中信銀行濟(jì)南市歷城區(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.在濟(jì)南市歷城區(qū)進(jìn)行消費(fèi)者行為分析時，以下哪種方法最適合用于處理缺失值？A.刪除含有缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)C.K最近鄰填補(bǔ)D.回歸插補(bǔ)2.中信銀行在歷城區(qū)推廣信用卡時，需評估營銷活動效果。以下哪個指標(biāo)最能反映活動對用戶活躍度的提升？A.廣告曝光量（Impressions）B.點擊率（CTR）C.活躍用戶數(shù)（ActiveUsers）D.轉(zhuǎn)化率（CVR）3.濟(jì)南市歷城區(qū)的房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)中，若要分析房價與面積、房齡的關(guān)系，最適合的可視化圖表是？A.條形圖B.散點圖C.餅圖D.熱力圖4.中信銀行某產(chǎn)品在歷城區(qū)的滲透率低于全省平均水平，以下哪個策略可能最有效？A.加大廣告投放量B.聚焦高凈值客戶C.優(yōu)化產(chǎn)品定價D.減少線下網(wǎng)點5.在處理歷城區(qū)某信用卡用戶的逾期數(shù)據(jù)時，以下哪個模型最適合用于預(yù)測違約風(fēng)險？A.決策樹B.線性回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.邏輯回歸二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析濟(jì)南市歷城區(qū)的商戶交易數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分商戶的交易金額異常偏高，可能存在________問題。2.中信銀行在歷城區(qū)開展客戶畫像分析時，常用的維度包括年齡、性別、消費(fèi)能力、________等。3.若要評估歷城區(qū)某營銷活動對用戶留存的影響，需設(shè)置________組和________組進(jìn)行對比分析。4.在濟(jì)南市歷城區(qū)的貸款數(shù)據(jù)中，若某用戶的“收入證明”缺失，可采用________方法進(jìn)行替代。5.數(shù)據(jù)分析師在處理歷城區(qū)的信用卡欺詐數(shù)據(jù)時，應(yīng)優(yōu)先關(guān)注________和________兩個指標(biāo)。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在分析中信銀行濟(jì)南市歷城區(qū)的信用卡用戶流失原因時，應(yīng)如何設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案？（需說明需采集哪些數(shù)據(jù)、采集方式及頻率）2.某銀行在歷城區(qū)推出“智慧社區(qū)”金融服務(wù)，需評估其用戶滿意度。請列舉至少3種可行的評估方法，并說明其優(yōu)缺點。3.假設(shè)你需分析歷城區(qū)某信貸產(chǎn)品的壞賬率，請說明應(yīng)如何處理數(shù)據(jù)中的異常值，并解釋原因。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某銀行在濟(jì)南市歷城區(qū)進(jìn)行用戶分層，根據(jù)歷城區(qū)的商戶數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)如下交易分布：|用戶分層|交易頻次（次/月）|滲透率（%）|||-|||高頻用戶|30|15||中頻用戶|15|25||低頻用戶|5|60|請計算各層用戶的ARPU值（平均每用戶貢獻(xiàn)收入），并分析高價值用戶占比及提升策略。2.某營銷活動在歷城區(qū)投放后，收集到如下數(shù)據(jù)：-總曝光量：100萬次-點擊量：5萬次-轉(zhuǎn)化量：500次-活動成本：50萬元請計算CTR、CVR、ROI，并評估該活動的效果。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合中信銀行在濟(jì)南市歷城區(qū)的業(yè)務(wù)特點，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶服務(wù)體驗。需包含但不限于：1.數(shù)據(jù)來源及整合方式；2.關(guān)鍵分析指標(biāo)；3.實際應(yīng)用場景（如智能推薦、風(fēng)險預(yù)警等）。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C解析：在歷城區(qū)的消費(fèi)者行為分析中，缺失值處理需考慮數(shù)據(jù)完整性。均值/中位數(shù)填補(bǔ)適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，但可能掩蓋局部特征；刪除樣本會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少；K最近鄰填補(bǔ)能利用局部鄰域信息，更適合小范圍數(shù)據(jù)缺失。2.C解析：營銷活動效果的核心是提升用戶活躍度?；钴S用戶數(shù)（ActiveUsers）直接反映用戶參與度，而曝光量、點擊率、轉(zhuǎn)化率更多是過程指標(biāo)。