廣發(fā)銀行天津市河西區(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.在天津市河西區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量商圈的活躍度？A.商圈門店數(shù)量B.人流量與消費(fèi)頻次C.平均客單價(jià)D.會(huì)員復(fù)購率2.廣發(fā)銀行在天津市河西區(qū)開展客戶畫像分析時(shí)，通常優(yōu)先考慮哪種數(shù)據(jù)來源？A.社交媒體公開數(shù)據(jù)B.銀行內(nèi)部交易數(shù)據(jù)C.第三方征信數(shù)據(jù)D.調(diào)研問卷數(shù)據(jù)3.若天津市河西區(qū)某商圈周末客流量顯著高于工作日，以下哪個(gè)模型最適合解釋這種現(xiàn)象？A.線性回歸模型B.時(shí)間序列ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型4.在處理天津市河西區(qū)銀行客戶流失數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)方法最適合識(shí)別關(guān)鍵流失因素？A.主成分分析（PCA）B.聚類分析（K-Means）C.篩選算法（FilterMethod）D.遞歸特征消除（RFE）5.廣發(fā)銀行天津市河西區(qū)分行若要優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，以下哪個(gè)指標(biāo)最能有效評估網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)覆蓋率？A.網(wǎng)點(diǎn)客流量B.服務(wù)半徑與人口密度C.網(wǎng)點(diǎn)利潤率D.附近競爭對手?jǐn)?shù)量二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在天津市河西區(qū)銀行客戶細(xì)分中，RFM模型的三個(gè)核心指標(biāo)分別是Recency（最近一次消費(fèi)時(shí)間）、Frequency（消費(fèi)頻次）和Monetary（消費(fèi)金額）。2.若天津市河西區(qū)某商圈的銷售額與節(jié)假日存在強(qiáng)相關(guān)性，則該數(shù)據(jù)特征適合用時(shí)間序列分析方法進(jìn)行建模。3.廣發(fā)銀行天津市河西區(qū)分行在客戶流失預(yù)警中，常用邏輯回歸模型判斷客戶流失概率，其輸出結(jié)果通常表示為概率值。4.在處理天津市河西區(qū)銀行交易數(shù)據(jù)時(shí)，若存在大量異常交易，可使用箱線圖進(jìn)行初步異常值檢測。5.若天津市河西區(qū)某商圈的商家希望提升客流量，可通過地理位置熱力圖分析客戶聚集區(qū)域，從而優(yōu)化營銷策略。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述天津市河西區(qū)商圈客戶畫像分析的步驟及關(guān)鍵指標(biāo)。答案要點(diǎn)：-數(shù)據(jù)收集：整合銀行交易數(shù)據(jù)、商圈人流數(shù)據(jù)、第三方征信數(shù)據(jù)等。-數(shù)據(jù)清洗：剔除異常值、缺失值，進(jìn)行特征工程（如年齡分層、消費(fèi)偏好分類）。-客戶分群：使用聚類算法（如K-Means）將客戶分為高價(jià)值、潛力客戶、流失風(fēng)險(xiǎn)等群體。-關(guān)鍵指標(biāo)：RFM模型（Recency、Frequency、Monetary）、客戶生命周期價(jià)值（CLV）、復(fù)購率。-應(yīng)用場景：精準(zhǔn)營銷、產(chǎn)品推薦、流失預(yù)警。2.解釋天津市河西區(qū)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化中，如何利用數(shù)據(jù)分析方法提高服務(wù)覆蓋率。答案要點(diǎn)：-需求分析：通過人口密度、消費(fèi)能力、競爭對手分布等數(shù)據(jù)確定潛在服務(wù)缺口。-服務(wù)半徑模型：結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）和人口分布數(shù)據(jù)，計(jì)算最優(yōu)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋范圍。-成本效益分析：綜合考量租金、人力成本與預(yù)期客流量，平衡投入產(chǎn)出。-動(dòng)態(tài)調(diào)整：利用交易數(shù)據(jù)監(jiān)測網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)效率，定期優(yōu)化布局。3.描述天津市河西區(qū)某銀行在客戶流失預(yù)警中，如何構(gòu)建預(yù)測模型并評估效果。答案要點(diǎn)：-特征工程：提取客戶交易行為、信用評分、生命周期等特征。-模型選擇：常用邏輯回歸、隨機(jī)森林或XGBoost進(jìn)行流失概率預(yù)測。-效果評估：使用AUC、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)衡量模型性能。