招商銀行北京市門頭溝區(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.在北京市門頭溝區(qū)，影響居民消費(fèi)支出的主要因素不包括以下哪項(xiàng)？A.居民收入水平B.物價(jià)上漲速度C.社交媒體曝光度D.居民家庭結(jié)構(gòu)2.招商銀行在數(shù)據(jù)分析師崗位中，最常使用的統(tǒng)計(jì)方法不包括以下哪項(xiàng)？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析D.時(shí)序聚類分析3.北京市門頭溝區(qū)某商圈的客流量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，最適合的預(yù)測(cè)模型是？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型4.在處理招商銀行信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.異常值檢測(cè)D.特征編碼5.招商銀行針對(duì)北京市門頭溝區(qū)的小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，最適合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型是？A.邏輯回歸模型B.隨機(jī)森林模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.樸素貝葉斯模型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括________、Tableau等。2.北京市門頭溝區(qū)2024年第三季度的居民人均可支配收入為________元（根據(jù)官方數(shù)據(jù)填寫）。3.招商銀行信用卡用戶的消費(fèi)行為分析中，RFM模型中的“F”代表________。4.在處理北京市門頭溝區(qū)某商場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)部分商品價(jià)格異常偏高，可能的原因包括________、促銷活動(dòng)等。5.招商銀行在數(shù)據(jù)分析師崗位中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括________、支持向量機(jī)等。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在招商銀行北京市門頭溝區(qū)業(yè)務(wù)中可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并提出解決方案。-挑戰(zhàn)：門頭溝區(qū)作為北京市的遠(yuǎn)郊區(qū)，居民消費(fèi)能力和商業(yè)活躍度相對(duì)較低，如何通過數(shù)據(jù)分析挖掘潛在客戶并提升業(yè)務(wù)增長(zhǎng)？-解決方案：結(jié)合區(qū)域消費(fèi)特征，通過聚類分析細(xì)分客戶群體；利用歷史交易數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)消費(fèi)趨勢(shì)；結(jié)合線上線下渠道數(shù)據(jù)，優(yōu)化營(yíng)銷策略。2.在招商銀行信用卡業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)分析提升用戶的活躍度和留存率？請(qǐng)列舉至少三種方法。-方法一：通過RFM模型識(shí)別高價(jià)值用戶，針對(duì)性推送優(yōu)惠活動(dòng)；-方法二：分析用戶消費(fèi)行為，預(yù)測(cè)其可能的需求（如旅行、餐飲等），推薦相關(guān)信用卡權(quán)益；-方法三：建立用戶流失預(yù)警模型，對(duì)有流失傾向的用戶進(jìn)行挽留措施。3.在處理北京市門頭溝區(qū)某商場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)部分門店的銷售額異常波動(dòng)，如何通過數(shù)據(jù)分析排查原因？-步驟：1.檢查數(shù)據(jù)是否存在異常值或錯(cuò)誤記錄；2.分析門店周邊的商業(yè)環(huán)境變化（如新開競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、地鐵開通等）；3.對(duì)比同類型門店的表現(xiàn)，判斷是否為區(qū)域性因素；4.結(jié)合天氣、節(jié)假日等外部因素進(jìn)行驗(yàn)證。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.某招商銀行信用卡用戶在過去6個(gè)月內(nèi)的消費(fèi)數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該用戶的RFM值（R=最近一次消費(fèi)時(shí)間，F(xiàn)=消費(fèi)頻率，M=平均消費(fèi)金額），并判斷其客戶價(jià)值等級(jí)。|月份|消費(fèi)金額（元）|消費(fèi)次數(shù)|||-|-||1月|2000|2||2月|1500|1||3月|0|0||4月|3000|3||5月|2500|2||6月|1800|1|-解答：-R：最近一次消費(fèi)時(shí)間為6月；-F：6個(gè)月內(nèi)消費(fèi)次數(shù)為10次；-M：平均消費(fèi)金額為(2000+1500+3000+2500+1800)/5=2200元；-RFM值：6,10,2200；-客戶價(jià)值等級(jí)：高價(jià)值客戶（RFM值較高，說明活躍度高、消費(fèi)頻率高、金額大）。2.某招商銀行北京市門頭溝區(qū)的貸款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該業(yè)務(wù)的邏輯回歸模型中的系數(shù)，并預(yù)測(cè)某客戶的違約概率（假設(shè)自變量包括收入、年齡、負(fù)債率）。|客戶ID|收入（元）|年齡（歲）|負(fù)債率（%）|是否違約（1=是，0=否）||--|--|--||||1|50000|35|20|0||2|30000|45|30|1||3|80000|28|10|0||4|40000|50|40|1|-解答：-邏輯回歸模型公式：P(Y=1)=1/(1+exp(-(β0+β1收入+β2年齡+β3負(fù)債率)));-通過最大似然估計(jì)計(jì)算系數(shù)（假設(shè)β0=0.5,β1=0.0001,β2=0.02,β3=0.1）；-預(yù)測(cè)某客戶（收入60000元，年齡40歲，負(fù)債率25%）的違約概率：P(Y=1)=1/(1+exp(-(0.5+0.000160000+0.0240+0.125)))≈0.74。五、編程題（共1題，20分）使用Python編寫代碼，對(duì)北京市門頭溝區(qū)某商場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），包括以下內(nèi)容：1.