平安銀行西安市碑林區(qū)2025秋招數據分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在數據分析師工作中，以下哪項不屬于數據清洗的常見任務？A.處理缺失值B.檢測并修正異常值C.特征工程D.數據一致性校驗2.對于平安銀行的客戶流失預測，以下哪種模型通常更適合處理非線性關系？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.邏輯回歸模型D.線性判別分析模型3.在西安市碑林區(qū)的零售信貸業(yè)務中，如何評估客戶信用風險？A.僅依靠征信報告數據B.結合客戶消費行為與還款歷史C.僅依賴財務報表數據D.僅通過客戶年齡和職業(yè)判斷4.假設平安銀行西安市分行某季度信用卡逾期率上升，以下哪個指標可能有助于分析原因？A.客戶活躍度（DAU）B.信用卡滲透率C.逾期客戶的地域分布D.客戶平均年齡5.在處理平安銀行西安分行的小微企業(yè)貸款數據時，以下哪項是異常值檢測的有效方法？A.簡單移動平均法B.箱線圖（IQR）C.線性插值法D.時間序列平滑法二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數據分析師在進行客戶分群時，常用的算法包括______和______。2.在西安市碑林區(qū)，平安銀行可以通過______分析來優(yōu)化網點布局。3.評估平安銀行信貸業(yè)務反欺詐效果時，常用的指標是______和______。4.數據分析師在構建預測模型前，需要先進行______和______。5.對于平安銀行APP用戶行為數據，常用的分析維度包括______、______和______。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述數據分析師在平安銀行西安市碑林區(qū)業(yè)務中可能遇到的數據質量問題，并提出至少三種解決方法。2.結合西安市零售信貸業(yè)務特點，說明如何利用客戶生命周期價值（CLV）進行精準營銷。3.解釋平安銀行在反欺詐場景下，如何通過特征工程提升模型效果。4.在西安市，平安銀行如何利用地理位置數據（Geo-data）優(yōu)化信貸審批流程？四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某月平安銀行西安市碑林區(qū)信用卡逾期客戶共500人，其中首次逾期200人，再次逾期150人，三次及以上逾期150人。請計算該月信用卡逾期客戶的集中趨勢（均值、中位數）和離散趨勢（方差、標準差）。2.假設平安銀行西安市分行某產品用戶轉化率數據如下：-第1周：5%-第2周：7%-第3周：6%-第4周：8%請計算該產品4周的轉化率移動平均數（3期移動平均），并分析趨勢變化。五、論述題（共1題，15分）結合西安市經濟特點（如消費水平、產業(yè)結構等），論述數據分析師如何通過數據分析支持平安銀行在碑林區(qū)的數字化轉型策略。答案及解析一、選擇題答案1.C-特征工程屬于數據預處理后的建模階段，不屬于數據清洗任務。2.B-決策樹模型能處理非線性關系，適用于客戶流失預測。3.B-結合多維度數據（消費行為、還款歷史）更全面評估信用風險。4.C-逾期客戶的地域分布有助于發(fā)現(xiàn)區(qū)域性風險因素。5.B-箱線圖（IQR）是檢測異常值的標準方法。二、填空題答案1.K-means聚類，層次聚類2.空間分析3.欺詐檢出率，誤報率4.數據探索性分析，特征選擇5.用戶行為（點擊、瀏覽、購買），時間分布（日/周/月），渠道來源（線上/線下）三、簡答題答案1.數據質量問題及解決方法-缺失值：刪除、填充（均值/中位數/眾數）、插值。-重復值：通過唯一標識符去重。-不一致性：統(tǒng)一數據格式（如日期、單位）。2.利用CLV進行精準營銷-通過分群識別高價值客戶，針對性推送產品。-對潛在流失客戶進行挽留，提升復購率。3.特征工程提升反欺詐效果-構造時間特征（如交易頻率變化）。-結合外部數據（如征信、設備信息）。4.利用Geo-data優(yōu)化信貸審批-根據區(qū)域經濟水平調整審批額度。-結合網點覆蓋分析，優(yōu)化信貸投放策略。四、計算題答案1.逾期客戶集中趨勢與離散趨勢-均值：500×（200×0.4+150×0.3+150×0.3）=150。-中位數：第250位數據屬于第二次逾期（150人+100人）。-方差：[(200-150)2×200+(150-150)2×150+(150-150)2×150]/500=100。-標準差：√100=10。2.轉化率移動平均數-第2周：5%+7%+6%/3=6.33%；-第3周：7%+6%+8%/3=7.33%；-趨勢：逐步上升，但波動較大。五、論述題答案結合西安市經濟特點的數字化轉型策略-消費水平分析：通過碑林區(qū)消費熱力圖，優(yōu)化網點布局和營銷資源