光大銀行榆林市榆陽(yáng)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.在榆林市能源產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估某煤礦企業(yè)生產(chǎn)效率，最適合使用的指標(biāo)是？A.總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率B.單位原煤生產(chǎn)能耗C.市場(chǎng)占有率D.營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率2.某電商平臺(tái)在榆林地區(qū)運(yùn)營(yíng)，發(fā)現(xiàn)9月銷售額環(huán)比下降20%，但10月恢復(fù)至原水平。若要分析原因，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.相關(guān)性分析C.時(shí)間序列預(yù)測(cè)D.聚類分析3.在光大銀行榆林分行信貸業(yè)務(wù)中，若要評(píng)估客戶違約風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型最適用？A.決策樹(shù)模型B.線性回歸模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.主成分分析模型4.榆林市某制造業(yè)企業(yè)希望優(yōu)化供應(yīng)鏈，發(fā)現(xiàn)原材料采購(gòu)成本波動(dòng)較大。若要預(yù)測(cè)未來(lái)成本趨勢(shì)，最適合使用的方法是？A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.回歸分析法D.貝葉斯分類法5.光大銀行榆林分行客戶數(shù)據(jù)分析顯示，年輕客戶（18-30歲）對(duì)金融產(chǎn)品的接受度較高。若要提升該群體黏性，最適合采取的策略是？A.提高存款利率B.推出聯(lián)名信用卡C.加強(qiáng)線下網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)D.減少線上理財(cái)產(chǎn)品二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析榆林市煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，若要衡量行業(yè)景氣度，常用指標(biāo)是______。（答案：PMI指數(shù)）2.光大銀行榆林分行在客戶畫(huà)像分析中，若要區(qū)分高凈值客戶，常用算法是______。（答案：K-Means聚類）3.榆林市某物流企業(yè)希望優(yōu)化配送路線，減少運(yùn)輸成本，最適合使用算法是______。（答案：Dijkstra最短路徑算法）4.在分析榆林市房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，若要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)，常用模型是______。（答案：ARIMA模型）5.光大銀行榆林分行在反欺詐風(fēng)控中，若要識(shí)別異常交易行為，常用技術(shù)是______。（答案：孤立森林算法）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述光大銀行榆林分行在客戶流失預(yù)警中，如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行干預(yù)？答案：-數(shù)據(jù)采集：收集客戶交易記錄、產(chǎn)品使用情況、渠道偏好等數(shù)據(jù)。-特征工程：構(gòu)建客戶活躍度、產(chǎn)品匹配度、流失傾向等指標(biāo)。-模型構(gòu)建：使用邏輯回歸或隨機(jī)森林預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)客戶。-干預(yù)策略：針對(duì)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶，推送定制化營(yíng)銷活動(dòng)或提供專屬優(yōu)惠。-效果評(píng)估：監(jiān)控干預(yù)后客戶留存率，優(yōu)化模型與策略。2.榆林市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)希望利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)排程，請(qǐng)說(shuō)明可行的分析步驟。答案：-數(shù)據(jù)收集：整合生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、物料庫(kù)存、訂單優(yōu)先級(jí)等。-瓶頸識(shí)別：通過(guò)流程分析，定位生產(chǎn)效率低下的環(huán)節(jié)。-優(yōu)化模型：使用線性規(guī)劃或仿真模擬優(yōu)化排程方案。-實(shí)施與監(jiān)控：調(diào)整排程后，實(shí)時(shí)跟蹤設(shè)備利用率與生產(chǎn)成本。-動(dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)實(shí)際運(yùn)行效果，迭代優(yōu)化模型。3.光大銀行榆林分行在信貸業(yè)務(wù)中，如何利用數(shù)據(jù)降低不良貸款率？答案：-數(shù)據(jù)整合：匯總客戶征信、交易流水、社交行為等多維度數(shù)據(jù)。-風(fēng)險(xiǎn)建模：使用XGBoost或LightGBM構(gòu)建評(píng)分卡，量化違約概率。-精準(zhǔn)審批：對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶加強(qiáng)貸前審核，低風(fēng)險(xiǎn)客戶簡(jiǎn)化流程。-貸后監(jiān)控：追蹤客戶還款行為，對(duì)異常情況提前預(yù)警。-政策優(yōu)化：根據(jù)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整信貸政策，平衡風(fēng)險(xiǎn)與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。四、論述題（共1題，20分）榆林市作為能源重化工基地，光大銀行當(dāng)?shù)胤中性谄栈萁鹑跇I(yè)務(wù)中面臨哪些數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)？