招商銀行長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)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)分析中，以下哪種方法最適合用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值？（）A.線性回歸B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.箱線圖分析D.主成分分析2.招商銀行長(zhǎng)沙市分行2024年第三季度信用卡交易數(shù)據(jù)顯示，某類商戶（如餐飲）的交易筆數(shù)環(huán)比增長(zhǎng)20%，但交易金額僅增長(zhǎng)5%。這反映了該類商戶交易的特點(diǎn)是？（）A.交易頻率提高，客單價(jià)下降B.交易頻率下降，客單價(jià)上升C.交易金額與筆數(shù)同步增長(zhǎng)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致3.若需分析長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市居民在招商銀行辦理信用卡的年齡分布特征，最適合使用的統(tǒng)計(jì)圖表是？（）A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.直方圖D.熱力圖4.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪項(xiàng)操作不屬于缺失值處理方法？（）A.刪除含有缺失值的行B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.使用KNN算法填充D.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)采樣5.招商銀行某營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)據(jù)顯示，長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市用戶的參與率（30%）顯著高于全國(guó)平均水平（20%）。若需分析原因，以下哪個(gè)假設(shè)最值得驗(yàn)證？（）A.瀏陽(yáng)市用戶對(duì)銀行品牌忠誠(chéng)度更高B.瀏陽(yáng)市用戶收入水平顯著高于其他地區(qū)C.活動(dòng)宣傳渠道在瀏陽(yáng)市更有效D.以上均不正確二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市招商銀行信用卡用戶的消費(fèi)行為時(shí)，若需衡量用戶消費(fèi)的集中趨勢(shì)，常用的統(tǒng)計(jì)量是__________。（答案：均值）2.若招商銀行長(zhǎng)沙市分行2024年Q3的信用卡逾期率為5%，而全國(guó)同業(yè)平均水平為3%，則該分行的逾期風(fēng)險(xiǎn)暴露度__________。（答案：高于）3.在進(jìn)行用戶分群時(shí)，K-means算法的核心步驟是__________和__________。（答案：聚類分配、中心點(diǎn)更新）4.若長(zhǎng)沙市招商銀行某類商戶的交易數(shù)據(jù)呈現(xiàn)強(qiáng)季節(jié)性波動(dòng)，則在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，應(yīng)考慮__________模型。（答案：ARIMA）5.在構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型時(shí)，常用的特征工程方法包括__________和__________。（答案：特征衍生、特征篩選）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述在分析長(zhǎng)沙市招商銀行信用卡用戶消費(fèi)行為時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的異常值？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景舉例說(shuō)明。答案：-異常值識(shí)別方法：1.統(tǒng)計(jì)方法：通過(guò)計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差，或使用箱線圖（IQR法）識(shí)別偏離均值3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差或1.5倍IQR之外的數(shù)據(jù)。2.可視化方法：箱線圖能直觀展示異常值，如餐飲商戶交易金額出現(xiàn)極值。3.業(yè)務(wù)邏輯校驗(yàn)：如信用卡單筆交易金額超過(guò)5萬(wàn)元，需結(jié)合商戶類型（如高端酒店）判斷是否異常。-異常值處理策略：1.保留：若異常值反映真實(shí)業(yè)務(wù)（如大額消費(fèi)），不處理。2.修正：若存在錄入錯(cuò)誤（如金額輸錯(cuò)），則修正。3.剔除：若異常值影響模型穩(wěn)定性（如欺詐交易），可剔除或單獨(dú)建模。-實(shí)際場(chǎng)景舉例：長(zhǎng)沙市某餐飲商戶存在少量交易金額達(dá)2000元（正常為200元），經(jīng)核實(shí)為VIP客戶消費(fèi)，保留并標(biāo)注為高價(jià)值用戶。2.招商銀行長(zhǎng)沙市分行計(jì)劃在2025年Q1推出針對(duì)瀏陽(yáng)市用戶的信用卡營(yíng)銷活動(dòng)，請(qǐng)?zhí)岢?個(gè)可量化的營(yíng)銷目標(biāo)，并說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證目標(biāo)達(dá)成情況。答案：-目標(biāo)1：活動(dòng)期間（3個(gè)月）瀏陽(yáng)市信用卡新激活用戶數(shù)提升20%（基于2024年Q4數(shù)據(jù)）。-驗(yàn)證方法：通過(guò)活動(dòng)前后對(duì)比分析，計(jì)算新用戶增長(zhǎng)率，結(jié)合用戶地域分布確認(rèn)是否僅限瀏陽(yáng)市。-目標(biāo)2：活動(dòng)期間信用卡交易金額在瀏陽(yáng)市占比提升5%。-驗(yàn)證方法：對(duì)比活動(dòng)期間瀏陽(yáng)市交易金額/總交易金額占比，需排除其他分行干擾。-目標(biāo)3：活動(dòng)期間信用卡逾期率控制在4%以內(nèi)。