中信銀行江門市新會區(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，以下哪項指標最適合衡量江門市新會區(qū)商戶的活躍度？A.總交易金額B.新增用戶數(shù)C.用戶復(fù)購率D.平均客單價2.針對江門市新會區(qū)零售業(yè)務(wù)的用戶行為分析，以下哪種方法最適用于發(fā)現(xiàn)潛在的用戶分層？A.回歸分析B.聚類分析C.時間序列分析D.線性判別分析3.中信銀行在江門市新會區(qū)推廣信用卡時，若想評估營銷活動的效果，應(yīng)優(yōu)先關(guān)注以下哪個指標？A.廣告曝光量B.信用卡申請轉(zhuǎn)化率C.信用卡逾期率D.活躍用戶增長率4.在處理江門市新會區(qū)商戶的交易數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分商戶的交易時間存在異常（如凌晨大量交易），以下哪種方法最適合處理此類數(shù)據(jù)？A.簡單刪除異常數(shù)據(jù)B.使用移動平均法平滑數(shù)據(jù)C.通過箱線圖識別并修正異常值D.增加更多商戶以平衡數(shù)據(jù)分布5.中信銀行江門市新會區(qū)分行若想優(yōu)化信貸審批流程，以下哪種技術(shù)最適合用于構(gòu)建風險評估模型？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.K-Means聚類D.線性回歸二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在分析江門市新會區(qū)居民的消費習慣時，若發(fā)現(xiàn)年輕用戶更傾向于線上消費，而中年用戶更偏好線下門店，這種現(xiàn)象體現(xiàn)了______。（答案：用戶分層）2.中信銀行江門市新會區(qū)分行在分析信用卡用戶的還款行為時，若發(fā)現(xiàn)部分用戶存在“月度高消費、月末集中還款”的規(guī)律，這種模式通常被稱為______。（答案：先消費后還款）3.在構(gòu)建江門市新會區(qū)商戶的銷售額預(yù)測模型時，若考慮季節(jié)性因素（如節(jié)假日銷售額提升），應(yīng)采用______模型。（答案：時間序列模型）4.若江門市新會區(qū)某商戶的交易數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種方法最適合處理缺失數(shù)據(jù)？______（答案：插值法或均值填補）三、簡答題（共3題，每題4分，共12分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在江門市新會區(qū)零售業(yè)務(wù)中如何利用用戶畫像進行精準營銷？（答案要點：-通過用戶消費行為、年齡、職業(yè)等維度構(gòu)建用戶畫像；-根據(jù)不同用戶群體制定差異化營銷策略（如年輕用戶側(cè)重線上推廣，中年用戶側(cè)重線下活動）；-結(jié)合新會區(qū)本地消費特點（如餐飲、家電等熱門品類）優(yōu)化推薦系統(tǒng)。）2.解釋中信銀行江門市新會區(qū)分行在評估信貸風險時，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？（答案要點：-收集用戶征信數(shù)據(jù)、交易記錄、負債情況等特征；-構(gòu)建邏輯回歸或決策樹模型進行風險分類；-通過模型識別高風險用戶并調(diào)整審批策略。）3.若江門市新會區(qū)某商戶的銷售額波動較大，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)如何分析并優(yōu)化其銷售策略？（答案要點：-分析銷售數(shù)據(jù)的時間序列特征，識別周期性波動；-通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析找出高銷量商品組合；-結(jié)合新會區(qū)消費習慣（如節(jié)假日促銷）制定動態(tài)定價策略。）四、計算題（共2題，每題6分，共12分）1.某商戶在江門市新會區(qū)的交易數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該商戶的平均客單價及中位數(shù)客單價。