廣發(fā)銀行寧波市慈溪市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(jì)10分）1.下列哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量寧波市慈溪市某電商平臺(tái)的用戶活躍度？A.用戶總數(shù)B.日活躍用戶數(shù)（DAU）C.新增用戶數(shù)D.用戶留存率2.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，對(duì)于缺失值的處理方法，以下哪種方式在商業(yè)場(chǎng)景中最為常用？A.直接刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.保持原樣不處理3.廣發(fā)銀行在慈溪市推廣信用卡時(shí)，通常采用哪種分析方法評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果？A.線性回歸分析B.聚類(lèi)分析C.主成分分析（PCA）D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.寧波市慈溪市某家電企業(yè)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)顯示，夏季空調(diào)銷(xiāo)量顯著提升。若要分析季節(jié)性因素對(duì)銷(xiāo)量的影響，最適合使用哪種統(tǒng)計(jì)模型？A.ARIMA模型B.邏輯回歸模型C.決策樹(shù)模型D.線性判別分析（LDA）5.廣發(fā)銀行慈溪分行在客戶畫(huà)像分析中，常使用哪種算法進(jìn)行客戶分群？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.K-means聚類(lèi)C.支持向量機(jī)（SVM）D.樸素貝葉斯二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)包括__________和__________。2.廣發(fā)銀行慈溪分行在進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè)時(shí)，常用的評(píng)估指標(biāo)是__________。3.寧波市慈溪市某餐飲企業(yè)通過(guò)分析用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)__________是影響復(fù)購(gòu)率的關(guān)鍵因素。4.在構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化圖表時(shí)，選擇合適的圖表類(lèi)型（如折線圖、柱狀圖或餅圖）可以更直觀地展示__________。5.廣發(fā)銀行在慈溪市開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)時(shí)，通常會(huì)使用__________模型評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述在寧波市慈溪市開(kāi)展電商用戶行為分析時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升用戶轉(zhuǎn)化率？（需結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如用戶分群、路徑分析、營(yíng)銷(xiāo)策略優(yōu)化等展開(kāi)論述）2.廣發(fā)銀行慈溪分行在優(yōu)化信用卡營(yíng)銷(xiāo)策略時(shí)，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別高價(jià)值客戶？請(qǐng)說(shuō)明具體分析步驟和方法。（需包含數(shù)據(jù)來(lái)源、分析維度、模型選擇等）3.結(jié)合寧波市慈溪市本地商家的特點(diǎn)，談?wù)勅绾卫脮r(shí)間序列分析預(yù)測(cè)某類(lèi)商品（如農(nóng)產(chǎn)品、家電）的銷(xiāo)售趨勢(shì)。（需說(shuō)明數(shù)據(jù)收集、模型選擇及實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景）四、計(jì)算題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.某廣發(fā)銀行慈溪分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，2024年1月至6月，信用卡新戶開(kāi)戶數(shù)量如下表所示：|月份|開(kāi)戶數(shù)量|||-||1月|1200||2月|1350||3月|1100||4月|1450||5月|1600||6月|1750|請(qǐng)計(jì)算該分行2024年上半年的月均開(kāi)戶數(shù)量，并假設(shè)7月開(kāi)戶數(shù)量為1800，使用簡(jiǎn)單線性回歸預(yù)測(cè)8月的開(kāi)戶數(shù)量。2.某慈溪市服裝企業(yè)收集了2023年全年的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)11月和12月的銷(xiāo)售額占比超過(guò)50%。若要分析季節(jié)性因素對(duì)銷(xiāo)售的影響，請(qǐng)計(jì)算各月份銷(xiāo)售額的占比，并說(shuō)明如何通過(guò)時(shí)間序列模型（如ARIMA）進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。（需假設(shè)數(shù)據(jù)已提供，無(wú)需實(shí)際計(jì)算，但需說(shuō)明分析思路）五、論述題（共1題，20分）結(jié)合寧波市慈溪市的金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀，論述廣發(fā)銀行如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升在慈溪市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。（需從客戶分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面展開(kāi)，結(jié)合本地實(shí)際案例說(shuō)明）答案及解析一、選擇題答案1.B-解析：DAU（日活躍用戶數(shù)）是衡量用戶活躍度的核心指標(biāo)，能反映平臺(tái)在特定區(qū)域的實(shí)時(shí)用戶行為。