中信銀行淄博市桓臺縣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.在淄博市桓臺縣區(qū)域，某電商平臺的用戶活躍度數(shù)據(jù)顯示，9月份周末用戶訪問量比工作日平均高出30%。以下哪項分析方法最適合探究這一現(xiàn)象背后的原因？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.聚類分析D.時間序列分析2.中信銀行在桓臺縣開展信貸業(yè)務(wù)時，需要評估客戶的信用風險。以下哪種模型最適合用于此類場景？A.決策樹模型B.K-Means聚類模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.主成分分析模型3.某桓臺縣零售商的數(shù)據(jù)顯示，會員用戶的復購率比非會員用戶高40%。若要分析會員權(quán)益對復購的影響，以下哪個指標最合適？A.凈推薦值（NPS）B.用戶生命周期價值（LTV）C.轉(zhuǎn)化率D.留存率4.在淄博市桓臺縣區(qū)域，某銀行APP的用戶反饋數(shù)據(jù)中，30%的用戶反映“登錄流程復雜”。若要優(yōu)化這一流程，以下哪項分析方法最有效？A.用戶畫像分析B.A/B測試C.熱力圖分析D.描述性統(tǒng)計分析5.中信銀行在桓臺縣開展社區(qū)銀行服務(wù)時，希望提升小商戶的貸款申請通過率。以下哪種策略最可能有效？A.提高貸款利率以降低風險B.通過大數(shù)據(jù)分析篩選優(yōu)質(zhì)客戶C.擴大物理網(wǎng)點規(guī)模D.減少審批流程天數(shù)二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在淄博市桓臺縣，某餐飲企業(yè)通過分析外賣訂單數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，午餐時段的訂單量呈正態(tài)分布特征。2.中信銀行在桓臺縣開展的小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)中，常用邏輯回歸模型評估企業(yè)的還款能力。3.若要分析淄博市桓臺縣某商場不同年齡段的消費偏好，可采用交叉分析方法。4.在數(shù)據(jù)清洗過程中，對于桓臺縣某企業(yè)上報的缺失數(shù)據(jù)，常用的處理方法是插值法或刪除法。三、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述在淄博市桓臺縣開展用戶行為分析時，如何利用“RFM模型”提升客戶留存率？（提示：需結(jié)合當?shù)叵M特點說明）2.中信銀行在桓臺縣運營的信用卡業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)監(jiān)測識別異常交易行為？（需說明監(jiān)測指標和方法）3.結(jié)合桓臺縣區(qū)域經(jīng)濟特點，闡述銀行如何利用大數(shù)據(jù)分析支持小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)發(fā)展？（需說明數(shù)據(jù)來源和分析方向）四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某桓臺縣零售商的數(shù)據(jù)顯示，2024年10月-12月的銷售數(shù)據(jù)如下表：|月份|銷售額（萬元）|會員訂單占比（%）|||--|-||10月|120|35||11月|150|40||12月|180|45|要求：（1）計算會員訂單的平均貢獻率；（2）若2025年1月銷售額預計200萬元，會員訂單占比提升至50%，則會員訂單額預計增長多少？2.某中信銀行桓臺縣支行為評估信貸風險，收集了100筆貸款數(shù)據(jù)，其中30筆為違約客戶（標簽為1），70筆為正?？蛻簦撕灋?）?，F(xiàn)需構(gòu)建一個簡單的邏輯回歸模型，已知以下信息：-邏輯回歸模型公式：P(Y=1)=1/(1+e^(-β0+β1X1+β2X2))-其中X1為貸款金額（萬元），X2為信用評分，β0=1.5，β1=0.05，β2=0.1要求：（1）若某客戶貸款金額為50萬元，信用評分80分，其違約概率是多少？（2）若銀行設(shè)定閾值為0.3，該客戶的貸款是否通過？（需說明理由）五、論述題（共1題，12分）結(jié)合淄博市桓臺縣的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（如化工、機械制造等），論述銀行如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸資源配置？（需說明數(shù)據(jù)需求、分析方法及具體措施）答案及解析一、選擇題答案1.D解析：周末用戶訪問量波動屬于時間序列特征，需通過時間序列分析探究周期性規(guī)律。2.A解析：信貸風控屬于分類問題，決策樹模型適合評估客戶的違約概率。3.B解析：LTV衡量用戶長期價值，適合分析會員權(quán)益對復購的影響。4.B解析：A/B測試可通過對比不同流程的轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化用戶體驗。5.B解析：大數(shù)據(jù)分析可篩選低風險高增長的小商戶，提升信貸通過率。二、填空題答案1.正態(tài)分布解析：餐飲外賣訂單量通常受時間因素影響，呈正態(tài)分布。2.邏輯回歸模型解析：信貸風控需預測二元結(jié)果（違約/不違約），邏輯回歸適用。3.交叉分析解析：分析不同維度（年齡、消費）的關(guān)聯(lián)性，適合商場用戶畫像。4.插值法或刪除法解析：缺失數(shù)據(jù)處理需根據(jù)數(shù)據(jù)量和影響程度選擇合適方法。三、簡答題答案1.RFM模型在桓臺縣用戶留存中的應(yīng)用：-R（Recency）：分析桓臺縣用戶最近一次消費時間，對長期未購物的用戶推送促銷活動（如“家電下鄉(xiāng)”補貼）。-F（Frequency）：對高頻用戶（如每周購物）提供會員折扣，增強黏性。-M（Monetary）：針對高消費用戶（如建材行業(yè)客戶）推薦高端產(chǎn)品，提升客單價。2.信用卡異常交易監(jiān)測方法：-監(jiān)測指標：交易金額突變（如單筆超過歷史均值3倍）、異地高頻交易、凌晨大額消費等。-方法：利用異常檢測算法（如孤立森林）識別偏離正常模式的交易，觸發(fā)人工審核。3.大數(shù)據(jù)支持小微企業(yè)信貸的思路：-數(shù)據(jù)來源：企業(yè)工商注冊信息、納稅記錄、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、POS交易流水等。-分析方向：通過機器學習預測企業(yè)現(xiàn)金流，結(jié)合桓臺縣化工、機械制造等產(chǎn)業(yè)特點，開發(fā)行業(yè)專屬信貸模型。四、計算題答案1.（1）會員訂單平均貢獻率：-(120×35%+150×40%+180×45%)/(120+150+180)=42.4%-（2）2025年1月會員訂單額增長：-預計會員訂單額=200×50%=100萬元-增長率=(100-(120×35%+150×40%+180×45%)/3)/[(120×35%+150×40%+180×45%)/3]≈38.5%2.（1）違約概率計算：-P(Y=1)=1/(1+e^(1.5+0.05×50+0.1×80))=1/(1+e^10.5)≈0.000045-（2）貸款是否通過？-概率0.000045遠低于閾值0.3，不通過，需補充抵押或降低額度。五、論述題答案信貸資源配置優(yōu)化思路：-數(shù)據(jù)需求：整合桓臺縣企業(yè)工商數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（化工企業(yè)排放）、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（機械制造上下游）。-分析方法：-行業(yè)風險分層：化工行業(yè)需關(guān)注環(huán)保處罰數(shù)據(jù)，機械制造需監(jiān)測訂單量波動。-動態(tài)