民生銀行重慶市合川區(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.在進(jìn)行民生銀行重慶市合川區(qū)信用卡用戶消費(fèi)行為分析時，以下哪種指標(biāo)最適合衡量用戶的忠誠度？A.用戶交易頻率B.用戶消費(fèi)金額C.用戶活躍天數(shù)D.用戶負(fù)債率2.若要分析重慶市合川區(qū)小微企業(yè)的信貸違約風(fēng)險，以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法最合適？A.箱線圖分析B.缺失值插補(bǔ)C.特征編碼D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化3.民生銀行合川分行某季度信用卡逾期率環(huán)比上升15%，若要探究原因，最適合使用哪種分析方法？A.相關(guān)性分析B.聚類分析C.時間序列分析D.邏輯回歸模型4.在構(gòu)建合川區(qū)個人貸款用戶畫像時，以下哪個維度最能體現(xiàn)用戶的消費(fèi)能力？A.年齡分布B.賬戶余額C.交易筆數(shù)D.客戶星級5.若要評估民生銀行合川分行某營銷活動的效果，以下哪種指標(biāo)最直接？A.營銷成本B.活動參與人數(shù)C.營銷轉(zhuǎn)化率D.品牌知名度二、填空題（共5題，每題2分，共10分）6.在分析重慶市合川區(qū)居民儲蓄行為時，若發(fā)現(xiàn)年齡與儲蓄金額呈正相關(guān)，則該變量之間存在______關(guān)系。7.民生銀行合川分行某項業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)清洗流程中，若發(fā)現(xiàn)部分客戶生日為“0000-00-00”，則應(yīng)采用______方法處理。8.在構(gòu)建合川區(qū)信用卡用戶流失預(yù)警模型時，常用的評價指標(biāo)包括______和______。9.若要分析合川區(qū)不同商圈的信用卡消費(fèi)熱度，最適合使用______圖表展示。10.民生銀行合川分行某季度信貸資產(chǎn)質(zhì)量下降，可能的原因包括______、______和______。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）11.請簡述在分析合川區(qū)小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時，如何處理缺失值？并說明不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。12.民生銀行合川分行希望提升信用卡用戶的活躍度，請?zhí)岢鲋辽偃N可行的策略，并說明其數(shù)據(jù)支持邏輯。13.若要分析重慶市合川區(qū)不同年齡段用戶的貸款需求差異，應(yīng)如何設(shè)計調(diào)查問卷？請列出至少三個關(guān)鍵問題，并說明其合理性。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）14.民生銀行合川分行某月信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該月用戶的平均交易金額、中位數(shù)交易金額，并說明兩者的差異可能的原因。|客戶ID|交易金額（元）|交易筆數(shù)||--|-|-||001|1200|3||002|2500|2||003|800|5||004|1500|2||005|5000|1||006|3000|3||007|1000|4||008|2000|2|15.民生銀行合川分行某營銷活動分為線上和線下兩種渠道，活動數(shù)據(jù)如下表所示，請計算兩種渠道的轉(zhuǎn)化率，并分析哪種渠道的效果更好。|渠道|投放成本（元）|參與人數(shù)|轉(zhuǎn)化人數(shù)||--|-|-|-||線上|50000|1000|200||線下|80000|800|180|五、論述題（1題，20分）16.結(jié)合重慶市合川區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入水平等），分析民生銀行在合川區(qū)開展數(shù)據(jù)分析師工作的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并提出至少兩點(diǎn)建議。答案及解析一、選擇題1.C-解釋：用戶忠誠度通常與活躍天數(shù)相關(guān)，即用戶使用產(chǎn)品的頻率越高，忠誠度越高。