平安銀行北京市朝陽區(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.在北京市朝陽區(qū)，某商場通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)周末客流量是工作日的2倍。若該商場計(jì)劃在下個(gè)季度推出新的促銷活動(dòng)，以下哪種分析方法最適合評估活動(dòng)效果？（】A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析2.平安銀行北京市朝陽區(qū)分行某季度數(shù)據(jù)顯示，小微企業(yè)貸款逾期率環(huán)比上升5%。若要分析逾期率上升的原因，以下哪個(gè)指標(biāo)最直接相關(guān)？（】A.貸款審批效率B.客戶信用評分C.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如PMI）D.貸款金額分布3.在北京市朝陽區(qū)，某電商平臺(tái)通過用戶行為數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，30-40歲用戶對“金融理財(cái)”類內(nèi)容的點(diǎn)擊率最高。若該平臺(tái)計(jì)劃優(yōu)化推送策略，以下哪種方法最有效？（】A.A/B測試B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取數(shù)據(jù)C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測D.用戶畫像聚類4.平安銀行某數(shù)據(jù)分析師在處理北京市朝陽區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分用戶存在異常交易行為。以下哪種方法最適合識(shí)別異常交易？（】A.熱力圖分析B.空間自相關(guān)分析C.異常值檢測算法（如IQR）D.主成分分析（PCA）5.在北京市朝陽區(qū)，某連鎖餐飲品牌通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，門店銷售額與周邊寫字樓數(shù)量正相關(guān)。若該品牌計(jì)劃拓展新店，以下哪個(gè)因素最值得優(yōu)先考慮？（】A.門店裝修風(fēng)格B.周邊人口密度C.競爭對手分布D.街道人流量二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在北京市朝陽區(qū)，某共享單車企業(yè)通過分析用戶騎行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)早晚高峰時(shí)段的騎行需求與______指標(biāo)顯著相關(guān)。答案：公共交通站點(diǎn)密度2.平安銀行北京市朝陽區(qū)分行在客戶流失分析中，常用______模型評估客戶留存概率。答案：邏輯回歸3.在北京市朝陽區(qū)，某外賣平臺(tái)通過分析用戶訂單數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)訂單金額與用戶的歷史消費(fèi)頻率呈______關(guān)系。答案：負(fù)相關(guān)4.若要分析北京市朝陽區(qū)不同商圈的租金與商戶類型的關(guān)系，最適合使用______圖表。答案：散點(diǎn)圖5.在處理北京市朝陽區(qū)某商場會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，若需剔除異常消費(fèi)記錄，常用______方法計(jì)算異常值閾值。答案：四分位數(shù)間距（IQR）三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在北京市朝陽區(qū)開展金融數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何利用地理位置信息（如經(jīng)緯度、商圈類型）提升分析效果？答案：-地理編碼與空間分析：將用戶地址或門店位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度，通過GIS技術(shù)分析區(qū)域分布特征，如朝陽區(qū)不同商圈的金融需求差異。-空間聚類分析：對高凈值客戶或小微企業(yè)聚集區(qū)域進(jìn)行聚類，識(shí)別潛在市場機(jī)會(huì)。-熱力圖可視化：繪制朝陽區(qū)金融產(chǎn)品（如信用卡、理財(cái)）的熱銷區(qū)域圖，輔助分行選址或營銷策略制定。-與宏觀數(shù)據(jù)結(jié)合：如結(jié)合朝陽區(qū)人口密度、寫字樓數(shù)量等數(shù)據(jù)，分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力與金融需求的關(guān)聯(lián)性。2.平安銀行北京市朝陽區(qū)分行某客戶經(jīng)理反饋，部分小微企業(yè)貸款審批效率低。若作為數(shù)據(jù)分析師，你會(huì)如何通過數(shù)據(jù)分析提升審批效率？（需說明分析步驟和方法）答案：-數(shù)據(jù)采集與清洗：收集歷史貸款審批數(shù)據(jù)（申請時(shí)間、審批時(shí)長、客戶特征、貸款金額等），剔除缺失值和異常值。-流程瓶頸分析：通過流程圖與審批時(shí)長散點(diǎn)圖，識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如資料審核、風(fēng)控評估）。