浦發(fā)銀行鄂爾多斯市東勝區(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.鄂爾多斯市近年來主要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)分析師最有可能參與？A.煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)B.第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)率分析C.水資源消耗與經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性研究D.城市交通流量?jī)?yōu)化模型答案：A解析：鄂爾多斯作為能源重化工基地，煤炭產(chǎn)業(yè)仍是核心支柱，但近年來推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)分析師需支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)直接涉及經(jīng)濟(jì)與能源數(shù)據(jù)結(jié)合，符合當(dāng)?shù)匦枨蟆項(xiàng)側(cè)重服務(wù)業(yè)，C項(xiàng)涉及環(huán)境數(shù)據(jù)，D項(xiàng)偏向城市規(guī)劃，相對(duì)A項(xiàng)與銀行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度較低。2.浦發(fā)銀行鄂爾多斯分行在客戶分層管理中，以下哪種分析方法最適用于高凈值客戶挖掘？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori算法）B.聚類分析（K-means算法）C.邏輯回歸模型D.時(shí)間序列預(yù)測(cè)（ARIMA模型）答案：B解析：高凈值客戶挖掘需通過聚類分析將客戶按資產(chǎn)規(guī)模、消費(fèi)行為等維度劃分群體，K-means適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)且計(jì)算效率高。Apriori用于商品關(guān)聯(lián)推薦，邏輯回歸適用于二分類預(yù)測(cè)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)側(cè)重趨勢(shì)分析，均不直接支持客戶分層。3.鄂爾多斯市東勝區(qū)電商消費(fèi)數(shù)據(jù)中，若需分析“雙十一”促銷活動(dòng)對(duì)本地零售業(yè)的影響，最適合的指標(biāo)是？A.用戶活躍度（DAU）B.客單價(jià)（AOV）C.交易筆數(shù)與GMV增長(zhǎng)率D.新用戶增長(zhǎng)率答案：C解析：“雙十一”活動(dòng)核心是刺激消費(fèi)規(guī)模，GMV（商品交易總額）與交易筆數(shù)增長(zhǎng)率能直接反映促銷效果。DAU關(guān)注日常活躍，AOV側(cè)重客單價(jià)波動(dòng)，新用戶增長(zhǎng)偏向長(zhǎng)期趨勢(shì)，與短期促銷關(guān)聯(lián)性較弱。4.浦發(fā)銀行若要評(píng)估鄂爾多斯某工業(yè)園區(qū)企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)是關(guān)鍵？A.企業(yè)社交媒體粉絲數(shù)B.工業(yè)園區(qū)用電量與產(chǎn)量數(shù)據(jù)C.企業(yè)創(chuàng)始人征信記錄D.企業(yè)官網(wǎng)年訪問量答案：B解析：工業(yè)園區(qū)企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)需結(jié)合行業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，用電量與產(chǎn)量直接反映生產(chǎn)活動(dòng)強(qiáng)度，與貸款用途（如設(shè)備采購(gòu)、生產(chǎn)周轉(zhuǎn)）強(qiáng)相關(guān)。社交媒體數(shù)據(jù)、創(chuàng)始人征信、官網(wǎng)流量與信貸風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)度低。5.鄂爾多斯市居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化中，以下哪種分析方法能揭示“煤轉(zhuǎn)綠”政策對(duì)消費(fèi)習(xí)慣的影響？A.番茄醬-圖靈測(cè)試（用于自然語言理解）B.主題模型（LDA算法）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)（RNN模型）D.決策樹分類（CART算法）答案：B解析：主題模型能從消費(fèi)記錄文本（如購(gòu)物筆記、發(fā)票數(shù)據(jù)）中挖掘消費(fèi)趨勢(shì)，如“新能源產(chǎn)品”“健康飲食”等主題出現(xiàn)頻率變化，可間接反映政策影響。番茄醬測(cè)試無關(guān)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于時(shí)序預(yù)測(cè)，決策樹側(cè)重分類決策。二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.鄂爾多斯市東勝區(qū)2024年第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重為______%，較2023年上升1.2個(gè)百分點(diǎn)。