民生銀行黃石市下陸區(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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種指標(biāo)最適合用于衡量黃石市下陸區(qū)汽車經(jīng)銷商的銷售額增長(zhǎng)趨勢(shì)？A.平均銷售額B.總銷售額C.銷售額增長(zhǎng)率D.銷售額中位數(shù)2.民生銀行下陸區(qū)支行在分析客戶信貸數(shù)據(jù)時(shí)，通常需要關(guān)注客戶的哪些特征？A.年齡、職業(yè)、收入B.消費(fèi)習(xí)慣、社交網(wǎng)絡(luò)、教育背景C.賬戶余額、交易頻率、貸款歷史D.居住地址、婚姻狀況、子女?dāng)?shù)量3.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.填充均值C.插值法D.以上都適用4.黃石市下陸區(qū)某電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映用戶的活躍度？A.新增用戶數(shù)B.用戶留存率C.跳出率D.頁(yè)面瀏覽量5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同下陸區(qū)商場(chǎng)的銷售額對(duì)比？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.柱狀圖D.餅圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行客戶分群時(shí)，常用的算法是__________。2.黃石市下陸區(qū)某餐飲企業(yè)的客單價(jià)分析中，影響客單價(jià)的主要因素包括__________和__________。3.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)是__________。4.民生銀行下陸區(qū)支行為提升客戶滿意度，可以通過(guò)__________和__________兩種方式收集客戶反饋。5.數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，常用的模型包括__________和__________。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在民生銀行下陸區(qū)支行進(jìn)行客戶流失預(yù)警時(shí)，需要考慮的關(guān)鍵因素及其分析方法。2.結(jié)合黃石市下陸區(qū)的商業(yè)環(huán)境，分析電商平臺(tái)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化本地化營(yíng)銷策略。3.描述數(shù)據(jù)分析師在處理下陸區(qū)某企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并說(shuō)明每一步的必要性。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某下陸區(qū)商場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)顯示，2024年1月至6月的銷售額分別為：10萬(wàn)、12萬(wàn)、15萬(wàn)、14萬(wàn)、16萬(wàn)、18萬(wàn)。請(qǐng)計(jì)算該商場(chǎng)的月均銷售額和季度銷售額增長(zhǎng)率。2.下陸區(qū)某銀行支行的客戶數(shù)據(jù)如下表所示（部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失）：|客戶ID|年齡|收入（萬(wàn)元）|貸款余額（萬(wàn)元）||--||-|--||001|35|5|20||002|28|8|15||003|45|10|-||004|-|6|12|請(qǐng)計(jì)算該支行的平均收入，并假設(shè)003客戶的貸款余額為10萬(wàn)，重新計(jì)算貸款余額的均值。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合黃石市下陸區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析幫助民生銀行下陸區(qū)支行提升信貸風(fēng)險(xiǎn)管理能力。答案及解析一、選擇題1.C-解析：衡量增長(zhǎng)趨勢(shì)需使用增長(zhǎng)率指標(biāo)，其他選項(xiàng)僅反映單一時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，無(wú)法體現(xiàn)變化趨勢(shì)。2.C-解析：信貸分析的核心是客戶的還款能力，賬戶余額、交易頻率、貸款歷史直接關(guān)聯(lián)信用風(fēng)險(xiǎn)。3.D-解析：缺失值處理需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇方法，刪除、填充均值或插值均可適用，需結(jié)合場(chǎng)景判斷。4.B-解析：留存率反映用戶黏性，是活躍度的關(guān)鍵指標(biāo)，其他選項(xiàng)僅部分體現(xiàn)用戶行為。5.C-解析：柱狀圖適合多類別數(shù)據(jù)對(duì)比，折線圖用于趨勢(shì)分析，散點(diǎn)圖用于相關(guān)性分析，餅圖適用于占比分析。二、填空題1.K-means聚類算法-解析：客戶分群常用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，K-means是常用選擇。2.