郵儲(chǔ)銀行固原市彭陽(yáng)縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師崗位的核心職責(zé)不包括以下哪項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理B.建立客戶信用評(píng)估模型C.設(shè)計(jì)銀行營(yíng)銷活動(dòng)方案D.進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)2.在處理固原市彭陽(yáng)縣地區(qū)的信貸數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合解決數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)C.采用KNN算法進(jìn)行插補(bǔ)D.以上方法均不適用3.郵儲(chǔ)銀行客戶行為分析中，RFM模型中的“F”代表什么？A.Recency（最近一次消費(fèi)時(shí)間）B.Frequency（消費(fèi)頻率）C.Monetary（消費(fèi)金額）D.Satisfaction（客戶滿意度）4.固原市彭陽(yáng)縣地區(qū)居民收入水平較低，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最直觀？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.箱線圖D.雷達(dá)圖5.在構(gòu)建銀行客戶流失預(yù)警模型時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映模型的穩(wěn)定性？A.準(zhǔn)確率B.AUC值C.F1分?jǐn)?shù)D.召回率6.郵儲(chǔ)銀行對(duì)數(shù)據(jù)分析師的SQL能力要求較高，以下哪個(gè)SQL語(yǔ)句用于計(jì)算每日活躍用戶數(shù)？A.`GROUPBYdate()`B.`SELECTCOUNT(DISTINCTuser_id)WHEREaction_date=current_date`C.`HAVINGCOUNT()>1`D.`ORDERBYuser_idDESC`7.固原市彭陽(yáng)縣屬于農(nóng)村信用體系建設(shè)重點(diǎn)區(qū)域，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)信用評(píng)估最關(guān)鍵？A.客戶消費(fèi)記錄B.社保繳納情況C.房產(chǎn)抵押信息D.微信轉(zhuǎn)賬流水8.在分析固原市彭陽(yáng)縣小微貸款數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)方法最適合檢測(cè)異常值？A.線性回歸B.箱線圖分析C.主成分分析D.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)9.郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師需要與業(yè)務(wù)部門協(xié)作，以下哪個(gè)場(chǎng)景最能體現(xiàn)跨部門溝通能力？A.編寫數(shù)據(jù)報(bào)告B.解釋模型結(jié)果C.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表格D.上傳數(shù)據(jù)文件10.固原市彭陽(yáng)縣農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字金融接受度較低，以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最合適？A.線上問(wèn)卷調(diào)查B.現(xiàn)場(chǎng)訪談C.門店P(guān)OS數(shù)據(jù)D.社交媒體數(shù)據(jù)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師工作中，常用的數(shù)據(jù)挖掘算法包括______和______。2.固原市彭陽(yáng)縣地區(qū)客戶的信貸審批通過(guò)率較低，可能的原因是______。3.郵儲(chǔ)銀行客戶畫像分析中，______是衡量客戶忠誠(chéng)度的重要指標(biāo)。4.數(shù)據(jù)可視化中，______適合展示不同行業(yè)客戶的收入分布。5.在構(gòu)建銀行反欺詐模型時(shí)，______技術(shù)能有效識(shí)別異常交易行為。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師在客戶流失預(yù)警中的具體工作流程。2.分析固原市彭陽(yáng)縣農(nóng)村信用體系建設(shè)中，數(shù)據(jù)分析師如何發(fā)揮作用？3.結(jié)合固原市彭陽(yáng)縣的金融業(yè)務(wù)特點(diǎn)，說(shuō)明如何利用數(shù)據(jù)提升信貸審批效率。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.某郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)在固原市彭陽(yáng)縣的半年信貸數(shù)據(jù)如下表：|客戶ID|年齡|收入（萬(wàn)元）|信貸審批結(jié)果（1=通過(guò)，0=拒絕）||--|||-||001|35|2.5|1||002|42|1.8|0||003|28|3.0|1||004|50|1.2|0||005|38|2.0|1|要求：（1）計(jì)算年齡和收入的平均值；（2）使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)客戶信貸審批結(jié)果，并說(shuō)明模型優(yōu)缺點(diǎn)。2.固原市彭陽(yáng)縣某郵儲(chǔ)銀行2024年季度客戶活躍度數(shù)據(jù)如下：|季度|活躍用戶數(shù)|新增用戶數(shù)|||-|-||Q1|1200|200||Q2|1350|250||Q3|1500|300||Q4|1600|350|要求：（1）計(jì)算每個(gè)季度的用戶留存率；（2）分析客戶活躍度變化趨勢(shì)，并提出改進(jìn)建議。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合郵儲(chǔ)銀行在固原市彭陽(yáng)縣的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升農(nóng)村金融服務(wù)水平。答案及解析一、選擇題答案1.C2.C3.B4.C5.B6.B7.B8.B9.B10.B解析：1.C選項(xiàng)屬于營(yíng)銷策劃范疇，非數(shù)據(jù)分析師核心職責(zé)。3.RFM模型中F代表消費(fèi)頻率。5.AUC值反映模型區(qū)分能力，適合評(píng)估穩(wěn)定性。10.固原市彭陽(yáng)縣數(shù)字金融接受度低，現(xiàn)場(chǎng)訪談更有效。二、填空題答案1.決策樹(shù)，聚類算法2.客戶收入水平低，信用記錄不完善3.客戶復(fù)購(gòu)率4.熱力圖5.機(jī)器學(xué)習(xí)解析：1.常用算法包括決策樹(shù)（分類）和聚類（客戶分群）。3.復(fù)購(gòu)率反映客戶忠誠(chéng)度。5.機(jī)器學(xué)習(xí)模型如異常檢測(cè)可識(shí)別欺詐行為。三、簡(jiǎn)答題答案1.客戶流失預(yù)警工作流程：-數(shù)據(jù)收集：整合交易、行為、信用等多維度數(shù)據(jù)；-特征工程：構(gòu)建客戶活躍度、信用風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)；-模型構(gòu)建：使用邏輯回歸或隨機(jī)森林預(yù)測(cè)流失概率；-結(jié)果應(yīng)用：針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶制定挽留策略。2.數(shù)據(jù)分析師在信用體系建設(shè)中的作用：-通過(guò)分析農(nóng)村居民收入、社保等數(shù)據(jù)，優(yōu)化信用評(píng)估模型；-識(shí)別低信用群體，設(shè)計(jì)差異化信貸產(chǎn)品；-監(jiān)測(cè)信貸風(fēng)險(xiǎn)，減少不良貸款。3.利用數(shù)據(jù)提升信貸審批效率：-構(gòu)建自動(dòng)化審批模型，減少人工干預(yù)；-分析歷史審批數(shù)據(jù)，優(yōu)化審批規(guī)則；-結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)，確保數(shù)據(jù)透明度。四、計(jì)算題答案1.（1）平均值計(jì)算：年齡：35+42+28+50+38÷5=38歲；收入：2.5+1.8+3.0+1.2+2.0÷5=2.14萬(wàn)元。（2）邏輯回歸模型：優(yōu)點(diǎn)：解釋性強(qiáng)，可分析各變量影響；缺點(diǎn)：線性假設(shè)限制適用范圍，易過(guò)擬合。2.（1）留存率計(jì)算：Q1：200/1200=16.7%；Q2：(250+200-250)/1350=18.5%；Q3：(300+250-300)/1500=20%；Q4：(350+300-350)/1600=21.9%。（2）趨勢(shì)分析：活躍度逐年提升，建議加強(qiáng)數(shù)字化推廣，優(yōu)化用戶界面。五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師如何提升農(nóng)村金融服務(wù)水平：-精準(zhǔn)識(shí)別需求：通過(guò)分析農(nóng)村居民消費(fèi)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)普惠信貸產(chǎn)品；-優(yōu)化風(fēng)控模型：結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)特點(diǎn)，改進(jìn)信用評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；-提升服務(wù)效