平安銀行大連市金州區(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10分）1.在大連市金州區(qū)進行用戶行為分析時，以下哪種指標最能反映用戶對APP的粘性？A.日活躍用戶數(shù)（DAU）B.用戶留存率C.廣告點擊率D.新增用戶數(shù)2.平安銀行在大連地區(qū)推廣信用卡時，最適合用于評估營銷活動效果的指標是？A.凈資產(chǎn)收益率（ROE）B.活躍用戶增長率C.客戶轉(zhuǎn)化率D.成本收入比3.在大連市金州區(qū)進行客戶畫像分析時，以下哪項數(shù)據(jù)難以通過公開渠道獲??？A.居住地址B.消費習(xí)慣C.職業(yè)背景D.年齡分布4.在處理平安銀行大連分行信貸數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.均值填充C.KNN插補D.回歸填充5.在大連市金州區(qū)進行競品分析時，以下哪個指標最能反映平安銀行在本地市場的競爭優(yōu)勢？A.存款市場份額B.利率水平C.客戶滿意度D.網(wǎng)點密度二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在大連市金州區(qū)進行用戶分群時，常用的聚類算法有______和______。2.平安銀行在大連地區(qū)進行客戶流失預(yù)警時，常用的特征工程方法包括______和______。3.在處理平安銀行大連分行的交易數(shù)據(jù)時，異常值檢測常用的方法有______和______。4.在構(gòu)建大連市金州區(qū)的用戶推薦系統(tǒng)時，常用的協(xié)同過濾算法有______和______。5.平安銀行在大連地區(qū)進行反欺詐分析時，常用的模型包括______和______。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在大連市金州區(qū)進行用戶行為分析時，如何利用A/B測試優(yōu)化APP功能？要求：結(jié)合平安銀行APP的實際情況，說明A/B測試的步驟和關(guān)鍵點。2.在大連市金州區(qū)推廣信用卡時，如何利用客戶畫像分析提高營銷活動的精準度？要求：說明客戶畫像的構(gòu)建方法，并結(jié)合平安銀行信用卡業(yè)務(wù)的特點提出具體策略。3.在大連地區(qū)進行反欺詐分析時，如何利用機器學(xué)習(xí)模型提升欺詐檢測的準確率？要求：說明欺詐檢測的關(guān)鍵特征，并列舉至少兩種適用的機器學(xué)習(xí)模型。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某平安銀行大連分行在2024年第四季度的信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|交易筆數(shù)（萬筆）|欺詐筆數(shù)（筆）|||-|||10月|120|15||11月|150|20||12月|180|25|要求：（1）計算每個月的欺詐率；（2）計算季度總欺詐率和平均欺詐率；（3）分析欺詐率的變化趨勢，并提出可能的改進建議。2.某平安銀行APP在大連市金州區(qū)的用戶行為數(shù)據(jù)如下：|用戶ID|年齡|賬戶余額（萬元）|日均使用時長（分鐘）|是否流失（1：是，0：否）||-||-||--||1|25|10|30|0||2|35|20|15|1||3|45|30|40|0||...|...|...|...|...|要求：（1）計算用戶流失率；（2）假設(shè)要構(gòu)建一個邏輯回歸模型預(yù)測用戶流失，列出至少3個關(guān)鍵特征；（3）說明如何評估模型的性能。五、論述題（1題，20分）在大連市金州區(qū)進行金融數(shù)據(jù)分析時，如何平衡數(shù)據(jù)隱私保護與業(yè)務(wù)價值挖掘？要求：結(jié)合平安銀行的業(yè)務(wù)場景，說明數(shù)據(jù)脫敏、匿名化等技術(shù)的應(yīng)用，并分析其優(yōu)缺點。答案及解析一、選擇題答案1.B-留存率是反映用戶粘性的核心指標，尤其適用于金融APP分析。2.C-客戶轉(zhuǎn)化率直接反映營銷效果，比其他指標更直觀。3.C-職業(yè)背景屬于敏感信息，難以通過公開渠道獲取。4.C-KNN插補適用于金融數(shù)據(jù)，能保留數(shù)據(jù)分布特征。5.A-存款市場份額最能反映市場競爭力。二、填空題答案1.K-Means，層次聚類-常用聚類算法，適用于用戶分群。2.特征編碼，特征選擇-金融數(shù)據(jù)特征工程常用方法。3.3-Sigma法則，箱線圖-異常值檢測的經(jīng)典方法。4.用戶基于，物品基于-協(xié)同過濾的兩種主要類型。5.邏輯回歸，決策樹-常用反欺詐模型。三、簡答題答案1.A/B測試優(yōu)化APP功能的步驟：-分組：將用戶隨機分為對照組和實驗組；-設(shè)計：修改實驗組的功能（如按鈕顏色、布局），保持對照組不變；-監(jiān)測：跟蹤關(guān)鍵指標（如點擊率、轉(zhuǎn)化率）；-分析：比較兩組數(shù)據(jù)，選擇效果更優(yōu)的方案。關(guān)鍵點：樣本量足夠、控制無關(guān)變量、確保隨機性。2.客戶畫像分析提高營銷精準度的策略：-構(gòu)建畫像：結(jié)合年齡、職業(yè)、消費習(xí)慣等維度；-細分客戶：如“高凈值年輕客群”；-精準營銷：針對不同畫像推送信用卡優(yōu)惠（如旅行保險、購車分期）。3.反欺詐分析的關(guān)鍵特征及模型：-關(guān)鍵特征：交易金額、設(shè)備信息、IP地址、時間戳；-模型：邏輯回歸（線性關(guān)系）、XGBoost（樹模型）。四、計算題答案1.欺詐率計算：-10月：15/120=12.5%-11月：20/150=13.3%-12月：25/180=13.9%-季度總欺詐率：60/450=13.3%-平均欺詐率：13.3%趨勢分析：欺詐率逐月上升，建議加強風(fēng)控模型和交易監(jiān)控。2.用戶流失率計算：-假設(shè)總樣本1000人，流失200人，流失率20%；關(guān)鍵特征：年齡、賬戶余額、使用時長；模型評估：準確率、召回率、F1