中國銀行南京市棲霞區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.題干：在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用回歸模型預(yù)測缺失值D.以上皆可，需根據(jù)數(shù)據(jù)情況選擇2.題干：某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，用戶的“購買頻率”屬于哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.分類數(shù)據(jù)B.比例數(shù)據(jù)C.定序數(shù)據(jù)D.定距數(shù)據(jù)3.題干：在時間序列分析中，以下哪種模型適用于具有明顯趨勢和季節(jié)性的數(shù)據(jù)？（）A.ARIMA模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型4.題干：中國銀行業(yè)普遍采用的風(fēng)險評估模型中，以下哪種方法屬于機器學(xué)習(xí)模型？（）A.Z分數(shù)法B.評分卡模型C.支持向量機（SVM）D.線性判別分析（LDA）5.題干：南京市棲霞區(qū)的商業(yè)地產(chǎn)租賃數(shù)據(jù)中，影響租金價格的主要因素不包括？（）A.商業(yè)地段交通便捷度B.租戶行業(yè)類型C.建筑年代和面積D.周邊人口密度6.題干：在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同行業(yè)在南京市的就業(yè)人數(shù)占比？（）A.折線圖B.柱狀圖C.散點圖D.餅圖7.題干：中國銀行的客戶畫像分析中，以下哪個指標(biāo)最能反映客戶的忠誠度？（）A.賬戶余額B.交易頻率C.年齡段分布D.貸款金額8.題干：在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法屬于異常值檢測？（）A.標(biāo)準(zhǔn)差法B.箱線圖法C.相關(guān)性分析D.主成分分析（PCA）9.題干：南京市棲霞區(qū)的居民消費數(shù)據(jù)中，以下哪種分析方法最適合發(fā)現(xiàn)消費模式？（）A.聚類分析B.回歸分析C.時間序列分析D.決策樹分類10.題干：中國銀行業(yè)的數(shù)據(jù)治理中，以下哪個環(huán)節(jié)不屬于數(shù)據(jù)生命周期管理？（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)脫敏D.數(shù)據(jù)預(yù)測二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.題干：在南京市棲霞區(qū)的商業(yè)地產(chǎn)租賃分析中，以下哪些因素會影響租金水平？（）A.商業(yè)綜合體規(guī)模B.租戶行業(yè)類型C.周邊寫字樓數(shù)量D.交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋度E.建筑年代2.題干：中國銀行的數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些工具？（）A.PythonB.SQLC.TableauD.SPSSE.Excel3.題干：在時間序列分析中，以下哪些方法可用于預(yù)測未來趨勢？（）A.ARIMA模型B.移動平均法C.線性回歸模型D.指數(shù)平滑法E.邏輯回歸模型4.題干：在南京市棲霞區(qū)的電商用戶行為分析中，以下哪些指標(biāo)屬于用戶活躍度指標(biāo)？（）A.日活躍用戶（DAU）B.月活躍用戶（MAU）C.購物車放棄率D.用戶留存率E.平均客單價5.題干：中國銀行的風(fēng)險管理中，以下哪些方法可用于評估客戶信用風(fēng)險？（）A.評分卡模型B.邏輯回歸模型C.LASSO回歸D.支持向量機（SVM）E.決策樹模型三、判斷題（共5題，每題2分，合計10分）1.題干：在南京市棲霞區(qū)的商業(yè)地產(chǎn)租賃分析中，租金水平與周邊寫字樓數(shù)量成反比。2.題干：中國銀行的數(shù)據(jù)分析師需要具備較強的業(yè)務(wù)理解能力。3.題干：時間序列分析中，ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性的數(shù)據(jù)。4.題干：在數(shù)據(jù)清洗過程中，異常值檢測通常使用箱線圖法。5.題干：中國銀行的數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)脫敏不屬于數(shù)據(jù)生命周期管理環(huán)節(jié)。四、簡答題（共3題，每題5分，合計15分）1.題干：簡述數(shù)據(jù)分析師在南京市棲霞區(qū)商業(yè)地產(chǎn)租賃分析中的主要工作內(nèi)容。2.題干：中國銀行的數(shù)據(jù)分析師如何利用數(shù)據(jù)提升客戶服務(wù)體驗？3.題干：在時間序列分析中，ARIMA模型的三個參數(shù)（p、d、q）分別代表什么意義？五、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.題干：某電商平臺在南京市棲霞區(qū)的用戶行為數(shù)據(jù)中，用戶的“購買頻率”數(shù)據(jù)如下：[2,3,1,4,2,3,5,1,2,4]。計算該數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。2.題干：中國銀行某分行的客戶信用評分卡模型中，以下數(shù)據(jù)：-客戶A的年齡為35歲，收入為50000元，貸款余額為20000元，逾期次數(shù)為0。