興業(yè)銀行長沙市天心區(qū)2025秋招數據分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，計10分）1.在長沙市天心區(qū)進行客戶消費行為分析時，最適合用于探索不同區(qū)域客戶消費偏好差異的統(tǒng)計方法是？A.線性回歸分析B.聚類分析C.方差分析（ANOVA）D.相關性分析2.興業(yè)銀行某信貸業(yè)務部門需要分析長沙天心區(qū)居民的信貸申請違約風險，以下哪種模型最適合用于預測個體違約概率？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.神經網絡模型3.某電商平臺在長沙天心區(qū)投放廣告時，希望評估不同渠道的轉化率差異，以下哪種假設檢驗方法最適用？A.t檢驗B.卡方檢驗C.F檢驗D.曼-惠特尼U檢驗4.在處理興業(yè)銀行長沙天心區(qū)某商戶的交易數據時，發(fā)現部分交易金額存在異常波動，以下哪種方法能有效識別這些異常值？A.線性插值法B.箱線圖分析C.多項式回歸D.K-means聚類5.長沙天心區(qū)某社區(qū)銀行需要分析客戶流失原因，以下哪種分析方法最適合挖掘多維度數據中的潛在關聯？A.主成分分析（PCA）B.關聯規(guī)則挖掘C.時間序列分析D.生存分析二、填空題（共5題，每題2分，計10分）1.在長沙天心區(qū)進行客戶畫像時，常用的數據來源包括______、______和______。（答案：交易流水、行為日志、第三方征信）2.若要分析長沙天心區(qū)居民在不同銀行的存款分布差異，可以使用______檢驗來判斷組間均值是否存在顯著差異。（答案：方差分析）3.在處理興業(yè)銀行長沙天心區(qū)商戶的POS交易數據時，若發(fā)現部分商戶存在重復交易記錄，應采用______方法進行清洗。（答案：唯一標識符去重或時間戳校驗）4.若長沙天心區(qū)某信貸業(yè)務部門需要評估客戶信用評分模型的穩(wěn)定性，可以使用______指標來衡量模型在不同子群體中的表現差異。（答案：基尼系數或KS值）5.在構建長沙天心區(qū)客戶流失預警模型時，若數據存在類別不平衡問題，可以采用______或______方法進行采樣優(yōu)化。（答案：過采樣、欠采樣）三、簡答題（共3題，每題5分，計15分）1.簡述在長沙天心區(qū)進行客戶消費行為分析時，如何處理缺失值問題？答案：-均值/中位數填補：對于連續(xù)型變量（如消費金額），若缺失值不多，可使用區(qū)域均值或中位數填補。-多重插補：對于缺失比例較高的變量，可采用多重插補法生成多個完整數據集進行分析，最后匯總結果。-模型預測填補：使用其他變量作為自變量，構建回歸或分類模型預測缺失值。-業(yè)務規(guī)則填補：結合長沙天心區(qū)商戶特點（如餐飲、零售類高頻交易），設定特定填補規(guī)則（如按商戶類型均值填補）。2.在長沙天心區(qū)進行信貸風險評估時，如何平衡模型的準確性和業(yè)務可行性？答案：-業(yè)務目標導向：明確風險控制目標（如逾期率容忍度），選擇合適的風險閾值。-特征工程優(yōu)化：結合長沙天心區(qū)居民收入、消費水平等本地化特征，減少模型對全國性數據的依賴。-分段評估：對不同信用等級的客戶采用差異化模型，避免一刀切。-模型可解釋性：優(yōu)先選擇邏輯回歸或決策樹等可解釋模型，便于業(yè)務人員理解決策依據。3.若長沙天心區(qū)某銀行需要分析線上渠道的獲客成本（CAC）與客戶生命周期價值（LTV）關系，應如何設計分析方案？答案：-數據準備：整合線上渠道流量數據、交易數據、留存數據，計算CAC（總成本/新客數量）和LTV（客戶平均貢獻/留存周期）。-細分分析：按渠道（如抖音、微信公眾號）或客戶畫像（年齡、職業(yè)）細分CAC和LTV，識別高性價比渠道。-回歸建模：構建LTV對CAC的回歸模型，分析兩者相關性及影響因子。-業(yè)務建議：針對低LTV高CAC渠道優(yōu)化投放策略，或提升客戶留存措施。四、編程題（共2題，每題10分，計20分）1.假設你已獲取長沙天心區(qū)某商戶的POS交易數據（包含交易時間、金額、商戶類型等字段），請用Python代碼計算該商戶每日交易金額的均值和標準差，并繪制箱線圖展示數據分布。答案（Python代碼示例）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt示例數據data={'trade_time':pd.date_range(start='2025-01-01',periods=100,freq='D'),'amount':np.random.randint(10,1000,100)}df=pd.DataFrame(data)df['trade_time']=pd.to_datetime(df['trade_time'])df.set_index('trade_time',inplace=True)計算每日均值和標準差daily_stats=df.groupby(df.index.date)['amount'].agg(['mean','std'])print(daily_stats)繪制箱線圖df['amount'].resample('D').mean().plot(kind='box')plt.title('每日交易金額分布')plt.show()2.請用Python實現邏輯回歸模型，預測長沙天心區(qū)客戶的信貸申請是否會被拒絕（0表示通過，1表示拒絕），假設已有特征包括年齡、收入、負債率等。答案（Python代碼示例）：pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportnumpyasnp示例數據X=np.array([[25,5000,0.2],[35,8000,0.3],[45,3000,0.5],[30,6000,0.1]])y=np.array([0,0,1,0])#0表示通過，1表示拒絕構建邏輯回歸模型model=LogisticRegression()model.fit(X,y)預測新客戶new_customer=np.array([[28,5500,0.25]])prediction=model.predict(new_customer)print(f'預測結果：{prediction}')#輸出0或1五、開放題（共1題，計15分）長沙天心區(qū)某銀行計劃通過數據分析優(yōu)化網點布局，請結合區(qū)域人口密度、競爭對手分布、客戶流量等角度，提出具體分析步驟和業(yè)務建議。答案：1.分析步驟：-數據收集：整合長沙天心區(qū)人口普查數據、銀行交易數據、競對網點位置、交通站點分布等。-區(qū)域劃分：使用地理信息系統(tǒng)（GIS）按人口密度、商業(yè)活躍度劃分高、中、低潛力區(qū)域。-競對分析：繪制競對網點密度熱力圖，識別服務空白區(qū)。-客戶流量建模：基于歷史交易數據，分析各區(qū)域客戶到店率與距離、交通便利度關系。2.業(yè)務建議：-