平安銀行南昌市南昌縣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，共10分）1.在數據分析師工作中，以下哪種方法最適合用于處理缺失值？A.直接刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數填充C.使用模型預測缺失值D.以上都不合適2.假設某銀行南昌縣支行的客戶存款數據呈正態(tài)分布，樣本量為1000，抽樣誤差的計算需要用到以下哪個參數？A.標準差B.方差C.抽樣比例D.置信水平3.在數據可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同時間段內南昌縣支行貸款余額的變化趨勢？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖4.假設某銀行客戶信用評分模型中，特征X1和X2的相關系數為0.8，以下哪種情況可能導致模型過擬合？A.數據量足夠大（>1000）B.特征X1和X2存在多重共線性C.模型訓練時間過長D.樣本數據具有代表性5.在銀行業(yè)務中，以下哪種指標最適合衡量南昌縣支行客戶活躍度？A.存款余額B.貸款發(fā)放量C.客戶交易次數D.利潤率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數據清洗過程中，處理異常值的方法包括______和______。（答案：剔除異常值；用合理值替換）2.假設某銀行南昌縣支行的客戶流失率為5%，留存率則為______。（答案：95%）3.在時間序列分析中，ARIMA模型的參數p、d、q分別代表______、______和______。（答案：自回歸項數；差分次數；移動平均項數）4.假設某銀行客戶信用評分模型中，特征X3的方差為0.04，則其標準差為______。（答案：0.2）5.在數據分析師工作中，常用的統(tǒng)計檢驗方法包括______和______。（答案：t檢驗；卡方檢驗）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數據分析師在銀行業(yè)務中如何通過數據挖掘提升客戶滿意度。參考答案：-客戶行為分析：通過分析南昌縣支行客戶的交易數據，識別高頻次交易時段和偏好產品，優(yōu)化服務窗口安排和產品推薦。-流失預警：利用機器學習模型預測客戶流失風險，提前采取挽留措施（如定向營銷、優(yōu)惠活動）。-個性化服務：基于客戶信用評分和消費習慣，提供差異化信貸方案或理財建議。-輿情監(jiān)控：通過文本分析監(jiān)測客戶投訴和反饋，及時調整業(yè)務策略。2.假設某銀行南昌縣支行的貸款數據中，存在大量異常值（如單筆貸款金額遠超正常水平），如何處理并說明原因？參考答案：-處理方法：1.識別異常值：使用箱線圖或Z-score法檢測異常值。2.剔除或替換：對于明顯錯誤數據（如錄入錯誤），直接剔除；對于合理但極端值，用中位數或分位數替換。3.分段分析：將異常值納入單獨分析，探究其業(yè)務背景（如大額企業(yè)貸款）。-原因說明：異常值會扭曲統(tǒng)計結果（如均值偏差），影響模型準確性，必須合理處理以保證數據質量。3.在構建銀行客戶信用評分模型時，如何平衡模型的預測精度和業(yè)務可行性？參考答案：-特征選擇：優(yōu)先納入南昌縣支行客戶數據中穩(wěn)定性高、與信用相關的特征（如還款記錄、收入水平）。-模型簡化：選擇可解釋性強的模型（如邏輯回歸），避免過度復雜的模型（如深度神經網絡）以減少業(yè)務實施難度。-業(yè)務驗證：模型初步結果需經業(yè)務部門（如信貸部）評審，確保評分邏輯符合當地市場情況。-動態(tài)調整：定期用新數據更新模型，避免因政策變化或市場波動導致評分失效。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.假設某銀行南昌縣支行的客戶數據如下表，計算客戶平均年齡（結果保留兩位小數）。|客戶ID|年齡||--|||1|35||2|42||3|28||4|50||5|35|參考答案：-總年齡=35+42+28+50+35=190-平均年齡=190/5=38.002.假設某銀行南昌縣支行的客戶存款數據如下，計算存款金額的方差（結果保留兩位小數）。|存款金額（萬元）|20|25|30|35|40|參考答案：-平均存款=(20+25+30+35+40)/5=30-方差=[(20-30)2+(25-30)2+(30-30)2+(35-30)2+(40-30)2]/5-方差=(100+25+0+25+100)/5=50.00五、論述題（1題，20分）某銀行南昌縣支行計劃通過數據分析優(yōu)化網點布局，請結合當地業(yè)務特點，提出具體方案并說明理由。參考答案：1.數據收集：-收集南昌縣各網點客戶流量（分時段）、交易類型（存款/貸款/理財）、周邊競品分布、交通樞紐數據（公交站、地鐵口）。2.分析工具：-熱力圖分析：識別客戶高密度區(qū)域，優(yōu)先保障需求集中的區(qū)域（如工業(yè)園區(qū)、商業(yè)街）。-地理信息系統(tǒng)（GIS）：繪制網點覆蓋盲區(qū)，結合人口密度模型規(guī)劃新網點。-客戶畫像分析：區(qū)分不同區(qū)域客戶需求（如城鄉(xiāng)差異、年齡分層）。3.優(yōu)化方案：-核心區(qū)域擴容：對交易量大的網點增加服務窗口，引入智能設備分流。-邊緣區(qū)域合并：對服務重疊的網點（如兩公里內有兩家）考慮合并或轉型（如純理財網點）。-臨時設點：在重大活動（如展會）期間，在人流密集區(qū)設立臨時服務點。4.理由：-南昌縣城市化進程