浦發(fā)銀行貴陽(yáng)市觀山湖區(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.在貴陽(yáng)觀山湖區(qū)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析中，若需評(píng)估某商場(chǎng)不同門店的銷售額增長(zhǎng)趨勢(shì)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.時(shí)間序列分析D.聚類分析2.浦發(fā)銀行貴陽(yáng)分行在客戶流失預(yù)警中，常用哪種模型進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)客戶識(shí)別？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.主成分分析模型3.貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)2024年第三季度消費(fèi)數(shù)據(jù)顯示，餐飲行業(yè)占比達(dá)35%，若要分析其增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)因素，以下哪個(gè)指標(biāo)最相關(guān)？A.客戶滿意度B.外賣訂單量C.社交媒體熱度D.職業(yè)教育覆蓋率4.在處理貴陽(yáng)銀行貴陽(yáng)分行信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，若存在大量異常交易，以下哪種方法能有效降低偏差？A.標(biāo)準(zhǔn)化處理B.簡(jiǎn)單平均法C.中位數(shù)濾波D.線性插值法5.貴陽(yáng)觀山湖區(qū)某樓盤銷售數(shù)據(jù)分析中，若需評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)效果，應(yīng)重點(diǎn)分析哪個(gè)指標(biāo)？A.廣告曝光量B.銷售轉(zhuǎn)化率C.房?jī)r(jià)波動(dòng)率D.競(jìng)爭(zhēng)樓盤價(jià)格二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在貴陽(yáng)觀山湖區(qū)零售業(yè)務(wù)中，若要分析年齡與消費(fèi)金額的關(guān)系，常用的可視化圖表是__________。2.浦發(fā)銀行貴陽(yáng)分行客戶畫像分析中，關(guān)鍵指標(biāo)KPI包括客戶__________、交易頻率和資產(chǎn)規(guī)模。3.貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)2024年旅游數(shù)據(jù)分析顯示，自駕游占比達(dá)60%，其核心驅(qū)動(dòng)因素是__________。4.數(shù)據(jù)分析師在處理貴陽(yáng)分行信貸數(shù)據(jù)時(shí)，需關(guān)注貸款__________和壞賬率等風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。5.若要評(píng)估貴陽(yáng)觀山湖區(qū)某商圈的客流量與銷售額的關(guān)聯(lián)性，應(yīng)計(jì)算__________系數(shù)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.貴陽(yáng)觀山湖區(qū)銀行業(yè)客戶流失預(yù)警模型的構(gòu)建步驟是什么？-要求：結(jié)合貴陽(yáng)本地業(yè)務(wù)特點(diǎn)，簡(jiǎn)述模型設(shè)計(jì)邏輯。2.分析貴陽(yáng)觀山湖區(qū)餐飲行業(yè)消費(fèi)趨勢(shì)，并提出至少三種提升客戶留存率的策略。-要求：需結(jié)合貴陽(yáng)消費(fèi)習(xí)慣和行業(yè)數(shù)據(jù)。3.若浦發(fā)銀行貴陽(yáng)分行需優(yōu)化信貸審批流程，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)降本增效？-要求：說(shuō)明數(shù)據(jù)來(lái)源、分析方法和實(shí)施路徑。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）1.貴陽(yáng)觀山湖區(qū)某商場(chǎng)2024年11月-2025年3月銷售額數(shù)據(jù)如下表：|月份|銷售額（萬(wàn)元）|客流量（人次）|||-|-||11月|120|1500||12月|150|1800||1月|180|2000||2月|160|1700||3月|200|2200|-要求：1.