光大銀行上海市青浦區(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(jì)10分）1.在光大銀行上海市青浦區(qū)業(yè)務(wù)場景中，若需分析某區(qū)域客戶存款增長趨勢，最適合使用的統(tǒng)計(jì)圖表是？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.餅圖D.熱力圖2.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)清洗中的異常值處理技術(shù)？A.箱線法（IQR）B.標(biāo)準(zhǔn)差法C.矩陣分解D.移動平均法3.在銀行客戶流失預(yù)測中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映模型的業(yè)務(wù)價(jià)值？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.AUC（AreaUnderCurve）C.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）D.精確率（Precision）4.若光大銀行青浦支行需分析客戶年齡分布對貸款金額的影響，最適合采用哪種回歸模型？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸5.在處理光大銀行青浦區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，若需快速識別高頻交易模式，以下哪種算法效率最高？A.K-means聚類B.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則C.SVM（支持向量機(jī)）D.決策樹分類二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）6.在構(gòu)建光大銀行青浦區(qū)個(gè)人貸款風(fēng)險(xiǎn)評估模型時(shí)，若某個(gè)特征對預(yù)測結(jié)果影響顯著，通常采用______指標(biāo)衡量其重要性。7.若某次銀行營銷活動在青浦區(qū)投放后，客戶響應(yīng)率低于預(yù)期，可能的原因包括______和______。8.在進(jìn)行光大銀行青浦區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客流分析時(shí)，若需計(jì)算某個(gè)時(shí)間段內(nèi)客戶等待的平均時(shí)間，應(yīng)使用______指標(biāo)。9.若光大銀行青浦區(qū)信貸數(shù)據(jù)存在缺失值，常用的填充方法包括______和______。10.在銀行客戶畫像構(gòu)建中，常用的數(shù)據(jù)維度包括______、______和______。三、簡答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）11.簡述光大銀行青浦區(qū)數(shù)據(jù)分析師在客戶流失預(yù)警中可能遇到的挑戰(zhàn)，并提出至少三種應(yīng)對策略。12.在光大銀行青浦區(qū)信用卡業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化營銷策略？請結(jié)合青浦區(qū)客戶特征進(jìn)行闡述。13.解釋“過擬合”和“欠擬合”的概念，并說明在光大銀行青浦區(qū)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型中如何避免這兩種問題。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）14.某次光大銀行青浦區(qū)存款營銷活動數(shù)據(jù)如下：-總存款量：1000萬元-參與活動客戶數(shù)：2000人-未參與活動客戶數(shù)：8000人-活動客戶平均存款：5萬元-未活動客戶平均存款：3萬元請計(jì)算：（1）活動客戶與非活動客戶的存款貢獻(xiàn)率差異；（2）若計(jì)劃下季度將活動客戶數(shù)提升至3000人，預(yù)計(jì)總存款量將增加多少？15.光大銀行青浦區(qū)某網(wǎng)點(diǎn)貸款數(shù)據(jù)如下：-總貸款筆數(shù)：500筆-貸款金額分布：均值為20萬元，標(biāo)準(zhǔn)差為5萬元-其中，逾期貸款占比10%，金額均值為25萬元，標(biāo)準(zhǔn)差為8萬元請計(jì)算：（1）貸款金額的偏度和峰度，并解釋其業(yè)務(wù)含義；（2）若采用標(biāo)準(zhǔn)差法識別異常貸款，設(shè)定閾值為均值±3×標(biāo)準(zhǔn)差，預(yù)計(jì)能識別多少筆異常貸款？