光大銀行鄭州市滎陽市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，共10分）1.在滎陽市進行消費數(shù)據(jù)分析時，以下哪種指標最能反映居民消費能力？（A）A.人均消費支出B.社會消費品零售總額C.消費結(jié)構(gòu)占比D.消費增長率2.光大銀行某產(chǎn)品用戶行為分析中，若需識別高價值客戶，以下哪種聚類算法最適合？（B）A.K-MeansB.DBSCANC.HierarchicalClusteringD.GaussianMixtureModel3.滎陽市某商圈客流數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)周末與工作日客流差異顯著，應(yīng)優(yōu)先采用哪種分析方法？（C）A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.時間序列分解D.主成分分析4.銀行客戶流失預(yù)警模型中，以下哪種特征工程方法最能有效處理缺失值？（A）A.插值法（均值/中位數(shù)填充）B.特征編碼C.特征選擇D.樹模型集成5.光大銀行信用卡用戶畫像構(gòu)建中，以下哪種維度最適合用于分層營銷？（D）A.年齡分布B.賬戶余額C.消費頻率D.支付能力（收入+消費能力綜合）二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在滎陽市居民信貸數(shù)據(jù)分析中，正態(tài)分布是評估貸款違約風險的重要假設(shè)。2.光大銀行APP用戶活躍度（DAU）的提升，可通過AARRR模型進行階段性拆解優(yōu)化。3.對滎陽市小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)建模時，邏輯回歸因輸出概率解釋性強，常用于風險定價。4.銀行用戶行為路徑分析中，漏斗模型能清晰反映從注冊到轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵流失節(jié)點。5.在處理滎陽市政務(wù)數(shù)據(jù)時，需注意數(shù)據(jù)隱私保護，確保敏感字段脫敏處理。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在滎陽市開展消費信貸業(yè)務(wù)時，如何利用數(shù)據(jù)風控模型降低違約率？答案：-數(shù)據(jù)層面：整合滎陽市征信數(shù)據(jù)（如工商年報）、消費行為數(shù)據(jù)（POS交易）、社交數(shù)據(jù)（脫敏后），構(gòu)建多維度特征體系。-模型層面：采用XGBoost或LightGBM進行梯度提升，重點監(jiān)測異常交易（如短期內(nèi)高頻取現(xiàn)）、負債率（月收入/月還款額比值）。-策略層面：設(shè)置動態(tài)閾值，對滎陽市本地居民放寬授信額度上限，但加強高風險區(qū)（如三無企業(yè)密集區(qū)）監(jiān)控。2.光大銀行如何通過用戶畫像對滎陽市信用卡用戶進行精準營銷？答案：-畫像維度：按年齡（25-35歲為主）、職業(yè)（公務(wù)員/企業(yè)中層）、消費場景（餐飲/娛樂偏好）分層。-營銷策略：針對滎陽市本地商戶推出聯(lián)名優(yōu)惠（如滎陽萬達商圈滿減券），對高頻航空旅客推送里程兌換活動。-效果評估：通過A/B測試驗證不同畫像群體的響應(yīng)率，優(yōu)化觸達渠道（如本地生活A(yù)PP推送）。3.結(jié)合滎陽市經(jīng)濟特點，闡述如何設(shè)計一個城市級商業(yè)選址推薦系統(tǒng)？答案：-數(shù)據(jù)輸入：聚合滎陽市POI數(shù)據(jù)（商場/醫(yī)院/學校分布）、人口熱力圖（如高鐵站周邊通勤區(qū)）、競品門店銷售數(shù)據(jù)。-核心算法：使用地理加權(quán)回歸（GWR）分析商圈輻射半徑，結(jié)合熵權(quán)法計算各區(qū)域商業(yè)飽和度。-落地應(yīng)用：為光大銀行小微商戶提供選址建議，優(yōu)先推薦滎陽市產(chǎn)業(yè)帶（如紡織產(chǎn)業(yè)園）配套空白區(qū)。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.假設(shè)你已獲取滎陽市光大銀行網(wǎng)點客流數(shù)據(jù)（CSV格式），包含日期、時段、客流量三列。請用Python實現(xiàn)以下功能：-繪制工作日與周末客流對比折線圖。-計算每個時段的平均客流，并標注異常波動時段（標準差倍數(shù)法）。答案（代碼框架）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)df=pd.read_csv('xinyang_cbs_data.csv')df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])df['工作日']=df['日期'].dt.weekday<5繪制對比圖grouped=df.groupby(['時段','工作日'])['客流量'].mean().unstack()grouped.plot(title='滎陽市網(wǎng)點客流對比',xlabel='時段',ylabel='平均客流')plt.show()異常檢測mean_flow=df.groupby('時段')['客流量'].mean()std_flow=df.groupby('時段')['客流量'].std()outliers=mean_flow+2std_flow#示例閾值print(f"異常時段：{outliers[outliers>df['客流量'].max()]}")2.