平安銀行威海市環(huán)翠區(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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)？A.處理缺失值B.檢測(cè)并修正異常值C.特征工程D.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一2.威海市環(huán)翠區(qū)的居民消費(fèi)支出數(shù)據(jù)顯示，2024年餐飲行業(yè)同比增長(zhǎng)15%，而同年整體消費(fèi)增長(zhǎng)率為8%，這反映了該地區(qū)居民的A.收入水平顯著提升B.消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化C.非必需品支出減少D.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩3.在構(gòu)建客戶流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種指標(biāo)最適合衡量模型的業(yè)務(wù)效果？A.AUC（AreaUndertheCurve）B.MAE（MeanAbsoluteError）C.R2（CoefficientofDetermination）D.F1-score（調(diào)和平均數(shù)）4.平安銀行威海分行2024年信用卡逾期率較2023年下降10%，但不良貸款率上升5%，這可能是由于A.信用卡業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大B.客戶信用質(zhì)量下降C.風(fēng)險(xiǎn)控制策略收緊D.經(jīng)濟(jì)環(huán)境改善5.在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)威海市環(huán)翠區(qū)某商戶的銷售額在周末顯著高于工作日，但模型預(yù)測(cè)結(jié)果反常，可能的原因是A.數(shù)據(jù)存在季節(jié)性波動(dòng)B.模型未考慮周期性因素C.數(shù)據(jù)存在噪聲干擾D.銷售數(shù)據(jù)被人為操縱二、填空題（共5題，每題2分，共10分）6.在數(shù)據(jù)可視化中，使用折線圖更適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化。7.威海市環(huán)翠區(qū)2024年人均可支配收入為3.2萬(wàn)元，較2023年增長(zhǎng)12%，該數(shù)據(jù)來(lái)源于威海市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的年度經(jīng)濟(jì)報(bào)告。8.在客戶畫(huà)像分析中，可以通過(guò)聚類算法將客戶劃分為不同的細(xì)分群體，以便進(jìn)行差異化營(yíng)銷。9.信用卡風(fēng)控模型中，邏輯回歸是一種常用的分類算法，其核心思想是利用sigmoid函數(shù)將線性組合的輸入轉(zhuǎn)化為概率值。10.在處理缺失值時(shí)，多重插補(bǔ)（MultipleImputation）是一種較為先進(jìn)的填補(bǔ)方法，其假設(shè)缺失數(shù)據(jù)是完全隨機(jī)的。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，共15分）11.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務(wù)中可能涉及的核心工作內(nèi)容。-數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務(wù)中需負(fù)責(zé)：-收集并整合客戶信用數(shù)據(jù)（如征信報(bào)告、收入流水、負(fù)債情況等）；-構(gòu)建客戶信用評(píng)分模型，評(píng)估違約風(fēng)險(xiǎn)；-監(jiān)控信貸資產(chǎn)質(zhì)量，識(shí)別潛在不良貸款；-優(yōu)化信貸審批流程，提升業(yè)務(wù)效率；-通過(guò)數(shù)據(jù)洞察，提出風(fēng)險(xiǎn)管理建議。12.結(jié)合威海市環(huán)翠區(qū)的消費(fèi)特點(diǎn)，分析平安銀行在該地區(qū)開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷的策略。-威海市環(huán)翠區(qū)以旅游業(yè)和制造業(yè)為主，居民消費(fèi)呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：-年輕群體占比高，對(duì)新興消費(fèi)（如旅游、電商）接受度高；-中老年群體更注重理財(cái)和信貸產(chǎn)品；-本地商戶（如海鮮餐飲、家電零售）是高頻交易場(chǎng)景。-精準(zhǔn)營(yíng)銷策略：-針對(duì)年輕群體推送信用卡分期、優(yōu)惠商戶折扣；-通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，向中老年群體推薦穩(wěn)健型理財(cái)產(chǎn)品；-合作本地商戶，開(kāi)展聯(lián)名營(yíng)銷活動(dòng)（如“環(huán)翠區(qū)美食月”信用卡專享優(yōu)惠）。13.在數(shù)據(jù)建模過(guò)程中，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？請(qǐng)列舉至少三種方法并說(shuō)明其原理。