光大銀行湘潭市岳塘區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.在光大銀行湘潭地區(qū)業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)屬于高頻數(shù)據(jù)？A.客戶存款余額B.存款利率變動(dòng)C.網(wǎng)點(diǎn)客流量D.銀行卡交易筆數(shù)2.湘潭地區(qū)客戶對(duì)信用卡業(yè)務(wù)的偏好中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶活躍度？A.信用卡開(kāi)戶數(shù)B.每月交易筆數(shù)C.信用卡年費(fèi)收入D.信用卡逾期率3.光大銀行在湘潭地區(qū)推廣手機(jī)銀行APP時(shí)，常用的用戶行為分析指標(biāo)是？A.APP下載量B.新增注冊(cè)用戶數(shù)C.用戶留存率D.APP廣告投放成本4.在分析湘潭地區(qū)房貸業(yè)務(wù)時(shí)，以下哪個(gè)模型最適合預(yù)測(cè)客戶還款違約概率？A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.邏輯回歸模型D.K-Means聚類模型5.光大銀行湘潭分行在客戶分層管理中，常用的聚類方法是？A.系統(tǒng)聚類B.K-Means聚類C.層次聚類D.DBSCAN聚類6.在湘潭地區(qū)信用卡欺詐檢測(cè)中，以下哪種算法最適合異常值檢測(cè)？A.線性回歸B.SVM分類C.IsolationForestD.決策樹(shù)7.光大銀行湘潭分行在客戶流失預(yù)警中，常用的特征工程方法是？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.特征選擇C.特征編碼D.特征組合8.在湘潭地區(qū)小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映信貸風(fēng)險(xiǎn)？A.貸款審批通過(guò)率B.貸款回收周期C.小微企業(yè)數(shù)量D.小微企業(yè)行業(yè)分布9.光大銀行在湘潭地區(qū)開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷時(shí)，常用的推薦算法是？A.協(xié)同過(guò)濾B.K-Means聚類C.決策樹(shù)D.邏輯回歸10.在湘潭地區(qū)銀行網(wǎng)點(diǎn)客流分析中，以下哪個(gè)方法最適合時(shí)間序列預(yù)測(cè)？A.ARIMA模型B.線性回歸C.決策樹(shù)D.K-Means聚類二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在光大銀行湘潭地區(qū)，客戶信用卡年費(fèi)收入與______呈正相關(guān)關(guān)系。答案：交易金額2.在分析湘潭地區(qū)房貸業(yè)務(wù)時(shí)，______是預(yù)測(cè)客戶還款能力的關(guān)鍵指標(biāo)。答案：收入水平3.光大銀行湘潭分行在客戶分層管理中，常用______算法對(duì)客戶進(jìn)行聚類。答案：K-Means4.在湘潭地區(qū)信用卡欺詐檢測(cè)中，______算法能有效識(shí)別異常交易行為。答案：IsolationForest5.光大銀行湘潭分行在客戶流失預(yù)警中，______技術(shù)可以幫助篩選重要特征。答案：特征選擇三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述光大銀行湘潭地區(qū)客戶信用卡業(yè)務(wù)的主要增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力。答案：-交易頻率提升：客戶對(duì)信用卡支付場(chǎng)景的依賴度增加。-年費(fèi)優(yōu)惠活動(dòng)：通過(guò)積分兌換、免年費(fèi)政策吸引新客戶。-分期業(yè)務(wù)增長(zhǎng)：大額消費(fèi)場(chǎng)景（如家電、旅游）推動(dòng)分期業(yè)務(wù)發(fā)展。-數(shù)字化推廣：手機(jī)銀行APP的便捷性提升信用卡使用率。2.簡(jiǎn)述光大銀行湘潭分行在房貸業(yè)務(wù)中如何利用數(shù)據(jù)分析降低風(fēng)險(xiǎn)。答案：-信用評(píng)分模型：通過(guò)收入、負(fù)債、征信數(shù)據(jù)構(gòu)建評(píng)分體系。-還款能力預(yù)測(cè)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)客戶違約概率。-客戶分層管理：對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶加強(qiáng)貸前審核。-動(dòng)態(tài)監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶財(cái)務(wù)狀況變化，及時(shí)預(yù)警。3.簡(jiǎn)述光大銀行湘潭分行在精準(zhǔn)營(yíng)銷中如何利用客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦。答案：-用戶畫像構(gòu)建：基于交易、行為數(shù)據(jù)形成客戶標(biāo)簽。-協(xié)同過(guò)濾算法：根據(jù)相似客戶偏好推薦產(chǎn)品。-個(gè)性化推送：通過(guò)短信、APP推送定制化優(yōu)惠。-A/B測(cè)試優(yōu)化：持續(xù)優(yōu)化推薦策略提升轉(zhuǎn)化率。4.簡(jiǎn)述光大銀行湘潭分行如何利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)網(wǎng)點(diǎn)客流。