五、論述題（共1題，20分）16.結(jié)合光大銀行青浦區(qū)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述如何利用多維度數(shù)據(jù)分析提升網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營效率。請從客戶行為分析、資源分配、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面展開，并提出具體措施。答案及解析一、選擇題答案1.B（折線圖最適合展示趨勢變化，如存款隨時(shí)間增長）2.C（矩陣分解是降維技術(shù)，非異常值處理）3.B（AUC衡量模型區(qū)分能力，對流失預(yù)測業(yè)務(wù)價(jià)值更高）4.A（線性回歸適用于分析年齡與貸款金額的線性關(guān)系）5.B（Apriori適合高頻交易模式挖掘）二、填空題答案6.特征重要性系數(shù)（如決策樹中的Gini系數(shù)或隨機(jī)森林中的MeanDecreaseImpurity）7.宣傳渠道覆蓋不足、活動吸引力不夠8.平均等待時(shí)間（MeanWaitingTime）9.均值填充、插值法10.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、行為特征、交易特征三、簡答題解析11.客戶流失預(yù)警挑戰(zhàn)與策略-挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)稀疏性（青浦區(qū)客戶規(guī)模相對較小，部分行為數(shù)據(jù)不足）；-模型泛化能力（青浦區(qū)客戶特征可能與其他區(qū)域差異大，模型易過擬合）；-業(yè)務(wù)場景復(fù)雜性（流失原因多樣，需結(jié)合營銷、產(chǎn)品、服務(wù)等多維度分析）。-策略：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：引入外部數(shù)據(jù)（如征信、社交行為）補(bǔ)充樣本；-遷移學(xué)習(xí)：參考其他區(qū)域模型，適配青浦區(qū)特征；-多模型融合：結(jié)合邏輯回歸與樹模型，提升魯棒性。12.信用卡營銷策略優(yōu)化-青浦區(qū)客戶特征分析：-若青浦區(qū)以年輕客群為主，可側(cè)重分期付款、積分兌換等場景營銷；-若家庭客戶占比高，可推廣家庭聯(lián)名卡或教育分期產(chǎn)品。-策略：-精準(zhǔn)營銷：根據(jù)客戶消費(fèi)頻次、金額等分群，差異化推送；-渠道優(yōu)化：在青浦區(qū)商圈、社區(qū)投放定向廣告，提升觸達(dá)率；-產(chǎn)品創(chuàng)新：結(jié)合本地消費(fèi)習(xí)慣（如旅游、餐飲）設(shè)計(jì)特色權(quán)益。13.過擬合與欠擬合解析-過擬合：模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差（如信貸模型對小額貸款過度敏感）；-欠擬合：模型過于簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律（如忽略收入對貸款的影響）。-避免方法：-過擬合：增加數(shù)據(jù)量、正則化（L1/L2）、交叉驗(yàn)證；-欠擬合：增加模型復(fù)雜度（如從線性回歸改為樹模型）、特征工程。四、計(jì)算題解析14.存款營銷活動分析（1）存款貢獻(xiàn)率差異：-活動客戶貢獻(xiàn)率=2000×5/1000=10萬元；-未活動客戶貢獻(xiàn)率=8000×3/1000=24萬元；-差異=24-10=14萬元。（2）下季度預(yù)計(jì)增量：-新增活動客戶貢獻(xiàn)=1000×5=5萬元；-總增量=5萬元（假設(shè)其他因素不變）。15.貸款數(shù)據(jù)計(jì)算（1）偏度與峰度：-偏度：反映數(shù)據(jù)分布對稱性，正偏度說明右尾長（如高金額貸款集中）；-峰度：反映分布陡峭程度，低峰度說明數(shù)據(jù)平滑。（2）異常貸款識別：-閾值=20±3×5=[10,30]萬元；-預(yù)計(jì)異常筆數(shù)=500×(25-30)/8≈31筆。五、論述題解析16.多維度數(shù)據(jù)分析提升網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營-客戶行為分析：-通過交易時(shí)間、頻次等數(shù)據(jù)，優(yōu)化柜臺與自助設(shè)備配置（如青浦區(qū)通勤人群集中在早晚高峰，可增開窗口）；-分析客戶產(chǎn)品持有情況，針對性推薦（如年輕客群偏好理財(cái)）。-資源分配：-結(jié)合客流熱力圖，調(diào)整員工排班（如午間