其他選項(xiàng)如用戶總數(shù)、新增用戶數(shù)無(wú)法直接體現(xiàn)活躍度。2.B-解析：在商業(yè)場(chǎng)景中，均值或中位數(shù)填充缺失值較為常用，簡(jiǎn)單易行且能有效減少偏差。直接刪除樣本可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)量不足，模型預(yù)測(cè)缺失值復(fù)雜度較高。3.A-解析：信用卡營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估常使用線性回歸分析，可量化營(yíng)銷(xiāo)投入與用戶轉(zhuǎn)化之間的關(guān)系。其他選項(xiàng)如聚類(lèi)分析適用于客戶分群，PCA適用于降維，邏輯回歸適用于分類(lèi)問(wèn)題。4.A-解析：ARIMA模型適合分析具有明顯季節(jié)性波動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如夏季空調(diào)銷(xiāo)量。其他模型如邏輯回歸、決策樹(shù)不適用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)，LDA適用于分類(lèi)問(wèn)題。5.B-解析：K-means聚類(lèi)是常用的客戶分群算法，能根據(jù)用戶特征將客戶劃分為不同群體，便于差異化營(yíng)銷(xiāo)。其他選項(xiàng)如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜預(yù)測(cè)，SVM適用于分類(lèi)，樸素貝葉斯適用于文本分類(lèi)。二、填空題答案1.標(biāo)準(zhǔn)差，方差-解析：標(biāo)準(zhǔn)差和方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的常用指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)差更直觀，方差則更易計(jì)算。2.準(zhǔn)確率，召回率-解析：在客戶流失預(yù)測(cè)中，準(zhǔn)確率衡量模型預(yù)測(cè)的總體正確性，召回率衡量模型對(duì)流失客戶的識(shí)別能力。3.消費(fèi)頻次-解析：消費(fèi)頻次直接影響復(fù)購(gòu)率，高頻用戶更可能持續(xù)消費(fèi)。4.數(shù)據(jù)趨勢(shì)-解析：合適的圖表類(lèi)型能清晰展示數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，如折線圖展示時(shí)間趨勢(shì)，柱狀圖比較類(lèi)別差異。5.邏輯回歸-解析：邏輯回歸是銀行信貸業(yè)務(wù)中常用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能處理二元分類(lèi)問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題答案1.電商用戶行為分析提升轉(zhuǎn)化率的策略：-用戶分群：根據(jù)用戶消費(fèi)行為、偏好等特征將用戶分為高價(jià)值、潛力用戶、流失風(fēng)險(xiǎn)用戶等群體，針對(duì)性推送產(chǎn)品或優(yōu)惠。-路徑分析：分析用戶從進(jìn)入平臺(tái)到轉(zhuǎn)化的行為路徑，識(shí)別流失節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化頁(yè)面布局或交互流程。-營(yíng)銷(xiāo)策略優(yōu)化：結(jié)合用戶分群設(shè)計(jì)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，如高價(jià)值用戶專(zhuān)屬優(yōu)惠，潛力用戶限時(shí)促銷(xiāo)。-實(shí)時(shí)推薦：利用協(xié)同過(guò)濾或深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)用戶實(shí)時(shí)行為推薦相關(guān)商品，提升轉(zhuǎn)化率。2.高價(jià)值客戶識(shí)別步驟：-數(shù)據(jù)收集：收集客戶基本信息、交易記錄、信貸產(chǎn)品使用情況等數(shù)據(jù)。-分析維度：從消費(fèi)金額、交易頻率、信貸產(chǎn)品使用情況、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分等維度進(jìn)行分析。-模型選擇：使用RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）或自定義評(píng)分卡識(shí)別高價(jià)值客戶。-動(dòng)態(tài)調(diào)整：定期更新客戶價(jià)值評(píng)分，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略。3.時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)：-數(shù)據(jù)收集：收集歷年銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括節(jié)假日、促銷(xiāo)活動(dòng)等外部因素。-模型選擇：ARIMA模型適合具有季節(jié)性波動(dòng)的數(shù)據(jù)，可加入季節(jié)性參數(shù)（SARIMA）。-實(shí)際應(yīng)用：慈溪市農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售受節(jié)假日（如春節(jié)）影響明顯，需結(jié)合本地消費(fèi)習(xí)慣建模。四、計(jì)算題答案1.月均開(kāi)戶數(shù)量及預(yù)測(cè)：-月均開(kāi)戶：（1200+1350+1100+1450+1600+1750）/6=1358.33-簡(jiǎn)單線性回歸：假設(shè)7月為x=7，8月為x=8，用y=β0+β1x擬合數(shù)據(jù)，計(jì)算得到8月預(yù)測(cè)值（略，需實(shí)際計(jì)算）。2.季節(jié)性分析及預(yù)測(cè)思路：-占比計(jì)算：假設(shè)全年銷(xiāo)售額為10000，則11月占比=銷(xiāo)售額/10000，其他月份同理。-ARIMA預(yù)測(cè)：通過(guò)差分處理季節(jié)性波動(dòng)，建立SARIMA模型預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。五、論述題答案提升競(jìng)爭(zhēng)力的策略：-客戶分析：利用慈溪本地消費(fèi)數(shù)據(jù)（如房產(chǎn)、汽車(chē)