答案：-歷史客流數(shù)據(jù)收集：記錄每日、每周客流變化。-ARIMA模型擬合：分析客流趨勢(shì)和周期性。-節(jié)假日因素調(diào)整：結(jié)合湘潭本地活動(dòng)（如車展、促銷）修正預(yù)測(cè)。-資源調(diào)配優(yōu)化：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提前安排人力。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.假設(shè)你有一份光大銀行湘潭地區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)，包含以下字段：-客戶ID-交易時(shí)間-交易金額-交易類型（消費(fèi)、取現(xiàn)、還款）請(qǐng)用Python編寫代碼，統(tǒng)計(jì)每日交易總金額，并繪制交易類型占比餅圖。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt示例數(shù)據(jù)data={'客戶ID':[1,2,3,4,5],'交易時(shí)間':['2023-10-0110:00','2023-10-0111:00','2023-10-0209:00','2023-10-0214:00','2023-10-0310:00'],'交易金額':[200,500,300,150,800],'交易類型':['消費(fèi)','消費(fèi)','取現(xiàn)','還款','消費(fèi)']}df=pd.DataFrame(data)df['交易時(shí)間']=pd.to_datetime(df['交易時(shí)間'])按日期匯總交易金額daily_total=df.groupby(df['交易時(shí)間'].dt.date)['交易金額'].sum()print("每日交易總金額：\n",daily_total)繪制交易類型占比餅圖type_counts=df['交易類型'].value_counts()plt.pie(type_counts,labels=type_counts.index,autopct='%1.1f%%',colors=['skyblue','orange','green'])plt.title('交易類型占比')plt.show()2.假設(shè)你有一份光大銀行湘潭地區(qū)客戶流失數(shù)據(jù)，包含以下字段：-客戶ID-年齡-賬戶余額-是否流失（1為流失，0為未流失）請(qǐng)用Python編寫代碼，使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)客戶流失概率，并輸出模型系數(shù)。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression示例數(shù)據(jù)data={'客戶ID':[1,2,3,4,5],'年齡':[25,35,45,55,65],'賬戶余額':[10000,20000,5000,15000,3000],'是否流失':[0,1,0,1,1]}df=pd.DataFrame(data)特征和標(biāo)簽X=df[['年齡','賬戶余額']]y=df['是否流失']邏輯回歸模型model=LogisticRegression()model.fit(X,y)輸出模型系數(shù)print("模型系數(shù)：",model.coef_)print("模型截距：",ercept_)五、綜合分析題（共1題，共20分）光大銀行湘潭分行計(jì)劃在2025年推出針對(duì)小微企業(yè)主的信貸產(chǎn)品，需要基于湘潭本地經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：1.你認(rèn)為哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)最關(guān)鍵？2.如何利用這些數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型？3.結(jié)合湘潭地區(qū)特點(diǎn)，提出至少3條信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)建議。答案：1.關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)：-行業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)：湘潭本地支柱產(chǎn)業(yè)（如工程機(jī)械、食品加工）的營(yíng)收增長(zhǎng)情況。-企業(yè)征信數(shù)據(jù)：企業(yè)納稅記錄、水電費(fèi)繳納情況、貸款逾期率。-區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：湘潭GDP增速、小微企業(yè)融資需求規(guī)模。-客戶行為數(shù)據(jù)：光大銀行現(xiàn)有小微企業(yè)客戶的貸款使用頻率和額度。2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)缺失值進(jìn)行填充，對(duì)異常值（如極端高負(fù)債率）進(jìn)行清洗。-特征工程：計(jì)算企業(yè)盈利能力（如毛利率）、償債能力（如流動(dòng)比率）等衍生指標(biāo)。-模型選擇：使用邏輯回歸或XGBoost算法，結(jié)合湘潭地區(qū)歷史違約數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。-模型驗(yàn)證：通過(guò)交叉驗(yàn)證評(píng)估模型AUC值，確保預(yù)測(cè)準(zhǔn)確