浦發(fā)銀行舟山市普陀區(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.舟山市普陀區(qū)近年來旅游收入與居民消費(fèi)支出呈正相關(guān)關(guān)系，若需分析兩者之間的相關(guān)強(qiáng)度，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？A.回歸分析B.空間自相關(guān)分析C.相關(guān)性分析（皮爾遜系數(shù)）D.主成分分析2.浦發(fā)銀行某業(yè)務(wù)部門需分析舟山漁港商戶的信貸需求，最適合采用的數(shù)據(jù)采集方式是？A.問卷調(diào)查（隨機(jī)抽樣）B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取電商平臺(tái)交易數(shù)據(jù)C.行內(nèi)交易數(shù)據(jù)挖掘（關(guān)聯(lián)規(guī)則）D.專家訪談（定性分析）3.舟山市普陀區(qū)某景區(qū)游客流量數(shù)據(jù)呈周期性波動(dòng)，若需預(yù)測(cè)未來3個(gè)月流量趨勢(shì)，以下模型中最適合的是？A.線性回歸模型B.ARIMA時(shí)間序列模型C.決策樹分類模型D.K-means聚類模型4.浦發(fā)銀行舟山分行需評(píng)估小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)，以下指標(biāo)中最能反映企業(yè)償債能力的是？A.營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率B.流動(dòng)比率C.資產(chǎn)負(fù)債率D.每股收益（EPS）5.舟山市某商圈商戶的會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)中，若需分析高價(jià)值客戶群體特征，最適合使用的分析方法是？A.邏輯回歸模型B.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.K-means聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在舟山市普陀區(qū)銀行業(yè)務(wù)中，客戶信用評(píng)分模型的核心輸入特征通常包括______、______和______。（提示：需結(jié)合銀行業(yè)務(wù)場(chǎng)景填寫）2.若分析舟山港貨運(yùn)船舶的延誤原因，需采用______分析方法，以識(shí)別關(guān)鍵影響因素。（提示：需結(jié)合多因素影響分析）3.浦發(fā)銀行舟山分行在構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型時(shí)，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括______、______和______。（提示：需結(jié)合數(shù)據(jù)清洗流程）4.舟山市普陀區(qū)某餐飲商戶的訂單數(shù)據(jù)中，若需分析午市與晚市訂單量的差異，最適合使用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是______。（提示：需結(jié)合兩組數(shù)據(jù)對(duì)比）5.在構(gòu)建舟山市小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，需注意控制______和______的平衡，以避免過度擬合。（提示：需結(jié)合模型優(yōu)化）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述舟山市普陀區(qū)銀行業(yè)務(wù)中，如何利用“客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)”構(gòu)建精準(zhǔn)營(yíng)銷模型？請(qǐng)說明關(guān)鍵步驟及業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用。（提示：需結(jié)合舟山本地消費(fèi)特點(diǎn)，如漁港經(jīng)濟(jì)、旅游業(yè)等）2.浦發(fā)銀行舟山分行需分析舟山港貨運(yùn)船舶的延誤對(duì)當(dāng)?shù)匚锪髌髽I(yè)的影響，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)收集與分析的方案框架。（提示：需考慮數(shù)據(jù)來源、分析指標(biāo)及可視化呈現(xiàn)）3.舟山市某商圈商戶面臨租金上漲壓力，需通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化定價(jià)策略，請(qǐng)?zhí)岢隹尚械姆治鏊悸芳皹I(yè)務(wù)落地措施。（提示：需結(jié)合商圈客流特征、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等）四、計(jì)算題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.某浦發(fā)銀行舟山分行信貸部門收集了100戶小微企業(yè)客戶的貸款數(shù)據(jù)，其中貸款金額（萬元）與年化利率（%）數(shù)據(jù)如下表所示：|貸款金額（萬元）|年化利率（%）||-|--||20|5.5||30|5.2||40|5.0||...|...||200|6.5|假設(shè)數(shù)據(jù)符合線性關(guān)系，請(qǐng)計(jì)算：（1）貸款金額與年化利率的線性回歸方程；（2）若某客戶申請(qǐng)50萬元貸款，預(yù)測(cè)其年化利率是多少？（結(jié)果保留兩位小數(shù)）2.舟山市某景區(qū)2024年各月份游客流量數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|游客流量（萬人次）|||-||1|10||2|12||3|15||...|...||12|45|請(qǐng)使用ARIMA模型預(yù)測(cè)2025年1月的游客流量，并簡(jiǎn)述模型選擇理由及計(jì)算步驟。（提示：需假設(shè)數(shù)據(jù)存在季節(jié)性波動(dòng)，提供公式及結(jié)果）五、論述題（1題，20分）結(jié)合舟山市普陀區(qū)銀行業(yè)務(wù)特點(diǎn)（如漁業(yè)貸款、旅游信貸、小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”提升浦發(fā)銀行在當(dāng)?shù)氐臉I(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。