平安銀行南京市棲霞區(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.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪項屬于描述性統(tǒng)計分析的范疇？A.回歸分析B.聚類分析C.頻率統(tǒng)計D.時間序列預測2.對于平安銀行南京分行信用卡業(yè)務的數(shù)據(jù)，以下哪個指標最能反映客戶活躍度？A.賬戶余額B.交易筆數(shù)C.貸款金額D.客戶年齡3.在處理平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點客戶流失數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合進行數(shù)據(jù)清洗？A.神經(jīng)網(wǎng)絡模型B.空值插補C.邏輯回歸D.決策樹分類4.假設平安銀行南京分行需要分析某季度信貸業(yè)務增長趨勢，以下哪種圖表最合適？A.散點圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖5.在平安銀行南京分行客戶信用評分模型中，以下哪個變量可能屬于連續(xù)型特征？A.客戶性別B.信用等級C.月均消費金額D.是否有逾期記錄二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計檢驗方法包括______和______。2.在平安銀行南京分行客戶行為分析中，RFM模型中的R代表______，F(xiàn)代表______。3.對于平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點的業(yè)務數(shù)據(jù)，常用的數(shù)據(jù)聚合方法有______和______。4.在構建平安銀行南京分行信貸風險評估模型時，常用的異常值處理方法包括______和______。5.數(shù)據(jù)分析報告中，常用的可視化工具包括______和______。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述平安銀行南京分行在進行客戶流失分析時，可能需要關注的幾個關鍵指標。2.解釋數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.描述平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點在制定營銷策略時，如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.假設平安銀行南京分行某季度信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該季度的平均交易金額和最高交易金額。|客戶ID|交易金額（元）|交易筆數(shù)||--|-|-||001|1200|5||002|2500|3||003|1800|4||004|3200|2||005|1500|6|2.平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點某月客戶滿意度調查數(shù)據(jù)如下，請計算該月客戶滿意度的中位數(shù)和眾數(shù)。|客戶ID|滿意度評分（1-5分）||--|-||101|4||102|3||103|5||104|4||105|3||106|4||107|2||108|5||109|3||110|4|五、綜合分析題（共2題，每題10分，共20分）1.平安銀行南京分行某季度信貸業(yè)務數(shù)據(jù)如下表所示，請分析該季度信貸業(yè)務的主要趨勢，并給出至少兩條改進建議。|網(wǎng)點|信貸發(fā)放金額（萬元）|客戶數(shù)|貸款逾期率|||-|--|||棲霞區(qū)網(wǎng)點1|5000|300|2.5%||棲霞區(qū)網(wǎng)點2|4500|280|3.0%||棲霞區(qū)網(wǎng)點3|6000|350|1.8%||棲霞區(qū)網(wǎng)點4|5500|320|2.0%|2.假設平安銀行南京分行計劃在新年推出一項針對南京棲霞區(qū)客戶的營銷活動，請結合數(shù)據(jù)分析，提出至少三個營銷策略建議，并說明理由。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C.頻率統(tǒng)計解析：描述性統(tǒng)計分析主要關注數(shù)據(jù)的分布特征，頻率統(tǒng)計是其中最基礎的方法之一，用于統(tǒng)計不同類別或數(shù)值的出現(xiàn)次數(shù)。-A.回歸分析屬于預測性分析。-B.聚類分析屬于探索性分析。-D.時間序列預測屬于預測性分析。2.B.交易筆數(shù)解析：交易筆數(shù)能反映客戶的使用頻率，是衡量客戶活躍度的重要指標。-A.賬戶余額反映客戶資產(chǎn)規(guī)模。-C.貸款金額反映信貸業(yè)務規(guī)模。-D.客戶年齡屬于人口統(tǒng)計學特征。3.B.空值插補解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的前提，空值插補是處理缺失值最常用的方法之一。-A.神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于預測。-C.邏輯回歸用于分類。-D.決策樹分類用于預測。4.B.柱狀圖解析：柱狀圖適合展示不同類別的數(shù)據(jù)對比，如季度信貸業(yè)務增長趨勢。-A.散點圖用于展示相關性。-C.餅圖用于展示占比。-D.熱力圖用于展示二維數(shù)據(jù)密度。5.C.月均消費金額解析：月均消費金額是連續(xù)型數(shù)值變量，適合用于回歸分析或聚類分析。-A.客戶性別是分類變量。-B.信用等級是離散型分類變量。-D.是否有逾期記錄是二元變量。二、填空題答案及解析1.假設檢驗；方差分析解析：假設檢驗用于判斷數(shù)據(jù)是否存在顯著差異，方差分析用于比較多組數(shù)據(jù)的均值差異。2.Recency（最近一次交易時間）；Frequency（交易頻率）解析：RFM模型通過三個維度評估客戶價值，R代表客戶最近一次消費時間，F(xiàn)代表消費頻率，M代表消費金額。3.分組統(tǒng)計；透視分析解析：分組統(tǒng)計用于對數(shù)據(jù)進行分類匯總，透視分析用于多維度的數(shù)據(jù)聚合。4.均值替換；截斷處理解析：均值替換是用平均值替代異常值，截斷處理是將異常值限制在一定范圍內。5.Excel；Tableau解析：Excel和Tableau是常用的數(shù)據(jù)分析可視化工具。三、簡答題答案及解析1.簡述平安銀行南京分行在進行客戶流失分析時，可能需要關注的幾個關鍵指標。解析：客戶流失分析的關鍵指標包括：-流失率：一定時間內流失客戶占總客戶的比例。-流失原因：如服務體驗、利率競爭、產(chǎn)品不匹配等。-流失客戶特征：如年齡、收入、交易頻率等。-流失預警指標：如交易減少、投訴增加等。2.解釋數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。解析：數(shù)據(jù)清洗的重要性在于：-提高數(shù)據(jù)質量，確保分析結果的準確性。-剔除無效或錯誤數(shù)據(jù)，避免誤導決策。常見的數(shù)據(jù)清洗方法包括：-去重：刪除重復數(shù)據(jù)。-空值處理：用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填補。-異常值處理：識別并修正或刪除異常值。3.描述平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點在制定營銷策略時，如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策。解析：數(shù)據(jù)分析支持營銷決策的方式包括：-客戶分群：根據(jù)RFM模型或聚類分析，將客戶分為高價值、中價值、低價值群體。-精準營銷：針對不同群體制定差異化營銷策略，如高價值客戶提供專屬優(yōu)惠。-效果評估：通過A/B測試或回歸分析，評估營銷活動的ROI。四、計算題答案及解析1.計算平均交易金額和最高交易金額。解析：-總交易金額=1200+2500+1800+3200+1500=10800元-平均交易金額=10800/20=540元-最高交易金額=3200元2.計算中位數(shù)和眾數(shù)。解析：-排序后滿意度評分：2,3,3,3,4,4,4,4,5,5-中位數(shù)=(4+4)/2=4-眾數(shù)=4（出現(xiàn)次數(shù)最多）五、綜合分析題答案及解析1.分析信貸業(yè)務趨勢并提出改進建議。解析：-趨勢：棲霞區(qū)網(wǎng)點信貸發(fā)放金額較高，但逾期率存在差異，網(wǎng)點3表現(xiàn)最佳。-建議：-加強網(wǎng)