興業(yè)銀行寧波市余姚市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10分）1.在分析寧波市余姚市電商企業(yè)銷售數(shù)據(jù)時，若需評估不同促銷活動對銷售額的影響，最適合使用的統(tǒng)計方法是什么？A.相關性分析B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析2.某銀行希望分析余姚市居民的信貸消費行為，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術能夠有效識別高價值客戶群體？A.決策樹B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.時間序列分析3.在處理余姚市某企業(yè)的客戶流失數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分特征之間存在多重共線性，應優(yōu)先采用哪種方法解決？A.標準化處理B.嶺回歸C.特征選擇D.數(shù)據(jù)插補4.興業(yè)銀行余姚分行需評估信貸業(yè)務風險，以下哪種模型最適合用于預測客戶違約概率？A.K-Means聚類B.邏輯回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.線性回歸5.在分析余姚市居民消費結(jié)構時，若需發(fā)現(xiàn)不同年齡段群體的消費偏好差異，應優(yōu)先采用哪種分析方法？A.離散化處理B.降維分析C.比較分析D.聚類分析二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在處理余姚市某企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分月份的銷售額異常波動，應優(yōu)先采用______方法進行檢測。答案：箱線圖2.若需分析余姚市居民信貸申請的審批效率，應優(yōu)先關注______指標。答案：平均處理時間3.在進行余姚市電商企業(yè)用戶行為分析時，若需衡量用戶活躍度，應優(yōu)先使用______指標。答案：DAU（日活躍用戶數(shù)）4.若某銀行希望評估余姚市不同區(qū)域的信貸業(yè)務分布合理性，應優(yōu)先采用______方法進行分析。答案：熱力圖5.在分析余姚市企業(yè)供應鏈數(shù)據(jù)時，若需發(fā)現(xiàn)異常采購行為，應優(yōu)先使用______方法。答案：孤立森林三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在分析余姚市居民信貸消費數(shù)據(jù)時，如何處理缺失值？并說明不同處理方法的優(yōu)缺點。答案：-缺失值處理方法：1.刪除法：-適用場景：缺失值比例較低（<5%），且缺失值隨機分布時。-優(yōu)點：簡單高效，不引入額外偏差。-缺點：可能丟失重要信息。2.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補：-適用場景：缺失值比例不高（5%-10%），且數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)時。-優(yōu)點：操作簡單，計算效率高。-缺點：可能扭曲數(shù)據(jù)分布。3.回歸填補/多重插補：-適用場景：缺失值比例較高（>10%），或缺失值非隨機分布時。-優(yōu)點：能較好保留數(shù)據(jù)完整性，減少偏差。-缺點：計算復雜度較高。4.模型預測填補：-適用場景：缺失值與某些特征高度相關時。-優(yōu)點：能更準確地還原數(shù)據(jù)。-缺點：需要額外訓練模型，流程復雜。-總結(jié)：選擇方法需結(jié)合數(shù)據(jù)特點、缺失比例及業(yè)務場景綜合判斷。2.某銀行希望分析余姚市小微企業(yè)的信貸風險，請簡述如何構建風險評分模型，并說明關鍵步驟。答案：-關鍵步驟：1.數(shù)據(jù)收集與清洗：-收集企業(yè)財務數(shù)據(jù)（營收、利潤、負債）、經(jīng)營數(shù)據(jù)（行業(yè)、規(guī)模）、征信數(shù)據(jù)（逾期記錄）等。-處理缺失值、異常值，并進行標準化/歸一化。2.特征工程：-構建風險相關特征（如：資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金流覆蓋率）。-剔除冗余特征，避免多重共線性。3.模型選擇與訓練：-常用模型：邏輯回歸、XGBoost、隨機森林。-使用歷史數(shù)據(jù)訓練模型，并交叉驗證調(diào)優(yōu)。4.模型評估：-使用AUC、Gini系數(shù)、KS值等指標評估模型效果。-根據(jù)業(yè)務需求調(diào)整閾值（如：高風險客戶攔截率）。5.模型部署與監(jiān)控：-將模型嵌入信貸審批系統(tǒng)，實時評分。-定期回溯數(shù)據(jù)，更新模型以適應市場變化。3.余姚市某電商平臺希望分析用戶購物路徑對復購率的影響，請簡述如何設計分析方案。答案：-分析方案：1.數(shù)據(jù)準備：-收集用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽、加購、下單、支付）。-構建用戶分群（如：高價值用戶、流失風險用戶）。2.路徑分析：-使用漏斗分析（FunnelAnalysis）量化關鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點（如：加購→支付轉(zhuǎn)化率）。-通過A/B測試對比不同購物路徑對復購的影響。3.用戶分群分析：-對比不同用戶群體的購物路徑差異（如：高復購用戶是否更依賴特定推薦場景）。-使用關聯(lián)規(guī)則挖掘（如：購買某商品的用戶常購買哪些互補商品）。4.干預實驗：-優(yōu)化購物路徑（如：簡化支付流程、增加商品關聯(lián)推薦）。-通過實驗數(shù)據(jù)驗證改進效果。四、編程題（共2題，每題20分，合計40分）1.假設你已獲取余姚市某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)（CSV格式），包含用戶ID、商品ID、行為類型（瀏覽/加購/下單/支付）、時間戳等字段。請用Python編寫代碼，計算每個用戶的平均轉(zhuǎn)化率（加購→支付），并按轉(zhuǎn)化率降序排序。答案：pythonimportpandasaspd讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('user_behavior.csv')data['timestamp']=pd.to_datetime(data['timestamp'])構建轉(zhuǎn)化鏈（加購→支付）defget_conversion_rate(user_id):user_data=data[data['user_id']==user_id].sort_values('timestamp')add2buy=user_data[user_data['action']=='add_to_cart']buy=user_data[user_data['action']=='buy']iflen(add2buy)==0orlen(buy)==0:return0conversion=buy[add2buy['product_id'].isin(buy['product_id'])].shape[0]/len(add2buy)returnconversion計算每個用戶的轉(zhuǎn)化率user_conversion=data.groupby('user_id').apply(get_conversion_rate).reset_index(name='conversion_rate')user_conversion=user_conversion.sort_values('conversion_rate',ascending=False)print(user_conversion)2.請用Python中的Pandas和Matplotlib庫，繪制余姚市某企業(yè)不同渠道（如：線上/線下）的銷售額分布熱力圖。假設數(shù)據(jù)包含渠道類型、銷售額、月份等字段。答案：pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('sales_data.csv')data['month']=pd.Categorical(data['month'],categories=['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun'],ordered=True)繪制熱力圖pivot_table=data.pivot_table(index='month',columns='channel',values='sales',aggfunc='sum')sns.heatmap(pivot_table,annot=True,cmap='YlGnBu',fmt='.0f')plt.title('SalesDistributionbyChannelandMonthinYuyao')plt.xlabel('Channel')plt.ylabel('Month')plt.show()答案與解析一、選擇題1.B（回歸分析能評估促銷活動對銷售額的因果影響）2.C（聚類分析能識別高價值客戶群體）3.B（嶺回歸能處理多重共線性問題）4.B（邏輯回歸適合分類問題，如預測違約概率）5.D（聚類分析能發(fā)現(xiàn)不同年齡段消費偏好差異）二、填空題1.箱線圖（用于檢測異常值）2.平均處理時間（評估審批效率的核心指標）3.DAU（衡量用戶活躍度）4.熱