平安銀行南京市浦口區(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.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.空值填充D.箱線圖分析2.平安銀行在南京浦口區(qū)開(kāi)展業(yè)務(wù)時(shí)，最適合用于客戶流失預(yù)測(cè)的模型是？A.決策樹(shù)模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.K-means聚類模型3.假設(shè)某客戶在平安銀行的月均消費(fèi)金額服從正態(tài)分布，均值為5000元，標(biāo)準(zhǔn)差為1000元，那么月均消費(fèi)金額超過(guò)7000元的客戶占比約為？A.2.28%B.15.87%C.34.13%D.50%4.在處理平安銀行南京浦口區(qū)的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)？A.客戶年齡B.交易頻率C.逾期還款次數(shù)D.賬戶余額5.假設(shè)平安銀行在南京浦口區(qū)的客戶數(shù)據(jù)中存在多重共線性問(wèn)題，以下哪種方法可以緩解該問(wèn)題？A.增加樣本量B.使用嶺回歸C.主成分分析（PCA）D.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，缺失值處理常用的方法包括刪除法、插補(bǔ)法和模型預(yù)測(cè)法。2.平安銀行在南京浦口區(qū)的業(yè)務(wù)發(fā)展中，客戶細(xì)分是提升營(yíng)銷效果的關(guān)鍵步驟。3.評(píng)估模型性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC值。4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型適用于具有明顯趨勢(shì)和季節(jié)性的數(shù)據(jù)。5.數(shù)據(jù)可視化中，散點(diǎn)圖適用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，合計(jì)15分）1.簡(jiǎn)述平安銀行在南京浦口區(qū)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何利用客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)提升業(yè)務(wù)效率？答案：-客戶分層：通過(guò)聚類分析將客戶分為高、中、低消費(fèi)群體，針對(duì)不同群體制定差異化營(yíng)銷策略。-消費(fèi)預(yù)測(cè)：利用時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)客戶未來(lái)消費(fèi)趨勢(shì)，提前布局營(yíng)銷資源。-流失預(yù)警：通過(guò)異常檢測(cè)識(shí)別潛在流失客戶，及時(shí)干預(yù)挽留。-產(chǎn)品優(yōu)化：分析消費(fèi)數(shù)據(jù)中的高頻場(chǎng)景，設(shè)計(jì)符合當(dāng)?shù)匦枨蟮慕鹑诋a(chǎn)品。2.平安銀行在南京浦口區(qū)開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)降低信用風(fēng)險(xiǎn)？答案：-多維度特征工程：結(jié)合客戶收入、負(fù)債、還款歷史、社交關(guān)系等多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建評(píng)分模型。-機(jī)器學(xué)習(xí)模型：使用邏輯回歸、XGBoost等模型預(yù)測(cè)客戶違約概率。-實(shí)時(shí)監(jiān)控：對(duì)異常交易行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，提前識(shí)別欺詐風(fēng)險(xiǎn)。-動(dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)客戶行為變化動(dòng)態(tài)調(diào)整信貸額度，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)控制。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在平安銀行南京浦口區(qū)工作中，如何與業(yè)務(wù)部門(mén)協(xié)作？答案：-需求溝通：與業(yè)務(wù)部門(mén)明確分析目標(biāo)，如客戶增長(zhǎng)、成本控制等。-數(shù)據(jù)共享：提供可解讀的數(shù)據(jù)報(bào)告，幫助業(yè)務(wù)部門(mén)快速?zèng)Q策。-模型迭代：根據(jù)業(yè)務(wù)反饋優(yōu)化模型，確保分析結(jié)果實(shí)用性。-培訓(xùn)支持：向業(yè)務(wù)部門(mén)普及數(shù)據(jù)分析知識(shí)，提升團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)素養(yǎng)。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.某客戶在平安銀行的月均消費(fèi)金額服從正態(tài)分布，均值為6000元，標(biāo)準(zhǔn)差為800元。假設(shè)銀行推出一項(xiàng)新政策，客戶月均消費(fèi)金額的方差增加50%，求新政策下月均消費(fèi)金額超過(guò)8000元的概率。答案：-原方差：σ2=8002=640000-新方差：σ2_new=1.5×640000=960000→σ_new=980.85-標(biāo)準(zhǔn)化：Z=(8000-6000)/980.85=2.04-查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表：P(Z>2.04)≈0.0207→2.07%2.平安銀行在南京浦口區(qū)收集了1000名客戶的年齡數(shù)據(jù)，樣本均值為35歲，標(biāo)準(zhǔn)差為5歲。假設(shè)年齡數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，求30歲以下的客戶占比。答案：-標(biāo)準(zhǔn)化：Z=(30-35)/5=-1-查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表：P(Z<-1)≈0.1587→15.87%五、編程題（共1題，15分）假設(shè)平安銀行在南京浦口區(qū)收集了以下客戶交易數(shù)據(jù)（CSV格式），請(qǐng)用Python完成以下任務(wù)：1.讀取數(shù)據(jù)，計(jì)算月均消費(fèi)金額的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；2.繪制月均消費(fèi)金額的箱線圖；3.識(shí)別并刪除異常值（IQR方法）。數(shù)據(jù)示例（transactions.csv）：customer_id,monthly_spending1,50002,62003,4800...參考代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('transactions.csv')mean=data['monthly_spending'].mean()std=data['monthly_spending'].std()2.繪制箱線圖plt.boxplot(data['monthly_spending'])plt.title('MonthlySpendingBoxplot')plt.show()3.識(shí)別異常值Q1=data['monthly_spending'].quantile(0.25)Q3=data['monthly_spending'].quantile(0.75)IQR=Q3-Q1lower_bound=Q1-1.5IQRupper_bound=Q3+1.5IQR刪除異常值clean_data=data[(data['monthly_spending']>=lower_bound)&(data['monthly_spending']<=upper_bound)]答案及解析一、選擇題1.D（箱線圖能直觀展示異常值）2.C（邏輯回歸適用于二分類問(wèn)題，如客戶流失預(yù)測(cè)）3.A（Z=(7000-5000)/1000=2→P(Z>2)≈0.0228）4.C（逾期還款次數(shù)直接反映信用風(fēng)險(xiǎn)）5.B（嶺回歸可處理多重共線性）二、填空題1.缺失值處理2.客戶細(xì)分3.準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC值4.ARIMA模型5.散點(diǎn)圖三、簡(jiǎn)答題1.答案要點(diǎn)：-客戶分層（聚類分析）-消費(fèi)預(yù)測(cè)（時(shí)間序列模型）-流失預(yù)警（異常檢測(cè)）-產(chǎn)品優(yōu)化（高頻場(chǎng)景分析）2.答案要點(diǎn)：-特征工程（多維度數(shù)據(jù)）-機(jī)器學(xué)習(xí)模型（邏輯回歸、XGBoost）-實(shí)時(shí)監(jiān)控（異常交易）-動(dòng)態(tài)調(diào)整（額度優(yōu)化）3.答案要點(diǎn)：-需求溝通-數(shù)據(jù)共享-模型迭代-培訓(xùn)支持四、計(jì)算題1.解析：-新方差：1.5×8002=960000→σ_new=980.85-Z=(8000-6000)/980.85=2.04-P(Z>2.04)≈0.02072.解析