浦發(fā)銀行溫州市鹿城區(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，共10分）1.在分析溫州鹿城區(qū)零售業(yè)務(wù)客戶數(shù)據(jù)時(shí)，若需了解不同年齡段客戶的貸款違約率差異，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？A.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)B.方差分析（ANOVA）C.卡方檢驗(yàn)D.相關(guān)性分析2.浦發(fā)銀行某業(yè)務(wù)部門(mén)希望優(yōu)化溫州市鹿城區(qū)小微企業(yè)的信貸審批流程，以下哪種分析方法最適用于評(píng)估現(xiàn)有審批模型的效率？A.回歸分析B.聚類(lèi)分析C.決策樹(shù)模型D.主成分分析3.在處理溫州市鹿城區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，若需識(shí)別潛在的欺詐行為，以下哪種模型通常被優(yōu)先考慮？A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.異常值檢測(cè)算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4.某分析師在分析溫州鹿城區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，部分變量的分布偏態(tài)嚴(yán)重，此時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮的預(yù)處理方法是？A.標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）B.正態(tài)化（Min-Max）C.對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換D.分箱處理5.浦發(fā)銀行希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升溫州鹿城區(qū)對(duì)公業(yè)務(wù)的客戶留存率，以下哪種分析場(chǎng)景最符合該目標(biāo)？A.市場(chǎng)籃子分析B.客戶生命周期價(jià)值（CLV）預(yù)測(cè)C.用戶畫(huà)像構(gòu)建D.協(xié)同過(guò)濾推薦二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析溫州鹿城區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，若需衡量房屋價(jià)格與地段、面積等因素的相關(guān)性，常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是__________。答案：相關(guān)系數(shù)（如Pearson或Spearman系數(shù)）2.浦發(fā)銀行某業(yè)務(wù)部門(mén)通過(guò)聚類(lèi)分析將溫州鹿城區(qū)的零售客戶分為三類(lèi)，若需評(píng)估聚類(lèi)效果，常用的方法有__________和__________。答案：輪廓系數(shù)（SilhouetteScore）、肘部法則（ElbowMethod）3.在處理溫州市鹿城區(qū)的企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，若某變量存在大量缺失值，常用的填充方法包括__________和__________。答案：均值/中位數(shù)填充、多重插補(bǔ)（MultipleImputation）4.浦發(fā)銀行希望利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)溫州鹿城區(qū)下個(gè)季度的信用卡交易量，若數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯趨勢(shì)性，應(yīng)優(yōu)先考慮的模型是__________。答案：ARIMA模型或其變種（如SARIMA）5.在評(píng)估溫州鹿城區(qū)某信貸模型的業(yè)務(wù)價(jià)值時(shí)，常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)包括__________、__________和__________。答案：預(yù)期損失（EL）、模型收益、業(yè)務(wù)ROI（投資回報(bào)率）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述在分析溫州鹿城區(qū)小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的異常值？請(qǐng)結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景說(shuō)明其合理性。答案：-識(shí)別異常值：通過(guò)箱線圖、3σ法則或DBSCAN聚類(lèi)算法識(shí)別異常值。例如，若溫州鹿城區(qū)小微企業(yè)貸款金額普遍在10萬(wàn)以下，但出現(xiàn)幾筆200萬(wàn)以上的貸款，則可能為異常值。-處理方法：1.刪除異常值：若異常值由數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致（如手動(dòng)填錯(cuò)金額），可直接刪除。2.替換異常值：若異常值符合業(yè)務(wù)邏輯（如部分小微企業(yè)因特殊項(xiàng)目貸款金額較高），可使用中位數(shù)或分位數(shù)替換。3.分箱處理：將異常值歸入特殊類(lèi)別，如“大額貸款”或“特殊行業(yè)貸款”。-合理性說(shuō)明：異常值處理需結(jié)合業(yè)務(wù)背景，避免因刪除重要樣本導(dǎo)致模型偏差。例如，溫州鹿城區(qū)部分制造業(yè)小微企業(yè)可能因設(shè)備采購(gòu)導(dǎo)致貸款金額較高，此時(shí)應(yīng)保留而非刪除。2.浦發(fā)銀行希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升溫州鹿城區(qū)信用卡用戶的活躍度，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析方案，并說(shuō)明關(guān)鍵步驟及業(yè)務(wù)價(jià)值。答案：-分析方案：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集溫州鹿城區(qū)信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)（如APP使用頻率）、標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如職業(yè)、消費(fèi)偏好）。2.