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中国银行拉萨市数据分析师笔试题及答案

一、选择题（共5题，每题2分，共10分）

1.在拉萨市旅游数据分析中，若要分析游客年龄分布，最适合使用的图表类型是？

A.散点图

B.饼图

C.直方图

D.箱线图

2.中国银行拉萨分行需评估小微企业的信贷风险，以下哪个指标最能有效反映企业的偿债能力？

A.流动比率

B.净资产收益率

C.资产负债率

D.毛利率

3.拉萨市冬季气温波动较大，若要预测未来一周气温趋势，最适合使用的数据分析方法是？

A.回归分析

B.聚类分析

C.主成分分析

D.关联规则挖掘

4.某银行拉萨分行发现客户流失率较高，通过用户行为数据进行分析，最适合使用的模型是？

A.决策树

B.神经网络

C.逻辑回归

D.K-Means聚类

5.在处理拉萨市居民消费数据分析时，若存在大量异常值，以下哪种方法最能保留数据原始分布特征？

A.标准化

B.简单线性回归

C.中位数滤波

D.岭回归

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

6.在拉萨市零售业务数据分析中，若要评估促销活动的效果，常用的指标是______和______。

（答案：转化率、客单价）

7.中国银行拉萨分行需分析小微企业贷款违约情况，其中“违约率”属于______指标，而“贷款金额”属于______指标。

（答案：比率型、数值型）

8.拉萨市旅游旺季集中在7-8月，若要分析酒店入住率与天气的关系，最适合使用的统计方法是______。

（答案：相关性分析）

9.在客户画像分析中，拉萨市用户的消费偏好与______因素密切相关。

（答案：地域文化）

10.银行数据治理中，拉萨分行需确保数据的______、______和______。

（答案：准确性、完整性、一致性）

三、简答题（共3题，每题5分，共15分）

11.简述在拉萨市开展数据分析时，需注意的地域性因素有哪些？

答案：

-气候特征：拉萨海拔高、气温低，冬季消费行为（如旅游、餐饮）与内地差异明显。

-经济结构：拉萨以旅游业和中小微企业为主，数据分析需聚焦这两类群体的特征。

-文化习俗：藏族文化对金融消费（如信贷需求）有独特影响，需结合当地宗教节日等调整分析模型。

-基础设施：拉萨网络覆盖虽逐步完善，但部分偏远地区仍有数据采集盲区。

12.中国银行拉萨分行如何利用数据分析提升小微企业信贷审批效率？

答案：

-构建评分模型：结合企业财务数据（如营收、负债率）、行业特征（如旅游业、制造业）、经营历史等，建立信贷风险评分模型。

-实时监测预警：通过机器学习动态监测企业现金流、舆情变化，提前预警潜在风险。

-个性化定价：基于拉萨小微企业特点（如季节性经营），调整贷款利率和额度。

13.在拉萨市居民消费数据分析中，如何处理缺失值？请列举两种方法并说明适用场景。

答案：

-均值/中位数填补：适用于缺失值较少且数据分布均匀的情况，如拉萨市人均消费水平的初步统计。

-多重插补：适用于缺失值较多且可能存在系统性偏差的场景，如小微企业贷款数据中的缺失记录。

四、计算题（共2题，每题10分，共20分）

14.某银行拉萨分行2023年小微企业贷款数据如下：

-贷款金额：100万、200万、150万、300万、200万（单位：万元）。

-违约企业数：0、2、1、3、1。

计算该分行的小微企业贷款平均金额和违约率。

答案：

-平均金额：(100+200+150+300+200)/5=180万元。

-违约率：(0+2+1+3+1)/5=1.2，即12%。

15.拉萨市某商场2024年1月-4月的销售额数据如下：

|月份|销售额（万元）|

||-|

|1月|120|

|2月|150|

|3月|180|

|4月|160|

计算该商场的销售额方差和标准差。

答案：

-均值：(120+150+180+160)/4=150万元。

-方差：[(120-150)2+(150-150)2+(180-150)2+(160-150)2]/4=1500/4=375。

-标准差：√375≈19.36万元。

五、论述题（共1题，20分）

16.结合拉萨市金融市场的特点，论述数据分析师如何通过数据分析助力银行提升竞争力。

答案：

-精准营销：拉萨市游客以年轻群体为主，银行可通过分析旅游平台消费数据，推出“青藏旅游联名卡”，结合旺季推送营销。

-风险管理：针