答案：50解析：鄂爾多斯近年來推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，第三產(chǎn)業(yè)占比持續(xù)提升，2024年數(shù)據(jù)需結(jié)合當(dāng)?shù)亟y(tǒng)計(jì)年鑒（假設(shè)為50%）。填空需基于真實(shí)或合理假設(shè)數(shù)據(jù)。2.浦發(fā)銀行在客戶流失預(yù)警中，常用______模型評(píng)估客戶留存概率。答案：邏輯回歸解析：銀行業(yè)客戶流失預(yù)警多采用邏輯回歸或決策樹，因其能處理二元分類問題（留或不留），且計(jì)算效率高。3.鄂爾多斯市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)貸款審批中，銀行會(huì)參考企業(yè)______等經(jīng)營(yíng)性指標(biāo)。答案：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率解析：工業(yè)貸款審批重視流動(dòng)性，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率反映企業(yè)回款能力，是關(guān)鍵風(fēng)控指標(biāo)之一。4.數(shù)據(jù)分析師在處理鄂爾多斯市氣象數(shù)據(jù)時(shí)，若需剔除異常值，常用______方法。答案：3σ準(zhǔn)則解析：氣象數(shù)據(jù)常使用3σ準(zhǔn)則（正態(tài)分布下約99.7%數(shù)據(jù)在±3σ內(nèi)），能有效過濾極端值。5.浦發(fā)銀行針對(duì)鄂爾多斯小微企業(yè)貸款，會(huì)構(gòu)建______模型評(píng)估還款能力。答案：評(píng)分卡解析：小微企業(yè)貸款風(fēng)控常用評(píng)分卡（如PD/LGD模型），整合多維度數(shù)據(jù)量化信用風(fēng)險(xiǎn)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述鄂爾多斯市東勝區(qū)銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析師需關(guān)注的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景（至少3項(xiàng)）。答案：-信貸風(fēng)險(xiǎn)防控：分析工業(yè)園區(qū)、服務(wù)業(yè)企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合用電量、交易流水等數(shù)據(jù)建模。-精準(zhǔn)營(yíng)銷：挖掘本地消費(fèi)特征（如煤炭產(chǎn)業(yè)工人消費(fèi)偏好），設(shè)計(jì)針對(duì)性信用卡或理財(cái)產(chǎn)品推廣策略。-區(qū)域經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)：結(jié)合鄂爾多斯GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)存貸款業(yè)務(wù)的影響。-客戶分層管理：通過聚類分析區(qū)分高凈值客戶、小微企業(yè)主等群體，優(yōu)化服務(wù)方案。解析：需結(jié)合鄂爾多斯經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（能源、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型）與銀行業(yè)務(wù)需求，突出本地化分析場(chǎng)景。2.如何利用鄂爾多斯市電商平臺(tái)交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建消費(fèi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型？需說明數(shù)據(jù)來源及關(guān)鍵步驟。答案：-數(shù)據(jù)來源：淘寶/京東本地店鋪交易日志、支付寶本地消費(fèi)數(shù)據(jù)、外賣平臺(tái)訂單數(shù)據(jù)。-關(guān)鍵步驟：1.數(shù)據(jù)清洗：剔除異常訂單（如負(fù)價(jià)、超大規(guī)模交易），統(tǒng)一時(shí)間格式。2.特征工程：提取用戶屬性（年齡、職業(yè)）、商品屬性（品類、價(jià)格）、時(shí)序特征（節(jié)假日、季節(jié)）。3.模型選擇：采用ARIMA+LSTM混合模型，ARIMA處理平穩(wěn)性，LSTM捕捉長(zhǎng)時(shí)序依賴。4.評(píng)估與調(diào)優(yōu)：使用MAPE指標(biāo)衡量預(yù)測(cè)精度，調(diào)整LSTM隱層單元數(shù)優(yōu)化效果。解析：需體現(xiàn)電商數(shù)據(jù)特性與時(shí)序分析結(jié)合，符合鄂爾多斯本地消費(fèi)場(chǎng)景。3.浦發(fā)銀行鄂爾多斯分行在構(gòu)建客戶畫像時(shí)，如何處理缺失數(shù)據(jù)？列舉兩種方法并說明適用場(chǎng)景。答案：-均值/中位數(shù)填充：適用于缺失比例低且數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布（如年齡），但會(huì)平滑分布特征。-多重插補(bǔ)（MICE）：適用于多變量缺失（如收入、職業(yè)），通過模擬缺失值生成完整數(shù)據(jù)集再分析，保留數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。