2025国考面试题：国家金融监督管理局国考面试历年考题一（文山华图）

　　国家金融监督管理局国考面试专业题

　　【计算机岗】

　　数据挖掘分类及黑客盗用客户数据是哪种数据挖掘?

　　【主要测评要素】专业能力

　　【参考解析】

　　根据大学时期所学习的知识，我了解到的数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类、贝叶斯分类6 种，下面对每一种进行简要的阐述：

　　一是决策树技术。决策树是一种目前已经成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。特点是这种分析方法所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

　　二是神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维，它是数据挖掘中机器学习的典型代表，而其中的神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元共同组成的。

　　三是回归分析技术。回归分析包括线性回归和逻辑斯蒂回归，在数据化运营中使用更多的是逻辑斯蒂回归，逻辑斯蒂回归又包括响应预测、分类划分等内容。

　　四是关联规则技术。关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，其主要目的是找出数据集中的频繁模式，也就是多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系。

　　五是聚类分析技术。我记得在学习时，老师对聚类分析有一个通俗的解释和比喻，

　　那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，他可以将观察对象的群体

　　按照相似性和相异性进行不同群组的划分，在经过划分之后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

　　六是贝叶斯分类技术。贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如，通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率等。

　　根据我目前的了解，黑客盗用客户数据多使用的是FTK成像仪等技术。

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　　【综合岗】

　　在统计指标中，有时期指标和时点指标，请你谈谈它们的含义，并简述它们的区别。

　　【主要测评要素】专业能力

　　【参考解析】

　　统计学上总量指标根据其现象反映的时间状况不同，可以分为时期指标和时点指标两种。

　　时期指标，又称时期数，指的是社会经济现象在一段时间上发展变化结果的总量

　　指标，简单来说就是现象在一段时期内发展过程总量的指标。例如商业银行当年发放

　　的贷款总量、某个季度的营业收入或者营业支出、某个阶段缴纳的增值税等。时期指标有三个明显的特点：一是各个时期的指标能够相加，累计数具有统计学上的意义，例如银行各个季度的营业收入相加就是当年营业收入总和;二是时期指标与现象时期的长短有关系，例如银行半年累计发放的贷款要比一个季度发放的贷款量要高;三是时期指标数值是连续累加的结果，例如商业银行一个季度缴纳的增值税额是每一笔金融业务收入价税分离累加的。

　　时点指标是反映社会经济现象的某一时点下所处状况的总量指标，也被称之为存量指标。例如商业银行月末的存贷款规模、年末的资产负债规模。时点指标具有以下特点：一是不同时点的指标数值相加并无实际含义，例如一月份和二月份的月末存款规模相加并没有什么意义;二是时点指标的数值大小与其时间间隔长短无直接关系，例如二季度的贷款余额并不一定就比一季度的贷款余额要高;三是时点指标数值是间断计数的，例如存款规模每个月计数一次。

　　从时期指标和时点指标的特点不难看出两者的区别之处：一是时期指标数值相加具有统计学上的意义，时点指标数值相加并没有什么实际意义;二是时期指标的大小与时期长短存在直接联系，一般而言两者存在正相关关系，而时点指标不受时间间隔长短的制约;三是时期指标是连续统计数的，而时点指标是间隔统计数的。

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（编辑：mengxyi）