浦發(fā)銀行商丘市睢陽區(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，合計10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種指標(biāo)最適合衡量商丘睢陽區(qū)零售貸款業(yè)務(wù)的客戶活躍度？A.貸款總額B.客戶存款余額C.貸款客戶月均活躍次數(shù)D.貸款逾期率2.某分析師需要分析浦發(fā)銀行商丘分行信用卡用戶消費(fèi)行為，最適合使用的分析方法是？A.相關(guān)性分析B.聚類分析C.回歸分析D.時間序列分析3.在商丘地區(qū)，影響居民消費(fèi)信貸需求的因素中，以下哪項最為關(guān)鍵？A.房地產(chǎn)市場波動B.社會平均工資水平C.銀行信貸政策調(diào)整D.網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)普及率4.針對商丘睢陽區(qū)小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，以下哪種風(fēng)險評估模型最為適用？A.邏輯回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.因子分析模型5.浦發(fā)銀行商丘分行計劃通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化客戶分層，以下哪種方法最能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分層？A.簡單均值分組B.基于RFM模型的客戶價值分析C.線性回歸分組D.空間聚類分析二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）6.分析商丘睢陽區(qū)居民消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時，需剔除的異常值類型主要包括______和______。7.在構(gòu)建銀行客戶流失預(yù)警模型時，常用的特征工程方法包括______和______。8.浦發(fā)銀行商丘分行若要分析信用卡用戶還款行為，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注______和______兩個核心指標(biāo)。9.商丘地區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營貸款的信用風(fēng)險主要來源于______和______兩個方面。10.數(shù)據(jù)分析師在處理商丘睢陽區(qū)信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，需遵循的“3C”原則是指______、______和______。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）11.結(jié)合商丘睢陽區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，簡述銀行數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化小微企業(yè)信貸審批流程。12.浦發(fā)銀行商丘分行計劃開展信用卡精準(zhǔn)營銷，請說明數(shù)據(jù)分析在其中如何發(fā)揮作用，并列舉至少三種具體的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景。13.分析商丘睢陽區(qū)居民消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)時，如何識別并處理數(shù)據(jù)中的缺失值和重復(fù)值？請分別說明處理方法及適用場景。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）14.某分析師收集了浦發(fā)銀行商丘分行2024年1-6月信用卡用戶的月均消費(fèi)金額（單位：元）數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|月均消費(fèi)金額|||--||1月|1200||2月|1500||3月|1300||4月|1600||5月|1700||6月|1800|請計算該用戶消費(fèi)金額的：（1）平均數(shù)；（2）中位數(shù)；（3）標(biāo)準(zhǔn)差。并分析該用戶消費(fèi)金額的變化趨勢及可能原因。15.某銀行商丘分行需評估某區(qū)域小微企業(yè)的貸款違約風(fēng)險，收集了以下數(shù)據(jù)：-企業(yè)年營收（萬元）-企業(yè)成立年限（年）-貸款金額（萬元）-是否違約（1為違約，0為正常）假設(shè)某企業(yè)年營收為200萬元，成立年限為3年，申請貸款金額為50萬元，請使用邏輯回歸模型（假設(shè)模型系數(shù)如下：年營收系數(shù)=0.1，成立年限系數(shù)=0.2，貸款金額系數(shù)=0.05，常數(shù)項=-0.5），計算該企業(yè)違約概率。五、論述題（共1題，20分）16.結(jié)合商丘睢陽區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)（如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持浦發(fā)銀行優(yōu)化信貸資源配置策略。請從數(shù)據(jù)來源、分析方法、業(yè)務(wù)應(yīng)用三個維度展開論述。答案及解析一、選擇題答案1.C-解釋：客戶活躍度需通過行為指標(biāo)衡量，月均活躍次數(shù)最能反映客戶與銀行的互動頻率。2.B-解釋：聚類分析適用于用戶分群，信用卡消費(fèi)行為可按消費(fèi)習(xí)慣、金額等維度進(jìn)行聚類。3.B-解釋：商丘睢陽區(qū)居民收入水平直接影響信貸需求，社會平均工資是關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。4.B-解釋：決策樹模型適用于小微企業(yè)風(fēng)險評估，能處理多維度特征，邏輯清晰。5.B-解釋：RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）通過客戶行為數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分層。二、填空題答案6.極端值、重復(fù)值-解釋：極端值需剔除，重復(fù)值需合并，避免數(shù)據(jù)污染。7.特征選擇、特征變換-解釋：特征工程通過篩選和轉(zhuǎn)換提升模型效果。8.還款及時率、逾期金額-解釋：及時率反映還款習(xí)慣，逾期金額體現(xiàn)信用風(fēng)險。9.經(jīng)營風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險-解釋：小微企業(yè)貸款需關(guān)注經(jīng)營狀況和財務(wù)健康度。10.數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析邏輯、業(yè)務(wù)價值-解釋：“3C”原則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)可靠性、分析合理性及業(yè)務(wù)導(dǎo)向。三、簡答題答案11.優(yōu)化小微企業(yè)信貸審批流程-數(shù)據(jù)分析可應(yīng)用于：1.信用評分模型：通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建評分體系，快速評估風(fēng)險；2.行業(yè)風(fēng)險識別：分析商丘地區(qū)不同行業(yè)（如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)）的貸款違約特征；3.實(shí)時監(jiān)控預(yù)警：通過異常交易數(shù)據(jù)預(yù)警潛在風(fēng)險。-商丘特點(diǎn)：結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)貸款需求，可增加農(nóng)戶經(jīng)營數(shù)據(jù)權(quán)重。12.信用卡精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用-應(yīng)用場景：1.消費(fèi)偏好分析：根據(jù)用戶消費(fèi)頻次、金額、商戶類型推薦產(chǎn)品；2.流失預(yù)警：識別高流失風(fēng)險用戶，推送優(yōu)惠挽留；3.場景營銷：結(jié)合商丘本地活動（如睢陽區(qū)廟會）推送分期付款優(yōu)惠。13.缺失值與重復(fù)值處理-缺失值處理：-刪除：若缺失比例低可刪除；-填充：用均值、中位數(shù)或模型預(yù)測填補(bǔ)（如KNN）。-重復(fù)值處理：-唯一值去重：刪除完全重復(fù)記錄；-邏輯去重：通過身份證號等字段識別重復(fù)客戶。四、計算題答案14.月均消費(fèi)金額分析（1）平均數(shù)=(1200+1500+1300+1600+1700+1800)/6=1492元；（2）中位數(shù)=(1300+1500)/2=1400元；（3）標(biāo)準(zhǔn)差≈291.55元；-趨勢分析：消費(fèi)金額逐月增長，可能與春節(jié)、618等消費(fèi)節(jié)點(diǎn)有關(guān)。15.邏輯回歸違約概率公式：P=1/(1+e^(-0.1200-0.23-0.0550-0.5))≈0.21（21%）。五、論述題答案16.數(shù)據(jù)支持信貸資源配置策略-數(shù)據(jù)來源：1.區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（商丘GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）；2.企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)（營收、負(fù)債、行業(yè)標(biāo)簽）；3.客戶行為數(shù)據(jù)（貸款、存款、信用卡使用）。-分析方法：1.行業(yè)風(fēng)險評估：制造業(yè)貸款需求高但風(fēng)險較高，農(nóng)業(yè)貸款需關(guān)注政策補(bǔ)貼；2.客戶分層定