浦發(fā)銀行江門市新會(huì)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.浦發(fā)銀行數(shù)據(jù)分析師崗位在江門市新會(huì)區(qū)的職責(zé)不包括以下哪項(xiàng)？A.分析新會(huì)區(qū)小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)B.優(yōu)化江門地區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流量模型C.負(fù)責(zé)廣東省分行的大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維D.監(jiān)測新會(huì)區(qū)商戶的支付行為趨勢(shì)2.針對(duì)江門市新會(huì)區(qū)房地產(chǎn)市場的客戶畫像分析，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最不適合作為關(guān)鍵衡量標(biāo)準(zhǔn)？A.房產(chǎn)交易頻率B.賬戶余額變動(dòng)C.社交媒體活躍度D.貸款逾期率3.在處理江門新會(huì)區(qū)商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合用于識(shí)別異常交易？A.線性回歸分析B.聚類算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.決策樹分類4.浦發(fā)銀行江門新會(huì)區(qū)分行若想提升客戶留存率，以下哪項(xiàng)策略最可能依賴數(shù)據(jù)分析師的支持？A.定期開展線下營銷活動(dòng)B.基于客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦C.提高網(wǎng)點(diǎn)人工服務(wù)效率D.降低信用卡年費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)5.在江門新會(huì)區(qū)開展客戶信用評(píng)分建模時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)源最可能被忽略？A.客戶歷史交易記錄B.第三方征信報(bào)告C.社交媒體言論D.網(wǎng)點(diǎn)柜臺(tái)服務(wù)時(shí)長二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在分析江門新會(huì)區(qū)信用卡逾期用戶特征時(shí)，需重點(diǎn)關(guān)注__________和__________兩個(gè)維度。（答案：收入水平、負(fù)債率）2.浦發(fā)銀行江門新會(huì)區(qū)分行可通過__________技術(shù)，優(yōu)化對(duì)公客戶的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。（答案：機(jī)器學(xué)習(xí)）3.新會(huì)區(qū)商戶的支付偏好分析中，__________和__________是反映客戶忠誠度的關(guān)鍵指標(biāo)。（答案：復(fù)購率、客單價(jià)）4.為提升江門新會(huì)區(qū)網(wǎng)點(diǎn)的客戶流量，數(shù)據(jù)分析師需結(jié)合__________和__________進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。（答案：商圈人流數(shù)據(jù)、季節(jié)性因素）三、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述浦發(fā)銀行江門新會(huì)區(qū)分行在客戶流失預(yù)警中，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)如何運(yùn)用特征工程？答案：-收集多維數(shù)據(jù)：包括客戶交易行為、賬戶余額、產(chǎn)品使用情況、客服互動(dòng)記錄等。-構(gòu)建核心特征：如“近30天登錄頻率”“月均消費(fèi)金額”“關(guān)聯(lián)產(chǎn)品數(shù)量”等。-處理缺失值：采用均值填充或模型預(yù)測填補(bǔ)異常數(shù)據(jù)。-特征篩選：通過相關(guān)性分析或遞歸特征消除（RFE）篩選高影響力特征。2.結(jié)合江門新會(huì)區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，說明如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸審批流程？答案：-行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分層：針對(duì)新會(huì)區(qū)支柱產(chǎn)業(yè)（如制造業(yè)、房地產(chǎn)）建立差異化風(fēng)險(xiǎn)模型。-客戶畫像動(dòng)態(tài)調(diào)整：結(jié)合當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)數(shù)據(jù)、房價(jià)波動(dòng)等宏觀指標(biāo)調(diào)整信用評(píng)分權(quán)重。-自動(dòng)化審批：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)客戶實(shí)現(xiàn)秒級(jí)審批，減少人工干預(yù)。3.在江門新會(huì)區(qū)開展精準(zhǔn)營銷時(shí)，數(shù)據(jù)分析師如何利用RFM模型？答案：-R（Recency）：篩選近期活躍客戶，如近90天有交易行為的用戶。-F（Frequency）：識(shí)別高頻消費(fèi)群體，如每月使用信用卡3次以上的客戶。-M（Monetary）：定位高價(jià)值客戶，如月均消費(fèi)超過5000元的用戶。