中信銀行蘭州市安寧區(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)分析師工作中，以下哪種指標(biāo)最適合衡量蘭州市安寧區(qū)電商行業(yè)的用戶活躍度？A.總銷售額B.新增用戶數(shù)C.日活躍用戶（DAU）D.用戶留存率2.針對中信銀行蘭州市安寧區(qū)分行信用卡業(yè)務(wù)，以下哪種分析方法最適合識別潛在的欺詐行為？A.相關(guān)性分析B.聚類分析C.回歸分析D.異常檢測3.在處理蘭州市安寧區(qū)某房地產(chǎn)項目的銷售數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在缺失值，以下哪種方法最適用于填充缺失的房屋面積數(shù)據(jù)？A.使用均值填充B.使用中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.使用KNN填充4.中信銀行蘭州市安寧區(qū)分行希望優(yōu)化信貸審批流程，以下哪種模型最適合用于預(yù)測客戶的信用風(fēng)險？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.邏輯回歸模型5.在分析蘭州市安寧區(qū)某餐飲企業(yè)的線上訂單數(shù)據(jù)時，以下哪種指標(biāo)最能反映顧客的消費傾向？A.訂單金額B.訂單頻率C.商品品類多樣性D.用戶復(fù)購率二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，常用的處理異常值的方法包括__________和__________。2.中信銀行蘭州市安寧區(qū)分行在分析客戶行為數(shù)據(jù)時，通常會使用__________來衡量客戶的忠誠度。3.對于分類問題，常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和__________。4.在時間序列分析中，ARIMA模型適用于處理具有__________的數(shù)據(jù)。5.在構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化報告時，選擇合適的圖表類型（如折線圖、柱狀圖、散點圖等）的關(guān)鍵在于__________。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在分析蘭州市安寧區(qū)某零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)時，如何識別季節(jié)性波動？（要求：結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，說明分析方法及步驟）2.中信銀行蘭州市安寧區(qū)分行希望利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶滿意度，請列舉至少三種可行的方案，并簡述其原理。（要求：結(jié)合銀行業(yè)務(wù)特點，突出針對性和實用性）3.在處理蘭州市安寧區(qū)某交通出行的數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在噪聲，請說明常見的噪聲類型及其處理方法。（要求：結(jié)合交通行業(yè)數(shù)據(jù)特點，詳細(xì)說明）四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某分析師在處理中信銀行蘭州市安寧區(qū)分行的信用卡交易數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某客戶的月均消費金額（單位：元）如下表所示：|月份|消費金額|||-||1月|2000||2月|1800||3月|2200||4月|2100||5月|2300||6月|2400|請計算該客戶的月均消費金額的移動平均（MA3），并分析其趨勢變化。（要求：給出計算過程和趨勢分析）2.某餐飲企業(yè)在蘭州市安寧區(qū)設(shè)有3家門店，其2024年各門店的訂單數(shù)據(jù)如下表所示：|門店|訂單總量|新客戶數(shù)|||-|-||A|500|80||B|600|90||C|450|60|請計算每家門店的客戶獲取成本（CAC），并分析哪家門店的獲客效率更高。（要求：假設(shè)每家門店的營銷費用分別為A店10萬元、B店12萬元、C店8萬元）五、論述題（1題，20分）結(jié)合蘭州市安寧區(qū)的經(jīng)濟特點（如第三產(chǎn)業(yè)占比高、年輕人口聚集等），論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助中信銀行優(yōu)化該區(qū)域的信貸業(yè)務(wù)布局。（要求：結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，提出具體的數(shù)據(jù)分析方法和實施步驟，突出針對性和可行性）答案及解析一、選擇題答案1.C-解析：日活躍用戶（DAU）是衡量用戶活躍度的核心指標(biāo)，尤其適用于電商行業(yè)，能夠反映用戶的即時互動情況。