-數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題常見(jiàn)于銀行風(fēng)控場(chǎng)景（如逾期客戶遠(yuǎn)少于正?？蛻簦?，可采取以下方法：-過(guò)采樣（Oversampling）：通過(guò)復(fù)制少數(shù)類樣本（如逾期客戶）或生成合成樣本（如SMOTE算法），使數(shù)據(jù)平衡；-欠采樣（Undersampling）：隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本（如正?？蛻簦?，但可能導(dǎo)致信息損失；-成本敏感學(xué)習(xí)（Cost-SensitiveLearning）：為少數(shù)類樣本分配更高權(quán)重，使模型更關(guān)注誤判風(fēng)險(xiǎn)；-集成方法：結(jié)合多個(gè)模型（如隨機(jī)森林、XGBoost）降低偏差。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）14.假設(shè)某商戶在威海市環(huán)翠區(qū)的銷售額數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算該商戶2024年每日平均銷售額，并分析其波動(dòng)規(guī)律。|日期|銷售額（元）|||-||1月1日|5,200||1月2日|4,800||1月3日|6,100||1月4日|5,500||1月5日|7,000||...|...||12月31日|6,300|解答：-每日平均銷售額=總銷售額/總天數(shù)-假設(shè)全年工作日為300天（剔除周末及法定節(jié)假日），則：總銷售額=Σ（每日銷售額）=2,530,000元平均銷售額=2,530,000/300≈8,433元/天-波動(dòng)規(guī)律：-春節(jié)（1月）、暑期（7-8月）銷售高峰；-節(jié)假日（如五一、國(guó)慶）促銷活動(dòng)拉動(dòng)銷售額；-深夜餐飲場(chǎng)景（如1-3點(diǎn)）銷售額較低。15.某銀行信用卡用戶行為數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算該用戶2024年的逾期次數(shù)、逾期天數(shù)占比，并分析其信用風(fēng)險(xiǎn)。|月份|逾期次數(shù)|逾期天數(shù)（天）||--|-|-||1月|2|5||2月|0|0||3月|1|3||...|...|...||12月|3|7|解答：-逾期次數(shù)=Σ（每月逾期次數(shù)）=15次-逾期天數(shù)=Σ（每月逾期天數(shù)）=42天-逾期天數(shù)占比=逾期天數(shù)/（總天數(shù)×逾期月數(shù)）-假設(shè)每月工作日25天，逾期月數(shù)為12，則：總工作日=25×12=300天逾期天數(shù)占比=42/300≈14%-信用風(fēng)險(xiǎn)分析：-逾期次數(shù)全年平均為1.25次/月，高于行業(yè)基準(zhǔn)（0.5次）；-逾期天數(shù)占比14%顯著高于正常用戶（<5%），表明該用戶存在較高違約風(fēng)險(xiǎn)；-建議加強(qiáng)監(jiān)控，或限制其信貸額度。五、開(kāi)放題（共1題，15分）16.結(jié)合威海市環(huán)翠區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如旅游業(yè)、制造業(yè)占比高，居民消費(fèi)偏好等），設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析師在平安銀行開(kāi)展業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的策略方案。參考答案：背景分析：-環(huán)翠區(qū)旅游業(yè)（如劉公島、成山頭景區(qū)）和制造業(yè)（如家電、機(jī)械）是支柱產(chǎn)業(yè)，但居民消費(fèi)集中度低，信貸滲透率不足。平安銀行需結(jié)合區(qū)域特征制定增長(zhǎng)策略。策略方案：1.行業(yè)客群深耕-制造業(yè)企業(yè)貸：針對(duì)本地機(jī)械、家電企業(yè)，推出供應(yīng)鏈金融方案（如應(yīng)收賬款融資），通過(guò)核心企業(yè)信用背書(shū)降低風(fēng)險(xiǎn)；-旅游從業(yè)者專項(xiàng)貸：為景區(qū)導(dǎo)游、民宿經(jīng)營(yíng)者提供低息信用貸款，綁定旅游平臺(tái)數(shù)據(jù)（如攜程訂單量）作為還款保障。2.消費(fèi)場(chǎng)景拓展-本地商戶合作：與環(huán)翠區(qū)餐飲、零售商戶聯(lián)合推出“刷平安信用卡享環(huán)翠折扣”，通過(guò)高頻交易數(shù)據(jù)積累客戶行為；-旅游分期產(chǎn)品：針對(duì)旅游消費(fèi)（如機(jī)票、酒店）推出免息分期，利用節(jié)假日（如五一、十一）營(yíng)銷。3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)控-區(qū)域信用模型：基于本地企業(yè)、居民征信數(shù)據(jù)，構(gòu)建差異化評(píng)分模型，降低對(duì)制造業(yè)企業(yè)的誤判；-實(shí)時(shí)反欺詐：結(jié)合交通大數(shù)據(jù)（如本地車(chē)牌識(shí)別）和交易行為，識(shí)別異常刷卡、套現(xiàn)等風(fēng)險(xiǎn)。4.數(shù)字化運(yùn)營(yíng)-小程序嵌入景區(qū)：在劉公島