招商銀行湛江市赤坎區(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探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.回歸分析B.主成分分析（PCA）C.箱線圖分析D.邏輯回歸答案：C解析：箱線圖分析適用于快速識別數(shù)據(jù)分布特征（如中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值），是EDA的常用工具?；貧w分析和邏輯回歸屬于建模方法，PCA屬于降維技術(shù)，不適合初步探索數(shù)據(jù)。2.招商銀行在湛江地區(qū)業(yè)務(wù)拓展中，最可能關(guān)注以下哪個數(shù)據(jù)指標？A.社會平均工資B.本地居民儲蓄率C.銀行網(wǎng)點密度D.外來人口增長率答案：B解析：銀行業(yè)務(wù)拓展的核心是客戶儲蓄和貸款能力。本地居民儲蓄率直接反映潛在客戶的資金實力，對招商銀行在湛江的業(yè)務(wù)決策具有重要意義。其他指標雖有參考價值，但不如儲蓄率直接關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)收益。3.在處理缺失值時，以下哪種方法最適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)？A.刪除含有缺失值的行B.使用眾數(shù)填充C.使用均值或中位數(shù)填充D.K最近鄰填充答案：C解析：對于連續(xù)型數(shù)據(jù)，均值或中位數(shù)填充能有效保留數(shù)據(jù)分布特征。刪除行會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，眾數(shù)不適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)，K最近鄰填充計算復(fù)雜，較少用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。4.招商銀行湛江分行若要分析客戶流失原因，最適合使用哪種模型？A.決策樹B.線性回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.時序分析答案：A解析：客戶流失分析屬于分類問題，決策樹能直觀展示不同特征對流失的影響，便于業(yè)務(wù)解讀。線性回歸不適用于分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時序分析復(fù)雜度較高，非首選。5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示時間序列數(shù)據(jù)趨勢？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖答案：C解析：折線圖能清晰展示數(shù)據(jù)隨時間的動態(tài)變化，柱狀圖適合比較靜態(tài)數(shù)據(jù)，散點圖用于觀察相關(guān)性，餅圖用于占比展示，不適用于時間序列。二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在分析湛江本地居民消費習(xí)慣時，若需剔除季節(jié)性影響，可采用______方法。答案：季節(jié)性分解解析：湛江屬熱帶季風(fēng)氣候，消費存在明顯的季節(jié)性波動（如旅游旺季、臺風(fēng)期），季節(jié)性分解能有效分離長期趨勢和周期性影響。2.招商銀行若要評估湛江某社區(qū)的信貸風(fēng)險，需構(gòu)建______模型。答案：信用評分解析：社區(qū)信貸風(fēng)險評估需量化客戶還款能力，信用評分模型能綜合多維度數(shù)據(jù)（如收入、負債、征信記錄）給出風(fēng)險等級。3.在處理文本數(shù)據(jù)時，______是常用的特征工程方法，能將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。答案：TF-IDF解析：招商銀行客戶評論或營銷文案分析中，TF-IDF能有效提取關(guān)鍵詞權(quán)重，過濾停用詞，適用于文本挖掘。4.若湛江分行需預(yù)測明年信用卡逾期率，最適合采用______方法。答案：邏輯回歸解析：逾期率屬于二元分類問題（逾期/未逾期），邏輯回歸能通過歷史數(shù)據(jù)建立概率預(yù)測模型，且易于解釋。5.在銀行客戶細分中，______算法能根據(jù)行為特征自動聚類客戶群體。答案：K-Means解析：K-Means適用于基于交易頻率、金額等行為的客戶聚類，能幫助招商銀行湛江分行精準定位高價值客戶。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在分析湛江地區(qū)小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時，應(yīng)如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？答案：-數(shù)據(jù)層面：1.過采樣（如SMOTE算法）增加逾期樣本，或欠采樣減少正常樣本；2.結(jié)合業(yè)務(wù)特征（如行業(yè)、規(guī)模）進行分層抽樣。-模型層面：1.調(diào)整分類閾值（如提高召回率）；2.使用集成方法（如Bagging、Boosting）優(yōu)化模型魯棒性。-業(yè)務(wù)層面：1.對高風(fēng)險行業(yè)設(shè)置差異化風(fēng)控策略；2.通過催收模型動態(tài)調(diào)整資源分配。解析：湛江小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，逾期客戶遠少于正常客戶，直接建模會導(dǎo)致模型偏向多數(shù)類。需結(jié)合過采樣/欠采樣、模型加權(quán)、業(yè)務(wù)規(guī)則優(yōu)化，提升預(yù)測準確率。2.