郵儲銀行漯河市召陵區(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.在郵儲銀行漯河市召陵區(qū)業(yè)務中，若要分析某社區(qū)客戶存款增長率與人口流動率的關系，最適合使用的圖表類型是？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖2.郵儲銀行對公業(yè)務中，若某企業(yè)貸款逾期率突然上升，數(shù)據(jù)分析師應優(yōu)先關注哪些指標？A.客戶行業(yè)集中度B.貸款審批流程效率C.客戶信用評分波動D.區(qū)域經(jīng)濟政策變動3.漯河市召陵區(qū)農(nóng)業(yè)貸款占比較高，若要評估貸款風險，以下哪種模型更適用于此場景？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡模型D.邏輯回歸模型4.郵儲銀行客戶畫像分析中，以下哪項不屬于關鍵數(shù)據(jù)維度？A.客戶年齡與職業(yè)分布B.客戶交易頻次C.客戶投訴記錄D.客戶手機品牌5.在分析郵儲銀行漯河地區(qū)信用卡用戶流失原因時，以下哪項分析方法最有效？A.描述性統(tǒng)計B.聚類分析C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.留存分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.郵儲銀行漯河市召陵區(qū)業(yè)務中，客戶數(shù)據(jù)的完整性和時效性是數(shù)據(jù)分析的基礎。2.若要評估某社區(qū)存款業(yè)務增長潛力，需結(jié)合當?shù)厝丝诮Y(jié)構(gòu)和經(jīng)濟活躍度進行綜合分析。3.在客戶信用評分模型中，特征工程是提高預測準確性的關鍵環(huán)節(jié)。4.郵儲銀行對公業(yè)務中，貸款五級分類是風險監(jiān)控的核心指標之一。5.漯河市召陵區(qū)農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務需重點關注農(nóng)產(chǎn)品價格波動和自然災害風險的影響。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述郵儲銀行漯河市召陵區(qū)數(shù)據(jù)分析師在客戶流失預警中可采取的步驟及方法。-步驟：1.收集流失客戶數(shù)據(jù)（交易記錄、行為特征、投訴記錄等）；2.構(gòu)建流失預警指標（如交易頻率下降、取現(xiàn)金額增加等）；3.應用機器學習模型（如邏輯回歸或決策樹）識別高風險客戶；4.制定針對性挽留策略（如優(yōu)惠活動、客戶關懷）。-方法：-留存分析（RFM模型）；-用戶分群（K-Means聚類）；-異常檢測（識別突變行為）。2.郵儲銀行漯河地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務存在風險，如何通過數(shù)據(jù)分析識別潛在風險點？-風險點識別方法：-行業(yè)風險：分析當?shù)剞r(nóng)業(yè)政策變動、農(nóng)產(chǎn)品價格波動對貸款回收的影響；-客戶風險：評估農(nóng)戶信用評分、經(jīng)營狀況（如土地流轉(zhuǎn)情況）；-區(qū)域風險：結(jié)合召陵區(qū)農(nóng)業(yè)基礎設施（如灌溉條件）評估自然災害影響；-模型預警：利用機器學習模型（如XGBoost）預測逾期概率，篩查高風險客戶。3.郵儲銀行漯河市召陵區(qū)網(wǎng)點客戶流量較低，如何通過數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務轉(zhuǎn)化率？-分析思路：1.流量結(jié)構(gòu)分析：統(tǒng)計客群來源（周邊居民、企業(yè)員工等）、時段分布（如午間、下班后）；2.業(yè)務關聯(lián)挖掘：分析高頻客戶行為（如存款客戶是否使用貸款產(chǎn)品）；3.競品對比：調(diào)研當?shù)仄渌y行網(wǎng)點布局及營銷策略；4.優(yōu)化建議：調(diào)整網(wǎng)點宣傳重點（如針對企業(yè)客戶推出對公產(chǎn)品）、延長服務時間、增設自助設備。