興業(yè)銀行寧德市屏南縣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.數(shù)據(jù)分析師在寧德市屏南縣開展業(yè)務(wù)時，最適合使用的數(shù)據(jù)庫類型是？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）B.NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）C.圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）D.時序數(shù)據(jù)庫（如InfluxDB）2.寧德市屏南縣某企業(yè)希望分析其電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種分析方法最適合發(fā)現(xiàn)用戶購物路徑的優(yōu)化點(diǎn)？A.回歸分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析3.在處理寧德市屏南縣某銀行的風(fēng)控數(shù)據(jù)時，若需剔除異常值對模型的影響，以下哪種方法最合適？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.箱線圖過濾D.嶺回歸4.寧德市屏南縣某景區(qū)希望預(yù)測國慶期間游客數(shù)量，以下哪種模型最適合短期預(yù)測？A.線性回歸B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.決策樹5.在寧德市屏南縣開展客戶細(xì)分時，若需考慮客戶年齡、收入、消費(fèi)頻次等多維度特征，以下哪種算法最合適？A.K-Means聚類B.邏輯回歸C.SVM分類D.線性判別分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師在寧德市屏南縣處理企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)時，常用的異常值檢測方法是__________和__________。2.在分析寧德市屏南縣某電商平臺的用戶留存數(shù)據(jù)時，常用的指標(biāo)包括__________、__________和__________。3.若需對寧德市屏南縣某銀行信用卡用戶進(jìn)行風(fēng)險評估，常用的模型有__________、__________和__________。4.在寧德市屏南縣開展市場調(diào)研時，常用的數(shù)據(jù)收集方法包括__________、__________和__________。5.若需分析寧德市屏南縣某企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，常用的分析工具包括__________、__________和__________。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述寧德市屏南縣某企業(yè)如何通過數(shù)據(jù)分析提升銷售業(yè)績。2.解釋寧德市屏南縣某銀行如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行反欺詐。3.說明寧德市屏南縣某景區(qū)如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化游客體驗。4.闡述寧德市屏南縣某政府機(jī)構(gòu)如何利用數(shù)據(jù)分析提升公共服務(wù)效率。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某寧德市屏南縣的電商平臺用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該平臺的用戶平均購買金額（單位：元），并分析用戶的購買金額分布情況。|用戶ID|購買金額|購買次數(shù)|年齡||--|-|-|||1|120|2|25||2|300|1|32||3|150|3|28||4|200|2|35||5|500|1|42|2.某寧德市屏南縣的銀行信用卡用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該銀行信用卡用戶的壞賬率，并分析影響壞賬率的因素。|用戶ID|貸款金額（元）|是否逾期|年齡|收入水平||--||-||-||1|10000|是|30|中||2|20000|否|45|高||3|5000|否|25|低||4|30000|是|38|中||5|15000|否|50|高|五、論述題（共1題，10分）結(jié)合寧德市屏南縣產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。答案及解析一、選擇題1.答案：A解析：寧德市屏南縣某企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如訂單、財務(wù)數(shù)據(jù)），關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）最適合存儲和管理此類數(shù)據(jù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖數(shù)據(jù)庫適用于社交網(wǎng)絡(luò)分析，時序數(shù)據(jù)庫適用于監(jiān)控數(shù)據(jù)。2.答案：B解析：聚類分析可以將用戶按購物路徑進(jìn)行分組，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)高價值路徑或流失路徑，優(yōu)化購物體驗?；貧w分析用于預(yù)測，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)商品關(guān)聯(lián)，主成分分析用于降維。3.答案：C解析：箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)分布，通過箱線圖過濾可以剔除異常值。標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，嶺回歸用于正則化線性回歸。4.答案：C解析：ARIMA模型適用于短期時間序列預(yù)測，尤其適合節(jié)假日游客數(shù)量預(yù)測。線性回歸適用于線性關(guān)系，LSTM適合長期復(fù)雜序列，決策樹適用于分類。5.答案：A解析：K-Means聚類可以按多維度特征（年齡、收入、消費(fèi)頻次）進(jìn)行客戶細(xì)分。邏輯回歸和SVM適用于分類，線性判別分析適用于降維。二、填空題1.答案：箱線圖過濾、3σ法則解析：箱線圖過濾通過四分位數(shù)范圍剔除異常值，3σ法則通過標(biāo)準(zhǔn)差判斷異常值。2.答案：留存率、活躍度、轉(zhuǎn)化率解析：留存率衡量用戶持續(xù)使用產(chǎn)品的能力，活躍度衡量用戶使用頻率，轉(zhuǎn)化率衡量用戶購買意愿。3.答案：邏輯回歸、決策樹、XGBoost解析：邏輯回歸和決策樹是基礎(chǔ)模型，XGBoost是集成模型，適合高精度風(fēng)險評估。4.答案：問卷調(diào)查、訪談、公開數(shù)據(jù)爬取解析：問卷調(diào)查和訪談直接收集用戶反饋，公開數(shù)據(jù)爬取利用政府或企業(yè)數(shù)據(jù)。5.答案：Excel、Python（Pandas）、SQL解析：Excel適合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理，Python（Pandas）適合復(fù)雜分析，SQL用于數(shù)據(jù)庫操作。三、簡答題1.答案：-分析用戶行為：通過分析用戶瀏覽、購買、評論等數(shù)據(jù)，識別高價值用戶和潛在需求。-優(yōu)化營銷策略：基于用戶畫像，精準(zhǔn)推送廣告，提高轉(zhuǎn)化率。-動態(tài)定價：根據(jù)供需關(guān)系調(diào)整價格，提升利潤。-庫存管理：預(yù)測銷售趨勢，優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)。2.答案：-異常交易檢測：通過規(guī)則引擎或機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別異常交易行為。-設(shè)備指紋分析：利用設(shè)備信息判斷是否為機(jī)器刷單或欺詐團(tuán)伙。-用戶行為圖譜：分析用戶行為路徑，識別可疑操作。3.答案：-路線優(yōu)化：基于游客流量數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整觀光路線，減少擁堵。-服務(wù)預(yù)測：預(yù)測游客需求（如餐飲、住宿），提前準(zhǔn)備資源。-個性化推薦：通過用戶畫像推薦景點(diǎn)或活動，提升滿意度。4.答案：-交通流量分析：通過攝像頭和傳感器數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈配時，緩解擁堵。-醫(yī)療資源分配：基于就診數(shù)據(jù)，合理分配醫(yī)護(hù)人員，縮短等待時間。-政策效果評估：通過數(shù)據(jù)分析驗證政策效果，及時調(diào)整策略。四、計算題1.答案：-平均購買金額：(120+300+150+200+500)/5=220元。-分布情況：-低價用戶（120-200元）：3人；-高價用戶（300-500元）：2人。結(jié)論：大部分用戶購買金額集中在低價區(qū)間，可針對性推出促銷活動。2.答案：-壞賬率：2/5=40%。-影響因素：-貸款金額：金額越高，逾期風(fēng)險越大；-年齡：年齡偏年輕（25-35歲）逾期風(fēng)險較高；-收入水平：低收入用戶壞賬率較高。五、論述題答案：寧德市屏南縣以新能源、旅游業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以助力產(chǎn)業(yè)升級：1.新能源產(chǎn)業(yè)：通過分析光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，優(yōu)化電站布局，提高發(fā)電效率；利用氣象數(shù)據(jù)預(yù)測發(fā)電量，提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。2.旅游業(yè)：基于游客行為數(shù)據(jù)，開發(fā)個性化旅游路線，提升游客體驗；通過預(yù)測模型優(yōu)化酒店定價，提高收益。3.政府決策：利用大