如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升服務(wù)效率？答案：1.數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)孤島：企業(yè)與政府?dāng)?shù)據(jù)分散，難以整合。例如，榆林市能源局與銀行系統(tǒng)數(shù)據(jù)未打通，影響信貸評(píng)估。-數(shù)據(jù)質(zhì)量：部分中小企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不規(guī)范，存在缺失或虛假記錄。-行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)：煤炭、化工等行業(yè)受政策與價(jià)格波動(dòng)影響大，信用風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化。2.數(shù)據(jù)解決方案：-多源數(shù)據(jù)融合：通過(guò)API對(duì)接政府能源監(jiān)管平臺(tái)、工商年報(bào)等，構(gòu)建企業(yè)畫(huà)像。-機(jī)器學(xué)習(xí)降維：使用LDA或UMAP算法處理高維數(shù)據(jù)，提取核心風(fēng)險(xiǎn)特征。-動(dòng)態(tài)風(fēng)控模型：結(jié)合時(shí)間序列分析（如Prophet模型），預(yù)測(cè)行業(yè)周期性風(fēng)險(xiǎn)。-場(chǎng)景化服務(wù)：針對(duì)榆林特色產(chǎn)業(yè)（如煤化工、新能源），開(kāi)發(fā)定制化信貸產(chǎn)品。-AI客服賦能：利用NLP技術(shù)優(yōu)化線上咨詢，減少人工審核壓力。3.效率提升效果：-審批提速：通過(guò)自動(dòng)化風(fēng)控，單筆貸款審批時(shí)間從3天縮短至1天。-不良率下降：2024年不良貸款率從2.1%降至1.5%。-普惠覆蓋：新增小微貸款客戶1200戶，覆蓋率提升15%。五、編程題（共1題，30分）背景：光大銀行榆林分行采集了2023年當(dāng)?shù)仄髽I(yè)信貸數(shù)據(jù)（樣本數(shù)據(jù)見(jiàn)下表），請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)以下分析任務(wù)：|客戶ID|行業(yè)（0：煤炭，1：化工，2：制造）|貸款額（萬(wàn)元）|資產(chǎn)規(guī)模（萬(wàn)元）|是否違約（0：否，1：是）||--|--|-|-|||001|0|500|2000|0||002|1|300|1500|1||...|...|...|...|...|任務(wù)：1.繪制行業(yè)與貸款額的散點(diǎn)圖，標(biāo)注違約客戶。2.計(jì)算行業(yè)違約率差異，用柱狀圖展示。3.建立邏輯回歸模型，預(yù)測(cè)違約概率。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression模擬數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'行業(yè)':[0,1,2,0,1,2],'貸款額':[500,300,800,600,400,900],'資產(chǎn)規(guī)模':[2000,1500,2500,1800,1200,2800],'是否違約':[0,1,0,1,0,0]})1.散點(diǎn)圖plt.scatter(data[data['是否違約']==0]['貸款額'],data[data['是否違約']==0]['資產(chǎn)規(guī)模'],color='green',label='未違約')plt.scatter(data[data['是否違約']==1]['貸款額'],data[data['是否違約']==1]['資產(chǎn)規(guī)模'],color='red',label='違約')plt.xlabel('貸款額（萬(wàn)元）')plt.ylabel('資產(chǎn)規(guī)模（萬(wàn)元）')plt.legend()plt.show()2.違約率柱狀圖industry_group=data.groupby('行業(yè)')['是否違約'].mean()industry_group.plot(kind='bar',color='blue')plt.xlabel('行業(yè)')plt.ylabel('違約率')plt.show()3.邏輯回歸模型X=data[['貸款額','資產(chǎn)規(guī)模','行業(yè)']]y=data['是否違約']model=LogisticRegression()model.fit(X,y)print('模型系數(shù):',model.coef_)答案解析：1.選擇題：-1.B（單位能耗直接反映生產(chǎn)效率）-2.C（時(shí)間序列分析適用于季節(jié)性波動(dòng)）-3.A（決策樹(shù)適合信貸風(fēng)險(xiǎn)分類）-4.B（指數(shù)平滑適合短期成本預(yù)測(cè)）-5.B（年輕客戶偏好聯(lián)名卡等社交屬性產(chǎn)品）2.填空題：-PMI指數(shù)（制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)）-K-Means聚類（無(wú)監(jiān)督分類算法）-Dijkstra最短路徑算法（物流路徑優(yōu)化經(jīng)典算法）-ARIMA模型（時(shí)間序列預(yù)測(cè)常用模型）-孤立森林算法（異常檢測(cè)算法）3.簡(jiǎn)答題：-客戶流失預(yù)警的核心是動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)客戶行為變化，通過(guò)多維度數(shù)據(jù)分析（如交易頻率、產(chǎn)品使用時(shí)長(zhǎng)）識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，并采取針對(duì)性挽留措施。光大銀行可結(jié)合榆林本地經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如能源行業(yè)周期波動(dòng)），優(yōu)化預(yù)警閾值。4.論述題：-榆林?jǐn)?shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵在于行業(yè)特殊性（能源周期性風(fēng)險(xiǎn)）與數(shù)