平安銀行合肥市肥東縣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.題目：在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合用于處理缺失值較多且數(shù)據(jù)量較大的情況？A.刪除含有缺失值的行B.填充均值或中位數(shù)C.使用機器學習模型預測缺失值D.忽略缺失值直接分析2.題目：平安銀行肥東縣分行2024年第三季度信用卡逾期率環(huán)比下降，但不良貸款余額上升，可能的原因是？A.逾期客戶數(shù)量減少B.逾期金額大幅增加C.新增貸款規(guī)模擴大D.風險控制標準提高3.題目：在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同分行（如肥東分行、長臨河分行）的存貸款業(yè)務占比？A.折線圖B.散點圖C.餅圖D.柱狀圖4.題目：假設某客戶在平安銀行肥東分行的月均消費金額為5000元，標準差為1000元，若某月消費金額為8000元，則該月消費金額的離差為？A.3B.2C.1.5D.0.85.題目：在客戶流失分析中，以下哪個指標最能反映客戶粘性？A.客戶活躍度B.賬戶余額C.交易頻率D.逾期次數(shù)二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.題目：在Excel中，使用函數(shù)計算A1到A100單元格中大于50的數(shù)據(jù)個數(shù)，應填寫的函數(shù)為________。（答案：`COUNTIF(A1:A100,">50")`）2.題目：平安銀行肥東縣分行的核心業(yè)務之一是________，該業(yè)務在2024年第二季度占比約35%。（答案：零售銀行業(yè)務）3.題目：假設某客戶2024年1月-6月的月均存款分別為1萬、1.2萬、1.5萬、1.3萬、1.4萬、1.6萬，則6個月的移動平均值為________。（答案：1.35萬）4.題目：在Python中，使用Pandas庫篩選DataFrame中所有年齡大于30歲的客戶，應使用的條件為________。（答案：`df['age']>30`）5.題目：平安銀行肥東縣分行的信貸業(yè)務中，個人住房貸款占比約為________，企業(yè)貸款占比約為________。（答案：個人住房貸款占比約為60%，企業(yè)貸款占比約為30%）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.題目：簡述平安銀行肥東縣分行在客戶數(shù)據(jù)分析中可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并提出至少三種解決方案。答案：主要挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)孤島：不同業(yè)務系統(tǒng)（如信貸、理財、信用卡）數(shù)據(jù)未整合，難以形成全面客戶視圖。-數(shù)據(jù)質(zhì)量不高：部分客戶信息缺失或錯誤（如聯(lián)系方式、職業(yè)等），影響分析準確性。-客戶行為動態(tài)變化：客戶偏好、消費習慣受經(jīng)濟環(huán)境影響，需實時更新分析模型。解決方案：1.數(shù)據(jù)整合：建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉庫，整合各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，使用ETL工具清洗和標準化數(shù)據(jù)。2.提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過數(shù)據(jù)校驗規(guī)則、客戶補充信息等方式完善缺失數(shù)據(jù)，定期進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估。3.動態(tài)模型更新：采用機器學習算法（如LSTM、決策樹）分析客戶行為變化，定期重新訓練模型。2.題目：結合肥東縣經(jīng)濟特點，說明平安銀行如何通過數(shù)據(jù)分析支持小微企業(yè)信貸業(yè)務發(fā)展。答案：肥東縣經(jīng)濟以制造業(yè)、農(nóng)業(yè)為主，小微企業(yè)經(jīng)營受季節(jié)性影響較大。銀行可通過以下方式利用數(shù)據(jù)分析支持信貸業(yè)務：-行業(yè)風險分析：分析不同行業(yè)（如農(nóng)產(chǎn)品加工、機械制造）的貸款逾期率，動態(tài)調(diào)整信貸政策。-客戶畫像構建：根據(jù)小微企業(yè)主的社會關系、經(jīng)營歷史、水電費繳納記錄等數(shù)據(jù)，評估信用風險。-智能審批系統(tǒng)：使用機器學習模型自動審批低風險貸款，提高審批效率。3.題目：描述平安銀行肥東縣分行如何利用數(shù)據(jù)可視化技術提升內(nèi)部管理效率。答案：數(shù)據(jù)可視化技術可幫助銀行實現(xiàn)以下目標：-業(yè)務監(jiān)控：用儀表盤實時展示各分行業(yè)務指標（如存款增長、貸款發(fā)放量），便于管理層快速決策。-客戶行為分析：通過熱力圖展示客戶集中區(qū)域，優(yōu)化網(wǎng)點布局。-風險預警：用預警燈標示異常數(shù)據(jù)（如逾期率突然上升），及時干預。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.題目：使用Python和Pandas庫，完成以下任務：-讀取肥東縣分行2024年客戶交易數(shù)據(jù)（假設文件名為`transactions.csv`），篩選出交易金額大于1000元的記錄。-計算每個客戶的月均交易金額，并按月均金額降序排序。答案：pythonimportpandasaspd讀取數(shù)據(jù)df=pd.read_csv('transactions.csv')篩選交易金額大于1000元filtered_df=df[df['amount']>1000]計算月均交易金額df['transaction_date']=pd.to_datetime(df['transaction_date'])df['month']=df['transaction_date'].dt.monthmonthly_avg=df.groupby(['customer_id','month'])['amount'].mean().reset_index()monthly_avg_sorted=monthly_avg.sort_values(by='amount',ascending=False)輸出結果print(monthly_avg_sorted.head())2.題目：假設某客戶數(shù)據(jù)包含年齡、性別、消費金額等字段，請用Python實現(xiàn)以下功能：-計算年齡的眾數(shù)（Mode）。-繪制性別與消費金額的箱線圖。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt假設客戶數(shù)據(jù)如下data={'age':[25,30,25,40,35,30,25,45],'gender':['F','M','F','M','F','M','F','M'],'amount':[5000,6000,4500,7000,5500,8000,4000,9000]}df=pd.DataFrame(data)計算年齡眾數(shù)mode_age=df['age'].mode()[0]print(f'年齡眾數(shù)：{mode_age}')繪制性別與消費金額箱線圖df.boxplot(column='amount',by='gender')plt.title('性別與消費金額箱線圖')plt.suptitle('')plt.show()五、綜合分析題（共1題，20分）題目：平安銀行肥東縣分行2024年第四季度信貸業(yè)務數(shù)據(jù)如下表（部分數(shù)據(jù)缺失）：|分行|貸款發(fā)放量（萬元）|逾期率|新增客戶數(shù)|月均存款（萬元）|||-|--||||肥東支行|500|2%|120|800||長臨河支行|800|3%|150|1200||八斗支行|?|4%|80|600||合計|1800|3.1%|350|2600|要求：1.填補八斗支行的貸款發(fā)放量（假設其逾期率與肥東支行相同）。2.分析長臨河支行貸款發(fā)放量較高的原因，并提出改進建議。3.計算肥東支行和長臨河支行的存款業(yè)務競爭力（存款/貸款比例），并說明差距原因。答案：1.填補數(shù)據(jù)：八斗支行貸款發(fā)放量=總貸款-肥東支行貸款-長臨河支行貸款=1800-500-800=500（萬元）。2.長臨河支行分析：-原因：存款規(guī)模較大（1200萬元），可能吸引更多貸款客戶；客戶活躍度高（新增客戶150）。-改進建議：-提高逾期率控制（目前3%高于平均水平），