招商銀行重慶市九龍坡區(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)分析師工作中，以下哪項(xiàng)工具最適合進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？A.PythonB.ExcelC.SQLD.Tableau2.某分析師需要分析招商銀行重慶市九龍坡區(qū)信用卡用戶的消費(fèi)行為，最適合使用的分析方法是？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.回歸分析C.聚類分析D.時間序列分析3.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同區(qū)域（如重慶市各區(qū)）的信用卡交易分布？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.地圖熱力圖4.假設(shè)某分析師發(fā)現(xiàn)重慶市九龍坡區(qū)信用卡用戶的逾期率與年齡呈負(fù)相關(guān)，以下哪種解釋最合理？A.年輕用戶更不重視信用B.年長用戶收入更高，還款能力更強(qiáng)C.年輕用戶消費(fèi)更激進(jìn)D.年長用戶更依賴分期還款5.在數(shù)據(jù)建模中，以下哪種算法最適合用于預(yù)測信用卡用戶的流失概率？A.決策樹B.線性回歸C.K-Means聚類D.邏輯回歸二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在分析重慶市九龍坡區(qū)信用卡用戶的消費(fèi)行為時，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注______和______兩個指標(biāo)。（提示：與銀行信貸風(fēng)控相關(guān)）2.若要評估招商銀行九龍坡區(qū)某商戶的信用卡交易活躍度，可以使用______指標(biāo)。（提示：衡量交易頻率）3.數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時，常用的填充方法包括______和______。（提示：統(tǒng)計(jì)方法）4.重慶市九龍坡區(qū)某商戶的信用卡交易金額分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，此時應(yīng)使用______指標(biāo)衡量集中趨勢。（提示：抗異常值）5.若要分析重慶市九龍坡區(qū)不同年齡段的信用卡用戶信貸風(fēng)險，應(yīng)采用______分析方法。（提示：分類與風(fēng)險關(guān)聯(lián)）三、簡答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在招商銀行重慶市九龍坡區(qū)開展信用卡業(yè)務(wù)分析時，需要關(guān)注的業(yè)務(wù)指標(biāo)及其作用。（提示：結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)，如逾期率、活躍度、客單價等）2.描述如何使用SQL語句對招商銀行重慶市九龍坡區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和聚合，以分析某商戶的月度交易趨勢。（提示：包含日期篩選、分組統(tǒng)計(jì)等）3.某分析師發(fā)現(xiàn)重慶市九龍坡區(qū)信用卡用戶的消費(fèi)行為存在明顯的季節(jié)性特征，請解釋可能的原因并提出應(yīng)對策略。（提示：結(jié)合區(qū)域消費(fèi)習(xí)慣，如旅游、零售等）四、編程題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.使用Python（Pandas庫）分析招商銀行重慶市九龍坡區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)，要求：-計(jì)算每用戶的月均交易金額。-找出交易金額最高的Top5用戶。-繪制用戶交易金額的分布直方圖（bins=20）。python示例數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（DataFrame：'user_id','date','amount'）請自行實(shí)現(xiàn)代碼2.使用SQL編寫查詢語句，分析招商銀行重慶市九龍坡區(qū)信用卡用戶的逾期行為：-統(tǒng)計(jì)每月的逾期用戶數(shù)量及逾期金額。-找出逾期金額最高的Top3用戶。-篩選出逾期次數(shù)超過3次的用戶。sql--請自行實(shí)現(xiàn)查詢語句五、論述題（1題，20分）結(jié)合重慶市九龍坡區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如產(chǎn)業(yè)分布、消費(fèi)水平等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升招商銀行在該區(qū)域的信用卡業(yè)務(wù)競爭力。（提示：可從用戶畫像、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險控制等方面展開）答案及解析一、選擇題答案1.C（SQL更適合大規(guī)模數(shù)據(jù)篩選和聚合，Excel適合小規(guī)模數(shù)據(jù)，Python適合復(fù)雜計(jì)算，Tableau適合可視化）2.C（聚類分析可發(fā)現(xiàn)用戶群體特征，適用于信用卡用戶分群）3.D（地圖熱力圖直觀展示區(qū)域分布）4.B（年長用戶通常收入穩(wěn)定，還款能力更強(qiáng)）5.D（邏輯回歸適用于二分類問題，如流失/不流失）二、填空題答案1.逾期率、活躍度2.交易頻率3.均值填充、眾數(shù)填充4.中位數(shù)5.邏輯回歸三、簡答題答案1.業(yè)務(wù)指標(biāo)及其作用：-逾期率：衡量信貸風(fēng)險，高逾期率需加強(qiáng)風(fēng)控。-活躍度：反映用戶使用信用卡的頻率，低活躍度需精準(zhǔn)營銷。-客單價：體現(xiàn)消費(fèi)能力，高客單價用戶可推廣高端產(chǎn)品。-區(qū)域分布：分析九龍坡區(qū)用戶特征，如商圈集中度、行業(yè)偏好等。2.SQL查詢示例：sqlSELECTEXTRACT(MONTHFROMdate)ASmonth,SUM(amount)AStotal_amount,AVG(amount)ASavg_amountFROMtransactionsWHEREuser_idIN(SELECTuser_idFROMtransactionsWHEREdistrict='九寨溝區(qū)')GROUPBYmonthORDERBYmonth;3.季節(jié)性原因及策略：-原因：九龍坡區(qū)消費(fèi)與旅游、零售相關(guān)（如節(jié)假日購物、暑期消費(fèi)）。-策略：推出季節(jié)性營銷活動（如旅游分期、暑期優(yōu)惠券），動態(tài)調(diào)整信貸額度。四、編程題答案1.Python代碼示例：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt示例數(shù)據(jù)data={'user_id':['U001','U002',...],'date':pd.to_datetime(...),'amount':[...]}df=pd.DataFrame(data)計(jì)算月均交易金額df['month']=df['date'].dt.monthmonthly_avg=df.groupby(['user_id','month'])['amount'].mean().reset_index()monthly_avg.rename(columns={'amount':'avg_monthly'},inplace=True)Top5用戶top_users=df.groupby('user_id')['amount'].sum().sort_values(ascending=False).head(5)繪制直方圖plt.hist(df['amount'],bins=20,edgecolor='k')plt.xlabel('交易金額')plt.ylabel('用戶數(shù)')plt.show()2.SQL查詢示例：sql--每月逾期統(tǒng)計(jì)SELECTEXTRACT(MONTHFROMdate)ASmonth,COUNT(user_id)ASoverdue_users,SUM(amount)ASoverdue_amountFROMtransactionsWHEREstatus='逾期'GROUPBYmonth;--Top3逾期用戶SELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_overdueFROMtransactionsWHEREstatus='逾期'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_overdueDESCLIMIT3;--逾期次數(shù)超過3次SELECTuser_id,COUNT()ASoverdue_countFROMtransactionsWHEREstatus='逾期'GROUPBYuser_idHAVINGCOUNT()>3;五、論述題答案提升信用卡業(yè)務(wù)競爭力的策略：1.用戶畫像構(gòu)建：通過分析九龍坡區(qū)用戶的消費(fèi)特征（如餐飲、娛樂偏好），精準(zhǔn)推薦分期產(chǎn)品或商戶優(yōu)