繪制銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)圖；2.計(jì)算各商品類別的銷售額占比；3.找出銷售額最高的3個(gè)商品類別。假設(shè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在CSV文件“sales_data.csv”中，包含字段：日期、商品類別、銷售額。pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("sales_data.csv")data['日期']=pd.to_datetime(data['日期'])1.繪制銷售額趨勢(shì)圖plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(data['日期'],data['銷售額'],label='銷售額趨勢(shì)')plt.xlabel("日期")plt.ylabel("銷售額")plt.title("銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)")plt.legend()plt.show()2.計(jì)算商品類別銷售額占比category_sales=data.groupby('商品類別')['銷售額'].sum()plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(category_sales,labels=category_sales.index,autopct='%1.1f%%')plt.title("各商品類別銷售額占比")plt.show()3.找出銷售額最高的3個(gè)商品類別top_categories=category_sales.sort_values(ascending=False).head(3)print("銷售額最高的3個(gè)商品類別：\n",top_categories)答案及解析一、選擇題答案及解析1.C-解析：社交媒體曝光度對(duì)消費(fèi)支出有一定影響，但不是主要因素。其他選項(xiàng)均為直接影響因素。2.D-解析：時(shí)序聚類分析較少用于信用卡用戶行為分析，其他選項(xiàng)均為常用方法。3.B-解析：ARIMA模型適用于具有季節(jié)性波動(dòng)的時(shí)序數(shù)據(jù)，其他選項(xiàng)不適用。4.D-解析：特征編碼屬于特征工程，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。5.B-解析：隨機(jī)森林模型適用于處理高維數(shù)據(jù)和小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，其他選項(xiàng)不適用。二、填空題答案及解析1.Excel-解析：Excel是常用的數(shù)據(jù)可視化工具。2.（根據(jù)2024年北京市門頭溝區(qū)官方數(shù)據(jù)填寫，例如：約24,000元）-解析：需參考北京市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的官方數(shù)據(jù)。3.Frequency（頻率）-解析：RFM模型中F代表消費(fèi)頻率。4.商品促銷、庫(kù)存調(diào)整-解析：異常價(jià)格可能由人為因素或業(yè)務(wù)調(diào)整導(dǎo)致。5.線性回歸-解析：線性回歸是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.挑戰(zhàn)與解決方案-挑戰(zhàn)：門頭溝區(qū)消費(fèi)能力相對(duì)較低，如何挖掘潛在客戶？-解決方案：-聚類分析：根據(jù)消費(fèi)行為將客戶分為高、中、低價(jià)值群體，針對(duì)性營(yíng)銷；-消費(fèi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)：利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)消費(fèi)熱點(diǎn)，提前布局；-線上線下結(jié)合：結(jié)合線上渠道（如招行APP）和線下門店數(shù)據(jù)，優(yōu)化營(yíng)銷策略。2.提升用戶活躍度和留存率的方法-RFM模型細(xì)分用戶：識(shí)別高價(jià)值用戶，推送個(gè)性化優(yōu)惠；-行為預(yù)測(cè)：分析用戶消費(fèi)習(xí)慣，推薦相關(guān)權(quán)益（如旅行保險(xiǎn)）；-流失預(yù)警：建立預(yù)警模型，對(duì)有流失傾向的用戶進(jìn)行挽留。3.排查銷售額異常波動(dòng)的步驟-數(shù)據(jù)檢查：排除數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或異常值；-外部因素分析：檢查門店周邊環(huán)境變化（如新競(jìng)爭(zhēng)者）；-對(duì)比分析：對(duì)比同類型門店表現(xiàn)，判斷是否為區(qū)域性因素；-綜合驗(yàn)證：結(jié)合天氣、節(jié)假日等外部因素進(jìn)行驗(yàn)證。四、計(jì)算題答案及解析1.RFM值計(jì)算-R=6（最近一次消費(fèi)時(shí)間），F(xiàn)=10（6個(gè)月消費(fèi)次數(shù)），M=2200（平均消費(fèi)金額）；-客戶價(jià)值等級(jí)：高價(jià)值（RFM值較高，活躍度高、消費(fèi)頻率高、金額大）。2.邏輯回歸系數(shù)計(jì)算-假設(shè)系數(shù)：β0=0.5,β1=0.0001,β2=0.02,β3=0.1；-預(yù)測(cè)違約概率：P(Y=1)≈0.74（需實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算）。五、編程題答案及解析pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("sales_data.csv")data['日期']=pd.to_datetime(data['日期'])1.繪制銷售額趨勢(shì)圖plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(data['日期'],data['銷售額'],label='銷售額趨勢(shì)')plt.xlabel("日期")plt.ylabel("銷售額")plt.title("銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)")plt.legend()plt.show()2.計(jì)算商品類別銷售額占比category_sales=data.groupby('商品類別')['銷售額'].sum()plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(category_sales,labels=category_sales.index,autopct='%1.1f%%')plt.title("各商品類別銷售額占比")plt.show()3.找