光大銀行西安市新城區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.在西安市新城區(qū)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映消費(fèi)者購(gòu)買力？A.客單價(jià)B.人均消費(fèi)頻率C.消費(fèi)者年齡分布D.購(gòu)物車商品種類數(shù)2.光大銀行若要分析西安市新城區(qū)小微企業(yè)的信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，最適合采用的數(shù)據(jù)挖掘方法是？A.決策樹B.K-means聚類C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.主成分分析3.西安市新城區(qū)某商圈的客流量在周末與工作日的差異顯著，此時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種時(shí)間序列分解方法？A.ARIMA模型B.季節(jié)性分解（STL）C.線性回歸D.灰色預(yù)測(cè)4.光大銀行在分析西安市新城區(qū)信用卡用戶流失原因時(shí)，最適合采用哪種分析框架？A.SWOT分析B.用戶畫像分析C.卡方檢驗(yàn)D.A/B測(cè)試5.若西安市新城區(qū)某區(qū)域的信貸審批通過(guò)率低于其他區(qū)域，以下哪個(gè)因素可能是主要原因？A.區(qū)域經(jīng)濟(jì)活躍度B.客戶平均年齡C.信貸員服務(wù)態(tài)度D.網(wǎng)點(diǎn)距離6.在光大銀行西安市新城區(qū)的營(yíng)銷活動(dòng)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能衡量活動(dòng)效果？A.投放成本B.活動(dòng)參與人數(shù)C.新增用戶轉(zhuǎn)化率D.社交媒體曝光量7.西安市新城區(qū)的房?jī)r(jià)波動(dòng)與居民收入水平密切相關(guān)，分析兩者關(guān)系時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮使用？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.時(shí)間序列分析D.因子分析8.光大銀行若要評(píng)估西安市新城區(qū)網(wǎng)點(diǎn)布局的合理性，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.空間自相關(guān)分析B.離散化分析C.網(wǎng)格化分析D.折線圖分析9.在分析西安市新城區(qū)企業(yè)貸款申請(qǐng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)特征最能預(yù)測(cè)貸款審批結(jié)果？A.企業(yè)注冊(cè)資本B.法人年齡C.行業(yè)類型D.貸款金額10.光大銀行若要優(yōu)化西安市新城區(qū)的智能客服推薦策略，最適合采用的數(shù)據(jù)模型是？A.邏輯回歸B.推薦系統(tǒng)（協(xié)同過(guò)濾）C.SVM分類器D.線性規(guī)劃二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在西安市新城區(qū)的信貸風(fēng)險(xiǎn)建模中，常用的損失函數(shù)包括______和______。（答案：對(duì)數(shù)損失函數(shù)、指數(shù)損失函數(shù)）2.光大銀行若要分析西安市新城區(qū)信用卡用戶的消費(fèi)行為，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括______、______和______。（答案：缺失值處理、異常值檢測(cè)、特征工程）3.西安市新城區(qū)某商圈的客流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的周末效應(yīng)，此時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮使用______模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。（答案：季節(jié)性ARIMA模型）4.在分析西安市新城區(qū)小微企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況時(shí)，常用的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括______和______。（答案：流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率）5.光大銀行若要評(píng)估西安市新城區(qū)網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)的客戶滿意度，常用的分析方法包括______和______。（答案：客戶滿意度調(diào)查、情感分析）三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述在西安市新城區(qū)進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，如何處理缺失值？（答案：-對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可采用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)；-對(duì)于類別型數(shù)據(jù)，可采用眾數(shù)填補(bǔ)或模型預(yù)測(cè)填補(bǔ)；-若缺失值比例過(guò)高，可考慮刪除樣本，但需評(píng)估對(duì)結(jié)果的偏差影響。）2.光大銀行若要分析西安市新城區(qū)信用卡用戶的消費(fèi)偏好，如何構(gòu)建用戶畫像？（答案：-收集用戶基本信息（年齡、性別、職業(yè)等）；-分析消費(fèi)行為數(shù)據(jù)（消費(fèi)場(chǎng)景、金額、頻率等）；-結(jié)合地理位置數(shù)據(jù)（商圈、區(qū)域等）；-通過(guò)聚類算法（如K-means）劃分用戶群體。）3.在分析西安市新城區(qū)房?jī)r(jià)波動(dòng)時(shí)，如何評(píng)估模型的擬合效果？