民生銀行溫州市瑞安市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.民生銀行數(shù)據(jù)分析師崗位最常應用的統(tǒng)計方法是什么？A.相關性分析B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析2.在分析溫州瑞安地區(qū)居民消費數(shù)據(jù)時，以下哪個指標最能反映消費能力？A.人均可支配收入B.社會消費品零售總額C.消費支出增長率D.零售業(yè)就業(yè)人數(shù)3.若要評估某類貸款在瑞安地區(qū)的風險水平，數(shù)據(jù)分析師通常會關注哪個指標？A.貸款逾期率B.貸款發(fā)放總額C.貸款利率D.貸款審批時間4.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示瑞安地區(qū)按月度劃分的儲蓄存款趨勢，哪種圖表最合適？A.散點圖B.柱狀圖C.餅圖D.折線圖5.民生銀行在溫州瑞安推廣信用卡時，分析用戶消費偏好的主要方法是？A.描述性統(tǒng)計B.聯(lián)想分析C.時間序列分析D.因子分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在處理溫州瑞安地區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分用戶地址為“未知”，應采用________方法進行處理。（答案：數(shù)據(jù)填充/均值填充/模型預測填充）2.若要分析瑞安地區(qū)不同年齡段的購房貸款需求，最適合使用的分析方法是________。（答案：交叉分析/分組統(tǒng)計）3.民生銀行在評估瑞安小微企業(yè)信貸風險時，常用的評分模型是________。（答案：Logistic回歸/決策樹模型）4.數(shù)據(jù)分析師在撰寫瑞安地區(qū)居民消費報告時，應重點關注的KPI包括________和________。（答案：人均消費支出/消費結構）5.若要監(jiān)測瑞安地區(qū)網(wǎng)銀用戶活躍度，常用的指標是________。（答案：DAU/MAU）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述民生銀行在溫州瑞安地區(qū)開展數(shù)據(jù)分析時，需考慮的主要業(yè)務場景有哪些？答案：-信貸風險控制：分析瑞安地區(qū)小微企業(yè)及個人貸款的逾期風險，優(yōu)化信貸審批模型。-消費行為分析：研究瑞安居民消費偏好，為信用卡營銷和產(chǎn)品推薦提供數(shù)據(jù)支持。-網(wǎng)點運營優(yōu)化：通過分析各網(wǎng)點客流量、交易量等數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)點布局和服務流程。-區(qū)域經(jīng)濟監(jiān)測：結合瑞安GDP、居民收入等宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，預測銀行業(yè)務發(fā)展趨勢。-精準營銷推送：基于用戶畫像，為瑞安地區(qū)用戶提供個性化理財產(chǎn)品推薦。2.如何利用數(shù)據(jù)清洗技術處理瑞安地區(qū)某銀行歷史交易數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值？答案：-缺失值處理：-對于少量缺失值，可使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充；若缺失比例高，可結合模型（如KNN）預測缺失值。-業(yè)務場景化填充：如地址缺失可歸為“瑞安本地”，交易時間缺失可按規(guī)律補全。-異常值處理：-使用箱線圖/3σ法則識別異常值，判斷是否為錄入錯誤或真實業(yè)務波動。-若為錯誤數(shù)據(jù)，可修正或刪除；若為真實異常（如大額交易），需單獨標注分析。3.結合溫州瑞安的金融特點，描述數(shù)據(jù)分析師如何構建信貸風險評估模型？答案：-數(shù)據(jù)收集：整合瑞安地區(qū)企業(yè)/個人征信數(shù)據(jù)、經(jīng)營流水、納稅記錄、抵押物信息等。-特征工程：提取關鍵變量（如資產(chǎn)負債率、交易頻率、歷史逾期次數(shù)等），剔除冗余信息。-模型選擇：-個人信貸可選用Logistic回歸/隨機森林；企業(yè)信貸可結合XGBoost/SVM。