浦發(fā)銀行九江市潯陽區(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(jì)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.主成分分析（PCA）C.箱線圖D.邏輯回歸答案：C解析：EDA的核心目的是通過可視化手段快速理解數(shù)據(jù)分布、異常值和變量間關(guān)系。箱線圖能直觀展示數(shù)據(jù)分布特征，適合初步探索?；貧w分析、PCA和邏輯回歸屬于建模方法，不適用于初步探索。2.九江市某商圈的客流量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，最適合預(yù)測該數(shù)據(jù)的模型是？A.線性回歸B.ARIMA模型C.決策樹D.K-Means聚類答案：B解析：ARIMA模型適用于具有時(shí)間序列特征的周期性數(shù)據(jù)，能捕捉季節(jié)性波動(dòng)。線性回歸不考慮時(shí)間依賴性；決策樹適用于分類和回歸任務(wù)，但不擅長處理時(shí)間序列；K-Means用于聚類分析，不適用于預(yù)測。3.浦發(fā)銀行某信貸業(yè)務(wù)中，客戶的逾期概率與收入水平相關(guān)，但存在非線性關(guān)系，以下模型最合適？A.邏輯回歸B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.線性回歸D.樸素貝葉斯答案：B解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，適合處理高維、非線性數(shù)據(jù)。邏輯回歸假設(shè)變量間線性關(guān)系；線性回歸無法捕捉非線性特征；樸素貝葉斯適用于文本分類，不適用于數(shù)值預(yù)測。4.九江市某電商平臺(tái)的用戶留存率數(shù)據(jù)顯示，新用戶在第3個(gè)月留存率顯著下降，可能的原因是？A.產(chǎn)品功能不足B.市場競爭加劇C.用戶習(xí)慣培養(yǎng)周期D.以上都是答案：D解析：新用戶留存率下降可能由產(chǎn)品功能缺陷、競爭對手策略或用戶需要時(shí)間適應(yīng)平臺(tái)導(dǎo)致。綜合考慮行業(yè)特性（電商用戶習(xí)慣培養(yǎng)周期較長），選項(xiàng)D最全面。5.浦發(fā)銀行在分析客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分客戶存在異常高消費(fèi)行為，以下方法最適合識(shí)別？A.線性回歸B.聚類分析（DBSCAN）C.決策樹D.回歸分析答案：B解析：DBSCAN聚類能識(shí)別異常點(diǎn)（離群值），無需預(yù)先指定簇?cái)?shù)量，適合發(fā)現(xiàn)高消費(fèi)異常行為。線性回歸和決策樹無法直接識(shí)別異常值；回歸分析僅用于預(yù)測，不適用于異常檢測。二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在九江市，某餐飲企業(yè)的外賣訂單量與天氣溫度呈正相關(guān)，溫度每升高10℃，訂單量增加約______%。答案：15%解析：根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，餐飲外賣業(yè)務(wù)對溫度敏感，高溫天氣刺激消費(fèi)增長，實(shí)際數(shù)據(jù)需結(jié)合當(dāng)?shù)卣{(diào)研調(diào)整。2.浦發(fā)銀行在客戶信用評分模型中，通常使用______指標(biāo)衡量模型的穩(wěn)定性。答案：AUC解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）用于評估分類模型性能，高AUC表示模型泛化能力強(qiáng)，適合信用評分場景。3.九江市某零售企業(yè)的用戶畫像分析中，常用的聚類算法是______。答案：K-Means解析：K-Means適用于用戶分群，根據(jù)消費(fèi)行為、年齡等特征將客戶劃分為不同群體，便于精準(zhǔn)營銷。4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法包括______、插值法和刪除法。答案：均值/中位數(shù)填充解析：常見的缺失值處理方法包括均值/中位數(shù)填充、插值法和刪除法，具體選擇需結(jié)合數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)場景。5.浦發(fā)銀行在分析九江市小微企業(yè)的貸款違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，常用的特征工程方法是______。答案：特征交叉解析：特征交叉能生成新的組合特征（如收入×負(fù)債），提升模型預(yù)測能力，適合小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評估。三、簡答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡述在九江市開展電商用戶行為分析時(shí)，如何設(shè)計(jì)有效的用戶分層策略？答案：-分層維度：1.消費(fèi)能力分層：高消費(fèi)、中等消費(fèi)、低消費(fèi)；2.活躍度分層：核心用戶、活躍用戶、沉默用戶；3.生命周期分層：新用戶、成長用戶、成熟用戶、流失用戶。-數(shù)據(jù)來源：訂單金額、購買頻次、最近訪問時(shí)間、留存率等；-業(yè)務(wù)應(yīng)用：針對不同層級的用戶制定差異化營銷策略（如高消費(fèi)用戶尊享權(quán)益，沉默用戶通過促銷召回）。解析：分層需結(jié)合電商行業(yè)特性，通過多維度交叉分析提升用戶價(jià)值挖掘效率。2.浦發(fā)銀行在構(gòu)建九江市信用卡客戶流失預(yù)警模型時(shí)，如何平衡模型的精確率和召回率？答案：-精確率與召回率平衡：1.調(diào)整閾值：通過ROC曲線選擇合適的閾值，高召回率優(yōu)先預(yù)警潛在流失客戶，高精確率減少誤報(bào)；2.成本敏感型優(yōu)化：流失成本高時(shí)（如高端客戶），優(yōu)先提升召回率；流失成本低時(shí)（如普通客戶），優(yōu)先提升精確率；3.特征工程：補(bǔ)充用戶行為特征（如逾期次數(shù)、最近還款時(shí)間），提高模型區(qū)分度。-業(yè)務(wù)結(jié)合：與銀行營銷部門協(xié)作，制定差異化挽留方案（如針對高風(fēng)險(xiǎn)客戶推出專屬優(yōu)惠）。解析：預(yù)警模型需兼顧業(yè)務(wù)目標(biāo)，避免因過度預(yù)警導(dǎo)致資源浪費(fèi)。3.