浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案題目一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項指標最常用于衡量銀行客戶流失情況？A.客戶滿意度B.貸款逾期率C.客戶留存率D.存款增長率2.浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)分行2024年第三季度個人理財產(chǎn)品銷售額環(huán)比增長15%，以下哪種分析方法最適合探究增長背后的驅動因素？A.相關性分析B.回歸分析C.時間序列分析D.聚類分析3.若要分析長沙市天心區(qū)不同年齡段客戶對浦發(fā)銀行信用卡產(chǎn)品的使用偏好，以下哪種圖表類型最合適？A.散點圖B.餅圖C.熱力圖D.分組柱狀圖4.在處理缺失值時，以下哪種方法在數(shù)據(jù)量較大且缺失比例不高時效果較好？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)填充C.KNN填充D.插值法5.浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)某網(wǎng)點2024年客戶投訴量呈下降趨勢，但投訴內(nèi)容集中在某類業(yè)務上，以下哪項分析工具最適合識別該業(yè)務的問題點？A.詞云圖B.箱線圖C.ROC曲線D.P值檢驗二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師在進行客戶分群時，常用的距離度量方法是__________。2.浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)分行的信用卡年活躍用戶（MAU）為8萬，若通過某營銷活動將MAU提升至9萬，則活動帶來的用戶增長率約為__________%。3.在銀行數(shù)據(jù)治理中，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵步驟包括__________、清洗和標準化。4.若某客戶在浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)網(wǎng)點的存款余額呈周期性波動，分析其波動規(guī)律時應優(yōu)先考慮__________模型。5.在構建預測模型時，若模型對測試集的預測誤差較大，可能的原因是__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.背景：浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)分行希望提升小微企業(yè)貸款業(yè)務效率，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包括企業(yè)貸款申請信息、審批記錄及后續(xù)還款情況。問題：請簡述如何利用數(shù)據(jù)分析方法優(yōu)化貸款審批流程，并降低不良貸款率。2.背景：長沙市天心區(qū)市場競爭激烈，浦發(fā)銀行需分析競品（如招商銀行、長沙銀行）在信用卡業(yè)務上的策略，以制定差異化營銷方案。問題：請列舉三種分析方法，并說明如何應用于競品分析。3.背景：浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)某網(wǎng)點客戶活躍度下降，需通過數(shù)據(jù)分析找出原因并提出改進建議。問題：請設計一個分析框架，包括數(shù)據(jù)來源、分析步驟和潛在解決方案。四、綜合應用題（共2題，每題20分，共40分）1.背景：浦發(fā)銀行長沙市天心區(qū)分行收集了2024年1月至10月的個人理財產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品類型、銷售額、客戶年齡、職業(yè)等字段。問題：-請設計一個分析方案，探究不同年齡段客戶對理財產(chǎn)品的偏好差異。-若需通過分析結果制定針對性營銷策略，應如何分類客戶群體并設計產(chǎn)品推薦方案？2.背景：長沙市天心區(qū)某商戶與浦發(fā)銀行合作開展“信用卡消費返現(xiàn)”活動，活動期間收集了客戶消費數(shù)據(jù)，包括消費金額、消費時段、商戶類型等。問題：-請設計一個分析框架，評估活動效果并識別高價值客戶群體。-若活動效果不達預期，請?zhí)岢鲋辽偃N改進建議。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C解析：客戶留存率直接反映客戶流失情況，是銀行客戶管理的重要指標。其他選項如客戶滿意度、貸款逾期率、存款增長率雖與客戶行為相關，但不如留存率直觀。2.B解析：回歸分析可識別銷售額增長的驅動因素（如利率變化、營銷投入等），適合探究因果關系。其他方法如相關性分析僅揭示關聯(lián)性，時間序列分析側重趨勢預測，聚類分析用于分類。3.D解析：分組柱狀圖能清晰展示不同年齡段客戶在信用卡產(chǎn)品使用上的差異，適合分類比較。散點圖用于相關性分析，餅圖適合占比展示，熱力圖用于二維關系可視化。4.C解析：KNN填充適用于數(shù)據(jù)量大且缺失比例不高的情況，能保留數(shù)據(jù)分布特征。均值/中位數(shù)填充簡單但可能掩蓋分布差異，刪除缺失值會丟失信息，插值法適用于時間序列數(shù)據(jù)。5.A解析：詞云圖能直觀展示客戶投訴內(nèi)容的詞頻，快速識別高頻問題。箱線圖用于分布分析，ROC曲線用于模型評估，P值檢驗用于假設檢驗。二、填空題答案及解析1.歐氏距離解析：在客戶分群中，歐氏距離是常用的距離度量方法，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。2.12.5%解析：增長率計算公式為（9萬-8萬）/8萬=12.5%。3.采集解析：數(shù)據(jù)治理的第一步是數(shù)據(jù)采集，確保數(shù)據(jù)來源可靠。4.時間序列解析：周期性波動數(shù)據(jù)適合用時間序列模型（如ARIMA）分析。5.模型過擬合或特征不足解析：過擬合導致模型在測試集表現(xiàn)差，特征不足則無法捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。三、簡答題答案及解析1.答案：-優(yōu)化貸款審批流程：通過機器學習模型預測企業(yè)還款風險，篩選低風險客戶自動審批，高風險客戶人工審核。-降低不良貸款率：分析歷史不良貸款特征，優(yōu)化模型參數(shù)，加強貸后監(jiān)控，對高風險行業(yè)/客戶調(diào)整策略。解析：數(shù)據(jù)分析的核心是利用歷史數(shù)據(jù)預測未來行為，銀行貸款審批可借助風險建模實現(xiàn)效率與風控的平衡。2.答案：-方法1：市場占有率分析：對比競品在信用卡、貸款等業(yè)務的占比，識別浦發(fā)銀行的相對優(yōu)勢/劣勢。-方法2：客戶畫像對比：分析競品客戶年齡、職業(yè)、消費習慣，尋找差異化定位。-方法3：營銷策略分析：研究競品活動頻率、優(yōu)惠力度，制定更精準的營銷方案。解析：競品分析需結合銀行數(shù)據(jù)與市場動態(tài)，從宏觀到微觀全面評估。3.答案：-分析框架：-數(shù)據(jù)來源：交易流水、APP活躍數(shù)據(jù)、客服投訴記錄。-分析步驟：1.對比活動前后活躍度變化，識別下降趨勢。2.分析流失客戶特征，如年齡、交易時段、業(yè)務偏好。3.結合客服投訴，定位具體問題（如流程復雜、服務態(tài)度）。-解決方案：簡化業(yè)務流程、優(yōu)化客服培訓、推出針對性活動。解析：客戶活躍度下降需從數(shù)據(jù)、業(yè)務、服務多維度分析，避免單一歸因。四、綜合應用題答案及解析1.答案：-分析方案：-按年齡分層（如20-30歲、31-40歲等），對比各層級的理財產(chǎn)品購買偏好（如穩(wěn)健型/高風險型）。-用交叉表分析職業(yè)與產(chǎn)品選擇的關聯(lián)性。-營銷策略：-高凈值客戶推薦定制化理財方案，年輕群體主推靈活型產(chǎn)品。-結合職業(yè)特征設計合作渠道（如企業(yè)客戶推薦）。解析：客戶分群需結合銀行目標，差異化營銷才能提升轉化率。2.答案：-分析框架：-用RFM模型分層客戶（最近消費頻率、消費金額、消費時段）。-統(tǒng)計活動期間消費占比，識別高價值客戶。-分析消費時段與返