中信銀行廣州市荔灣區(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，合計10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合用于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析（PCA）D.描述性統(tǒng)計2.某電商公司在廣州荔灣區(qū)開設(shè)新店，希望分析周邊3公里內(nèi)的人口特征以優(yōu)化營銷策略。最適合的數(shù)據(jù)來源是？A.電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)B.政府統(tǒng)計局人口普查數(shù)據(jù)C.社交媒體輿情數(shù)據(jù)D.競品銷售數(shù)據(jù)3.在處理缺失值時，以下哪種方法最可能保留數(shù)據(jù)分布特征？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)填補C.使用模型預(yù)測填補D.直接忽略缺失值4.中信銀行廣州分行希望分析荔灣區(qū)用戶的消費習(xí)慣，以下哪種指標最能反映用戶的活躍度？A.賬戶余額B.交易頻率C.貸款額度D.信用卡年費5.在時間序列分析中，以下哪種模型最適合處理具有明顯趨勢和季節(jié)性的數(shù)據(jù)？A.ARIMA模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理異常值的方法包括__________和__________。2.中信銀行荔灣分行的客戶流失率可以通過__________指標進行監(jiān)測。3.交叉驗證是一種常用的__________方法，可以有效避免模型過擬合。4.廣州荔灣區(qū)的商圈分布特征可以通過__________分析來識別。5.在進行用戶畫像時，常用的維度包括__________、__________和__________。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行風控中可能應(yīng)用的模型及其作用。2.結(jié)合廣州荔灣區(qū)的經(jīng)濟特點，說明如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化銀行營銷策略。3.解釋數(shù)據(jù)抽樣中的“分層抽樣”概念，并舉例說明其在銀行客戶分析中的應(yīng)用場景。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某銀行荔灣分行的信用卡用戶數(shù)據(jù)顯示，某月有1000名活躍用戶，其中500名使用了分期付款，300名使用了取現(xiàn)功能。請計算：-（1）同時使用分期和取現(xiàn)功能的用戶占比是多少？-（2）僅使用分期付款或僅使用取現(xiàn)功能的用戶占比分別是多少？2.某分析師使用線性回歸模型預(yù)測廣州荔灣區(qū)某樓盤的房價，模型輸出如下：-房價=50000+2000×面積+300×室數(shù)-其中，面積單位為平方米，室數(shù)為整數(shù)。請計算：-（1）一個100平方米、3室的樓盤預(yù)測價格是多少？-（2）如果面積增加10平方米，房價預(yù)計會上漲多少？五、論述題（共1題，20分）結(jié)合廣州荔灣區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點（如商貿(mào)、服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持銀行在荔灣區(qū)的業(yè)務(wù)拓展。答案及解析一、選擇題答案及解析1.D.描述性統(tǒng)計解析：EDA的核心是探索數(shù)據(jù)的基本特征，描述性統(tǒng)計（如均值、中位數(shù)、分布等）是常用方法。其他選項更偏向于假設(shè)檢驗或降維分析。2.B.政府統(tǒng)計局人口普查數(shù)據(jù)解析：政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)包含人口年齡、收入、職業(yè)等關(guān)鍵信息，適合用于區(qū)域分析。電商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)或競品數(shù)據(jù)無法全面反映周邊人口特征。3.C.使用模型預(yù)測填補解析：模型預(yù)測（如KNN或回歸）能結(jié)合其他變量估計缺失值，保留數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。均值/中位數(shù)填補會扭曲分布，刪除樣本會丟失信息。4.B.交易頻率解析：交易頻率直接反映用戶活躍度，賬戶余額僅代表當前狀態(tài)，貸款額度與消費習(xí)慣關(guān)聯(lián)較弱，年費是固定成本。5.A.ARIMA模型解析：ARIMA能處理趨勢和季節(jié)性，線性回歸忽略時間依賴性，邏輯回歸用于分類，決策樹不擅長時間序列。二、填空題答案及解析1.箱線法、Z-score法解析：箱線法通過四分位數(shù)剔除異常值，Z-score法基于標準差判斷異常值。2.客戶流失率（ChurnRate）解析：流失率是銀行業(yè)常用指標，反映客戶離開的比例。3.模型評估解析：交叉驗證通過分段訓(xùn)練和測試評估模型泛化能力。4.聚類分析解析：聚類能識別地理分布中的相似區(qū)域，如商圈。5.人口統(tǒng)計學(xué)特征、行為特征、心理特征解析：用戶畫像包含年齡、收入、消費偏好、生活方式等維度。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)分析師在銀行風控中的應(yīng)用模型：-邏輯回歸模型：預(yù)測信用風險，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)判斷客戶違約概率。-決策樹/隨機森林：識別欺詐行為，通過規(guī)則樹分析交易特征。-異常檢測模型（如IsolationForest）：檢測異常交易，如大額轉(zhuǎn)賬或異地登錄。作用：降低壞賬率，優(yōu)化信貸審批流程。2.利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化荔灣區(qū)營銷策略：-商圈分析：結(jié)合商戶數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)，定位高潛力區(qū)域。-客戶分層：通過RFM模型（最近一次消費、頻次、金額）劃分客戶價值，針對性推送信用卡或理財產(chǎn)品。-渠道優(yōu)化：分析荔灣區(qū)居民線上/線下偏好，調(diào)整營銷渠道組合。3.分層抽樣概念及應(yīng)用：概念：按比例將總體分成子群（層），每層隨機抽樣，確保代表性。應(yīng)用：銀行可按年齡、收入分層抽樣荔灣區(qū)客戶，避免樣本偏差。四、計算題答案及解析1.信用卡用戶分析：-（1）同時使用分期和取現(xiàn)功能的用戶占比=300/1000=30%-（2）僅使用分期占比=(500-300)/1000=20%，僅使用取現(xiàn)占比=(1000-500-300)/1000=20%2.房價預(yù)測分析：-（1）房價=50000+2000×100+300×3=83900元-（2）面積增加10平方米，房價上漲=2000×10=20000元五、論述題答案及解析數(shù)據(jù)分析師如何支持銀行荔灣區(qū)業(yè)務(wù)拓展：-產(chǎn)業(yè)分析：荔灣區(qū)商貿(mào)發(fā)達，可針對小微企業(yè)推出供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品；制造業(yè)區(qū)域可推廣設(shè)備租賃業(yè)務(wù)。