2.D-解析：異常檢測模型（如孤立森林、One-ClassSVM）能夠識別與正常行為模式不符的異常交易，適合用于信用卡欺詐檢測。3.B-解析：房屋面積數(shù)據(jù)通常呈偏態(tài)分布，使用中位數(shù)填充可以避免均值受極端值影響，更符合實際分布情況。4.D-解析：邏輯回歸模型適用于二分類問題（如信用風(fēng)險），能夠有效處理銀行信貸審批中的分類任務(wù)。5.D-解析：復(fù)購率直接反映顧客的忠誠度和消費傾向，是電商和零售行業(yè)的重要指標(biāo)。二、填空題答案1.標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）、截斷法-解析：標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)分布；截斷法通過設(shè)定閾值去除異常值。2.留存率-解析：留存率是衡量客戶忠誠度的關(guān)鍵指標(biāo)，反映客戶持續(xù)使用服務(wù)的意愿。3.F1分?jǐn)?shù)-解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，適用于不均衡數(shù)據(jù)集的分類評估。4.自相關(guān)性-解析：ARIMA模型適用于具有自相關(guān)性的時間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉數(shù)據(jù)的時間依賴性。5.數(shù)據(jù)驅(qū)動-解析：數(shù)據(jù)可視化應(yīng)基于業(yè)務(wù)需求，選擇最能反映數(shù)據(jù)特征的圖表類型，避免主觀臆斷。三、簡答題答案1.如何識別季節(jié)性波動？-方法：1.可視化分析：繪制時間序列圖，觀察消費金額或訂單量是否存在周期性波動（如季度、月份）。2.分解法：使用時間序列分解模型（如STL分解）將數(shù)據(jù)拆分為趨勢項、季節(jié)項和隨機項，重點分析季節(jié)項的規(guī)律。3.季節(jié)性指標(biāo)計算：計算各季度的平均消費金額，對比是否存在顯著差異。4.統(tǒng)計檢驗：使用季節(jié)性分解時間序列（STL）或季節(jié)性自回歸積分滑動平均（SARIMA）模型進(jìn)行驗證。2.提升客戶滿意度的數(shù)據(jù)分析方案-方案一：客戶分層分析-原理：通過RFM模型（最近消費、頻次、金額）將客戶分為高價值、中價值、低價值群體，針對性提供差異化服務(wù)。-方案二：行為路徑分析-原理：分析客戶從進(jìn)網(wǎng)到離網(wǎng)的全鏈路行為，識別流失風(fēng)險點，優(yōu)化服務(wù)流程。-方案三：滿意度預(yù)測模型-原理：利用歷史投訴數(shù)據(jù)、服務(wù)評價等構(gòu)建回歸模型，預(yù)測客戶滿意度，提前干預(yù)。3.交通出行數(shù)據(jù)噪聲處理方法-噪聲類型：1.異常值（如GPS定位錯誤、交易金額突增）。2.缺失值（如部分車輛未上傳數(shù)據(jù)）。3.重復(fù)數(shù)據(jù)（如訂單重復(fù)提交）。-處理方法：-異常值：使用3σ原則或IQR方法識別并剔除。-缺失值：使用均值/中位數(shù)填充、插值法或模型預(yù)測填充。-重復(fù)數(shù)據(jù)：通過唯一標(biāo)識符（如訂單號）去重。四、計算題答案1.移動平均（MA3）計算-計算過程：-3月MA3=(2000+1800+2200)/3=2000-4月MA3=(1800+2200+2100)/3=2000-5月MA3=(2200+2100+2300)/3=2200-6月MA3=(2100+2300+2400)/3=2300-趨勢分析：MA3呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，說明客戶消費能力逐步增強。2.客戶獲取成本（CAC）計算-A店CAC=10萬元/80人=1250元/人-B店CAC=12萬元/90人≈1333元/人-C店CAC=8萬元/60人≈1333元/人-結(jié)論：A店獲客效率更高（CAC最低）。五、論述題答案如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸業(yè)務(wù)布局？-背景分析：蘭州市安寧區(qū)以第三產(chǎn)業(yè)（如電商、服務(wù)業(yè)）為主，年輕人口占比高，信貸需求集中在小微企業(yè)和個人消費。-數(shù)據(jù)分析方法：1.行業(yè)信貸風(fēng)險評估：-收集安寧區(qū)各行業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)（如餐飲、零售、科技），結(jié)合征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建行業(yè)風(fēng)險評分模型，優(yōu)先支持低風(fēng)險行業(yè)的小微企業(yè)。2.客戶畫像與反欺詐：-利用機器學(xué)習(xí)模型分析客戶消費行為（如POS交易、工資流水），識別潛在欺詐客戶，降低不良貸款率。3.動態(tài)利率定價：-基于客戶信用評分、行業(yè)景