（提示：需從數(shù)據(jù)采集、分析工具、業(yè)務(wù)應(yīng)用三個(gè)維度展開）答案及解析一、選擇題答案1.C解析：分析旅游收入與居民消費(fèi)支出的相關(guān)強(qiáng)度需使用相關(guān)性分析（皮爾遜系數(shù)），直接衡量?jī)烧呔€性關(guān)系。其他選項(xiàng)不適用于此類分析：A（回歸分析用于預(yù)測(cè)）→B（空間自相關(guān)分析用于地理數(shù)據(jù)）→D（主成分分析用于降維）。2.A解析：舟山漁港商戶信貸需求需結(jié)合實(shí)地調(diào)研，問卷調(diào)查（隨機(jī)抽樣）能獲取樣本代表性數(shù)據(jù)。B（網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)不全面）→C（行內(nèi)數(shù)據(jù)僅限浦發(fā)客戶）→D（專家訪談主觀性強(qiáng)）。3.B解析：周期性波動(dòng)數(shù)據(jù)需用時(shí)間序列模型（ARIMA），能捕捉趨勢(shì)與季節(jié)性。A（線性回歸不適用于周期性）→C（決策樹用于分類）→D（聚類分析用于分組）。4.B解析：流動(dòng)比率（短期償債能力指標(biāo)）最直接反映企業(yè)短期債務(wù)覆蓋能力。A（收入增長(zhǎng)不等于現(xiàn)金流）→C（負(fù)債率反映長(zhǎng)期償債）→D（EPS為股市指標(biāo)）。5.C解析：高價(jià)值客戶群體特征需用聚類分析（K-means），將相似客戶歸類。A（邏輯回歸用于預(yù)測(cè)）→B（關(guān)聯(lián)規(guī)則分析購(gòu)物籃）→D（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)）。二、填空題答案1.年齡、收入、信用歷史解析：銀行信用評(píng)分模型通常基于三要素：客戶基本屬性（年齡）、經(jīng)濟(jì)能力（收入）及還款記錄（信用歷史）。2.線性回歸解析：貨運(yùn)延誤受多因素（天氣、港口擁堵、船舶狀況等）影響，需用線性回歸識(shí)別關(guān)鍵自變量。3.數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練解析：客戶流失預(yù)警模型流程：剔除異常值→構(gòu)建標(biāo)簽→生成變量→擬合模型。4.t檢驗(yàn)（兩組均值比較）解析：午市與晚市訂單量對(duì)比需檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)均值是否存在顯著差異。5.模型復(fù)雜度、過擬合解析：信貸模型需平衡模型預(yù)測(cè)能力與泛化能力，避免過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。三、簡(jiǎn)答題答案1.舟山市浦發(fā)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷模型構(gòu)建步驟：（1）數(shù)據(jù)采集：整合行內(nèi)數(shù)據(jù)（交易流水、信貸記錄）與外部數(shù)據(jù)（舟山旅游平臺(tái)消費(fèi)記錄、漁港商戶采購(gòu)數(shù)據(jù)）。（2）特征工程：構(gòu)建舟山特色標(biāo)簽（如“漁家樂消費(fèi)頻次”“漁船貸款客戶”“旺季商戶”）。（3）模型選擇：使用RFM模型分層客戶，高價(jià)值客戶推送“漁港特色信貸產(chǎn)品”；中價(jià)值客戶推送“旅游消費(fèi)分期”。業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用：針對(duì)漁港商戶推送“漁業(yè)供應(yīng)鏈貸款”，針對(duì)旅游企業(yè)推送“旺季資金周轉(zhuǎn)方案”。2.舟山港貨運(yùn)延誤影響分析方案：（1）數(shù)據(jù)來源：港口API（船舶進(jìn)出記錄）、物流企業(yè)調(diào)研（延誤時(shí)長(zhǎng)、成本損失）、氣象數(shù)據(jù)（臺(tái)風(fēng)影響）。（2）分析指標(biāo)：延誤率、延誤成本（物流企業(yè)額外運(yùn)費(fèi)）、對(duì)漁港商戶訂單的影響。（3）可視化呈現(xiàn)：用桑基圖展示延誤傳導(dǎo)路徑（港口→船運(yùn)→企業(yè)），用熱力圖標(biāo)注舟山群島延誤高發(fā)區(qū)域。3.商圈定價(jià)策略優(yōu)化思路：（1）分析客流特征：用泊松模型分析午市（餐飲高峰）與晚市（購(gòu)物高峰）客流分布差異。（2）競(jìng)爭(zhēng)分析：對(duì)比舟山其他商圈同品類商戶定價(jià)（如老鴨粉絲湯、海鮮排擋）。（3）動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)：午市主推套餐（如“漁家菜套餐”），晚市采用“海鮮單品自由組合”模式，結(jié)合實(shí)時(shí)庫存調(diào)整價(jià)格。四、計(jì)算題答案1.（1）線性回歸方程假設(shè)數(shù)據(jù)樣本（n=100），計(jì)算得到：年化利率=4.5+0.02×貸款金額（2）預(yù)測(cè)利率當(dāng)貸款金額=50萬元時(shí)，年化利率=4.5+0.02×50=5.50%2.ARIMA模型預(yù)測(cè)步驟：（1）差分處理消除趨勢(shì)：Δy_t=y_t-y_{t-1}；（2）ACF/PACF圖識(shí)別模型階數(shù)（假設(shè)p=1,d=1,q=1）；（3）預(yù)測(cè)公式：y_(2025.1)=45+5（季節(jié)性系數(shù)）≈50萬人次理由：舟山景區(qū)游客存在明顯的季節(jié)性（暑期高峰、冬季淡季），ARIMA能捕捉周期性規(guī)律。五、論述題答案數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策提升浦發(fā)銀行舟山業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力：（1）數(shù)據(jù)采集維度：-漁業(yè)貸款：整合漁船抵押登記、漁港交易流水、天氣預(yù)警數(shù)據(jù)；-旅游信貸：接入舟山文旅局游客量、酒店入住率、電商平臺(tái)預(yù)售數(shù)據(jù)；-小微企業(yè)：通過“五色客戶圖譜”（紅/黃/綠/藍(lán)/灰五類風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)）動(dòng)態(tài)監(jiān)控經(jīng)營(yíng)狀況。（2）分析工具應(yīng)用：-使用舟山本地化算法（如結(jié)合臺(tái)風(fēng)影響的小微企業(yè)還款預(yù)測(cè)模型）；-構(gòu)建“漁港商戶經(jīng)營(yíng)健康度指數(shù)”（基于交易