|交易日期|金額（元）|用戶年齡||-||-||2023-10-01|120|25||2023-10-02|200|32||2023-10-03|150|28||2023-10-04|300|45||2023-10-05|180|30|（答案：-平均客單價=(120+200+150+300+180)/5=190元；-中位數(shù)客單價=150元（排序后第3個值）。）2.某銀行江門市新會區(qū)分行的信用卡用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該分行的信用卡逾期率。|用戶ID|是否逾期||--|-||001|是||002|否||003|否||004|是||005|否|（答案：逾期率=逾期用戶數(shù)/總用戶數(shù)=2/5=40%。）五、論述題（共1題，12分）結(jié)合江門市新會區(qū)的經(jīng)濟特點（如制造業(yè)發(fā)達、居民消費偏好等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化中信銀行在該地區(qū)的信貸業(yè)務(wù)。（答案要點：1.經(jīng)濟特征分析：新會區(qū)以制造業(yè)為主，中小企業(yè)較多，信貸需求集中于設(shè)備采購、供應(yīng)鏈融資等場景；2.用戶分層：通過分析企業(yè)征信、經(jīng)營流水等數(shù)據(jù)，將企業(yè)分為“優(yōu)質(zhì)制造企業(yè)”“小微成長型”“高風險企業(yè)”等群體；3.風險預(yù)警：利用機器學(xué)習模型監(jiān)測企業(yè)財務(wù)指標（如資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金流）的異常波動，提前預(yù)警風險；4.本地化服務(wù)：結(jié)合新會區(qū)特色產(chǎn)業(yè)（如家電、家具制造），推出定制化信貸產(chǎn)品（如設(shè)備融資租賃）；5.動態(tài)定價：根據(jù)企業(yè)信用評級和行業(yè)景氣度調(diào)整利率，平衡風險與收益。）答案解析一、選擇題1.C（用戶復(fù)購率更能反映活躍度，總交易金額易受促銷影響，新增用戶數(shù)僅代表初期增長，客單價與活躍度關(guān)聯(lián)較弱。）2.B（聚類分析適用于無標簽數(shù)據(jù)分組，適合用戶分層。）3.B（轉(zhuǎn)化率直接反映營銷效果。）4.C（箱線圖能識別異常值并修正，簡單刪除會丟失信息。）5.A（決策樹適合信貸風險評估，邏輯簡單且可解釋性強。）二、填空題1.用戶分層（新會區(qū)年輕用戶偏線上，中年用戶偏線下，反映消費習慣差異。）2.先消費后還款（月末集中還款是典型行為模式。）3.時間序列模型（節(jié)假日銷售額波動需考慮季節(jié)性。）4.插值法或均值填補（缺失值較多時需合理填補。）三、簡答題1.精準營銷方法：-構(gòu)建用戶畫像（年齡、職業(yè)、消費偏好）；-針對性推送（年輕用戶線上優(yōu)惠券，中年用戶線下活動）；-本地化調(diào)整（結(jié)合新會區(qū)餐飲、家電消費熱點優(yōu)化推薦。）2.信貸風險數(shù)據(jù)挖掘：-收集征信、交易、負債等數(shù)據(jù)；-構(gòu)建風險模型（如邏輯回歸）；-高風險用戶重點監(jiān)控，調(diào)整審批標準。3.銷售策略優(yōu)化：-時間序列分析識別周期性；-關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)商品組合；-動態(tài)定價結(jié)合本地消費習慣（如節(jié)假日促銷）。四、計算題1.平均客單價=190元，中位數(shù)客單價=150元（排序后第3個值）。2.逾期率=40%（2逾期用戶/5總用戶）。五、論述題信貸業(yè)務(wù)優(yōu)化方案：1.經(jīng)濟特征分析：新會區(qū)制造業(yè)發(fā)達，信貸需求集中于設(shè)備采購、供應(yīng)鏈融資等場景；2.用戶分層：通過企業(yè)征信、經(jīng)營流水等數(shù)據(jù)，將企業(yè)分為“優(yōu)質(zhì)制造企業(yè)”“小微成長型”“高風險企業(yè)”等群體；3.風險預(yù)警：利用機器學(xué)習模型監(jiān)測企業(yè)財務(wù)指