-模型驗證：使用瑞安本地歷史數(shù)據(jù)劃分訓練集/測試集，評估AUC/準確率等指標。-業(yè)務落地：將模型嵌入信貸審批系統(tǒng)，動態(tài)調(diào)整瑞安地區(qū)的風險閾值。四、編程題（共1題，20分）題目：民生銀行瑞安分行需分析2024年1-12月信用卡月度交易數(shù)據(jù)，統(tǒng)計瑞安地區(qū)各年齡段的消費總額占比，并繪制餅圖展示結果。數(shù)據(jù)格式如下：|月份|用戶ID|年齡|消費金額（元）|||--||-||1|1001|25|1200||1|1002|35|2500||...|...|...|...|要求：1.使用Python完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化。2.按年齡段分組（20-30歲、31-40歲等），計算各組的消費總額占比。3.輸出餅圖并標注各年齡段占比。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt示例數(shù)據(jù)（實際需讀取文件）data=pd.DataFrame({'月份':['1','1','1','2','2','2'],'用戶ID':[1001,1002,1003,1001,1002,1003],'年齡':[25,35,45,28,38,48],'消費金額':[1200,2500,1800,1300,2700,1900]})年齡分段data['年齡段']=pd.cut(data['年齡'],bins=[19,30,40,50],labels=['20-30歲','31-40歲','41-50歲'])統(tǒng)計各年齡段消費總額age_group=data.groupby('年齡段')['消費金額'].sum()age_group.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%',labels=age_group.index,title='瑞安地區(qū)信用卡消費占比（按年齡段）')plt.ylabel('')plt.show()解析：-使用`pandas`處理數(shù)據(jù)，`cut`函數(shù)按年齡段分組。-`groupby`計算各年齡段消費總額，`pie`繪制餅圖。-可進一步優(yōu)化為讀取CSV文件，增加異常值處理邏輯。五、開放題（共1題，20分）題目：民生銀行計劃在溫州瑞安推廣“鄉(xiāng)村振興信用卡”，針對本地農(nóng)戶和小微企業(yè)。請結合瑞安的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟特點，提出3條數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的營銷策略建議，并說明理由。參考答案：1.策略一：基于農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷季度的精準營銷-建議：分析瑞安本地農(nóng)產(chǎn)品（如茶葉、水果）的產(chǎn)銷周期，在采摘季前推送“農(nóng)資采購分期”優(yōu)惠。-理由：瑞安農(nóng)業(yè)發(fā)達，農(nóng)戶信貸需求集中在特定時段，可降低獲客成本。2.策略二：小微企業(yè)信用分聯(lián)動權益-建議：對瑞安小微企業(yè)進行信用評分，高分企業(yè)可享“快速審批+利率折扣”。-理由：小微企業(yè)信貸風險高，評分體系可篩選優(yōu)質(zhì)客戶，提升審批效率。3.策略三：社區(qū)場景化營銷-建議：結合瑞安鄉(xiāng)鎮(zhèn)集市/農(nóng)貿(mào)市場的交易數(shù)據(jù)，定向投放信用卡刷卡返現(xiàn)活動。-理由：線下場景能快速激活本地用戶，提高卡使用率。答案與解析：選擇題：1.B（回歸分析常用于預測信貸/消費等業(yè)務指標）2.A（人均可支配收入直接反映消費能力）3.A（逾期率是信貸風控的核心指標）4.D（折線圖適合展示時間趨勢）5.B（聯(lián)想分析用于挖掘關聯(lián)消費行為）填空題：1.數(shù)據(jù)填充（銀行常用均值/模型填充處理缺失數(shù)據(jù)）2.交叉分析（按年齡段分析貸款需求需用分組統(tǒng)計）3.Logistic回歸（適用于信貸二分類問題）4.人均消費支出/消費結構（反映區(qū)域消費水平與偏好）5.DAU/MAU（網(wǎng)銀活躍度指標）簡答題：1.業(yè)務場景見上文。2.缺失值處理需結合業(yè)務邏輯（如地址缺失歸為本地）；異常值需區(qū)分真實波動或錄入錯誤