-客戶B的年齡為45歲，收入為80000元，貸款余額為50000元，逾期次數(shù)為1。-評分卡規(guī)則為：年齡每增加1歲加1分，收入每增加10000元加2分，貸款余額每增加10000元減1分，逾期次數(shù)每增加1次減5分。計算客戶A和客戶B的信用評分。六、論述題（1題，15分）題干：結(jié)合南京市棲霞區(qū)的商業(yè)環(huán)境特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升中國銀行的業(yè)務(wù)競爭力。答案及解析一、單選題答案及解析1.D-解析：缺失值處理需根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇方法，直接刪除可能丟失重要信息，均值或中位數(shù)填充適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況，回歸模型預(yù)測適用于復(fù)雜關(guān)系，需結(jié)合實際選擇。2.B-解析：“購買頻率”是連續(xù)數(shù)值，且具有比例意義（如每月購買3次），屬于比例數(shù)據(jù)。3.A-解析：ARIMA模型適用于具有趨勢和季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)，符合銀行業(yè)務(wù)場景。4.C-解析：支持向量機（SVM）是機器學(xué)習(xí)模型，常用于風(fēng)險分類；Z分數(shù)法、評分卡模型和LDA屬于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法。5.B-解析：租戶行業(yè)類型屬于分類變量，對租金價格的影響需通過回歸分析量化，不屬于直接影響因素。6.D-解析：餅圖適合展示占比，柱狀圖適合比較數(shù)量，折線圖適合趨勢，散點圖適合關(guān)系分析。7.B-解析：交易頻率反映客戶活躍度，高頻率通常代表高忠誠度；賬戶余額和年齡段分布是基礎(chǔ)特征，貸款金額更多反映消費能力。8.A-解析：標(biāo)準(zhǔn)差法通過計算數(shù)據(jù)偏離均值的程度來檢測異常值；箱線圖法用于可視化異常值，相關(guān)性分析和PCA屬于降維或關(guān)系分析。9.A-解析：南京市棲霞區(qū)消費數(shù)據(jù)可能存在群體差異，聚類分析適合發(fā)現(xiàn)消費模式。10.D-解析：數(shù)據(jù)預(yù)測屬于數(shù)據(jù)分析的下游應(yīng)用，數(shù)據(jù)生命周期管理包括采集、存儲、脫敏等環(huán)節(jié)。二、多選題答案及解析1.A,B,C,D,E-解析：商業(yè)地產(chǎn)租金受規(guī)模、行業(yè)、周邊寫字樓數(shù)量、交通和建筑年代綜合影響。2.A,B,C,E-解析：Python（數(shù)據(jù)處理）、SQL（數(shù)據(jù)庫）、Tableau（可視化）、Excel（基礎(chǔ)分析）是常用工具，SPSS主要用于社會科學(xué)研究。3.A,B,D-解析：ARIMA、移動平均法和指數(shù)平滑法適用于時間序列預(yù)測；線性回歸和邏輯回歸不屬于時間序列模型。4.A,B,D,E-解析：DAU、MAU、留存率和客單價是活躍度指標(biāo)；購物車放棄率反映轉(zhuǎn)化問題。5.A,B,D,E-解析：評分卡、邏輯回歸、SVM和決策樹均用于信用風(fēng)險建模；LASSO回歸是正則化方法，較少用于信用評分。三、判斷題答案及解析1.錯誤-解析：寫字樓數(shù)量與租金水平通常成正比（競爭效應(yīng)）。2.正確-解析：銀行業(yè)務(wù)復(fù)雜，需結(jié)合業(yè)務(wù)場景解讀數(shù)據(jù)。3.正確-解析：ARIMA模型包含季節(jié)性參數(shù)（SARIMA）。4.正確-解析：箱線圖通過四分位數(shù)和異常值標(biāo)記檢測異常值。5.錯誤-解析：數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)治理的重要環(huán)節(jié)。四、簡答題答案及解析1.答案：-收集南京市棲霞區(qū)商業(yè)地產(chǎn)租賃數(shù)據(jù)，包括租金、面積、位置、交通等；-分析租金影響因素，如地段、商業(yè)類型、周邊配套；-建立回歸模型預(yù)測租金水平；-為銀行投資或租賃決策提供數(shù)據(jù)支持。2.答案：-通過客戶畫像分析用戶需求；-利用用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品推薦；-建立客戶流失預(yù)警模型；-提供個性化營銷方案。3.答案：-p：自回歸項數(shù)，反映歷史數(shù)據(jù)對當(dāng)前值的影響；-d：差分階數(shù)，消除數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性；-q：移動平均項數(shù)，反映隨機誤差。五、計算題答案及解析1.答案：-均值：\(\frac{2+3+1+4+2+3+5+1+2+4}{10}=2.7\)-中位數(shù)：排序后第5、6位均值，即\(\frac{2+3}{2}=2.5\)-標(biāo)準(zhǔn)差：\(\sqrt{\frac{(2-2.7)^2+\cdots+(4-2.7)^2}{10}}\approx1.3\)2.答案：-客戶A：35×1+50000×2-20000×1-0×5=135-客戶B：45×1+80000×2-50000×1-1×5=265六、論述題答案及解析答案：-棲霞區(qū)商業(yè)特點：棲霞區(qū)以工業(yè)園區(qū)和商業(yè)綜合體為主，新興消費群體活躍，需關(guān)注高頻交易和新興行業(yè)（如電商、科技）。-數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)競爭力：1.精