平安銀行泉州市豐澤區(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，對于缺失數(shù)據(jù)的處理方法，以下哪種方式最適用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)分析？A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值C.使用模型預(yù)測缺失值D.保持原樣，不進(jìn)行處理2.假設(shè)某銀行希望分析泉州豐澤區(qū)居民的消費(fèi)信貸行為，以下哪種指標(biāo)最能反映客戶的還款能力？A.賬戶余額B.月均消費(fèi)金額C.信用評分D.貸款逾期率3.在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，以下哪種方法可以有效緩解？A.提高模型的復(fù)雜度B.增加少數(shù)類的樣本量C.使用交叉驗(yàn)證D.降低模型的閾值4.平安銀行在泉州豐澤區(qū)推廣線上貸款業(yè)務(wù)時(shí)，以下哪種渠道的獲客成本（CAC）通常最低？A.電視廣告投放B.社交媒體精準(zhǔn)廣告C.線下網(wǎng)點(diǎn)推廣D.KOL合作推廣5.在分析客戶流失原因時(shí)，以下哪種分析方法最適合發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律？A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.回歸分析C.聚類分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中常用的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括______、______和______。2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理異常值的方法主要有______和______。3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象通常表現(xiàn)為模型在______上表現(xiàn)良好，但在______上表現(xiàn)較差。4.平安銀行在泉州地區(qū)的主要業(yè)務(wù)包括______、______和______。5.A/B測試中，控制組的目的是為了______。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在平安銀行泉州豐澤區(qū)業(yè)務(wù)場景中可能面臨的主要挑戰(zhàn)。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉至少三種數(shù)據(jù)清洗的具體方法。3.結(jié)合泉州豐澤區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，描述如何利用數(shù)據(jù)分析提升銀行信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制效果。四、編程題（共1題，20分）題目：假設(shè)你獲取了平安銀行泉州豐澤區(qū)某支行的信用卡交易數(shù)據(jù)，包含以下字段：-`transaction_id`（交易ID）-`customer_id`（客戶ID）-`amount`（交易金額）-`transaction_time`（交易時(shí)間）-`merchant_category`（商戶類別）請用Python（或SQL）完成以下任務(wù)：1.計(jì)算每個(gè)客戶的日總交易金額。2.找出交易金額最高的前10個(gè)商戶類別。3.統(tǒng)計(jì)交易時(shí)間集中在晚上的客戶比例（假設(shè)晚上定義為21:00-23:00）。（注：無需實(shí)際運(yùn)行代碼，只需提供完整的代碼邏輯和輸出結(jié)果示例。）五、開放題（共1題，30分）題目：平安銀行計(jì)劃在泉州豐澤區(qū)推出一項(xiàng)針對小微企業(yè)的線上融資產(chǎn)品，請你從數(shù)據(jù)分析的角度，設(shè)計(jì)一個(gè)方案來評估該產(chǎn)品的市場潛力。方案需包括以下內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)來源和關(guān)鍵指標(biāo)定義。2.分析方法（如用戶畫像、需求預(yù)測等）。3.如何衡量產(chǎn)品成功與否。答案及解析一、選擇題答案1.B-解釋：均值或中位數(shù)填補(bǔ)適用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)分析，能保留數(shù)據(jù)整體趨勢。直接刪除可能導(dǎo)致樣本偏差，模型預(yù)測缺失值計(jì)算成本高。2.C-解釋：信用評分直接反映客戶的還款能力，其他指標(biāo)如賬戶余額和消費(fèi)金額僅部分體現(xiàn)還款能力，逾期率反映歷史行為但非預(yù)測性。3.B-解釋：增加少數(shù)類樣本量是最直接解決不平衡問題的方法，其他方法如交叉驗(yàn)證和調(diào)整閾值僅是輔助手段。4.B-解釋：社交媒體精準(zhǔn)廣告可定向目標(biāo)客戶，成本低于電視廣告和線下推廣，KOL合作成本波動(dòng)較大。5.C-解釋：聚類分析能發(fā)現(xiàn)客戶群體特征，幫助定位流失原因，描述性統(tǒng)計(jì)僅展示數(shù)據(jù)概況，回歸分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘側(cè)重特定關(guān)系。二、填空題答案1.平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差2.箱線圖過濾、分位數(shù)法3.訓(xùn)練集、測試集4.存款業(yè)務(wù)、貸款業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)5.比較實(shí)驗(yàn)組效果三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在平安銀行泉州豐澤區(qū)業(yè)務(wù)場景中可能面臨的主要挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失或錯(cuò)誤；-區(qū)域經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如中小企業(yè)多、消費(fèi)能力差異）對分析結(jié)果影響大；-業(yè)務(wù)需求變化快，需快速響應(yīng)信貸、風(fēng)控等需求；-如何結(jié)合本地政策（如泉州普惠金融政策）進(jìn)行精準(zhǔn)分析。2.數(shù)據(jù)清洗及方法：-定義：數(shù)據(jù)清洗是指去除或修正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤、不完整或冗余部分，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-方法：-缺失值處理（刪除、填充、插值）；-異常值處理（箱線圖過濾、分位數(shù)法）；-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一（如日期格式、貨幣單位轉(zhuǎn)換）。3.信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：-結(jié)合泉州豐澤區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如制造業(yè)占比高、小微企業(yè)多），分析客戶行業(yè)、經(jīng)營年限等特征；-利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如邏輯回歸、XGBoost）預(yù)測客戶違約概率；-通過客戶行為數(shù)據(jù)（如還款歷史、交易頻率）動(dòng)態(tài)調(diào)整額度。四、編程題答案示例（Python）pythonimportpandasaspd假設(shè)數(shù)據(jù)已加載為dfdf['transaction_time']=pd.to_datetime(df['transaction_time'])df['hour']=df['transaction_time'].dt.hour1.計(jì)算每個(gè)客戶的日總交易金額daily_amount=df.groupby(['customer_id',df['transaction_time'].dt.date])['amount'].sum().reset_index()daily_amount.columns=['customer_id','date','daily_total']2.找出交易金額最高的前10個(gè)商戶類別top_merchants=df.groupby('merchant_category')['amount'].sum().sort_values(ascending=False).head(10).index.tolist()3.統(tǒng)計(jì)晚上交易客戶比例night_transactions=df[df['hour'].between(21,23)]night_customers=night_transactions['customer_id'].nunique()total_customers=df['customer_id'].nunique()night_ratio=night_customers/total_customersprint(f"晚上交易客戶比例：{night_ratio:.2%}")五、開放題答案要點(diǎn)1.數(shù)據(jù)來源和關(guān)鍵指標(biāo)：-數(shù)據(jù)來源：企業(yè)工商信息、征信數(shù)據(jù)、交易流水、問卷調(diào)查；-關(guān)鍵指標(biāo)：獲客成本（CAC）、客戶生命周期價(jià)值（LTV）、逾期率、產(chǎn)品滲透率。2.分析方法：-用戶畫像：分析小微企業(yè)主特征（年齡、行