-干預(yù)措施：針對高風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行定向挽留（如積分獎(jiǎng)勵(lì)、定制化產(chǎn)品）。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.天津市河西區(qū)某商圈2024年季度銷售額數(shù)據(jù)如下表，請計(jì)算該商圈的季度環(huán)比增長率，并分析增長趨勢。|季度|銷售額（萬元）|||--||Q1|1200||Q2|1350||Q3|1500||Q4|1650|答案要點(diǎn)：-環(huán)比增長率計(jì)算公式：\[\text{環(huán)比增長率}=\frac{\text{本期銷售額}-\text{上期銷售額}}{\text{上期銷售額}}\times100\%\]-計(jì)算過程：-Q1→Q2：\((1350-1200)/1200\times100\%=12.5\%\)-Q2→Q3：\((1500-1350)/1350\times100\%=11.1\%\)-Q3→Q4：\((1650-1500)/1500\times100\%=10.0\%\)-趨勢分析：商圈銷售額持續(xù)增長，但環(huán)比增速逐步放緩，可能受季節(jié)性因素或競爭加劇影響。2.某銀行天津市河西區(qū)分行2024年客戶流失數(shù)據(jù)如下，請計(jì)算該分行客戶的平均流失率，并分析流失原因。|月度|新增客戶|流失客戶|存活客戶|||--|--|--||1月|200|30|1700||2月|180|25|1755||3月|220|35|1780||4月|210|40|1795|答案要點(diǎn)：-平均流失率計(jì)算公式：\[\text{流失率}=\frac{\text{流失客戶數(shù)}}{\text{總客戶數(shù)（期初+新增-流失）}}\times100\%\]-計(jì)算過程：-1月：\(30/(200+1700-30)\times100\%=1.82\%\)-2月：\(25/(180+1755-25)\times100\%=1.42\%\)-3月：\(35/(220+1780-35)\times100\%=1.92\%\)-4月：\(40/(210+1795-40)\times100\%=2.19\%\)-平均流失率：\((1.82\%+1.42\%+1.92\%+2.19\%)/4=1.85\%\)-流失原因分析：可能因利率政策調(diào)整、服務(wù)體驗(yàn)下降或競爭對手促銷活動(dòng)導(dǎo)致。五、編程題（共1題，20分）背景：廣發(fā)銀行天津市河西區(qū)分行希望分析客戶交易數(shù)據(jù)中的異常交易行為，請使用Python實(shí)現(xiàn)以下任務(wù)：1.讀取天津市河西區(qū)某客戶2024年的交易數(shù)據(jù)（假設(shè)CSV格式，包含字段：交易時(shí)間、金額、商戶類型、交易地點(diǎn)）。2.繪制交易金額的箱線圖，識(shí)別異常交易。3.計(jì)算異常交易的占比，并篩選出金額超過3倍四分位距（IQR）的交易記錄。示例代碼框架（需補(bǔ)充完整）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('tianjin_hedao_transactions.csv')2.繪制箱線圖plt.boxplot(data['金額'])plt.title('交易金額箱線圖')plt.show()3.計(jì)算異常交易Q1=data['金額'].quantile(0.25)Q3=data['金額'].quantile(0.75)IQR=Q3-Q1outliers=data[data['金額']>(Q3+3IQR)]輸出異常交易占比print(f'異常交易占比：{len(outliers)/len(data)100:.2f}%')答案要點(diǎn)：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值，確保金額字段為數(shù)值類型。-箱線圖繪制：使用`matplotlib`或`seaborn`庫可視化異常點(diǎn)。-異常檢測：基于IQR方法篩選異常交易，并統(tǒng)計(jì)占比。答案及解析一、選擇題1.B（人流量與消費(fèi)頻次直接反映商圈活躍度）2.B（銀行內(nèi)部交易數(shù)據(jù)最直接反映客戶行為）3.B（ARIMA模型適用于捕捉時(shí)間序列周期性變化）4.B（聚類分析可識(shí)別客戶流失群體及其特征）5.B（服務(wù)半徑與人口密度決定覆蓋效果）二、填空題1.RFM模型2.時(shí)間序列分析3.邏輯回歸，概率值4.箱線圖5.地理位置熱力圖三、簡答題1.客戶畫像分析步驟：數(shù)據(jù)收集→清洗→分群→指標(biāo)計(jì)算→應(yīng)用。關(guān)鍵指標(biāo)包括RFM、CLV等。2.網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化：通過人口密度、服務(wù)半徑、成本效益分析確定最優(yōu)位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整。3.流失預(yù)警模型：特征工程→模型選擇（如邏輯回歸）→效果評估（AUC等）→干預(yù)措施。四、計(jì)算題1.環(huán)比增長率分析：Q1→Q2增長12.5%，Q3