郵儲(chǔ)銀行濟(jì)南市歷下區(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.郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師的核心工作職責(zé)不包括以下哪項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理B.構(gòu)建客戶畫像模型C.編寫銀行信貸政策D.進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析2.在濟(jì)南市歷下區(qū)，郵儲(chǔ)銀行常用的客戶數(shù)據(jù)分析工具中，以下哪項(xiàng)不屬于常見選擇？A.SQLB.PythonC.TableauD.MATLAB3.針對(duì)濟(jì)南市歷下區(qū)小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析，以下哪種方法最不適用？A.邏輯回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.簡(jiǎn)單的均值法4.在分析郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流失率時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不屬于關(guān)鍵參考？A.客戶年齡分布B.客戶交易頻率C.網(wǎng)點(diǎn)距離D.客戶存款余額5.郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)選址時(shí)，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)最不重要？A.人口密度B.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分布C.網(wǎng)點(diǎn)歷史業(yè)績(jī)D.當(dāng)?shù)卣呦拗贫?、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括______、缺失值處理和異常值檢測(cè)。2.郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶分析中，常用的聚類算法有______和K-means聚類。3.對(duì)于濟(jì)南市歷下區(qū)小微企業(yè)的信貸審批，可以使用______模型來評(píng)估違約風(fēng)險(xiǎn)。4.在數(shù)據(jù)可視化分析中，______是展示客戶交易趨勢(shì)的常用圖表類型。5.郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流失預(yù)警系統(tǒng)中，常用的特征工程方法包括______和特征組合。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶畫像的主要構(gòu)建步驟。（要求：結(jié)合歷下區(qū)特點(diǎn)，說明如何通過數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫像。）2.在分析濟(jì)南市歷下區(qū)小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？（要求：列舉至少兩種方法并說明適用場(chǎng)景。）3.郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流失分析中，如何設(shè)計(jì)流失預(yù)警模型？（要求：說明關(guān)鍵步驟和評(píng)估指標(biāo)。）四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)2024年客戶數(shù)據(jù)如下：-總客戶數(shù)：1000人，其中流失客戶200人。-流失客戶平均年齡35歲，留存客戶平均年齡45歲。-流失客戶中，30歲以下占比60%，留存客戶中，30歲以下占比20%。請(qǐng)計(jì)算該網(wǎng)點(diǎn)的客戶流失率，并分析年齡對(duì)流失的影響。（要求：計(jì)算流失率，并解釋年齡差異對(duì)流失的影響。）2.某郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)2024年存款數(shù)據(jù)如下：-第一季度存款總額1000萬元，其中新客戶存款300萬元。-第二季度存款總額1200萬元，其中新客戶存款400萬元。請(qǐng)計(jì)算該網(wǎng)點(diǎn)存款增長(zhǎng)率，并分析新客戶存款的貢獻(xiàn)率變化。（要求：計(jì)算季度增長(zhǎng)率，并說明新客戶存款占比變化。）五、論述題（共1題，20分）結(jié)合濟(jì)南市歷下區(qū)金融生態(tài)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。（要求：結(jié)合歷下區(qū)商業(yè)、居民、小微企業(yè)等特點(diǎn)，說明數(shù)據(jù)分析的具體應(yīng)用場(chǎng)景。）答案及解析一、選擇題答案及解析1.C-解析：數(shù)據(jù)分析師主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和建模，不涉及銀行信貸政策的制定。信貸政策由銀行信貸部門或管理層制定。2.D-解析：MATLAB主要用于工程和科研領(lǐng)域，郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師更常用SQL、Python、Tableau等工具。3.D-解析：簡(jiǎn)單的均值法無法有效處理信貸風(fēng)險(xiǎn)，需使用邏輯回歸、決策樹等模型。4.C-解析：網(wǎng)點(diǎn)距離是影響客戶流失的因素之一，但不是最關(guān)鍵的指標(biāo)?？蛻裟挲g、交易頻率、存款余額更重要。5.C-解析：網(wǎng)點(diǎn)歷史業(yè)績(jī)可以參考，但不是最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)。人口密度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分布、政策限制更重要。二、填空題答案及解析1.數(shù)據(jù)清洗-解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和異常值檢測(cè)，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟。2.層次聚類-解析：聚類算法包括層次聚類和K-means聚類，常用于客戶分群。3.邏輯回歸-解析：邏輯回歸模型適用于信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以預(yù)測(cè)違約概率。4.折線圖-解析：折線圖常用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如客戶交易趨勢(shì)。5.特征縮放-解析：特征工程方法包括特征縮放、特征編碼和特征組合，可提升模型效果。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶畫像構(gòu)建步驟-數(shù)據(jù)收集：收集歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶交易數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。-特征工程：提取關(guān)鍵特征，如年齡、收入、交易頻率等。-客戶分群：使用聚類算法（如K-means）進(jìn)行客戶分群。-畫像輸出：生成客戶畫像報(bào)告，包括分群特征、消費(fèi)偏好等。-解析：歷下區(qū)商業(yè)發(fā)達(dá)，客戶畫像需結(jié)合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)，如高收入人群、小微企業(yè)主等。2.處理數(shù)據(jù)不平衡問題的方法-過采樣：增加少數(shù)類樣本，如SMOTE算法。-欠采樣：減少多數(shù)類樣本，如隨機(jī)欠采樣。-模型調(diào)整：使用加權(quán)損失函數(shù)或集成學(xué)習(xí)（如Bagging）。-解析：信貸數(shù)據(jù)通常不平衡，需選擇合適方法避免模型偏差。3.客戶流失預(yù)警模型設(shè)計(jì)-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集客戶交易、行為、人口等數(shù)據(jù)。-特征工程：提取流失相關(guān)特征，如交易頻率、賬戶余額等。-模型選擇：使用邏輯回歸、決策樹或XGBoost等模型。-模型評(píng)估：使用AUC、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型效果。-解析：預(yù)警模型需高召回率，確保提前識(shí)別潛在流失客戶。四、計(jì)算題答案及解析1.客戶流失率及年齡影響分析-流失率：200/1000=20%-年齡影響：流失客戶30歲以下占比60%，留存客戶僅20%，說明年輕客戶流失更嚴(yán)重。-解析：年輕客戶對(duì)利率敏感，流動(dòng)性需求高，易流失。2.存款增長(zhǎng)率及新客戶貢獻(xiàn)率-季度增長(zhǎng)率：(1200-1000)/1000=20%-新客戶貢獻(xiàn)率：-第一季度：300/1000=30%-第二季度：400/1200≈33.3%-貢獻(xiàn)率上升，說明新客戶吸引力增強(qiáng)。-解析：新客戶貢獻(xiàn)率上升，反映網(wǎng)點(diǎn)獲客能力提升。五、論述題答案及解析數(shù)據(jù)分析師如何提升郵儲(chǔ)銀行歷下區(qū)網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力1.小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析：歷下區(qū)小微企業(yè)眾多，可分析其信貸需求、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化信貸產(chǎn)品。2.客戶分層服務(wù)：通過客戶畫像，針對(duì)高凈值客戶推出定制化理財(cái)方案，提升客戶黏性。3.網(wǎng)點(diǎn)選址優(yōu)化：結(jié)合人口密度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分布