興業(yè)銀行昆明市盤龍區(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.在昆明市盤龍區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)分析中，以下哪個指標最常用于衡量商圈的活躍度？A.商圈總客流量B.人均消費金額C.商家數(shù)量D.顧客留存率2.興業(yè)銀行若想分析昆明市盤龍區(qū)居民的消費信貸風險，以下哪種數(shù)據(jù)預處理方法最合適？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約3.昆明市盤龍區(qū)某商場發(fā)現(xiàn)周末銷售額顯著高于工作日，但節(jié)假日銷售額反而下降。以下哪種分析方法最適合解釋這種現(xiàn)象？A.相關(guān)性分析B.時間序列分析C.聚類分析D.回歸分析4.在昆明市盤龍區(qū)銀行網(wǎng)點布局優(yōu)化中，以下哪種模型最常用于預測潛在客戶密度？A.決策樹模型B.K-means聚類模型C.地理加權(quán)回歸模型D.邏輯回歸模型5.若要分析昆明市盤龍區(qū)居民對興業(yè)銀行信用卡的偏好，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最直觀？A.散點圖B.餅圖C.熱力圖D.折線圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在昆明市盤龍區(qū)零售業(yè)務(wù)中，__________是衡量顧客忠誠度的關(guān)鍵指標。2.數(shù)據(jù)分析中常用的假設(shè)檢驗方法包括__________和__________。3.昆明市盤龍區(qū)銀行客戶流失分析中，__________模型常用于預測客戶流失概率。4.信用卡交易數(shù)據(jù)分析時，__________方法能有效識別異常交易行為。5.昆明市盤龍區(qū)房產(chǎn)市場中，__________指標反映了房價與居民收入的關(guān)聯(lián)程度。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在昆明市盤龍區(qū)開展銀行客戶細分時，如何利用聚類分析方法？請說明數(shù)據(jù)預處理步驟、聚類方法選擇及結(jié)果評估標準。2.解釋“特征工程”在數(shù)據(jù)分析師工作中的重要性，并結(jié)合昆明市盤龍區(qū)銀行業(yè)務(wù)舉例說明。需說明特征工程的定義、作用，并舉例說明如何從原始數(shù)據(jù)中提取有效特征。3.若興業(yè)銀行想在昆明市盤龍區(qū)推廣數(shù)字化理財產(chǎn)品，如何通過數(shù)據(jù)分析支持營銷策略制定？請說明需分析的數(shù)據(jù)維度、分析方法及營銷策略建議。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某銀行昆明市盤龍區(qū)網(wǎng)點2024年季度存款數(shù)據(jù)如下表：|網(wǎng)點|Q1存款（萬元）|Q2存款（萬元）|Q3存款（萬元）|Q4存款（萬元）|||-|-|-|-||A|1200|1350|1400|1500||B|950|1000|1050|1100||C|800|900|950|1000|要求：（1）計算各網(wǎng)點存款的季度增長率；（2）用移動平均法預測2025年Q1各網(wǎng)點的存款趨勢。2.昆明市盤龍區(qū)某信用卡用戶數(shù)據(jù)如下：|用戶ID|年齡|收入（萬元/年）|逾期次數(shù)|信用額度（萬元）|是否流失（1為流失，0為未流失）||-||-|-||--||1|28|5|0|5|0||2|35|8|2|10|1||3|45|12|1|15|0||...|...|...|...|...|...|要求：（1）計算年齡與收入的相關(guān)系數(shù)；（2）用邏輯回歸模型預測用戶流失概率（假設(shè)樣本量足夠大，需寫出關(guān)鍵步驟）。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合昆明市盤龍區(qū)經(jīng)濟特點（如服務(wù)業(yè)發(fā)達、消費水平中等偏上等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升興業(yè)銀行該區(qū)域的運營效率。需說明具體分析場景、數(shù)據(jù)來源、分析方法及落地建議。答案及解析一、選擇題答案1.D-解析：顧客留存率直接反映商圈的長期吸引力，是衡量活躍度的核心指標。2.A-解析：信貸風險分析需剔除無效或錯誤數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗是基礎(chǔ)步驟。3.B-解析：時間序列分析能捕捉節(jié)假日與銷售額的周期性變化。4.C-解析：地理加權(quán)回歸考慮空間依賴性，適合預測區(qū)域客戶密度。5.C-解析：熱力圖能直觀展示用戶分布，適合信用卡偏好分析。二、填空題答案1.復購率-解析：昆明市盤龍區(qū)零售競爭激烈，復購率是忠誠度關(guān)鍵指標。2.t檢驗、卡方檢驗-解析：假設(shè)檢驗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)方法，適用于不同場景。3.邏輯回歸-解析：銀行客戶流失屬于分類問題，邏輯回歸是常用模型。4.異常檢測-解析：信用卡交易需實時識別欺詐行為，異常檢測是核心方法。5.房價收入比-解析：反映房產(chǎn)負擔能力，是昆明市盤龍區(qū)市場的重要指標。三、簡答題答案1.客戶細分聚類分析步驟：-數(shù)據(jù)預處理：清洗異常值，標準化收入、年齡等特征；-方法選擇：K-means聚類，根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)定聚類數(shù)；-結(jié)果評估：輪廓系數(shù)檢驗聚類效果，結(jié)合昆明市盤龍區(qū)商圈特點解釋結(jié)果。2.特征工程重要性及案例：-定義：從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造新特征，提升模型效果；-案例：在昆明市盤龍區(qū)，可從用戶交易數(shù)據(jù)中衍生“高頻消費時段”“大額交易頻率”等特征，幫助銀行精準營銷。3.數(shù)字化產(chǎn)品營銷策略：-分析維度：用戶年齡、收入、消費習慣；-方法：用戶畫像分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘；-策略：針對年輕群體推廣低風險理財，高收入群體推薦高端產(chǎn)品。四、計算題答案1.（1）季度增長率：|網(wǎng)點|Q1→Q2|Q2→Q3|Q3→Q4|||-|-|-||A|12.5%|3.7%|1.4%||B|5.3%|5.0%|4.8%||C|12.5%|5.6%|6.7%|（2）移動平均預測：以A網(wǎng)點為例，Q1→Q2→Q3的3季度移動平均為（1200+1350+1400）/3=1317，Q2→Q3→Q4為（1350+1400+1500）/3=1400，預測Q1為1500萬元。2.（1）相關(guān)系數(shù)：年齡與收入正相關(guān)（假設(shè)計算結(jié)果為0.7），需用SPSS或Python驗證。（2）邏輯回歸步驟：-確定自變量：年齡、收入、逾期次數(shù)；-擬合模型：logit(P(Y=1))=β0+β1×年齡+β2×收入+β3×逾期次數(shù)；-預測概率：輸入新用戶數(shù)據(jù)計算P(Y=1)。五、論述題答案結(jié)合昆明市盤龍區(qū)特點，數(shù)據(jù)分析師可通過以下