適用場(chǎng)景：-均值填充：銀行基礎(chǔ)信息（如性別）缺失少量時(shí)。-MICE：客戶行為數(shù)據(jù)缺失較多時(shí)（如消費(fèi)金額、貸款記錄）。解析：需結(jié)合銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，區(qū)分簡(jiǎn)單與復(fù)雜缺失場(chǎng)景處理方法。四、編程題（共1題，20分）問題描述：鄂爾多斯市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)2024年月度貸款數(shù)據(jù)如下（單位：萬元）：[120,150,130,180,160,145,200,170,155,190,165,175]。假設(shè)浦發(fā)銀行需通過線性回歸模型預(yù)測(cè)2025年1月貸款需求，請(qǐng)完成以下任務(wù)：1.編寫Python代碼計(jì)算樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差；2.建立線性回歸模型（y=β0+β1x），計(jì)算斜率β1和截距β0；3.若2025年1月預(yù)期GDP增長(zhǎng)率為5%，預(yù)測(cè)貸款需求（需說明假設(shè)前提）。答案：pythonimportnumpyasnp1.計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差data=np.array([120,150,130,180,160,145,200,170,155,190,165,175])mean=np.mean(data)std=np.std(data)print(f"均值：{mean:.2f},標(biāo)準(zhǔn)差：{std:.2f}")2.線性回歸模型x=np.arange(1,13)#月份y=dataA=np.column_stack((x,np.ones(len(x))))beta=np.linalg.inv(A.T@A)@A.T@ybeta1,beta0=betaprint(f"斜率β1：{beta1:.2f},截距β0：{beta0:.2f}")3.預(yù)測(cè)2025年1月貸款需求（假設(shè)GDP增長(zhǎng)與貸款需求線性相關(guān)）gdp_growth=1.05#5%增長(zhǎng)率predicted_loan=beta1gdp_growth+beta0print(f"2025年1月預(yù)測(cè)貸款需求：{predicted_loan:.2f}萬元")解析：-第1步用Numpy計(jì)算統(tǒng)計(jì)量，符合數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)技能。-第2步通過正規(guī)方程求解線性回歸參數(shù)，假設(shè)月份為自變量，貸款為因變量。-第3步需明確GDP增長(zhǎng)與貸款需求的假設(shè)關(guān)系，體現(xiàn)業(yè)務(wù)理解能力。五、綜合分析題（共1題，30分）問題描述：鄂爾多斯市東勝區(qū)2024年銀行業(yè)客戶投訴數(shù)據(jù)如下表（單位：次）：|銀行|產(chǎn)品|網(wǎng)點(diǎn)|投訴類型|||||-||浦發(fā)|信用卡|東勝支行|逾期還款|45||工商|存款|煤都路支行|利率糾紛|38||建行|貸款|東勝?gòu)V場(chǎng)|手續(xù)費(fèi)爭(zhēng)議|30||浦發(fā)|信用卡|人民路支行|客服響應(yīng)|25||工商|貸款|煤都路支行|流程復(fù)雜|22||建行|信用卡|東勝?gòu)V場(chǎng)|詐騙預(yù)警|18|要求：1.繪制餅圖展示投訴類型占比；2.分析浦發(fā)銀行在東勝區(qū)的主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，提出改進(jìn)建議；3.若浦發(fā)銀行計(jì)劃投入100萬元提升客戶體驗(yàn)，如何分配預(yù)算？（需說明理由）答案：1.餅圖數(shù)據(jù)（文字描述）：-逾期還款：45%（最大）-利率糾紛：38%-手續(xù)費(fèi)爭(zhēng)議：30%-客服響應(yīng)：25%-流程復(fù)雜：22%-詐騙預(yù)警：18%代碼示例（假設(shè)使用Matplotlib）：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltlabels=['逾期還款','利率糾紛','手續(xù)費(fèi)爭(zhēng)議','客服響應(yīng)','流程復(fù)雜','詐騙預(yù)警']sizes=[45,38,30,25,22,18]plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.title('鄂爾多斯東勝區(qū)投訴類型占比')plt.show()2.浦發(fā)銀行風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)分析及建議：-主要風(fēng)險(xiǎn)：逾期還款（信用卡占比高，可能與本地煤炭行業(yè)工人收入穩(wěn)定性有關(guān)）、客服響應(yīng)（25%投訴涉及服務(wù)時(shí)效）。-改進(jìn)建議：-逾期還款：與鄂爾多斯煤炭企業(yè)合作推出分期還款計(jì)劃，加強(qiáng)貸前額度審核。-客服響應(yīng)：增設(shè)本地化客服團(tuán)隊(duì)（如方言培訓(xùn)），優(yōu)化投訴處理流程（如建立7×24小時(shí)快速通道）。3.預(yù)算分配方案：-客服響應(yīng)優(yōu)化：40萬元（占比40%）→培訓(xùn)客服團(tuán)隊(duì)、引入智能外呼系統(tǒng)。