（答案：-使用R2（決定系數(shù)）衡量擬合優(yōu)度；-繪制殘差圖檢查是否存在系統(tǒng)性偏差；-計(jì)算MAE/MSE評(píng)估誤差大小。）4.光大銀行若要優(yōu)化西安市新城區(qū)的智能推薦系統(tǒng)，如何平衡推薦精度與多樣性？（答案：-采用混合推薦策略（協(xié)同過(guò)濾+內(nèi)容推薦）；-引入重排序機(jī)制（如LambdaMART）；-使用Top-K策略結(jié)合隨機(jī)采樣提升多樣性。）四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.西安市新城區(qū)某小區(qū)2024年1-6月的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算該小區(qū)房?jī)r(jià)的平均增長(zhǎng)率。|月份|房?jī)r(jià)（元/平方米）|||-||1月|12000||2月|12200||3月|12500||4月|12800||5月|13000||6月|13200|（答案：-月均增長(zhǎng)率=[(13200/12000)^(1/5)-1]×100%≈2.41%。）2.光大銀行西安市新城區(qū)某網(wǎng)點(diǎn)的信用卡審批數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算該網(wǎng)點(diǎn)的審批通過(guò)率及拒絕率。|樣本量|審批通過(guò)|審批拒絕||-||||300|240|60|（答案：-審批通過(guò)率=240/300×100%=80%；-審批拒絕率=60/300×100%=20%。）五、論述題（1題，10分）結(jié)合西安市新城區(qū)的金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀，分析光大銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。（答案要點(diǎn)：1.市場(chǎng)分析：西安市新城區(qū)小微企業(yè)信貸需求旺盛，但競(jìng)爭(zhēng)激烈，需通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別差異化機(jī)會(huì)；2.風(fēng)險(xiǎn)控制：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如XGBoost）優(yōu)化信貸審批效率，降低不良率；3.精準(zhǔn)營(yíng)銷：基于用戶畫像和消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，推送定制化貸款產(chǎn)品；4.動(dòng)態(tài)優(yōu)化：通過(guò)A/B測(cè)試優(yōu)化營(yíng)銷策略，提升轉(zhuǎn)化率；5.區(qū)域洞察：結(jié)合新城區(qū)商圈、產(chǎn)業(yè)布局，調(diào)整網(wǎng)點(diǎn)資源分配。）答案與解析一、選擇題1.A（客單價(jià)直接反映消費(fèi)能力，其他選項(xiàng)輔助性更強(qiáng)）2.A（決策樹適用于分類問(wèn)題，如違約預(yù)測(cè)）3.B（STL適用于季節(jié)性數(shù)據(jù)分解）4.B（用戶畫像分析可深入挖掘流失原因）5.A（經(jīng)濟(jì)活躍度直接影響信貸需求）6.C（轉(zhuǎn)化率是衡量效果的核心指標(biāo)）7.B（回歸分析可量化房?jī)r(jià)與收入關(guān)系）8.A（空間自相關(guān)分析適用于網(wǎng)點(diǎn)布局評(píng)估）9.A（注冊(cè)資本是預(yù)測(cè)貸款風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵特征）10.B（推薦系統(tǒng)適用于智能客服場(chǎng)景）二、填空題1.對(duì)數(shù)損失函數(shù)、指數(shù)損失函數(shù)2.缺失值處理、異常值檢測(cè)、特征工程3.季節(jié)性ARIMA模型4.流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率5.客戶滿意度調(diào)查、情感分析三、簡(jiǎn)答題1.缺失值處理：均值/中位數(shù)填補(bǔ)適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)；眾數(shù)填補(bǔ)適用于類別型數(shù)據(jù)；模型預(yù)測(cè)填補(bǔ)（如KNN）適用于缺失比例較小但影響顯著的情況。若缺失比例過(guò)高，需考慮刪除樣本或引入模型（如多重插補(bǔ)）。2.用戶畫像構(gòu)建：結(jié)合人口統(tǒng)計(jì)學(xué)（年齡、職業(yè)等）、行為數(shù)據(jù)（消費(fèi)頻次、金額等）、地理數(shù)據(jù)（商圈分布等），通過(guò)聚類算法（如K-means）劃分用戶群體，如“高消費(fèi)年輕白領(lǐng)”“穩(wěn)健型小微企業(yè)主”等。3.模型擬合效果評(píng)估：使用R2衡量擬合優(yōu)度，若R2接近1則模型解釋力強(qiáng)；繪制殘差圖檢查是否存在系統(tǒng)性偏差；計(jì)算MAE/MSE評(píng)估誤差大小，誤差越小模型越優(yōu)。4.推薦系統(tǒng)優(yōu)化：采用混合推薦策略（協(xié)同過(guò)濾+內(nèi)容推薦）提升精度；引入重排序機(jī)制（如LambdaMART）優(yōu)化排序效果；使用Top-K策略結(jié)合隨機(jī)采樣（如隨機(jī)推薦10%冷門商品）提升多樣性。四、計(jì)算題1.房?jī)r(jià)平均增長(zhǎng)率：月均增長(zhǎng)率=[(13200/12000)^(1/5)-1]×100%≈2.41%。計(jì)算過(guò)程：[(1+r)^6=13200/12000]→r≈2.41%。2.審批率計(jì)算：審批通過(guò)率=240/300×100%=80%；審批拒絕率=60/300×100%=20%。五、論述題提升小微企業(yè)信貸競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù)分析策略：1.市場(chǎng)洞察：通過(guò)新城區(qū)產(chǎn)業(yè)布局（如高新區(qū)科技企業(yè)密集）和消費(fèi)特征（如夜經(jīng)濟(jì)活躍），識(shí)別高潛力客群；2.風(fēng)險(xiǎn)建模：利用機(jī)器學(xué)習(xí)（如XGBoost）整合企