平安銀行南京市棲霞區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)屬于描述性統(tǒng)計(jì)分析的范疇？A.回歸分析B.聚類分析C.頻率統(tǒng)計(jì)D.時(shí)間序列預(yù)測2.對于平安銀行南京分行信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶活躍度？A.賬戶余額B.交易筆數(shù)C.貸款金額D.客戶年齡3.在處理平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流失數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型B.空值插補(bǔ)C.邏輯回歸D.決策樹分類4.假設(shè)平安銀行南京分行需要分析某季度信貸業(yè)務(wù)增長趨勢，以下哪種圖表最合適？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖5.在平安銀行南京分行客戶信用評分模型中，以下哪個(gè)變量可能屬于連續(xù)型特征？A.客戶性別B.信用等級C.月均消費(fèi)金額D.是否有逾期記錄二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法包括______和______。2.在平安銀行南京分行客戶行為分析中，RFM模型中的R代表______，F(xiàn)代表______。3.對于平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，常用的數(shù)據(jù)聚合方法有______和______。4.在構(gòu)建平安銀行南京分行信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型時(shí)，常用的異常值處理方法包括______和______。5.數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，常用的可視化工具包括______和______。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述平安銀行南京分行在進(jìn)行客戶流失分析時(shí)，可能需要關(guān)注的幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。2.解釋數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.描述平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)在制定營銷策略時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.假設(shè)平安銀行南京分行某季度信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示，請計(jì)算該季度的平均交易金額和最高交易金額。|客戶ID|交易金額（元）|交易筆數(shù)||--|-|-||001|1200|5||002|2500|3||003|1800|4||004|3200|2||005|1500|6|2.平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)某月客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)如下，請計(jì)算該月客戶滿意度的中位數(shù)和眾數(shù)。|客戶ID|滿意度評分（1-5分）||--|-||101|4||102|3||103|5||104|4||105|3||106|4||107|2||108|5||109|3||110|4|五、綜合分析題（共2題，每題10分，共20分）1.平安銀行南京分行某季度信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如下表所示，請分析該季度信貸業(yè)務(wù)的主要趨勢，并給出至少兩條改進(jìn)建議。|網(wǎng)點(diǎn)|信貸發(fā)放金額（萬元）|客戶數(shù)|貸款逾期率|||-|--|||棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)1|5000|300|2.5%||棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)2|4500|280|3.0%||棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)3|6000|350|1.8%||棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)4|5500|320|2.0%|2.假設(shè)平安銀行南京分行計(jì)劃在新年推出一項(xiàng)針對南京棲霞區(qū)客戶的營銷活動，請結(jié)合數(shù)據(jù)分析，提出至少三個(gè)營銷策略建議，并說明理由。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C.頻率統(tǒng)計(jì)解析：描述性統(tǒng)計(jì)分析主要關(guān)注數(shù)據(jù)的分布特征，頻率統(tǒng)計(jì)是其中最基礎(chǔ)的方法之一，用于統(tǒng)計(jì)不同類別或數(shù)值的出現(xiàn)次數(shù)。-A.回歸分析屬于預(yù)測性分析。-B.聚類分析屬于探索性分析。-D.時(shí)間序列預(yù)測屬于預(yù)測性分析。2.B.交易筆數(shù)解析：交易筆數(shù)能反映客戶的使用頻率，是衡量客戶活躍度的重要指標(biāo)。-A.賬戶余額反映客戶資產(chǎn)規(guī)模。-C.貸款金額反映信貸業(yè)務(wù)規(guī)模。-D.客戶年齡屬于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。3.B.空值插補(bǔ)解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的前提，空值插補(bǔ)是處理缺失值最常用的方法之一。-A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測。-C.邏輯回歸用于分類。-D.決策樹分類用于預(yù)測。4.B.柱狀圖解析：柱狀圖適合展示不同類別的數(shù)據(jù)對比，如季度信貸業(yè)務(wù)增長趨勢。-A.散點(diǎn)圖用于展示相關(guān)性。-C.餅圖用于展示占比。-D.熱力圖用于展示二維數(shù)據(jù)密度。5.C.月均消費(fèi)金額解析：月均消費(fèi)金額是連續(xù)型數(shù)值變量，適合用于回歸分析或聚類分析。-A.客戶性別是分類變量。-B.信用等級是離散型分類變量。-D.是否有逾期記錄是二元變量。二、填空題答案及解析1.假設(shè)檢驗(yàn)；方差分析解析：假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷數(shù)據(jù)是否存在顯著差異，方差分析用于比較多組數(shù)據(jù)的均值差異。2.Recency（最近一次交易時(shí)間）；Frequency（交易頻率）解析：RFM模型通過三個(gè)維度評估客戶價(jià)值，R代表客戶最近一次消費(fèi)時(shí)間，F(xiàn)代表消費(fèi)頻率，M代表消費(fèi)金額。3.分組統(tǒng)計(jì)；透視分析解析：分組統(tǒng)計(jì)用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總，透視分析用于多維度的數(shù)據(jù)聚合。4.均值替換；截?cái)嗵幚斫馕觯壕堤鎿Q是用平均值替代異常值，截?cái)嗵幚硎菍惓Ｖ迪拗圃谝欢ǚ秶鷥?nèi)。5.Excel；Tableau解析：Excel和Tableau是常用的數(shù)據(jù)分析可視化工具。三、簡答題答案及解析1.簡述平安銀行南京分行在進(jìn)行客戶流失分析時(shí)，可能需要關(guān)注的幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。解析：客戶流失分析的關(guān)鍵指標(biāo)包括：-流失率：一定時(shí)間內(nèi)流失客戶占總客戶的比例。-流失原因：如服務(wù)體驗(yàn)、利率競爭、產(chǎn)品不匹配等。-流失客戶特征：如年齡、收入、交易頻率等。-流失預(yù)警指標(biāo)：如交易減少、投訴增加等。2.解釋數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。解析：數(shù)據(jù)清洗的重要性在于：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。-剔除無效或錯誤數(shù)據(jù)，避免誤導(dǎo)決策。常見的數(shù)據(jù)清洗方法包括：-去重：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。-空值處理：用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填補(bǔ)。-異常值處理：識別并修正或刪除異常值。3.描述平安銀行南京棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)在制定營銷策略時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策。解析：數(shù)據(jù)分析支持營銷決策的方式包括：-客戶分群：根據(jù)RFM模型或聚類分析，將客戶分為高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值群體。-精準(zhǔn)營銷：針對不同群體制定差異化營銷策略，如高價(jià)值客戶提供專屬優(yōu)惠。-效果評估：通過A/B測試或回歸分析，評估營銷活動的ROI。四、計(jì)算題答案及解析1.計(jì)算平均交易金額和最高交易金額。解析：-總交易金額=1200+2500+1800+3200+1500=10800元-平均交易金額=10800/20=540元-最高交易金額=3200元2.計(jì)算中位數(shù)和眾數(shù)。解析：-排序后滿意度評分：2,3,3,3,4,4,4,4,5,5-中位數(shù)=(4+4)/2=4-眾數(shù)=4（出現(xiàn)次數(shù)最多）五、綜合分析題答案及解析1.分析信貸業(yè)務(wù)趨勢并提出改進(jìn)建議。解析：-趨勢：棲霞區(qū)網(wǎng)點(diǎn)信貸發(fā)放金額較高，但逾期率存在差異，網(wǎng)點(diǎn)3表現(xiàn)最佳。-建議：-加強(qiáng)網(wǎng)