九江市某餐飲企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)外賣訂單量與天氣相關(guān)性高，如何設(shè)計(jì)干預(yù)策略提升訂單量？答案：-天氣聯(lián)動(dòng)營銷：1.高溫天氣推送“冷飲促銷”；低溫天氣推送“暖飲/火鍋套餐”；2.按天氣預(yù)測提前備貨，減少缺貨率。-用戶觸達(dá)優(yōu)化：1.對高溫/低溫敏感用戶定向推送；2.通過短信/APP推送天氣預(yù)警及優(yōu)惠。-數(shù)據(jù)分析持續(xù)優(yōu)化：監(jiān)控天氣與訂單量關(guān)聯(lián)度，動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。解析：干預(yù)策略需結(jié)合用戶偏好和供應(yīng)鏈能力，確?？蓤?zhí)行性。四、編程題（共1題，20分）背景：浦發(fā)銀行九江市分行提供2023年信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)（部分樣本），需分析用戶的消費(fèi)特征，并預(yù)測未來3個(gè)月可能的高風(fēng)險(xiǎn)客戶。數(shù)據(jù)示例（CSV格式）：plaintextuser_id,age,gender,consumption_amount,credit_limit,late_payment_count,regression_score1,28,F,5000,20000,2,0.652,35,M,8000,30000,0,0.453,22,F,3000,15000,1,0.72...任務(wù)：1.使用Python處理缺失值，并計(jì)算用戶的“綜合風(fēng)險(xiǎn)評分”（公式：`late_payment_count0.5+regression_score0.5`）；2.繪制消費(fèi)金額與年齡的散點(diǎn)圖，并標(biāo)注高風(fēng)險(xiǎn)用戶（`綜合風(fēng)險(xiǎn)評分>0.7`）；3.預(yù)測未來3個(gè)月可能的高風(fēng)險(xiǎn)用戶（使用邏輯回歸模型，以`late_payment_count>1`為高風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)）。要求：-代碼需包含數(shù)據(jù)清洗、特征工程、可視化和模型預(yù)測；-不得使用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集，需假設(shè)數(shù)據(jù)格式和部分計(jì)算邏輯。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression模擬數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'user_id':range(1,6),'age':[28,35,22,45,30],'gender':['F','M','F','M','F'],'consumption_amount':[5000,8000,3000,12000,6000],'credit_limit':[20000,30000,15000,40000,25000],'late_payment_count':[2,0,1,3,1],'regression_score':[0.65,0.45,0.72,0.88,0.55]})1.缺失值處理data['consumption_amount'].fillna(data['consumption_amount'].mean(),inplace=True)2.計(jì)算綜合風(fēng)險(xiǎn)評分data['risk_score']=data['late_payment_count']0.5+data['regression_score']0.53.可視化high_risk_users=data[data['risk_score']>0.7]plt.scatter(data['age'],data['consumption_amount'],color='blue',label='NormalUsers')plt.scatter(high_risk_users['age'],high_risk_users['consumption_amount'],color='red',label='High-RiskUsers')plt.xlabel('Age')plt.ylabel('ConsumptionAmount')plt.legend()plt.show()4.預(yù)測高風(fēng)險(xiǎn)用戶X=data[['late_payment_count']]y=(data['late_payment_count']>1).astype(int)model=LogisticRegression()model.fit(X,y)predictions=model.predict(X)print("PredictedHigh-RiskUsers:",predictions)評分標(biāo)準(zhǔn)：-數(shù)據(jù)處理（5分）、可視化（5分）、模型預(yù)測（10分）。五、綜合分析題（1題，30分）背景：浦發(fā)銀行九江市分行希望分析本地小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)包括企業(yè)規(guī)模、行業(yè)類型、貸款金額、還款情況等。問題：1.如何通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)貸款企業(yè)？2.針對九江市制造業(yè)和小微服務(wù)業(yè)，提出差異化的信貸政策建議；3.結(jié)合當(dāng)?shù)卣撸ㄈ缯a(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠），設(shè)計(jì)貸款風(fēng)險(xiǎn)評估模型框架。答案：1.高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)識(shí)別：-特征工程：-貸款金額/收入比、行業(yè)景氣度指數(shù)、擔(dān)保類型、歷史逾期天數(shù)；-模型選擇：-邏輯回歸（基礎(chǔ)模型）、XGBoost（處理非線性關(guān)系）；-業(yè)務(wù)規(guī)則補(bǔ)充：-行業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)（如制造業(yè)產(chǎn)能過剩風(fēng)險(xiǎn)）、政策變動(dòng)敏感度。2.差異化信貸政策建議：-制造業(yè)：-提供設(shè)備融資支持，延長制造業(yè)貸款期限；-對綠色制造企業(yè)給予利率優(yōu)惠。-小微服務(wù)業(yè)：-推廣