浦發(fā)銀行天津市河?xùn)|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?xùn)|區(qū)進(jìn)行客戶消費(fèi)行為分析時(shí)，以下哪種指標(biāo)最適合衡量客戶忠誠(chéng)度？A.客戶交易頻率B.客戶交易金額C.客戶留存率D.客戶年齡段分布2.浦發(fā)銀行天津市分行在2024年推出“智慧社區(qū)”金融服務(wù)項(xiàng)目，若需評(píng)估項(xiàng)目效果，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.回歸分析B.聚類分析C.留存分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘3.天津市河?xùn)|區(qū)的中小企業(yè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)較高，以下哪種模型最適合用于預(yù)測(cè)違約概率？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.K-Means聚類4.浦發(fā)銀行天津市河?xùn)|區(qū)分行某季度信用卡逾期率環(huán)比上升15%，以下哪種原因最可能導(dǎo)致該現(xiàn)象？A.宏觀經(jīng)濟(jì)下行B.信用卡審批標(biāo)準(zhǔn)放寬C.客戶催收力度減弱D.以上都是5.在分析天津市河?xùn)|區(qū)的房產(chǎn)抵押貸款數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)特征對(duì)預(yù)測(cè)貸款違約概率影響最大？A.貸款金額B.房產(chǎn)估值C.借款人收入D.以上都是二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在天津市河?xùn)|區(qū)的零售業(yè)務(wù)中，客戶分層是提升精準(zhǔn)營(yíng)銷效果的關(guān)鍵步驟。2.浦發(fā)銀行天津市分行需分析某社區(qū)商戶的信貸需求，應(yīng)采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法識(shí)別潛在合作機(jī)會(huì)。3.異常檢測(cè)技術(shù)可用于識(shí)別天津市河?xùn)|區(qū)的信用卡欺詐交易。4.在評(píng)估天津市河?xùn)|區(qū)小微企業(yè)貸款項(xiàng)目時(shí)，ROI（投資回報(bào)率）是核心指標(biāo)之一。5.特征工程能顯著提升數(shù)據(jù)模型的預(yù)測(cè)性能，尤其在天津市河?xùn)|區(qū)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述浦發(fā)銀行天津市河?xùn)|區(qū)分行在客戶流失預(yù)警中可采用的3種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并說明其適用場(chǎng)景。參考答案：-邏輯回歸模型：適用于二分類問題（如客戶是否流失），通過分析客戶行為特征（如交易頻率、逾期記錄）預(yù)測(cè)流失概率。-決策樹模型：適用于探索客戶流失的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素（如年齡、職業(yè)、負(fù)債率），可視化決策路徑便于業(yè)務(wù)解讀。-時(shí)間序列分析：適用于監(jiān)測(cè)客戶流失趨勢(shì)（如月度流失率變化），結(jié)合季節(jié)性因素優(yōu)化預(yù)警策略。2.浦發(fā)銀行天津市河?xùn)|區(qū)分行計(jì)劃推出“社區(qū)金融助手”APP，請(qǐng)列舉3個(gè)需優(yōu)先分析的用戶行為數(shù)據(jù)維度，并說明其商業(yè)價(jià)值。參考答案：-APP使用時(shí)長(zhǎng)：反映用戶粘性，高使用時(shí)長(zhǎng)意味著潛在金融產(chǎn)品轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)。-功能模塊點(diǎn)擊率（如貸款申請(qǐng)、理財(cái)推薦）：識(shí)別用戶核心需求，優(yōu)化產(chǎn)品布局。-地理位置數(shù)據(jù)：結(jié)合河?xùn)|區(qū)商圈分布，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷（如Nearby商戶優(yōu)惠）。3.天津市河?xùn)|區(qū)的消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)存在區(qū)域特征（如老城區(qū)居民更偏好分期還款），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析方案評(píng)估區(qū)域差異對(duì)業(yè)務(wù)策略的影響。參考答案：-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：按區(qū)域（河?xùn)|區(qū)內(nèi)細(xì)分街道）劃分信貸數(shù)據(jù)，提取還款方式、額度、利率等特征。-分析方法：1.區(qū)域聚類分析：識(shí)別還款習(xí)慣差異（如老城區(qū)偏好低額度分期，新城區(qū)傾向全款）。2.回歸分析：驗(yàn)證區(qū)域變量對(duì)貸款審批通過率的影響。-策略建議：針對(duì)不同區(qū)域推出差異化產(chǎn)品（如老城區(qū)推廣“小微快貸”分期方案）。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.浦發(fā)銀行天津市河?xùn)|區(qū)分行某月信用卡逾期數(shù)據(jù)如下表：|客戶ID|逾期天數(shù)|年齡|收入（萬元）|是否違約（1=是，0=否）||--|-||-|||1|5|28|3|1||2|0|35|5|0||3|12|42|2|1||4|3|31|4|0||5|0|25|6|0|請(qǐng)計(jì)算：-（5分）逾期天數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差-（5分）逾期天數(shù)與是否違約的相關(guān)系數(shù)（簡(jiǎn)化計(jì)算）-（5分）若設(shè)定逾期天數(shù)>8為高風(fēng)險(xiǎn)，請(qǐng)計(jì)算高風(fēng)險(xiǎn)客戶占比參考答案：-平均值：逾期天數(shù)=(5+0+12+3+0)/5=4.6天；標(biāo)準(zhǔn)差=√[(5-4.6)2+(0-4.6)2+...]≈4.83天。-相關(guān)系數(shù)：通過簡(jiǎn)化計(jì)算或Excel公式得出≈-0.62（負(fù)相關(guān)）。-高風(fēng)險(xiǎn)占比：3/5=60%。2.某社區(qū)商戶貸款數(shù)據(jù)如下：|商戶ID|貸款金額（萬元）|月均流水（萬元）|是否違約（1=是，0=否）||--|-||||A|20|50|0||B|50|30|1||C|10|20|0||D|30|40|0|請(qǐng)計(jì)算：-（7分）貸款金額與月均流水的簡(jiǎn)單線性回歸方程（y=bx+a形式）-（8分）若新商戶E申請(qǐng)貸款25萬元，月均流水35萬元，預(yù)測(cè)其違約概率（假設(shè)違約與上述特征線性相關(guān)）參考答案：-回歸方程：-x1=貸款金額，x2=月均流水；-y=是否違約；-通過最小二乘法計(jì)算：b1≈-0.08，b2≈0.1，a≈-1.5，-方程：y=-0.08x1+0.1x2-1.5。-預(yù)測(cè)違約概率：-y=-0.0825+0.135-1.5=-0.5（結(jié)果小于0，可歸為低風(fēng)險(xiǎn)）。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合天津市河?xùn)|區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如服務(wù)業(yè)占比高、中小企業(yè)眾多），論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升浦發(fā)銀行該區(qū)域的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理水平。參考答案：1.區(qū)域特征分析：-河?xùn)|區(qū)的服務(wù)業(yè)（餐飲、零售）現(xiàn)金流波動(dòng)大，中小企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，需建立行業(yè)專項(xiàng)信貸模型。-通過歷史數(shù)據(jù)挖掘，識(shí)別服務(wù)業(yè)的“高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)標(biāo)簽”（如餐飲業(yè)貸款逾期率高于平均水平）。2.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系：-對(duì)中小企業(yè)貸款設(shè)置經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)接入（如POS流水、社保繳納記錄），實(shí)時(shí)預(yù)警經(jīng)營(yíng)異常。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整信用評(píng)分，老城區(qū)的“傳統(tǒng)零售戶”標(biāo)簽可降低審批通過率。3.差異化定價(jià)策略：-對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域（如老舊工