-驗(yàn)證方法：通過(guò)LGD（損失給定率）模型監(jiān)控活動(dòng)期間的逾期趨勢(shì)，結(jié)合用戶畫(huà)像分析高風(fēng)險(xiǎn)群體。3.若需分析長(zhǎng)沙市招商銀行信用卡用戶在不同商戶類型的消費(fèi)偏好，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)探索計(jì)劃，包括關(guān)鍵指標(biāo)、分析方法及業(yè)務(wù)洞察。答案：-關(guān)鍵指標(biāo)：1.商戶類型交易占比：如餐飲、購(gòu)物、娛樂(lè)各占多少比例。2.客單價(jià)差異：不同商戶類型的平均交易金額。3.復(fù)購(gòu)率：用戶在各類商戶的復(fù)購(gòu)頻率。-分析方法：1.交叉分析：按用戶年齡、收入分層，對(duì)比消費(fèi)偏好差異。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：如“餐飲消費(fèi)用戶更易購(gòu)買外賣服務(wù)”。3.時(shí)間序列分析：檢測(cè)周末/節(jié)假日不同商戶的交易波動(dòng)。-業(yè)務(wù)洞察：-若發(fā)現(xiàn)瀏陽(yáng)市用戶餐飲消費(fèi)占比遠(yuǎn)高于全國(guó)，可針對(duì)性推送餐飲商戶優(yōu)惠券。-若購(gòu)物類客單價(jià)低但復(fù)購(gòu)率高，可設(shè)計(jì)會(huì)員積分計(jì)劃提升黏性。四、編程題（共1題，共20分）假設(shè)某數(shù)據(jù)集包含招商銀行長(zhǎng)沙市分行信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)，字段包括：`user_id`（用戶ID）、`merchant_type`（商戶類型）、`amount`（交易金額）、`transaction_date`（交易日期）。請(qǐng)用Python編寫(xiě)代碼，完成以下任務(wù)：1.計(jì)算各類商戶的平均交易金額，并按金額降序排列。2.找出交易金額最高的10個(gè)用戶，并統(tǒng)計(jì)其商戶類型分布。3.分析2024年12月長(zhǎng)沙市用戶的日均交易金額趨勢(shì)，繪制折線圖（需標(biāo)注x軸、y軸及標(biāo)題）。參考代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt模擬數(shù)據(jù)data={'user_id':['U001','U002','U001','U003','U002'],'merchant_type':['餐飲','購(gòu)物','娛樂(lè)','餐飲','購(gòu)物'],'amount':[200,500,300,600,800],'transaction_date':['2024-12-01','2024-12-01','2024-12-05','2024-12-10','2024-12-15']}df=pd.DataFrame(data)df['transaction_date']=pd.to_datetime(df['transaction_date'])任務(wù)1：計(jì)算各類商戶平均交易金額merchant_avg=df.groupby('merchant_type')['amount'].mean().sort_values(ascending=False)print("商戶平均交易金額：\n",merchant_avg)任務(wù)2：找出交易金額最高的10個(gè)用戶及商戶類型分布top_users=df.groupby('user_id')['amount'].sum().nlargest(10).indextop_user_data=df[df['user_id'].isin(top_users)]merchant_distribution=top_user_data.groupby('user_id')['merchant_type'].value_counts()print("Top10用戶商戶類型分布：\n",merchant_distribution)任務(wù)3：分析12月日均交易金額趨勢(shì)df['month']=df['transaction_date'].dt.monthdec_data=df[df['month']==12].groupby(df['transaction_date'].dt.day)['amount'].mean()dec_data.plot(kind='line',marker='o')plt.xlabel("日期")plt.ylabel("日均交易金額")plt.title("2024年12月長(zhǎng)沙市日均交易金額趨勢(shì)")plt.show()答案與解析一、選擇題1.C（箱線圖直觀展示異常值，適合信用卡交易數(shù)據(jù)排查）2.A（筆數(shù)增長(zhǎng)快于金額，說(shuō)明客單價(jià)下降，如促銷活動(dòng)帶動(dòng)銷量）3.C（直方圖適合展示年齡分布的頻率分布）4.D（隨機(jī)采樣不屬于缺失值處理標(biāo)準(zhǔn)方法）5.C（宣傳渠道差異是區(qū)域性營(yíng)銷活動(dòng)的關(guān)鍵因素）二、填空題1.均值（均值反映消費(fèi)集中趨勢(shì)，如瀏陽(yáng)市用戶平均月消費(fèi)額）2.高于（5%高于3%，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)暴露度需加強(qiáng)管控）3.聚類分配、中心點(diǎn)更新（K-means通過(guò)迭代分配樣本并優(yōu)化中心點(diǎn)實(shí)現(xiàn)聚類）4.ARIMA（ARIMA能捕捉季節(jié)性波動(dòng)，如節(jié)假日交易高峰）5.特征衍生、特征篩選（衍生特征如“消費(fèi)頻次/金額比”，篩選特征如LGD、PD）三、簡(jiǎn)答題解析1.異常值處理要點(diǎn)：-方法需結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如餐飲大額消費(fèi)正常），避免一刀切。-需區(qū)分異常類型（錄入錯(cuò)誤vs.真實(shí)業(yè)務(wù)），采取不同策略。2.營(yíng)銷目標(biāo)設(shè)計(jì)邏輯：-目標(biāo)需量化（如提升20%），且與地域（瀏陽(yáng)市）綁定。-驗(yàn)證需排除干擾因素（如其他分行數(shù)據(jù)），確保目標(biāo)真實(shí)性。3.數(shù)據(jù)探索計(jì)劃框架：-指標(biāo)需覆蓋用戶行為全鏈路（占比、客單價(jià)、復(fù)購(gòu)率）。-方法需結(jié)合統(tǒng)計(jì)和業(yè)務(wù)分析（如分