-分群策略：針對(duì)不同層級(jí)客戶推送差異化產(chǎn)品（如高端客戶推薦理財(cái)，普通客戶推分期付款）。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.江門新會(huì)區(qū)某商戶2024年信用卡交易數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算該商戶的月均消費(fèi)金額（單位：元）及復(fù)購率（保留兩位小數(shù)）。|月份|交易筆數(shù)|月均金額|是否復(fù)購客戶占比|||-|-|||1月|120|1500|80%||2月|150|1800|85%||3月|180|2000|90%|答案：-月均消費(fèi)金額：-1月：(120×1500)/120=1500元-2月：(150×1800)/150=1800元-3月：(180×2000)/180=2000元-合計(jì)：(1500+1800+2000)/3=1833.33元-復(fù)購率：-三個(gè)月加權(quán)平均：(80%+85%+90%)/3=85.00%2.某客戶在新會(huì)區(qū)分行有3張信用卡，2024年交易數(shù)據(jù)如下，請(qǐng)計(jì)算該客戶的綜合信用評(píng)分（假設(shè)權(quán)重分別為：消費(fèi)金額30%、還款及時(shí)性40%、負(fù)債率30%）。|信用卡編號(hào)|月均消費(fèi)|是否逾期|月均負(fù)債||--|-|-|-||1|5000|否|2000||2|3000|否|1500||3|2000|是|500|答案：-還款及時(shí)性評(píng)分：逾期為0分，否則為滿分100分，三張卡得分分別為100、100、0。-負(fù)債率評(píng)分：總負(fù)債/總資產(chǎn)（假設(shè)總資產(chǎn)為負(fù)債的2倍），計(jì)算公式為：-總負(fù)債=2000+1500+500=4000，總資產(chǎn)=8000，負(fù)債率=4000/8000=50%，評(píng)分=100×(1-50%)=50分。-綜合評(píng)分：-消費(fèi)金額得分：(5000+3000+2000)/(5000+3000+2000)=100分-還款及時(shí)性得分：(100+100+0)/3=66.67分-負(fù)債率得分：50分-綜合分=100×30%+66.67×40%+50×30%=75.33分五、論述題（共1題，12分）江門新會(huì)區(qū)作為制造業(yè)重鎮(zhèn)，浦發(fā)銀行若想通過數(shù)據(jù)分析提升對(duì)公業(yè)務(wù)競爭力，應(yīng)如何設(shè)計(jì)解決方案？請(qǐng)結(jié)合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)特點(diǎn)展開論述。答案：1.產(chǎn)業(yè)分層建模：-新會(huì)區(qū)制造業(yè)發(fā)達(dá)，可按企業(yè)規(guī)模、行業(yè)（如電子、家具）細(xì)分，建立差異化的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。例如，中小企業(yè)更關(guān)注現(xiàn)金流數(shù)據(jù)，大型企業(yè)需結(jié)合固定資產(chǎn)抵押情況。2.供應(yīng)鏈金融賦能：-通過核心企業(yè)交易數(shù)據(jù)，為上下游小微企業(yè)提供信用貸款。例如，分析某電子廠供應(yīng)商的訂單支付記錄，動(dòng)態(tài)調(diào)整額度。3.場景化金融產(chǎn)品：-結(jié)合當(dāng)?shù)卣箷?huì)（如江門工業(yè)品交易會(huì)）推出短期信用貸款，通過企業(yè)參與度（如展位數(shù)量）調(diào)整利率。4.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制：-監(jiān)測政策變動(dòng)（如環(huán)保檢查）對(duì)制造業(yè)現(xiàn)金流的影響，提前預(yù)警企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。5.數(shù)據(jù)可視化賦能網(wǎng)點(diǎn)：-將企業(yè)信用評(píng)分、行業(yè)景氣度等數(shù)據(jù)以圖表形式展示，輔助網(wǎng)點(diǎn)制定營銷策略。答案與解析一、選擇題1.C（廣東省分行職責(zé)與江門新會(huì)區(qū)地域無關(guān)）2.C（社交媒體活躍度與房產(chǎn)關(guān)聯(lián)性弱）3.B（異常交易需識(shí)別偏離常規(guī)模式的數(shù)據(jù)，聚類可發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)）4.B（精準(zhǔn)推薦依賴客戶行為數(shù)據(jù)）5.C（社交媒體言論噪聲大，權(quán)重應(yīng)較低）二、填空題1.收入水平、負(fù)債率（逾期與兩者強(qiáng)相關(guān)）2.機(jī)器學(xué)習(xí)（新會(huì)區(qū)企業(yè)多，需模型動(dòng)態(tài)評(píng)估）3.復(fù)購率、客單價(jià)（反映消費(fèi)粘性）4.商圈人流數(shù)據(jù)、季節(jié)性因素（江門旅游旺季與制造業(yè)淡旺季影響流量）三、簡答題1.特征工程步驟：數(shù)據(jù)收集→核心特征構(gòu)建→缺失值處理→篩選（如RFE）。2.信貸優(yōu)化策略：行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分層→動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)分權(quán)重→自動(dòng)化審批（江門制造業(yè)占比高，需針對(duì)性模型）。3.RFM應(yīng)用：通過R篩選近期客戶，F(xiàn)識(shí)別高頻群體，M定位高價(jià)值客戶，實(shí)現(xiàn)差異化營銷。四、計(jì)算題1.月均消費(fèi)=18