-回歸建模：使用線性回歸或決策樹分析影響審批時(shí)長的因素（如貸款金額、客戶信用評分、擔(dān)保類型）。-效率優(yōu)化建議：若發(fā)現(xiàn)部分流程冗余（如重復(fù)審核），可提出自動(dòng)化（如OCR技術(shù)識(shí)別資料）或簡化審批標(biāo)準(zhǔn)的建議。3.在北京市朝陽區(qū)，某電商平臺(tái)計(jì)劃通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化商品推薦策略。若你負(fù)責(zé)該任務(wù)，會(huì)如何設(shè)計(jì)分析方案？（需說明數(shù)據(jù)來源和核心指標(biāo)）答案：-數(shù)據(jù)來源：用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽記錄、購買歷史）、商品屬性數(shù)據(jù)（類別、價(jià)格）、用戶畫像數(shù)據(jù)（年齡、職業(yè)）。-核心指標(biāo)：點(diǎn)擊率（CTR）、轉(zhuǎn)化率、用戶留存率、推薦準(zhǔn)確率。-分析步驟：1.協(xié)同過濾：基于朝陽區(qū)用戶的相似購買行為，推薦“鄰居”商品。2.深度學(xué)習(xí)模型：使用BERT或GNN分析用戶與商品的語義關(guān)聯(lián)。3.A/B測試：對比不同推薦算法的效果，持續(xù)迭代優(yōu)化。4.反饋閉環(huán)：收集用戶對推薦結(jié)果的反饋（如“不感興趣”），動(dòng)態(tài)調(diào)整模型權(quán)重。四、編程題（共1題，20分）背景：平安銀行北京市朝陽區(qū)分行某季度信用卡交易數(shù)據(jù)如下（部分示例）：|用戶ID|交易時(shí)間（小時(shí)）|交易金額（元）|交易類型（0：日常消費(fèi)，1：大額消費(fèi)）||--|-||||1001|9|200|0||1002|18|5000|1||1003|14|150|0||...|...|...|...|任務(wù)：1.請用Python計(jì)算“大額消費(fèi)”用戶的平均交易時(shí)間（按小時(shí)四舍五入）。2.繪制交易金額的箱線圖，并標(biāo)注異常值。3.若要預(yù)測用戶是否進(jìn)行“大額消費(fèi)”，請說明你會(huì)選擇哪種模型，并簡述理由。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression示例數(shù)據(jù)data={'用戶ID':[1001,1002,1003],'交易時(shí)間（小時(shí)）':[9,18,14],'交易金額（元）':[200,5000,150],'交易類型':[0,1,0]}df=pd.DataFrame(data)1.計(jì)算大額消費(fèi)用戶的平均交易時(shí)間high_value_avg_time=df[df['交易類型']==1]['交易時(shí)間（小時(shí)）'].mean()print(f"大額消費(fèi)用戶的平均交易時(shí)間：{round(high_value_avg_time)}小時(shí)")2.繪制交易金額箱線圖plt.boxplot(df['交易金額（元）'])plt.title('交易金額箱線圖')plt.ylabel('金額（元）')plt.show()3.預(yù)測“大額消費(fèi)”模型選擇選擇邏輯回歸，理由：-簡單高效，適合處理二分類問題（是否大額消費(fèi)）。-可解釋性強(qiáng)，便于業(yè)務(wù)人員理解模型結(jié)果（如哪些特征影響預(yù)測）。-數(shù)據(jù)量較小時(shí)表現(xiàn)穩(wěn)定。答案與解析一、選擇題答案與解析1.D解析：周末客流量變化是時(shí)間序列特征，需用時(shí)間序列分析預(yù)測未來趨勢或評估活動(dòng)效果。2.B解析：逾期率上升直接反映客戶信用風(fēng)險(xiǎn)變化，信用評分是核心指標(biāo)。3.A解析：A/B測試可驗(yàn)證不同推送策略的效果，適合優(yōu)化點(diǎn)擊率。4.C解析：異常值檢測算法（如IQR）能有效識(shí)別偏離常規(guī)的交易行為。5.B解析：寫字樓數(shù)量反映周邊企業(yè)規(guī)模，與金融產(chǎn)品需求強(qiáng)相關(guān)。二、填空題解析1.公共交通站點(diǎn)密度解析：共享單車依賴公共交通，站點(diǎn)密度直接影響騎行需求。2.邏輯回歸解析：適合預(yù)測客戶是否流失（二分類問題）。3.負(fù)相關(guān)解析：消費(fèi)頻率越高，單次消費(fèi)金額可能越低（如會(huì)員折扣）。4.散點(diǎn)圖解析：直觀展示租金與商戶類型（如餐飲、零售）的線性或非線性關(guān)系。5.四分位數(shù)間距（IQR）解析：常用于剔除異常值（如Q3-Q1的1.5倍）。三、簡答題解析1.地理數(shù)據(jù)分析方法解析：結(jié)合GIS、聚類、熱力圖等技術(shù)，可精準(zhǔn)定位區(qū)域金融需求，優(yōu)化資源分配。2.貸款審批效率提升方案解析：通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別流程瓶頸，可提出自動(dòng)化或簡化措施，降低審批時(shí)長。3.商品推薦策略設(shè)計(jì)解析：結(jié)合用戶行為、深度學(xué)習(xí)模型和A/B測試，可提升推薦精準(zhǔn)度，增強(qiáng)用戶留存。四、編程題解析