平安銀行無錫市梁溪區(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)不屬于數(shù)據(jù)清洗的常見任務(wù)？A.處理缺失值B.識別并修正異常值C.特征工程D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化2.平安銀行無錫分行某季度信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，逾期率環(huán)比上升10%，以下哪種分析方法最適合探究原因？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.聚類分析D.時間序列分析3.假設(shè)無錫梁溪區(qū)某商戶的POS交易數(shù)據(jù)如下，若要評估其活躍度，以下指標(biāo)最合適的是？-交易筆數(shù)：日均50筆-交易金額：日均2000元-新客占比：20%-客戶留存率：80%A.交易筆數(shù)B.交易金額C.新客占比D.客戶留存率4.在構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型時，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映模型的業(yè)務(wù)價值？A.AUC值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)5.平安銀行無錫分行客戶畫像分析中，以下哪種方法最適合挖掘高凈值客戶特征？A.主成分分析（PCA）B.K-Means聚類C.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則D.決策樹分析二、填空題（共5題，每空1分，共10分）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，使用______圖表更適用于展示不同分組的占比關(guān)系。2.平安銀行無錫梁溪區(qū)某商戶的會員復(fù)購率低于行業(yè)平均水平，可能的原因包括______、______或______。3.評估信貸風(fēng)險評估模型時，常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)有______、______和______。4.若無錫梁溪區(qū)某社區(qū)的商業(yè)貸款逾期率上升，從業(yè)務(wù)角度可能需要關(guān)注______、______和______三個維度。5.在客戶分群時，使用______算法需要注意樣本分布的均衡性，避免出現(xiàn)______問題。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在平安銀行無錫梁溪區(qū)業(yè)務(wù)場景中可能面臨的挑戰(zhàn)，并列舉至少三種應(yīng)對策略。2.如何利用無錫梁溪區(qū)商戶的POS交易數(shù)據(jù)，分析其消費(fèi)趨勢并提出優(yōu)化建議？3.在構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型時，如何平衡模型的業(yè)務(wù)可解釋性與預(yù)測性能？4.結(jié)合平安銀行無錫梁溪區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，說明數(shù)據(jù)分析師如何通過客戶畫像提升營銷效果？四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.平安銀行無錫梁溪區(qū)某商戶2024年季度POS交易數(shù)據(jù)如下表所示：|季度|交易筆數(shù)|交易金額（萬元）|新客占比|逾期率|||-||-|--||Q1|1200|60|15%|2%||Q2|1300|65|18%|3%||Q3|1500|75|20%|4%||Q4|1600|80|22%|5%|問題：（1）計(jì)算該商戶的季度交易增長率；（2）分析新客占比與逾期率的關(guān)系，并解釋可能的原因。2.假設(shè)平安銀行無錫梁溪區(qū)某社區(qū)的客戶信貸數(shù)據(jù)如下：-總客戶數(shù)：1000人-逾期客戶數(shù)：50人-逾期金額：200萬元-正?？蛻羝骄J款金額：30萬元-逾期客戶平均貸款金額：50萬元問題：（1）計(jì)算該社區(qū)的信貸不良率；（2）若銀行計(jì)劃對該社區(qū)客戶進(jìn)行信用增級，請?zhí)岢鲋辽賰煞N策略。五、論述題（1題，10分）結(jié)合平安銀行無錫梁溪區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式提升普惠金融服務(wù)的覆蓋率和質(zhì)量。答案及解析一、選擇題答案1.C（特征工程屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理后的建模階段，而非清洗任務(wù)）2.D（逾期率隨時間變化，適合時間序列分析探究趨勢）3.D（客戶留存率直接反映活躍度，高留存率表明客戶粘性強(qiáng)）4.A（AUC值綜合評估模型區(qū)分能力，最能反映業(yè)務(wù)價值）5.B（K-Means聚類適合挖掘高凈值客戶群體特征）二、填空題答案1.餅圖/環(huán)形圖2.客戶流失、營銷策略不足、產(chǎn)品競爭力弱3.不良率、覆蓋率、綜合收益4.客戶信用、還款能力、外部環(huán)境（如經(jīng)濟(jì)波動）5.K-Means；樣本偏差三、簡答題答案1.挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊（如缺失值、異常值）；-業(yè)務(wù)場景復(fù)雜（如信貸風(fēng)控需結(jié)合本地經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)）；-模型落地難（業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)結(jié)果接受度低）。策略：-建立數(shù)據(jù)治理流程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；-結(jié)合業(yè)務(wù)調(diào)研，優(yōu)化模型設(shè)計(jì)；-加強(qiáng)與業(yè)務(wù)部門的溝通，提供可解釋性強(qiáng)的結(jié)果。2.分析步驟：-提取POS交易數(shù)據(jù)，按時間（日/周/月）聚合，分析交易筆數(shù)和金額趨勢；-結(jié)合節(jié)假日、商圈活動等外部因素，判斷消費(fèi)熱點(diǎn)；-對比不同商戶類型的交易特征，提出差異化營銷建議（如增加促銷頻次、優(yōu)化產(chǎn)品組合）。3.平衡方法：-使用可解釋性模型（如邏輯回歸），同時結(jié)合樹模型（如XGBoost）提升性能；-通過SHAP值解釋模型決策，向業(yè)務(wù)部門展示關(guān)鍵影響因素；-定期與業(yè)務(wù)部門反饋模型效果，動態(tài)調(diào)整參數(shù)。4.客戶畫像提升營銷效果：-通過無錫梁溪區(qū)居民消費(fèi)習(xí)慣（如高頻餐飲、教育支出）設(shè)計(jì)針對性產(chǎn)品；-利用客戶分群結(jié)果，開展精準(zhǔn)營銷（如高凈值客戶推薦理財(cái)，小微企業(yè)主推送貸款方案）；-結(jié)合地理位置數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局或上門服務(wù)。四、計(jì)算題答案1.（1）交易增長率：|季度|增長率|||--||Q2→Q3|(1500-1300)/1300≈15.4%||Q3→Q4|(1600-1500)/1500≈6.7%|結(jié)論：Q2→Q3增長顯著，可能與促銷活動或季節(jié)性消費(fèi)有關(guān)。（2）新客占比與逾期率關(guān)系：新客占比上升伴隨逾期率增長，可能原因：-新客質(zhì)量較低（如信用審核寬松）；-營銷活動吸引沖動型消費(fèi)客戶；-需加強(qiáng)新客貸前篩查。2.（1）不良率：不良率=逾期客戶數(shù)/總客戶數(shù)=50/1000=5%。（2）信用增級策略：-對優(yōu)質(zhì)客戶提供信用額度提升；-引入外部征信數(shù)據(jù)（如支付寶芝麻分）完善風(fēng)控模型。五、論述題答案數(shù)據(jù)驅(qū)動普惠金融提升路徑：1.數(shù)據(jù)采集與整合：整合無錫梁溪區(qū)政務(wù)數(shù)據(jù)（如社保、稅務(wù)）、銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)（如存款、貸款），構(gòu)建客戶信用畫像；2.模型開發(fā)：構(gòu)建反欺詐模型，降