工商銀行亳州市譙城區(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.在分析亳州市譙城區(qū)的電商消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，最適合用于衡量用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)力集中度的指標(biāo)是？A.平均訂單金額B.市場(chǎng)集中率（CR4）C.標(biāo)準(zhǔn)差D.城市GDP增長(zhǎng)率2.若工商銀行亳州分行需預(yù)測(cè)下季度個(gè)人貸款逾期率，以下哪種模型最適用于此類(lèi)時(shí)間序列預(yù)測(cè)？A.決策樹(shù)模型B.線性回歸模型C.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.邏輯回歸模型3.在處理譙城區(qū)小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)“企業(yè)注冊(cè)年限”與“貸款額度”存在非線性關(guān)系，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種分析方法？A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.熵權(quán)法D.K-Means聚類(lèi)4.工商銀行亳州分行希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化ATM布放策略，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映ATM使用效率？A.網(wǎng)點(diǎn)覆蓋率B.單點(diǎn)交易量C.平均等待時(shí)間D.成本投入比5.若需分析亳州市譙城區(qū)不同年齡段的信用卡使用行為差異，最適合的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是？A.方差分析（ANOVA）B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.相關(guān)性分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）6.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，針對(duì)譙城區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)中的異常值，常用的處理方法包括__________和__________。7.若工商銀行亳州分行希望評(píng)估某項(xiàng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)信用卡用戶(hù)留存的影響，應(yīng)采用__________分析方法。8.在構(gòu)建亳州市譙城區(qū)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，常用的特征工程方法包括__________、__________和降維處理。9.若需分析譙城區(qū)不同商圈的商戶(hù)貸款需求差異，可采用__________模型進(jìn)行分類(lèi)。10.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示譙城區(qū)各區(qū)域存款分布情況的最佳圖表類(lèi)型是__________。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）11.簡(jiǎn)述在分析亳州市譙城區(qū)個(gè)人信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值？并說(shuō)明不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。12.結(jié)合譙城區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述銀行如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化小微貸款審批流程。13.若工商銀行亳州分行希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升手機(jī)銀行APP用戶(hù)活躍度，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N可行的策略，并說(shuō)明其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邏輯。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）14.某樣本數(shù)據(jù)如下：[12,15,18,22,25,28,30]，計(jì)算其均值、中位數(shù)和方差，并分析該數(shù)據(jù)集的分布特征。15.工商銀行亳州分行某季度信用卡逾期數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算逾期率的趨勢(shì)變化，并分析可能的影響因素。|月份數(shù)|逾期率(%)|經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如CPI）||--||-||1|2.1|102.5||2|2.3|103.0||3|2.5|103.5||4|2.8|104.0|五、論述題（1題，20分）16.結(jié)合亳州市譙城區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)（如中醫(yī)藥、白酒等），論述銀行如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，并舉例說(shuō)明。答案及解析一、選擇題答案1.B-市場(chǎng)集中率（CR4）能反映頭部企業(yè)或用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)力集中度，適合分析消費(fèi)數(shù)據(jù)。2.C-LSTM適用于長(zhǎng)期時(shí)間序列預(yù)測(cè)，如貸款逾期率趨勢(shì)分析。3.B-多項(xiàng)式回歸能捕捉非線性關(guān)系，適合企業(yè)注冊(cè)年限與貸款額度的分析。4.B-單點(diǎn)交易量直接反映ATM使用效率，優(yōu)于其他指標(biāo)。5.A-ANOVA適用于多組數(shù)據(jù)（不同年齡段）的比較分析。二、填空題答案6.刪除法、插補(bǔ)法-刪除異常值可直接剔除，插補(bǔ)法（如均值/中位數(shù)填充）能保留數(shù)據(jù)完整性。7.A/B測(cè)試-通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果。8.特征篩選、特征組合、降維處理-提高模型泛化能力。9.決策樹(shù)-適合分類(lèi)問(wèn)題，如商戶(hù)貸款需求分類(lèi)。10.餅圖/環(huán)形圖-直觀展示區(qū)域分布占比。三、簡(jiǎn)答題答案11.缺失值處理方法-刪除法：簡(jiǎn)單但可能丟失信息；插補(bǔ)法（均值/中位數(shù)/回歸填充）；多重插補(bǔ)；模型預(yù)測(cè)（如KNN）。-優(yōu)點(diǎn)：刪除法操作簡(jiǎn)單；插補(bǔ)法保留數(shù)據(jù)量；模型預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)。-缺點(diǎn)：刪除法可能引入偏差；插補(bǔ)法依賴(lài)假設(shè)；模型預(yù)測(cè)計(jì)算量大。12.優(yōu)化小微貸款審批流程-策略1：基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)（如納稅記錄、水電費(fèi)繳納情況）構(gòu)建評(píng)分模型；-策略2：利用地理位置數(shù)據(jù)（如譙城區(qū)工業(yè)園區(qū)分布）識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)；-策略3：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整審批標(biāo)準(zhǔn)。-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邏輯：減少人工干預(yù)，提高審批效率，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。13.提升手機(jī)銀行活躍度策略-策略1：基于用戶(hù)行為（如登錄頻率）推送個(gè)性化理財(cái)產(chǎn)品；-策略2：通過(guò)用戶(hù)分群（如年輕用戶(hù)偏好社交功能）優(yōu)化APP界面；-策略3：設(shè)置數(shù)據(jù)化任務(wù)（如“連續(xù)簽到7天送積分”）提高參與度。-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邏輯：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像和A/B測(cè)試優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。四、計(jì)算題答案14.數(shù)據(jù)集：[12,15,18,22,25,28,30]-均值=(12+15+18+22+25+28+30)/7=20-中位數(shù)=22（排序后第4位）-方差=[(12-20)2+(15-20)2+...]/7≈43.57-分布特征：數(shù)據(jù)右偏，中位數(shù)大于均值，波動(dòng)較小。15.逾期率趨勢(shì)分析-趨勢(shì)：從2.1%升至2.8%，呈線性增長(zhǎng)；-影響因素：CPI上漲可能增加還款壓力，需結(jié)合消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證。五、論述題答案16.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略-亳州特色