歷城區(qū)用戶基數(shù)大，需關(guān)注整體活躍提升。3.B解析：房價與面積、房齡的關(guān)系屬于連續(xù)變量間的相關(guān)性分析，散點圖能直觀展示趨勢，便于歷城區(qū)房產(chǎn)市場的特征挖掘。條形圖、餅圖適用于分類數(shù)據(jù)，熱力圖適用于區(qū)域密度分析。4.C解析：歷城區(qū)滲透率低于全省平均水平，說明產(chǎn)品定價可能過高或與當(dāng)?shù)匦枨蟛黄ヅ?。?yōu)化定價能直接提升競爭力，而高凈值客戶聚焦、減少網(wǎng)點可能效果有限。5.D解析：預(yù)測違約風(fēng)險需處理分類問題，邏輯回歸是標(biāo)準(zhǔn)模型，適合歷城區(qū)用戶的信貸數(shù)據(jù)。決策樹易過擬合；線性回歸不適用于分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度過高。二、填空題答案及解析1.異常交易解析：歷城區(qū)商戶交易數(shù)據(jù)異常偏高可能涉及刷單、系統(tǒng)錯誤或欺詐行為，需進(jìn)一步核查商戶類型及交易背景。2.地域?qū)傩越馕觯嚎蛻舢嬒穹治鲂杞Y(jié)合歷城區(qū)的地理特征（如商業(yè)區(qū)、居民區(qū)分布）及消費(fèi)習(xí)慣，地域?qū)傩允顷P(guān)鍵維度。3.實驗、對照組解析：營銷活動評估需采用A/B測試，通過對比實驗組（參與活動）與對照組（未參與）的留存差異，科學(xué)驗證效果。4.多重插補(bǔ)解析：歷城區(qū)貸款數(shù)據(jù)中，收入證明缺失可采用多重插補(bǔ)法，結(jié)合其他變量（如職業(yè)、資產(chǎn)）生成多個替代值，提高模型魯棒性。5.準(zhǔn)確率、召回率解析：欺詐數(shù)據(jù)需平衡誤報（假陽性）和漏報（假陰性），準(zhǔn)確率衡量整體預(yù)測質(zhì)量，召回率關(guān)注欺詐漏檢風(fēng)險。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計需采集的數(shù)據(jù)：-用戶基礎(chǔ)信息（年齡、性別、職業(yè)、歷城區(qū)居住地）；-交易數(shù)據(jù)（交易頻次、金額、商戶類型）；-營銷活動參與記錄（活動曝光、點擊、轉(zhuǎn)化）；-客戶反饋（投訴、滿意度調(diào)研）。采集方式：APP埋點、CRM系統(tǒng)導(dǎo)出、線上問卷、客服記錄；頻率：交易數(shù)據(jù)實時采集，營銷活動數(shù)據(jù)每日更新，客戶反饋按月統(tǒng)計。解析：全面采集數(shù)據(jù)可覆蓋用戶流失的內(nèi)外部原因，歷城區(qū)地域特征需特別關(guān)注本地商戶偏好及政策影響。2.用戶滿意度評估方法方法1：問卷調(diào)查-優(yōu)點：直接收集用戶主觀評價；-缺點：樣本可能存在偏差，成本較高。方法2：NPS（凈推薦值）-優(yōu)點：反映口碑傳播潛力；-缺點：易受樣本范圍影響。方法3：用戶行為分析-優(yōu)點：客觀反映使用習(xí)慣；-缺點：需結(jié)合問卷補(bǔ)充定性信息。解析：歷城區(qū)用戶以本地居民為主，問卷需設(shè)計方言友好選項，行為分析需關(guān)注APP使用路徑及功能滲透率。3.異常值處理及原因處理方法：-識別異常值：通過箱線圖、Z-score法檢測；-處理方式：替換（如用均值/中位數(shù)）、刪除或單獨建模。原因：歷城區(qū)信貸數(shù)據(jù)異常值可能源于錄入錯誤、欺詐行為或特殊客戶群體（如高凈值借款人），需結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯判斷。解析：異常值處理需謹(jǐn)慎，避免誤刪關(guān)鍵信息，歷城區(qū)可能存在政策性貸款（如創(chuàng)業(yè)扶持），需單獨分析。四、計算題答案及解析1.ARPU及高價值用戶分析計算公式：ARPU=總收入/用戶數(shù)假設(shè)：各層用戶數(shù)分別為1000、2000、5000，總收入分別為30萬、15萬、5萬。ARPU：-高頻：30萬/1000=300元；-中頻：15萬/2000=75元；-低頻：5萬/5000=10元。分析：高頻用戶ARPU最高，但占比僅15%，需提升中低頻用戶轉(zhuǎn)化。策略：針對中頻用戶推出積分兌換活動，低頻用戶優(yōu)化信貸審批流程。2.營銷活動效果評估CTR：5萬/100萬=5%；CVR：500/5萬=10%；ROI：（500收益-50萬）/50萬=（假設(shè)單位收益100元）(50-50)/50萬=0（需補(bǔ)充收益數(shù)據(jù)）。評估：CTR達(dá)標(biāo)，CVR較低，需優(yōu)化落地頁或調(diào)整目標(biāo)人群。歷城區(qū)用戶對金融產(chǎn)品敏感度較高，需結(jié)合本地場景設(shè)計活動。五、論述題答案及解析利用數(shù)據(jù)分析提升客戶服務(wù)體驗1.數(shù)據(jù)來源及整合：-線上：APP交易數(shù)據(jù)、客服聊天記錄、歷城區(qū)商圈POI數(shù)據(jù)；-線下：網(wǎng)點CRM系統(tǒng)、網(wǎng)點排隊時間監(jiān)測。整合方式：建立數(shù)據(jù)湖，通過ETL工具清洗并關(guān)聯(lián)用戶標(biāo)簽。2.關(guān)鍵分析指標(biāo)：-用戶生命周期價值（LTV）；-功能滲透率（如理財產(chǎn)品使用率）；-響應(yīng)速度（客服平均解決