計(jì)算月度銷售增長(zhǎng)率；2.分析客流量與銷售額的相關(guān)性；3.若4月預(yù)計(jì)客流量2500人次，預(yù)測(cè)銷售額。2.浦發(fā)銀行貴陽(yáng)分行2024年信用卡逾期數(shù)據(jù)如下：|逾期天數(shù)|客戶數(shù)量||-|-||1-30天|200||31-60天|150||61-90天|80||90天以上|50|-要求：1.計(jì)算不同逾期天數(shù)的客戶占比；2.若5月逾期客戶總量預(yù)計(jì)增加20%，按比例預(yù)測(cè)各區(qū)間逾期人數(shù)；3.提出降低長(zhǎng)周期逾期（61天以上）的建議。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合貴陽(yáng)觀山湖區(qū)金融科技發(fā)展趨勢(shì)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新？-要求：需結(jié)合貴陽(yáng)本地金融場(chǎng)景，如區(qū)塊鏈應(yīng)用、本地化風(fēng)控等。答案及解析一、選擇題答案1.C時(shí)間序列分析適用于評(píng)估銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。2.A決策樹模型適合高風(fēng)險(xiǎn)客戶識(shí)別，可處理分類特征。3.B外賣訂單量直接反映餐飲消費(fèi)熱度，與銷售額關(guān)聯(lián)度高。4.C中位數(shù)濾波能有效剔除異常交易對(duì)數(shù)據(jù)的干擾。5.B銷售轉(zhuǎn)化率直接體現(xiàn)營(yíng)銷效果，比曝光量更關(guān)鍵。二、填空題答案1.散點(diǎn)圖2.年齡分層3.交通便利性4.還款率5.相關(guān)系數(shù)三、簡(jiǎn)答題答案1.客戶流失預(yù)警模型構(gòu)建步驟：-數(shù)據(jù)收集：貴陽(yáng)本地客戶交易數(shù)據(jù)、征信記錄、行為數(shù)據(jù)等；-特征工程：提取年齡、收入、逾期次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)；-模型選擇：使用邏輯回歸或XGBoost進(jìn)行預(yù)測(cè)；-本地化調(diào)優(yōu)：結(jié)合貴陽(yáng)消費(fèi)習(xí)慣（如購(gòu)房貸款需求高）調(diào)整參數(shù)。2.餐飲行業(yè)消費(fèi)趨勢(shì)分析與策略：-趨勢(shì)分析：貴陽(yáng)餐飲消費(fèi)受季節(jié)（如夏季燒烤火爆）和節(jié)假日影響大；-提升策略：1.推出“貴陽(yáng)特色菜”聯(lián)名套餐（如酸湯魚）；2.優(yōu)化外賣配送路徑，降低貴陽(yáng)山區(qū)配送成本；3.通過(guò)會(huì)員積分綁定貴陽(yáng)本地居民。3.信貸審批流程優(yōu)化：-數(shù)據(jù)來(lái)源：征信數(shù)據(jù)、貴陽(yáng)本地消費(fèi)賬單、房產(chǎn)信息；-分析方法：構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)違約概率；-實(shí)施路徑：自動(dòng)化審批低風(fēng)險(xiǎn)客戶，人工復(fù)核高風(fēng)險(xiǎn)案件。四、計(jì)算題答案1.銷售增長(zhǎng)率與相關(guān)性分析：-增長(zhǎng)率：|月份|增長(zhǎng)率|||--||12月|25%||1月|20%||2月|-11%||3月|25%|-相關(guān)性：計(jì)算Pearson系數(shù)≈0.95，高度正相關(guān)；-4月預(yù)測(cè)：銷售額≈2500×（2200/2000）×200=2200萬(wàn)元。2.逾期數(shù)據(jù)占比與預(yù)測(cè)：-占比：|逾期天數(shù)|占比||-|--||1-30天|40%||31-60天|30%||61-90天|16%||90天以上|10%|-5月預(yù)測(cè)：|逾期天數(shù)|預(yù)測(cè)人數(shù)||-|-||1-30天|240||31-60天|180||61-90天|96||90天以上|60|-建議：加強(qiáng)61天以上客戶的貸后催收，提供還款計(jì)劃。五、論述題答案貴陽(yáng)金融科技發(fā)展趨勢(shì)與數(shù)據(jù)分析師作用：-趨勢(shì)：1.區(qū)塊鏈在貴陽(yáng)政務(wù)服務(wù)（如“一網(wǎng)通辦”）中的應(yīng)用；2.金融科技子公司與本地銀行合作（如浦發(fā)貴