招商銀行湛江分行若要分析線上理財產(chǎn)品的用戶活躍度，應(yīng)如何定義關(guān)鍵指標？答案：-核心指標：1.活躍用戶數(shù)（DAU/MAU，每日/月均活躍用戶）；2.產(chǎn)品點擊率（瀏覽-加購轉(zhuǎn)化率）；3.完成投資金額占比（加購-投資轉(zhuǎn)化率）。-輔助指標：1.用戶留存率（次日、7日、30日留存）；2.單用戶平均投資額；3.用戶教育完成度（如風(fēng)險測評參與率）。-業(yè)務(wù)解讀：結(jié)合湛江本地經(jīng)濟特點（如外貿(mào)企業(yè)多，高凈值客戶需求），重點關(guān)注高收益產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。解析：活躍度分析需量化用戶行為全鏈路，從曝光到轉(zhuǎn)化，并匹配湛江分行業(yè)務(wù)目標（如提升財富管理滲透率）。3.若湛江分行需優(yōu)化網(wǎng)點選址，如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策？答案：-數(shù)據(jù)收集：1.人口數(shù)據(jù)（常住人口、流動人口、年齡分布）；2.競品分布（周邊銀行網(wǎng)點密度、服務(wù)半徑）；3.商業(yè)數(shù)據(jù)（商圈交易額、商戶類型）。-分析方法：1.聚類分析（如K-Means識別高潛力區(qū)域）；2.距離衰減模型（計算目標客戶可達性）；3.回歸分析（預(yù)測新網(wǎng)點潛在客群規(guī)模）。-落地建議：優(yōu)先布局赤坎老城區(qū)（人口密集）與高新區(qū)（科技企業(yè)聚集）交界處，結(jié)合招商銀行自身品牌定位（高端化）篩選物業(yè)資源。解析：網(wǎng)點選址需平衡客戶可達性、競爭壓力與自身戰(zhàn)略，湛江經(jīng)濟分區(qū)明顯（老城區(qū)傳統(tǒng)商業(yè)、高新區(qū)新興產(chǎn)業(yè)），數(shù)據(jù)驅(qū)動能避免主觀偏差。四、編程題（共1題，20分）背景：招商銀行湛江分行收集了2023年本地的信用卡交易數(shù)據(jù)，包含用戶ID、交易時間、金額、商戶類型（餐飲/購物/交通等）、是否逾期等字段。現(xiàn)需分析以下問題：1.計算每日逾期率，并繪制趨勢圖；2.分析不同商戶類型的逾期相關(guān)性，輸出Top3高風(fēng)險商戶；3.若要預(yù)測次日逾期用戶，請設(shè)計特征工程方案（至少3項）。要求：-使用Python完成，需展示關(guān)鍵代碼與結(jié)果輸出；-說明分析邏輯與業(yè)務(wù)價值。參考代碼：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder模擬數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'user_id':np.random.randint(1,1000,10000),'date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=10000,freq='D'),'amount':np.random.randint(10,1000,10000),'merchant_type':np.random.choice(['餐飲','購物','交通','娛樂'],10000),'delinquent':np.random.choice([0,1],p=[0.95,0.05],size=10000)})1.每日逾期率趨勢daily_delinquency=data.groupby('date')['delinquent'].mean()plt.figure(figsize=(10,6))daily_delinquency.plot()plt.title('每日逾期率趨勢')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('逾期率')plt.show()2.商戶類型逾期相關(guān)性merchant_delinquency=data.groupby('merchant_type')['delinquent'].mean().sort_values(ascending=False)print("高風(fēng)險商戶Top3：",merchant_delinquency.head(3))3.特征工程方案data['hour']=data['date'].dt.hour#交易時段data['amount_log']=np.log1p(data['amount'])#對數(shù)化金額data['day_of_week']=data['date'].dt.dayofweek#周幾print("特征工程方案：\n1.交易時段（小時）；\n2.對數(shù)化交易金額；\n3.周幾（工作日/周末）。")答案要點：1.趨勢圖需展示逾期率波動（如月末、節(jié)假日可能升高）；2.高風(fēng)險商戶需結(jié)合湛江本地消費習(xí)慣（如餐飲業(yè)可能因現(xiàn)金流影響逾期）；3.特征工程需考慮逾期的時間周期性（如午休時段交易風(fēng)險更高）。五、開放題（共1題，20分）問題：招商銀行湛江分行計劃推出“鄉(xiāng)村振興貸”產(chǎn)品，面向本地農(nóng)業(yè)合作社發(fā)放低息貸款。若需通過數(shù)據(jù)分析評估產(chǎn)品推廣效果，請?zhí)岢鐾暾桨?，包括?.核心評估指標；2.數(shù)據(jù)監(jiān)測維度；3.潛在風(fēng)險及應(yīng)對措施。參考答案：1.核心評估指標：-產(chǎn)品滲透率（申請-獲批占比）；-貸款回收周期（與普通貸款對比）；-合作社滿意度（通過問卷或訪談收集）。2.數(shù)據(jù)監(jiān)測維度：-客戶畫像（合作社規(guī)模、經(jīng)營年限）；-區(qū)域分布（赤坎區(qū)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)優(yōu)先）；-貸款用途匹配度（如