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某社區(qū)客戶存款數(shù)據(jù)如下表，計算該社區(qū)2024年存款增長率及季度環(huán)比增長率。|季度|存款余額（萬元）|||||Q1|1200||Q2|1350||Q3|1420||Q4|1500|-解答：-年增長率：[(1500-1200)/1200]×100%=25%；-環(huán)比增長率：-Q2-Q1：[(1350-1200)/1200]×100%=12.5%；-Q3-Q2：[(1420-1350)/1350]×100%=5.19%；-Q4-Q3：[(1500-1420)/1420]×100%=5.63%。2.郵儲銀行漯河地區(qū)某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)如下，計算該企業(yè)貸款逾期率及不良貸款占比。|貸款金額（萬元）|狀態(tài)（正常/逾期）|||||100|正常||80|逾期||200|正常||50|逾期||120|正常|-解答：-逾期率：逾期筆數(shù)/總筆數(shù)=2/5=40%；-不良貸款占比：逾期金額/總金額=(80+50)/（100+80+200+50+120）=130/550≈23.6%。五、論述題（1題，20分）結(jié)合郵儲銀行漯河市召陵區(qū)業(yè)務特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘提升對公業(yè)務營銷效率。-業(yè)務背景：郵儲銀行漯河地區(qū)對公客戶以小微企業(yè)、農(nóng)業(yè)合作社為主，需結(jié)合當?shù)亟?jīng)濟特點制定營銷策略。-數(shù)據(jù)挖掘方法：1.客戶分群：根據(jù)企業(yè)規(guī)模、行業(yè)屬性、交易活躍度進行聚類，識別高價值客戶；2.關聯(lián)規(guī)則挖掘：分析企業(yè)客戶常用產(chǎn)品組合（如貸款+對公賬戶），推薦交叉銷售；3.流失預警：監(jiān)測企業(yè)貸款逾期、對公賬戶長期閑置等異常行為，提前干預；4.營銷渠道優(yōu)化：結(jié)合客戶地理位置（如工業(yè)園區(qū)、農(nóng)業(yè)園區(qū)），精準投放宣傳資料。-實際應用案例：某農(nóng)業(yè)合作社貸款逾期風險升高時，通過關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)其關聯(lián)企業(yè)頻繁使用現(xiàn)金結(jié)算，遂推薦電子結(jié)算優(yōu)惠方案，降低風險。答案與解析一、選擇題答案1.A（散點圖適合展示變量間相關性）；2.C（信用評分波動直接反映風險變化）；3.B（決策樹適用于分類場景，如風險高低判斷）；4.D（手機品牌與業(yè)務關聯(lián)性弱）；5.D（留存分析針對流失行為原因挖掘）。二、填空題解析1.完整性和時效性：數(shù)據(jù)缺失或滯后會誤導分析結(jié)果；2.人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟活躍度：漯河召陵區(qū)農(nóng)業(yè)為主，需關注農(nóng)村人口流動和產(chǎn)業(yè)發(fā)展；3.特征工程：篩選關鍵變量（如收入、負債）提升模型效果；4.五級分類：郵儲銀行監(jiān)管要求，用于監(jiān)控貸款風險；5.農(nóng)產(chǎn)品價格波動和自然災害風險：影響農(nóng)業(yè)貸款回收的核心因素。三、簡答題解析1.客戶流失預警步驟：結(jié)合漯河地區(qū)客戶行為特點（如頻繁使用ATM取現(xiàn)），通過模型動態(tài)監(jiān)測風險。2.農(nóng)業(yè)貸款風險識別：需關注召陵區(qū)特色農(nóng)業(yè)（如蔬菜種植），分析政策補貼對還款能力的影響。3.網(wǎng)點業(yè)務轉(zhuǎn)化率提升：針對漯河企業(yè)客戶集中的特點，增設對公業(yè)務窗口，聯(lián)合稅務部門開展宣傳。四、計算題解析1.增長率計算：環(huán)比需按季度對比，年增長率需以年初為基準；2.逾期率計算：不良貸款占比需區(qū)分“逾期率”（比例）和“不良