產(chǎn)品定價(jià)”“促銷活動(dòng)”-解析：餐飲業(yè)客單價(jià)受價(jià)格策略和營(yíng)銷活動(dòng)影響顯著。3.準(zhǔn)確率、召回率、F1值-解析：分類模型評(píng)估常用這些指標(biāo)，反映模型性能。4.問(wèn)卷調(diào)查”“在線反饋”-解析：銀行客戶反饋可通過(guò)多種渠道收集，需結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇。5.ARIMA模型”“指數(shù)平滑模型”-解析：時(shí)間序列分析常用這兩類模型，需根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇。三、簡(jiǎn)答題1.客戶流失預(yù)警的關(guān)鍵因素及分析方法-關(guān)鍵因素：-信用風(fēng)險(xiǎn)（如貸款逾期率、負(fù)債比例）-行為特征（如交易頻率下降、活躍度降低）-外部因素（如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手優(yōu)惠、宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)）-分析方法：-邏輯回歸模型：分析客戶流失的概率，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。-決策樹(shù)算法：挖掘流失客戶的行為特征，建立預(yù)警規(guī)則。2.電商平臺(tái)本地化營(yíng)銷策略的數(shù)據(jù)分析-策略：-用戶畫(huà)像：分析下陸區(qū)用戶的消費(fèi)偏好（如偏好品類、價(jià)格敏感度）。-商圈分析：結(jié)合下陸區(qū)商圈分布，優(yōu)化門店選址或配送路線。-營(yíng)銷活動(dòng)測(cè)試：通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證本地化促銷效果。-數(shù)據(jù)支持：-消費(fèi)頻次數(shù)據(jù)：優(yōu)化庫(kù)存和促銷節(jié)奏。-競(jìng)品數(shù)據(jù)：分析本地競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略，制定差異化方案。3.銷售數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及必要性-步驟：1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值（如銷售額出現(xiàn)負(fù)數(shù)）。2.數(shù)據(jù)整合：合并多源數(shù)據(jù)（如POS機(jī)數(shù)據(jù)、會(huì)員系統(tǒng)數(shù)據(jù)）。3.特征工程：構(gòu)建新指標(biāo)（如將日期轉(zhuǎn)換為星期幾、節(jié)假日標(biāo)記）。-必要性：-清洗保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免誤導(dǎo)分析結(jié)論。-整合可提供更全面視角，如關(guān)聯(lián)銷售與會(huì)員等級(jí)。-特征工程增強(qiáng)模型預(yù)測(cè)能力，如時(shí)間變量對(duì)銷售的影響。四、計(jì)算題1.月均銷售額和季度增長(zhǎng)率-月均銷售額=(10+12+15+14+16+18)/6=13.67萬(wàn)-季度增長(zhǎng)率：-Q1(1-3月)：平均(10+12+15)/3=12.33萬(wàn)，環(huán)比增長(zhǎng)20%-Q2(4-6月)：平均(14+16+18)/3=16萬(wàn)，環(huán)比增長(zhǎng)30%2.平均收入及貸款余額均值-原始平均收入=(5+8+10+6)/4=6.75萬(wàn)-修正后貸款余額：-003貸款余額補(bǔ)為10萬(wàn)，004年齡用中位數(shù)35替代，計(jì)算如下：-貸款余額=(20+15+10+12)/4=13.75萬(wàn)五、論述題數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升信貸風(fēng)險(xiǎn)管理能力-黃石市下陸區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)：-下陸區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)較好，但部分中小企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱。-銀行需關(guān)注區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響。-數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：1.客戶信用評(píng)分模型：-結(jié)合本地企業(yè)數(shù)據(jù)（如納稅記錄、行業(yè)規(guī)模），優(yōu)化評(píng)分因子。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)逾期概率，動(dòng)態(tài)調(diào)整授信額度。2.行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：-分析下陸區(qū)重點(diǎn)行業(yè)（如鋼鐵、建材）的景氣度，識(shí)別周期性風(fēng)險(xiǎn)。-對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)客戶實(shí)施更嚴(yán)格的審批流程。3.反欺詐監(jiān)測(cè)：-通過(guò)交易行為