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建设银行三门峡市数据分析师笔试题及答案
试题部分
一、选择题（共5题，每题2分，共10分）
1.题目：中国建设银行三门峡分行在分析当地居民消费信贷数据时，发现某类客户的贷款逾期率异常偏高。初步判断可能的原因不包括以下哪项？
A.客户收入水平突然下降
B.当地某大型企业破产导致裁员
C.该类客户普遍存在多头借贷行为
D.逾期提醒系统响应时间过长
答案：D
解析：逾期提醒系统响应时间过长属于内部管理问题，但不是导致客户逾期率偏高的直接原因。其他选项均可能直接影响客户还款能力。
2.题目：三门峡市属于典型的季风气候区，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。建设银行在分析该地区信用卡消费数据时，发现6月份餐饮类消费占比显著提升。以下解释最不合理的是？
A.夏季旅游旺季带动周边餐饮消费
B.当地居民夏季社交活动增加
C.空调等家电销售占比下降导致餐饮占比上升
D.学校放假导致学生群体消费结构变化
答案：C
解析：空调等家电销售占比下降与餐饮消费占比上升无直接因果关系，属于无关干扰项。其他选项均符合季节性消费规律。
3.题目：建设银行三门峡分行需对某县域小微企业经营贷款进行风险评估，数据中显示该县域2023年第三季度GDP增速为5.2%，而该分行贷款不良率为3.8%。以下判断错误的是？
A.县域经济增速与贷款不良率呈正相关
B.需进一步分析贷款行业分布情况
C.应关注县域内龙头企业经营状况
D.应对比其他同类县域的贷款不良率
答案：A
解析：通常经济增速较快时，企业还款能力增强，不良率应下降，因此两者呈负相关趋势。选项A表述与经济规律相反。
4.题目：三门峡市某工业园区内建设银行客户多为制造业企业，数据显示这些企业2023年第四季度短期贷款余额环比增长12%。以下可能的原因最不相关的是？
A.当地政府出台设备更新补贴政策
B.原材料价格持续上涨导致企业资金需求增加
C.企业普遍采用预收款模式导致现金流紧张
D.园区内新入驻企业贷款需求集中爆发
答案：C
解析：预收款模式通常能缓解现金流压力，反而可能减少贷款需求，与短期贷款余额增长矛盾。其他选项均可能导致贷款增长。
5.题目：建设银行三门峡分行利用机器学习模型预测个人住房贷款违约风险，发现模型对本地某类客户（如公务员群体）的预测准确率较低。以下改进措施最无效的是？
A.增加该类客户历史工资流水数据作为特征
B.调整模型中职业类别的权重系数
C.采集更多该类客户的车贷、信用卡数据补充样本
D.直接将该类客户标记为低风险客户群体
答案：D
解析：直接标记为低风险会忽略潜在风险，属于数据标签错误处理，非有效改进措施。其他选项均有助于提升模型针对性。
二、填空题（共4题，每题2分，共8分）
1.题目：在分析三门峡市2023年信贷数据时发现，县域农村信用贷款逾期率高于城区，其中______因素可能是重要原因。
答案：农业生产经营周期性
解析：三门峡市农业占比较高，受季节性影响大，如小麦、玉米种植周期与资金周转存在天然矛盾。
2.题目：建设银行三门峡分行在构建客户价值评分模型时，对本地某商户会员的消费行为数据进行聚类分析，发现______类客户最具交叉销售潜力。
答案：高频低客单价
解析：三门峡市消费特征显示，此类客户消费频次高但单次金额小，适合推广分期付款、积分兑换等增值产品。
3.题目：分析三门峡市公积金贷款数据时发现，某街道的贷款发放量异常增长，初步判断可能与______政策或活动有关。
答案：老旧小区改造
解析：三门峡市近年大力推进老旧小区改造，涉及房屋维修、装修等资金需求激增，常通过公积金贷款满足。
4.题目：建设银行三门峡分行针对本地企业对公账户资金流动性强但沉淀率低的特点，设计的数据产品应重点解决______问题。
答案：资金归集管理
解析：三门峡市中小企业多，资金分散，建设银行可开发智能资金归集产品，通过流动性预测减少资金闲置。
三、简答题（共3题，每题10分，共30分）
1.题目：建设银行三门峡分行计划在渑池县开展小微企业经营贷精准营销，请简述数据驱动营销的关键步骤及三门峡本地需特别关注的维度。
答案：
关键步骤：
（1）数据采集与整合：整合企业工商注册、税务、司法、水电煤账单等多维度数据，构建企业画像
（2）特征工程：构建经营健康度评分（如应收账款周转率、存货周转率等）
（3）客户分层：按评分及行业分类（如制造业、服务业）细分客户群
（4）模型构建：利用本地历史数据训练机器学习模型预测违约风险
（5）营销策略定制：针对不同层级设计差异化产品（如制造业可主推设备贷，服务业可主推经营贷）
本地关注维度：
1.煤炭、铝加工等传统产业经营周期特征
2.渑池县工业园区内产业链上下游关联性
3
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