用戶分層：通過(guò)RFM模型或聚類(lèi)分析將用戶分為高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值及流失風(fēng)險(xiǎn)用戶。3.行為特征分析：利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如購(gòu)物籃分析）識(shí)別高頻消費(fèi)場(chǎng)景，或通過(guò)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)用戶活躍度變化趨勢(shì)。4.流失預(yù)警：構(gòu)建邏輯回歸或決策樹(shù)模型，預(yù)測(cè)短期內(nèi)可能流失的用戶，并制定針對(duì)性挽留策略。-關(guān)鍵步驟：-數(shù)據(jù)清洗與特征工程：剔除無(wú)效數(shù)據(jù)，構(gòu)建如“近30天交易次數(shù)”“平均消費(fèi)金額”等指標(biāo)。-模型驗(yàn)證：通過(guò)A/B測(cè)試評(píng)估不同營(yíng)銷(xiāo)策略的效果（如針對(duì)流失風(fēng)險(xiǎn)用戶的短信提醒）。-業(yè)務(wù)價(jià)值：通過(guò)精準(zhǔn)分層和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，提升用戶活躍度，降低信用卡流失率，同時(shí)優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)資源分配。3.在分析溫州鹿城區(qū)企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)不同地段的貸款不良率存在顯著差異，如何解釋該現(xiàn)象并提出業(yè)務(wù)建議？答案：-現(xiàn)象解釋?zhuān)?.宏觀經(jīng)濟(jì)因素：鹿城區(qū)不同地段（如高新區(qū)vs.傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)）的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力不同。例如，高新區(qū)科技企業(yè)貸款不良率可能較低，而傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)重工業(yè)貸款不良率較高。2.區(qū)域政策影響：政府可能對(duì)鹿城區(qū)某些區(qū)域（如自貿(mào)區(qū)）提供稅收優(yōu)惠或低息貸款，從而降低不良率。3.銀行風(fēng)控差異：浦發(fā)銀行可能對(duì)鹿城區(qū)部分地段的企業(yè)更熟悉，風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)更寬松或更嚴(yán)格，導(dǎo)致不良率差異。-業(yè)務(wù)建議：1.差異化審批策略：對(duì)鹿城區(qū)高新區(qū)企業(yè)可適當(dāng)放寬貸款額度，而對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)企業(yè)加強(qiáng)貸前盡職調(diào)查。2.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：定期更新各區(qū)域不良率數(shù)據(jù)，若某區(qū)域不良率突然上升，需及時(shí)調(diào)整風(fēng)控策略。3.合作機(jī)構(gòu)拓展：與鹿城區(qū)政府或行業(yè)協(xié)會(huì)合作，獲取更多企業(yè)信用信息，降低信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)。四、編程題（共1題，20分）假設(shè)你已獲取到溫州鹿城區(qū)2023年某季度小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)（包含企業(yè)ID、貸款金額、行業(yè)類(lèi)型、經(jīng)營(yíng)年限、不良標(biāo)識(shí)等字段），請(qǐng)使用Python完成以下任務(wù)：1.計(jì)算各行業(yè)類(lèi)型的平均貸款金額，并繪制條形圖展示結(jié)果；2.對(duì)不良貸款企業(yè)進(jìn)行特征分析，找出至少3個(gè)與不良率顯著相關(guān)的變量，并解釋其合理性；3.若需構(gòu)建簡(jiǎn)單的邏輯回歸模型預(yù)測(cè)不良貸款概率，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和結(jié)果評(píng)估（準(zhǔn)確率、召回率）。答案（Python代碼示例）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score假設(shè)數(shù)據(jù)已加載為df1.計(jì)算各行業(yè)平均貸款金額并繪圖industry_mean=df.groupby('行業(yè)類(lèi)型')['貸款金額'].mean().sort_values()industry_mean.plot(kind='bar')plt.title('各行業(yè)類(lèi)型平均貸款金額')plt.xlabel('行業(yè)類(lèi)型')plt.ylabel('平均貸款金額')plt.show()2.特征分析（示例：行業(yè)類(lèi)型、經(jīng)營(yíng)年限、貸款金額）fromscipy.statsimportchi2_contingency計(jì)算行業(yè)類(lèi)型與不良率的卡方檢驗(yàn)contingency_table=pd.crosstab(df['行業(yè)類(lèi)型'],df['不良標(biāo)識(shí)'])chi2,p,_,_=chi2_contingency(contingency_table)print(f"卡方檢驗(yàn)p值：{p}")#若p值小于0.05，則行業(yè)類(lèi)型與不良率顯著相關(guān)經(jīng)營(yíng)年限與不良率相關(guān)性分析df['經(jīng)營(yíng)年限']=pd.to_numeric(df['經(jīng)營(yíng)年限'],errors='coerce')print(df[['經(jīng)營(yíng)年限','不良標(biāo)識(shí)']].corr())#經(jīng)營(yíng)年限較短的企業(yè)不良率可能更高3.邏輯回歸模型X=df[['貸款金額','經(jīng)營(yíng)年限','行業(yè)類(lèi)型編碼']]#假設(shè)行業(yè)類(lèi)型已編碼y=df['不良標(biāo)識(shí)']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)y_pred=model.predict(X_test)print(f"準(zhǔn)確率：{accuracy_score(y_test,y_pred)}")print(f"召回率：{recall_score(y_test,y_pred)}")解析：-任務(wù)1：通過(guò)`groupby`和`mean`計(jì)算行業(yè)平均貸款金額，并使用`matp