給定滎陽市用戶交易數(shù)據(jù)（包含用戶ID、交易金額、交易時間），請用SQL或Python實現(xiàn)：-查詢過去30天內(nèi)，每個用戶的日均交易金額。-對交易金額按等寬分箱（每500元一個區(qū)間），統(tǒng)計各區(qū)間用戶占比。答案（SQL版）：sqlSELECT用戶ID,AVG(交易金額)AS日均金額FROM交易表WHERE交易時間>=DATEADD(day,-30,GETDATE())GROUPBY用戶ID;SELECTFLOOR(交易金額/500)AS等寬分箱,COUNT(用戶ID)100.0/COUNT(DISTINCT用戶ID)AS占比FROM交易表GROUPBY等寬分箱ORDERBY等寬分箱;答案（Python版）：pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('xinyang_trx_data.csv')df['交易時間']=pd.to_datetime(df['交易時間'])recent_df=df[df['交易時間']>=pd.Timestamp.now()-pd.Timedelta(days=30)]日均金額daily_avg=recent_df.groupby('用戶ID')['交易金額'].mean().reset_index()等寬分箱df['分箱']=pd.cut(df['交易金額'],bins=range(0,int(df['交易金額'].max())+500,500))box_count=df['分箱'].value_counts(normalize=True)100五、綜合分析題（1題，20分）背景：光大銀行滎陽分行2024年信用卡逾期率較去年同期上升3個百分點，但滎陽市整體消費信貸需求仍保持增長。請結(jié)合數(shù)據(jù)分析師視角，分析可能的原因并提出解決方案。答案要點：1.原因分析：-區(qū)域性風險：滎陽市部分行業(yè)（如房地產(chǎn)/小作坊）受經(jīng)濟下行影響，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)客戶集中逾期。-模型缺陷：現(xiàn)有評分卡未充分考慮本地特色（如滎陽農(nóng)民合作社貸款客戶流動性大）。-催收滯后：對本地商戶貸款客戶的逾期預(yù)警響應(yīng)周期較長。2.解決方案：-動態(tài)模型調(diào)優(yōu)：引入滎陽市本地征信數(shù)據(jù)（如滎陽市稅務(wù)局經(jīng)營異常名錄），調(diào)整模型權(quán)重。-場景化產(chǎn)品：針對滎陽市特色產(chǎn)業(yè)（如滎陽金秋梨種植戶）推出專項信貸產(chǎn)品，設(shè)置還款寬限期。-智能風控系統(tǒng)：開發(fā)實時預(yù)警機制，對異常交易行為（如短時間內(nèi)多筆小額取現(xiàn)）觸發(fā)短信/APP彈窗提醒。答案解析選擇題：1.A（人均消費支出直接反映個體消費能力）2.B（DBSCAN能處理不規(guī)則高價值用戶分布）3.C（時間序列分析適合捕捉周末/工作日差異）4.A（缺失值填充是預(yù)處理關(guān)鍵步驟）5.D（支付能力綜合維度更精準）填空題：1.正態(tài)分布（信貸數(shù)據(jù)常假設(shè)服從正態(tài)分布，便于Z-score標準化）2.AARRR模型（用戶生命周期價值拆解，銀行常用）3.邏輯回歸（二分類問題，輸出概率可解釋）4.漏斗模型（用戶轉(zhuǎn)化路徑可視化，銀行營銷優(yōu)化常用）5.數(shù)據(jù)隱私保護（金融數(shù)據(jù)需符合《個人信息保護法》）簡答題：1.風控模型優(yōu)化：-數(shù)據(jù)層面需整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（本地征信、消費行為、社交數(shù)據(jù)），構(gòu)建本地化特征庫。-模型層面可使用集成學習（如XGBoost）提升對滎陽市小微企業(yè)貸款的區(qū)分度。-策略層面需動態(tài)調(diào)整策略，對本地居民設(shè)置差異化額度，高風險區(qū)域加強監(jiān)控。2.精準營銷策略：-用戶畫像需結(jié)合滎陽市本地場景（如商戶消費偏好、政務(wù)數(shù)據(jù)中的職業(yè)標簽）。-營銷渠道需下沉到本地生活A(yù)PP（如滎陽本地生活公眾號）。-效果評估需用A/B測試對比不同畫像群體的轉(zhuǎn)化率。3.商業(yè)選址系統(tǒng)設(shè)計：-核心是地理空間分析，需結(jié)合滎陽市產(chǎn)業(yè)布局（如紡織產(chǎn)業(yè)園、高鐵新城）。-商業(yè)飽和度計算可參考競品門店密度、人口密度雙維度。-推薦系統(tǒng)需支持實時更新（如新開商場數(shù)據(jù)接入）。編程題：1.客流分析要點：-工作日/周末對比需按時段聚合，避免單日波動影響整體趨勢。-異常波動檢測可使用移動平均或標準差倍數(shù)法。2.