程設(shè)計(jì)若招商銀行唐山分行需提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)包含數(shù)據(jù)采集、清洗、分析的全流程方案，并說明各階段的關(guān)鍵任務(wù)。答案要點(diǎn)：-數(shù)據(jù)采集階段：整合銀行內(nèi)部交易系統(tǒng)、第三方征信數(shù)據(jù)（如企業(yè)工商信息）。-數(shù)據(jù)清洗階段：處理缺失值（如用KNN插補(bǔ)）、異常值（如箱線圖識(shí)別）、重復(fù)數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)分析階段：采用EDA方法（如相關(guān)性分析、分布可視化）挖掘唐山本地特征。關(guān)鍵任務(wù)：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，定期生成質(zhì)量報(bào)告。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.唐山信用卡逾期預(yù)測(cè)以下為招商銀行唐山分行某批信用卡客戶的樣本數(shù)據(jù)（CSV格式），包含年齡、收入、逾期次數(shù)等字段。請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)以下任務(wù)：-讀取數(shù)據(jù)，計(jì)算逾期率（逾期次數(shù)≥1的客戶比例）。-繪制年齡與逾期率的散點(diǎn)圖，標(biāo)注趨勢(shì)線。-使用邏輯回歸預(yù)測(cè)逾期概率，輸出AUC分?jǐn)?shù)。參考代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_auc_score偽代碼示例（實(shí)際需替換為真實(shí)數(shù)據(jù)路徑）data=pd.read_csv('唐山信用卡數(shù)據(jù).csv')data['逾期率']=data['逾期次數(shù)'].apply(lambdax:1ifx>=1else0)print(f'整體逾期率：{data["逾期率"].mean()}')plt.scatter(data['年齡'],data['逾期率'],alpha=0.5)plt.plot(data.groupby('年齡')['逾期率'].mean())plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('逾期率')plt.title('唐山客戶年齡與逾期率關(guān)系')plt.show()model=LogisticRegression()model.fit(data[['年齡','收入']],data['逾期率'])prob=model.predict_proba(data[['年齡','收入]])[:,1]auc=roc_auc_score(data['逾期率'],prob)print(f'AUC分?jǐn)?shù)：{auc}')2.路南區(qū)商圈客流預(yù)測(cè)某招商銀行唐山分行網(wǎng)點(diǎn)位于路南區(qū)核心商圈，每日客流數(shù)據(jù)如下表所示。請(qǐng)用Excel或Python實(shí)現(xiàn)：-計(jì)算工作日/周末的平均客流差異。-構(gòu)建基于時(shí)間序列的ARIMA模型預(yù)測(cè)下周一客流（需說明參數(shù)選擇依據(jù)）。-若某天天氣為雨天，客流可能減少20%，請(qǐng)調(diào)整模型輸出結(jié)果。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA偽代碼示例data=pd.DataFrame({'日期':pd.date_range(start='2024-10-01',periods=30),'客流':[120,150,...]})data.set_index('日期',inplace=True)工作日/周末對(duì)比data['類型']=data.index.dayofweek.apply(lambdax:'周末'ifx>=5else'工作日')print(data.groupby('類型')['客流'].mean())ARIMA建模model=ARIMA(data['客流'],order=(1,1,1))#參數(shù)選擇依據(jù)：根據(jù)ACF/PACF圖確定model_fit=model.fit()forecast=model_fit.forecast(steps=7)print(forecast)天氣調(diào)整rainy_forecast=forecast0.8print(f'雨天調(diào)整后預(yù)測(cè)：{rainy_forecast}')答案及解析一、選擇題1.C（唐山政府政策導(dǎo)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)契合路南區(qū)商業(yè)增長趨勢(shì)）2.C（KNN插補(bǔ)適用于數(shù)據(jù)缺失不嚴(yán)重但分布不均的情況）3.A（R值低但F、M值高，符合金卡客戶特征）4.C（ARIMA適用于有明顯季節(jié)性和線性關(guān)系的時(shí)序數(shù)據(jù)）5.B（分離扇形可突出重點(diǎn)數(shù)據(jù)）二、填空題1.AUC（邏輯回歸用AUC評(píng)估分類性能）2.聚類分析（異常值檢測(cè)可識(shí)別偏離常規(guī)的交易）3.年齡與消費(fèi)金額呈正相關(guān)4.高風(fēng)險(xiǎn)（資產(chǎn)負(fù)債率>70%通常被視為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)）5.25%（偏離度=（實(shí)際值-均值）/均值）三、簡答題1.痛點(diǎn)分析-痛點(diǎn)1：中小企業(yè)融資難，傳統(tǒng)信貸審批周期長。建議：引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)化審批，降低人工成本。-痛點(diǎn)2：年輕客群消費(fèi)意愿強(qiáng)但信用記錄缺失。建議：與電商平臺(tái)合作積累信用數(shù)據(jù)。-痛點(diǎn)3：路南區(qū)商業(yè)集中度低，部分區(qū)域貸款需求不足。建議：結(jié)合政府政策引導(dǎo)資源向服務(wù)業(yè)傾斜。2.業(yè)務(wù)應(yīng)用場景-場景1：信用卡精準(zhǔn)營銷。通過客戶畫像分析唐山本地?zé)衢T商戶，推送個(gè)性化分期產(chǎn)品。價(jià)值：提升營銷轉(zhuǎn)化率。-場景2：中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警?；跉v史違約數(shù)據(jù)構(gòu)建評(píng)分模型，提前識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。價(jià)值：降低不良貸款率。-場景3：路南區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客流優(yōu)化。通過分析商圈客流分布調(diào)整ATM布局。價(jià)值：提升運(yùn)營效率。3.數(shù)據(jù)治理流程-數(shù)據(jù)采集階段：整合銀行內(nèi)部交易系統(tǒng)、第三方征信數(shù)據(jù)（如企業(yè)工商信息）。-數(shù)據(jù)清洗階段：處理缺失值（如用KNN插補(bǔ)）、異常值（如箱線圖識(shí)別）、重復(fù)數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)分析階段：采用EDA方法（如相關(guān)性分析、分布可視化）挖掘唐山本地特征。關(guān)鍵任務(wù)：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，定期生成質(zhì)量報(bào)告。四、編程題1.逾期預(yù)測(cè)-逾期率計(jì)算：統(tǒng)計(jì)逾期次數(shù)≥1的樣本比例。-散點(diǎn)圖繪制：用matplotlib可視化年齡與逾期率關(guān)系，趨勢(shì)線需平滑處理。-邏輯回歸