交易頻率和消費(fèi)金額只能反映部分行為，負(fù)債率則與信用風(fēng)險相關(guān)。2.B-解釋：信貸違約風(fēng)險分析中，缺失值處理是關(guān)鍵步驟，常用的方法包括均值/中位數(shù)插補(bǔ)、多重插補(bǔ)或模型預(yù)測插補(bǔ)。箱線圖分析、特征編碼和標(biāo)準(zhǔn)化屬于后續(xù)分析環(huán)節(jié)。3.C-解釋：逾期率環(huán)比上升需要結(jié)合時間維度分析，時間序列分析最適合檢測趨勢變化和周期性波動。相關(guān)性分析、聚類分析和邏輯回歸模型無法直接解釋時間變化。4.B-解釋：賬戶余額最能體現(xiàn)用戶的消費(fèi)能力，而年齡、交易筆數(shù)和客戶星級更多反映用戶行為或等級。5.C-解釋：營銷轉(zhuǎn)化率直接反映活動效果，即投入帶來的實際收益。營銷成本、參與人數(shù)和品牌知名度屬于輔助指標(biāo)。二、填空題6.正相關(guān)-解釋：年齡與儲蓄金額的正相關(guān)關(guān)系說明隨著年齡增長，用戶的儲蓄能力增強(qiáng)。7.默認(rèn)值填充-解釋：“0000-00-00”為無效日期，可填充為默認(rèn)生日（如“1900-01-01”）或刪除該條數(shù)據(jù)。8.準(zhǔn)確率、召回率-解釋：預(yù)警模型的評價指標(biāo)通常包括模型預(yù)測的準(zhǔn)確性（正確識別違約用戶）和召回率（覆蓋所有真實違約用戶）。9.熱力圖-解釋：熱力圖適合展示不同區(qū)域或商圈的數(shù)據(jù)分布，顏色深淺直觀反映消費(fèi)熱度。10.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、利率調(diào)整、信貸政策收緊-解釋：這些因素均可能導(dǎo)致信貸資產(chǎn)質(zhì)量下降，需結(jié)合合川區(qū)實際情況分析。三、簡答題11.缺失值處理方法及優(yōu)缺點(diǎn)-均值/中位數(shù)插補(bǔ)：簡單易行，但可能掩蓋數(shù)據(jù)分布特征，適用于缺失比例較低的情況。-多重插補(bǔ)：通過模擬缺失值生成多個數(shù)據(jù)集，結(jié)果更穩(wěn)健，但計算復(fù)雜。-模型預(yù)測插補(bǔ)：利用其他變量預(yù)測缺失值，準(zhǔn)確性高，但需要較強(qiáng)的模型能力。12.提升信用卡活躍度的策略-個性化推薦：根據(jù)用戶消費(fèi)習(xí)慣推薦商戶或優(yōu)惠活動，數(shù)據(jù)支持邏輯為用戶偏好與活躍度正相關(guān)。-積分激勵：增加積分兌換門檻，提高用戶消費(fèi)意愿，數(shù)據(jù)支持邏輯為獎勵機(jī)制能有效驅(qū)動行為。-場景化營銷：結(jié)合合川區(qū)本地生活場景（如商圈、節(jié)假日）推送優(yōu)惠，數(shù)據(jù)支持邏輯為本地化營銷轉(zhuǎn)化率更高。13.貸款需求調(diào)查問卷設(shè)計-問題1：“您在過去一年中是否有貸款需求？若有的話，主要用于什么目的？”（合理性：明確貸款動機(jī)，與消費(fèi)、創(chuàng)業(yè)等行為相關(guān)）。-問題2：“您更傾向于選擇哪種貸款產(chǎn)品（如信用貸、抵押貸）？”（合理性：反映用戶風(fēng)險偏好）。-問題3：“您認(rèn)為影響貸款決策的主要因素是什么（如利率、審批速度）？”（合理性：幫助銀行優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計）。四、計算題14.交易金額分析-平均交易金額=(1200+2500+800+1500+5000+3000+1000+2000)/8=2375元-中位數(shù)交易金額=1500元（排序后第4、5位數(shù)據(jù)的平均值）-差異原因：中位數(shù)受極端值（如5000元）影響較小，而平均金額受其拉高。若合川區(qū)存在高端消費(fèi)群體，平均金額會更高。15.營銷轉(zhuǎn)化率分析-線上轉(zhuǎn)化率=200/1000=20%-線下轉(zhuǎn)化率=180/800=22.5%-分析：線下渠道轉(zhuǎn)化率更高，可能因合川區(qū)居民更傾向于線下接觸，或線下活動更具吸引力。需進(jìn)一步分析投入產(chǎn)出比以確定最優(yōu)渠道。五、論述題16.機(jī)遇與挑戰(zhàn)及建議-機(jī)遇：-合川區(qū)制造業(yè)和農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，可分析產(chǎn)業(yè)鏈信貸需求；-居民消費(fèi)潛力較大，信用卡、消費(fèi)