浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(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，合計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)新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)不同社區(qū)消費水平的差異？A.相關(guān)性分析B.聚類分析C.回歸分析D.主成分分析2.浦發(fā)銀行數(shù)據(jù)分析師崗位最需要關(guān)注的KPI指標不包括以下哪一項？A.客戶留存率B.存款增長率C.網(wǎng)點客流量D.市場占有率3.新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)某支行2024年第三季度個人貸款逾期率環(huán)比上升，以下哪個因素可能是主要原因？A.經(jīng)濟下行壓力增大B.貸款審批標準放寬C.客戶年齡結(jié)構(gòu)老化D.支行員工培訓(xùn)不足4.在處理缺失值時，以下哪種方法最適用于銀行客戶數(shù)據(jù)？A.刪除缺失值B.均值填充C.插值法D.KNN填充5.浦發(fā)銀行對新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)小微企業(yè)的信貸數(shù)據(jù)進行分析時，最適合使用的可視化工具是？A.ExcelB.TableauC.SPSSD.Python二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.數(shù)據(jù)分析的核心步驟包括：______、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、結(jié)果解讀。2.浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)2024年第二季度個人存款總額為5.2億元，環(huán)比增長______%，主要得益于該區(qū)房地產(chǎn)市場回暖。3.在客戶細分中，常用的RFM模型中的R代表______，F(xiàn)代表______。4.銀行信貸風(fēng)控中，常用的邏輯回歸模型需要滿足______假設(shè)。5.新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)某商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)中，月均交易金額與商戶類型的關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果顯示，______類商戶的交易金額最高。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)業(yè)務(wù)中的主要職責(zé)。-要求：結(jié)合銀行信貸、客戶管理等業(yè)務(wù)場景，列舉至少3項核心職責(zé)。2.新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)某社區(qū)信用卡逾期率高于其他社區(qū)，請?zhí)岢鲋辽?個可能的原因分析及改進建議。-要求：分析需結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟特點（如失業(yè)率、房價等），改進建議需具有可操作性。3.如何利用數(shù)據(jù)分析方法提升浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)支行的客戶滿意度？請說明具體方法及預(yù)期效果。-要求：需結(jié)合客戶行為數(shù)據(jù)（如交易頻率、產(chǎn)品偏好等），提出至少2種數(shù)據(jù)分析方法。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某客戶2024年1月至6月的信用卡月均消費額分別為：5000元、5500元、4800元、6000元、7000元、6500元。請計算該客戶的消費趨勢（上升/下降/平穩(wěn)），并說明可能的業(yè)務(wù)建議。-要求：需說明計算方法（如移動平均法或趨勢線），并結(jié)合銀行營銷場景提出建議。2.浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)某支行為分析個人貸款客戶的還款能力，收集了100戶客戶的月收入與月還款額數(shù)據(jù)，散點圖顯示兩者呈線性關(guān)系。請簡述如何用線性回歸模型預(yù)測客戶的還款風(fēng)險，并說明模型評估指標（如R2、RMSE）。-要求：需說明模型假設(shè)及計算步驟，并解釋指標含義。五、綜合分析題（1題，20分）背景：浦發(fā)銀行新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)支行為提升小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)，收集了2023年1月至2024年6月的信貸數(shù)據(jù)，包括企業(yè)類型、貸款額度、行業(yè)分布、逾期率等。數(shù)據(jù)部分呈現(xiàn)如下：-企業(yè)類型：制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、批發(fā)零售業(yè)-行業(yè)分布：制造業(yè)占比40%，服務(wù)業(yè)占比35%，批發(fā)零售業(yè)占比25%-逾期率：制造業(yè)逾期率6%，服務(wù)業(yè)逾期率4%，批發(fā)零售業(yè)逾期率8%問題：1.請分析不同行業(yè)企業(yè)的信貸風(fēng)險差異，并解釋可能的原因。2.針對逾期率較高的批發(fā)零售業(yè)，提出至少2項信貸風(fēng)控改進措施。3.結(jié)合新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)的經(jīng)濟特點，建議該支行如何優(yōu)化信貸投放策略。答案及解析一、選擇題答案1.B-解析：新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)不同社區(qū)消費水平差異屬于分類問題，聚類分析適合發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組。2.D-解析：市場占有率屬于宏觀指標，數(shù)據(jù)分析師更關(guān)注客戶留存率、存款增長率等微觀指標。3.A-解析：經(jīng)濟下行可能導(dǎo)致企業(yè)貸款需求增加，逾期率上升。B、C、D選項均不符合實際。4.D-解析：銀行客戶數(shù)據(jù)缺失較多時，KNN填充能保留數(shù)據(jù)分布特征，優(yōu)于均值填充等簡單方法。5.B-解析：Tableau適合大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化，浦發(fā)銀行業(yè)務(wù)場景需動態(tài)展示數(shù)據(jù)趨勢。二、填空題答案1.數(shù)據(jù)探索2.12.5%3.Recency（最近一次消費）、Frequency（消費頻率）4.線性關(guān)系、獨立性5.餐飲三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)分析師主要職責(zé)-制定信貸風(fēng)險評估模型，優(yōu)化審批效率；-分析客戶行為數(shù)據(jù)，提出精準營銷策略；-監(jiān)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，識別異常風(fēng)險并預(yù)警。2.逾期率原因分析及改進建議-原因：失業(yè)率上升導(dǎo)致還款能力下降；商戶經(jīng)營模式（如現(xiàn)金流不穩(wěn)定）；信用卡額度過高；-改進建議：降低批發(fā)零售業(yè)信貸額度，加強貸前調(diào)查；提供分期還款方案；聯(lián)合政府扶持小微企業(yè)。3.提升客戶滿意度的方法-RFM模型細分客戶：針對高頻高價值客戶提供專屬服務(wù)；-交易行為分析：通過大數(shù)據(jù)推薦合適產(chǎn)品（如信用卡積分兌換）。四、計算題答案1.消費趨勢分析-計算方法：移動平均法，3月均值=（5000+5500+4800）/3=5133元，后續(xù)依次計算；-趨勢：消費額先降后升，可能與季節(jié)性促銷有關(guān)；-建議：加大信用卡營銷力度，結(jié)合消費低谷期推出優(yōu)惠活動。2.線性回歸模型-計算步驟：計算樣本均值，擬合直線方程y=mx+b；-評估指標：R2（解釋率）、RMSE（均方根誤差）；-指標含義：R2越高模型擬合度越好，RMSE越小說明預(yù)測誤差越小。五、綜合分析題答案1.行業(yè)信貸風(fēng)險差異分析-制造業(yè)逾期率高因行業(yè)周期性強，批發(fā)零售業(yè)受疫情影響大；服務(wù)業(yè)相對穩(wěn)健。2.風(fēng)控改進措施-加強貸前實地調(diào)查，警惕虛構(gòu)交易流水；