光大銀行蘭州市永登縣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.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值？（）A.線性回歸分析B.空間自相關(guān)分析C.箱線圖分析D.主成分分析2.光大銀行在甘肅省永登縣開展業(yè)務(wù)時(shí)，若需分析當(dāng)?shù)鼐用裣M(fèi)能力，最適合使用的指標(biāo)是？（）A.人均GDPB.社會(huì)消費(fèi)品零售總額C.居民人均可支配收入D.第三產(chǎn)業(yè)增加值3.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法最適用于數(shù)據(jù)量較大的完整數(shù)據(jù)集？（）A.刪除含有缺失值的行B.插值法（如均值填充）C.K最近鄰填充D.回歸填充4.蘭州市永登縣農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中，若需分析不同種植區(qū)域的作物產(chǎn)量差異，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法？（）A.相關(guān)性分析B.方差分析（ANOVA）C.回歸分析D.聚類分析5.在進(jìn)行客戶分群時(shí)，光大銀行通常采用以下哪種模型？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.聚類模型（如K-Means）D.邏輯回歸模型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。2.在永登縣電商數(shù)據(jù)分析中，常用的用戶行為指標(biāo)有______、購(gòu)買頻率和客單價(jià)。3.光大銀行信貸業(yè)務(wù)中，常用的風(fēng)險(xiǎn)控制模型有______和信用評(píng)分卡。4.在時(shí)間序列分析中，______是常用的平滑預(yù)測(cè)方法。5.數(shù)據(jù)庫(kù)中常用的關(guān)聯(lián)分析方法包括______和互信息。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述光大銀行在甘肅省永登縣開展數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)時(shí)可能面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。2.解釋“數(shù)據(jù)清洗”在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.結(jié)合永登縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，說(shuō)明如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升農(nóng)作物產(chǎn)量。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某數(shù)據(jù)集包含以下數(shù)值：[12,15,18,20,22,25,30]。計(jì)算其均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。2.光大銀行某分行2024年1-6月存款余額分別為：100萬(wàn)、110萬(wàn)、120萬(wàn)、130萬(wàn)、140萬(wàn)、150萬(wàn)。使用移動(dòng)平均法（3期）預(yù)測(cè)7月份的存款余額。五、論述題（1題，20分）結(jié)合光大銀行在蘭州市永登縣的業(yè)務(wù)需求，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶服務(wù)效率和業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C-解析：箱線圖（BoxPlot）能有效識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值，通過(guò)四分位數(shù)和離群點(diǎn)判斷。其他選項(xiàng)不直接用于異常值檢測(cè)。2.C-解析：居民人均可支配收入直接反映居民消費(fèi)能力，比人均GDP更貼近個(gè)體消費(fèi)水平。其他選項(xiàng)更宏觀。3.B-解析：均值填充適用于數(shù)據(jù)量較大且缺失值比例不高的情況。KNN填充更適用于稀疏數(shù)據(jù)，回歸填充計(jì)算復(fù)雜。4.B-解析：ANOVA用于分析多個(gè)因素（如種植區(qū)域、施肥量）對(duì)產(chǎn)量的影響，符合農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)場(chǎng)景。相關(guān)性分析僅檢測(cè)線性關(guān)系。5.C-解析：K-Means聚類適用于客戶分群，根據(jù)特征將客戶分組。決策樹和邏輯回歸不適用于無(wú)監(jiān)督分群。二、填空題答案及解析1.數(shù)據(jù)預(yù)處理-解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、規(guī)范化等步驟的總稱，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。2.購(gòu)買金額-解析：購(gòu)買金額（GMV）是電商核心指標(biāo)，結(jié)合頻率和客單價(jià)可分析用戶價(jià)值。3.邏輯回歸模型-解析：光大銀行信貸業(yè)務(wù)常用邏輯回歸評(píng)估違約風(fēng)險(xiǎn)，信用評(píng)分卡結(jié)合多變量評(píng)分。4.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法-解析：適用于短期平滑預(yù)測(cè)，計(jì)算簡(jiǎn)單且適用于無(wú)趨勢(shì)數(shù)據(jù)。5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘-解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則（如Apriori算法）用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)間的頻繁關(guān)系，如“購(gòu)買牛奶的用戶常買面包”。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.光大銀行在永登縣開展數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施-挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)孤島：永登縣各部門數(shù)據(jù)分散，整合難度大。-數(shù)據(jù)質(zhì)量低：農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)（如氣象、土壤）可能存在缺失或錯(cuò)誤。-人才短缺：本地缺乏數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才。-業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解不足：對(duì)永登縣農(nóng)業(yè)、金融需求認(rèn)知有限。-應(yīng)對(duì)措施：-建立數(shù)據(jù)中臺(tái)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。-采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)（如插值、異常值處理）提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。-與本地高校合作培養(yǎng)人才，或外聘專家。-深入調(diào)研永登縣業(yè)務(wù)需求，定制分析模型。2.數(shù)據(jù)清洗的重要性及方法-重要性：-提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，避免錯(cuò)誤分析。-優(yōu)化模型性能，減少噪聲干擾。-確保合規(guī)性，滿足監(jiān)管要求。-方法：-去重：刪除重復(fù)記錄。-缺失值處理：均值/中位數(shù)填充、KNN填充。-異常值檢測(cè)：箱線圖、Z-score法剔除。3.利用數(shù)據(jù)分析提升永登縣農(nóng)作物產(chǎn)量-收集氣象、土壤、種植歷史數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。-分析不同品種的適應(yīng)性，優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。-通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別病蟲害早期跡象，及時(shí)防治。-結(jié)合供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，減少產(chǎn)后損耗。四、計(jì)算題答案及解析1.計(jì)算均值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差-數(shù)據(jù)：[12,15,18,20,22,25,30]-均值：\(\text{均值}=\frac{12+15+18+20+22+25+30}{7}=20.71\)-中位數(shù)：第4位數(shù)值→20-方差：\(\text{方差}=\frac{(12-20.71)^2+\cdots+(30-20.71)^2}{7}=44.86\)-標(biāo)準(zhǔn)差：\(\text{標(biāo)準(zhǔn)差}=\sqrt{44.86}=6.70\)2.移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)7月存款余額-3期移動(dòng)平均：\(\text{預(yù)測(cè)值}=\frac{130+140+150}{3}=140\)萬(wàn)-解析：簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法適用于平穩(wěn)序列，若數(shù)據(jù)有趨勢(shì)可考慮指數(shù)平滑。五、論述題答案及解析如何利用數(shù)據(jù)分析提升光大銀行永登縣業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力1.客戶需求洞察-分析永登縣居民消費(fèi)偏好（如農(nóng)產(chǎn)品貸款需求），優(yōu)化信貸產(chǎn)品。-通過(guò)用戶畫像細(xì)分客戶，精準(zhǔn)營(yíng)銷（如農(nóng)村電商貸款）。2.風(fēng)險(xiǎn)控制優(yōu)化-建立農(nóng)業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)模型，結(jié)合氣象、市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)違約概率。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別欺詐行為，降低不良貸款率。3.運(yùn)營(yíng)效率提升-分析ATM布局與取現(xiàn)需求，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)配置。-通過(guò)排隊(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，縮短客戶等待時(shí)間。4.業(yè)務(wù)創(chuàng)新