平安銀行重慶市江北區(qū)2025秋招數(shù)據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)據分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據探索性分析（EDA）的常用方法？A.描述性統(tǒng)計（均值、中位數(shù)、方差等）B.相關性分析C.假設檢驗D.數(shù)據可視化2.在處理平安銀行重慶市分行信用卡客戶的逾期數(shù)據時，以下哪個指標最適合衡量客戶信用風險？A.客戶年齡B.逾期天數(shù)C.客戶職業(yè)D.信用額度3.在使用Python進行數(shù)據清洗時，以下哪個庫最常用于處理缺失值？A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.TensorFlow4.對于平安銀行重慶市江北區(qū)小微企業(yè)的貸款數(shù)據，以下哪種模型最適合預測貸款違約概率？A.線性回歸B.決策樹C.神經網絡D.K-means聚類5.在進行A/B測試時，以下哪個指標最能反映用戶體驗的提升？A.轉化率B.點擊率C.平均停留時間D.頁面跳出率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據預處理中，將缺失值用平均值填充的方法稱為__________。2.平安銀行重慶市分行可以通過__________分析，識別不同區(qū)域的客戶消費偏好差異。3.在Python中，使用__________庫可以方便地進行時間序列分析。4.數(shù)據分析報告中，常用的圖表類型包括__________、__________和餅圖。5.平安銀行重慶市江北區(qū)網點客流量的預測模型中，__________是衡量模型擬合優(yōu)度的重要指標。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據分析師在平安銀行重慶市分行可能承擔的工作職責。2.解釋什么是“數(shù)據偏差”，并舉例說明如何減少數(shù)據偏差對分析結果的影響。3.在平安銀行重慶市江北區(qū)開展客戶流失分析時，如何設計實驗方案以驗證流失原因？四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某數(shù)據集包含平安銀行重慶市分行的1000名信用卡客戶數(shù)據，其中年消費金額的均值為5萬元，標準差為1萬元。現(xiàn)從中隨機抽取200名客戶，計算樣本均值的95%置信區(qū)間（假設數(shù)據服從正態(tài)分布）。2.某平安銀行重慶市江北區(qū)網點的用戶流量數(shù)據如下：周一至周五的日訪問量分別為1200、1500、1800、1600、1400次。使用指數(shù)平滑法（α=0.3）預測下周一的訪問量。五、綜合分析題（共1題，30分）背景：平安銀行重慶市分行希望通過分析重慶市江北區(qū)小微企業(yè)的貸款數(shù)據，識別影響貸款違約的關鍵因素，并設計相應的風險控制策略。數(shù)據：提供包含1000家企業(yè)的貸款數(shù)據，包括企業(yè)規(guī)模、行業(yè)類型、貸款金額、還款情況等字段。要求：1.描述數(shù)據集中企業(yè)規(guī)模和行業(yè)類型與貸款違約率的關系。2.構建一個預測模型，評估企業(yè)貸款違約概率。3.提出至少兩條針對重慶市江北區(qū)小微企業(yè)的風險控制建議。答案及解析一、選擇題答案1.C-EDA主要關注數(shù)據的分布、趨勢和異常值，假設檢驗屬于統(tǒng)計推斷范疇，不屬于EDA。2.B-逾期天數(shù)直接反映客戶的還款能力，是衡量信用風險的核心指標。3.A-Pandas庫的`fillna()`函數(shù)是處理缺失值最常用的方法。4.B-決策樹適用于分類問題，適合預測貸款違約概率。5.C-平均停留時間反映用戶對頁面的關注程度，更能體現(xiàn)用戶體驗。二、填空題答案1.均值填充法2.地區(qū)3.Statsmodels4.折線圖、散點圖5.R2（決定系數(shù)）三、簡答題答案1.數(shù)據分析師在平安銀行重慶市分行可能承擔的工作職責：-收集、清洗和分析客戶數(shù)據，識別消費趨勢和風險。-通過重慶市分行網點客流分析，優(yōu)化資源分配。-設計A/B測試，提升產品轉化率。-編寫數(shù)據報告，為管理層提供決策支持。2.數(shù)據偏差及其減少方法：-定義：數(shù)據偏差指數(shù)據采集或處理過程中存在的系統(tǒng)性誤差，導致分析結果偏離真實情況。-舉例：樣本量不足時，抽樣偏差可能導致結論不可靠。-減少方法：-擴大樣本量，確保覆蓋不同群體。-采用分層抽樣避免樣本集中。-多源數(shù)據交叉驗證。3.客戶流失分析實驗設計：-假設：流失原因可能包括服務體驗差、產品競爭力不足等。-方案：-對流失客戶和留存客戶進行滿意度調查，對比差異。-對流失客戶進行電話回訪，收集直接反饋。-通過A/B測試驗證改進措施（如優(yōu)化還款流程）的效果。四、計算題答案1.樣本均值置信區(qū)間：-樣本均值的95%置信區(qū)間計算公式：\[\bar{X}\pmZ_{\alpha/2}\left(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)\]-其中：-\(\bar{X}=5\)萬元（總體均值），-\(\sigma=1\)萬元（總體標準差），-\(n=200\)（樣本量），-\(Z_{\alpha/2}=1.96\)（95%置信水平）。-計算：\[5\pm1.96\left(\frac{1}{\sqrt{200}}\right)=5\pm0.139\]-置信區(qū)間：[4.861,5.139]萬元。2.指數(shù)平滑法預測：-指數(shù)平滑公式：\[\hat{X}_{t+1}=\alphaX_t+(1-\alpha)\hat{X}_t\]-初始預測：\(\hat{X}_1=1200\)，-預測過程：\[\hat{X}_2=0.3\times1500+0.7\times1200=1320\]\[\hat{X}_3=0.3\times1800+0.7\times1320=1484\]\[\hat{X}_4=0.3\times1600+0.7\times1484=1548.8\]\[\hat{X}_5=0.3\times1400+0.7\times1548.8=1504.16\]-下周一預測值：1504次。五、綜合分析題答案1.數(shù)據描述：-企業(yè)規(guī)模與違約率：大型企業(yè)違約率較低（如貸款金額分散，還款能力強），小型企業(yè)違約率較高（如資金鏈脆弱）。-行業(yè)類型與違約率：房地產、餐飲行業(yè)違約率較高，制造業(yè)較低。2.預測模型構建：-方法：使用邏輯回歸模型，因變量為違約（1）或未違約（0），自變量包括企業(yè)規(guī)模、行業(yè)類