光大銀行邵陽市邵東市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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)清洗C.特征工程D.數(shù)據(jù)可視化2.對于邵陽市和邵東市這兩座城市的電商消費數(shù)據(jù)，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類3.光大銀行在邵東市推廣信用卡時，常用的用戶畫像分析方法不包括？A.LRFM模型B.用戶分群C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測4.在處理時間序列數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合平滑季節(jié)性波動？A.ARIMA模型B.移動平均法C.線性回歸D.決策樹5.如果要分析光大銀行邵陽市分行客戶流失的原因，以下哪種分析方法最不適用？A.邏輯回歸B.決策樹C.留存分析D.主成分分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，常用的統(tǒng)計指標包括______、______和______。2.光大銀行邵東市支行的客戶數(shù)據(jù)中，如果年齡和消費金額之間存在正相關(guān)關(guān)系，則相關(guān)系數(shù)的取值范圍在______到______之間。3.在構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型時，常用的評估指標包括______、______和______。4.對于邵陽市的房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)，如果需要分析不同區(qū)域的房價走勢，可以使用______模型進行預(yù)測。5.在光大銀行邵東市信用卡業(yè)務(wù)中，如果發(fā)現(xiàn)某類客戶的逾期率較高，可以通過______方法識別這類客戶。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在光大銀行邵東市支行工作中可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并提出至少三種應(yīng)對策略。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉至少五種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.結(jié)合光大銀行邵陽市和邵東市的市場特點，說明如何設(shè)計一個有效的客戶營銷策略，并說明數(shù)據(jù)在其中扮演的角色。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.假設(shè)光大銀行邵東市分行的信用卡客戶數(shù)據(jù)如下表所示：|客戶ID|年齡|消費金額|逾期次數(shù)|是否流失||--||-|-|-||001|25|5000|1|否||002|32|8000|0|否||003|28|6000|2|是||004|45|10000|0|否||005|38|7000|1|是|請計算：-年齡與消費金額的相關(guān)系數(shù)。-逾期次數(shù)對客戶流失的影響（用簡單邏輯判斷）。2.光大銀行邵陽市分行的存款數(shù)據(jù)如下：|月份|存款金額（萬元）|||||1|500||2|550||3|530||4|580||5|600|請使用移動平均法（窗口大小為3）對6月份的存款金額進行預(yù)測，并解釋預(yù)測結(jié)果的合理性。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合光大銀行邵東市支行的業(yè)務(wù)特點，分析如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶滿意度，并說明具體實施步驟。答案及解析一、選擇題答案1.C-特征工程屬于數(shù)據(jù)挖掘的范疇，而非預(yù)處理任務(wù)。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)變換等。2.A-K-Means適用于均勻分布的數(shù)據(jù)，適合對邵陽市和邵東市的電商消費數(shù)據(jù)進行聚類分析。3.D-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測屬于深度學習，不屬于用戶畫像分析方法。用戶畫像常用LRFM、關(guān)聯(lián)規(guī)則、用戶分群等。4.B-移動平均法能有效平滑季節(jié)性波動，適合處理時間序列數(shù)據(jù)。5.D-主成分分析用于降維，不適合直接分析客戶流失原因。其他方法均可用于此場景。二、填空題答案1.算術(shù)平均值、標準差、偏度2.-1到13.準確率、召回率、F1值4.時間序列模型（如ARIMA或指數(shù)平滑）5.盈利能力分析（如RFM模型）三、簡答題答案1.挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略-挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)質(zhì)量差-策略：建立數(shù)據(jù)清洗流程，使用自動化工具（如Pandas）處理缺失值和異常值。-挑戰(zhàn)2：業(yè)務(wù)理解不足-策略：與業(yè)務(wù)部門溝通，定期參與業(yè)務(wù)會議，了解客戶需求。-挑戰(zhàn)3：模型解釋性弱-策略：使用可解釋性強的模型（如決策樹），結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯解釋結(jié)果。2.數(shù)據(jù)清洗方法-缺失值填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)）-異常值檢測（箱線圖、Z-score）-數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換（如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值）-數(shù)據(jù)標準化（Min-Max縮放）-重復(fù)值去除（duplicated()函數(shù)）3.客戶營銷策略設(shè)計-數(shù)據(jù)角色：利用客戶交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分群。-策略：-對高價值客戶提供個性化優(yōu)惠（基于RFM模型）。-對潛在流失客戶進行挽留（如短信提醒、利率優(yōu)惠）。-結(jié)合邵東市本地消費習慣（如節(jié)假日前促銷），提升轉(zhuǎn)化率。四、計算題答案1.相關(guān)系數(shù)計算-年齡與消費金額的樣本數(shù)據(jù)：年齡=[25,32,28,45,38]消費金額=[5000,8000,6000,10000,7000]-相關(guān)系數(shù)公式：\[r=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum(x_i-\bar{x})^2\sum(y_i-\bar{bar{y})^2}}\]計算結(jié)果：r≈0.89（強正相關(guān)）-逾期次數(shù)對流失的影響：逾期次數(shù)=1的客戶中，有2名流失；逾期次數(shù)=2的客戶全部流失，說明逾期次數(shù)與流失率正相關(guān)。2.移動平均法預(yù)測-窗口大小為3的移動平均值：4月預(yù)測=(580+600+600)/3=596.67（萬元）-合理性：近期數(shù)據(jù)（5月、6月）更反映趨勢，移動平均法適用于短期平滑預(yù)測。五、論述題答案提升客戶滿意度的數(shù)據(jù)分析策略1.數(shù)據(jù)收集與整合-整合交易數(shù)據(jù)、客服記錄、線上行為數(shù)據(jù)，形成客戶360度視圖。2.客戶分群與個性化服務(wù)-使用聚類算法（如K-Means）將客戶分為高價值、潛力客戶、流失風險客戶等群體。-針對高價值客戶推出專屬理財產(chǎn)品，對流失風險客戶進行挽留。3.滿意度監(jiān)測與優(yōu)化-通過NPS（凈推薦值）問卷收集客戶反饋，結(jié)合交易數(shù)據(jù)分析滿意度與業(yè)務(wù)指標的關(guān)系。-定期優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)（如簡化開戶流程、提升APP響應(yīng)速度）。4.