浦發(fā)銀行臺州市路橋區(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.在臺州市路橋區(qū)銀行業(yè)務(wù)中，若需分析某商戶的信用卡消費趨勢，最適合使用的統(tǒng)計方法是？A.線性回歸分析B.時間序列分析C.聚類分析D.主成分分析2.浦發(fā)銀行在臺州地區(qū)推廣數(shù)字化轉(zhuǎn)型，若要評估某區(qū)域網(wǎng)點數(shù)字化服務(wù)覆蓋率，應(yīng)優(yōu)先考慮以下哪個指標？A.凈資產(chǎn)收益率（ROE）B.數(shù)字化工具使用滲透率C.存款周轉(zhuǎn)率D.貸款不良率3.在處理臺州市路橋區(qū)某企業(yè)的信貸數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)部分客戶年齡數(shù)據(jù)缺失，以下哪種方法最適合進行數(shù)據(jù)補全？A.均值填充B.熱卡插補（KNN）C.回歸插補D.隨機抽樣填充4.浦發(fā)銀行臺州分行某季度數(shù)據(jù)顯示，路橋區(qū)小微企業(yè)的貸款逾期率環(huán)比上升，可能的原因不包括？A.區(qū)域經(jīng)濟增速放緩B.客戶信用評估模型失效C.貸款審批流程過于寬松D.季節(jié)性消費需求下降5.在構(gòu)建臺州市路橋區(qū)信用卡用戶畫像時，以下哪個特征不屬于關(guān)鍵維度？A.年齡分布B.消費行業(yè)偏好C.賬戶余額D.城市戶口（臺州本地優(yōu)先）二、填空題（共4題，每題2分，共8分）1.在分析臺州市路橋區(qū)網(wǎng)點業(yè)務(wù)量時，若需評估周末客流與平日客流差異，應(yīng)采用______檢驗。（答案：卡方檢驗）2.浦發(fā)銀行臺州分行某業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中存在異常值，若采用IQR方法識別，當Q1=120，Q3=180時，異常值的下界約為______。（答案：60）3.臺州地區(qū)某企業(yè)貸款審批中，若需評估信用評分模型的業(yè)務(wù)效果，應(yīng)使用______指標。（答案：AUC-ROC曲線）4.浦發(fā)銀行路橋區(qū)某網(wǎng)點客戶流失率較高，若通過聚類分析發(fā)現(xiàn)流失客戶群體特征，建議優(yōu)先優(yōu)化______渠道的營銷策略。（答案：線上渠道）三、簡答題（共3題，每題6分，共18分）1.簡述在臺州市路橋區(qū)開展小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)時，數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及針對本地業(yè)務(wù)的特點。答案：-數(shù)據(jù)清洗步驟：1.缺失值處理：臺州市路橋區(qū)小微企業(yè)數(shù)據(jù)可能存在部分企業(yè)注冊信息缺失，可采用KNN插補或回歸插補（結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)）。2.異常值檢測：信貸數(shù)據(jù)中逾期金額、流水等可能存在極端值，使用IQR或Z-score方法識別并處理。3.重復值檢查：企業(yè)名單或客戶身份信息可能存在重復，需通過身份證號或統(tǒng)一社會信用代碼去重。4.格式統(tǒng)一：本地企業(yè)可能存在不同編碼標準（如稅務(wù)號、開戶行編碼），需標準化。-本地特點：-數(shù)據(jù)分散性高：部分小微企業(yè)集中在制造業(yè)或商貿(mào)業(yè)，需針對性分析行業(yè)分布。-政策敏感性：臺州小微企業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策影響大，需結(jié)合政府扶持數(shù)據(jù)（如補貼、稅收減免）建模。2.浦發(fā)銀行臺州路橋區(qū)信用卡業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化營銷策略？請結(jié)合本地消費場景舉例說明。答案：-數(shù)據(jù)分析優(yōu)化路徑：1.用戶分層：基于消費行為（如餐飲、娛樂占比）和地域標簽（路橋區(qū)居民/外地游客），劃分高價值用戶和潛力用戶。2.場景化營銷：分析本地高頻消費場景（如汽車維修、海鮮消費），定向推送聯(lián)名優(yōu)惠（如與本地4S店合作分期）。3.動態(tài)權(quán)益調(diào)整：通過RFM模型預測用戶活躍度，對低活躍用戶推送提額或返現(xiàn)活動。-本地消費場景舉例：-節(jié)假日（如春節(jié)）餐飲消費激增，可聯(lián)合本地網(wǎng)紅餐廳推出“刷信用卡享折扣”活動。-臺州海門、溫嶺等沿海地區(qū)海鮮消費集中，可推出“海鮮養(yǎng)殖場分期付款”產(chǎn)品。3.若需評估臺州市路橋區(qū)某信貸模型的業(yè)務(wù)影響，應(yīng)從哪些維度進行分析？答案：-核心分析維度：1.模型穩(wěn)定性：測試模型在路橋區(qū)不同季度（如3月、9月）的評分分布是否一致。2.業(yè)務(wù)指標關(guān)聯(lián)：對比模型評分與實際逾期率的關(guān)系（如90天以上逾期占比）。3.成本效益：計算模型應(yīng)用后的催收成本下降比例與收益增加額。4.偏差分析：檢查模型對本地小微企業(yè)（如制造業(yè)）的評分是否存在系統(tǒng)性偏差。-本地化調(diào)整：-結(jié)合路橋區(qū)產(chǎn)業(yè)特點（如家具、汽配），驗證模型對特定行業(yè)客戶的預測能力。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.浦發(fā)銀行臺州路橋區(qū)某網(wǎng)點2024年Q3信用卡交易數(shù)據(jù)如下：|客戶類型|平均交易額（元）|逾期率（%）|客戶數(shù)||-|-||--||核心客戶|5,200|2.1|1,200||潛力客戶|3,500|4.5|800|請計算兩組客戶的期望收益（假設(shè)年化利率為4%，逾期不罰息），并分析差異原因。答案：-核心客戶：期望收益=(1,200×5,200×4%×(1-2.1%))≈246,464元-潛力客戶：期望收益=(800×3,500×4%×(1-4.5%))≈106,880元-差異原因：-核心客戶交易額高且逾期率低，但可能存在服務(wù)成本較高（如年費減免）。-潛力客戶交易額較低，需加強風險監(jiān)控以降低逾期損失。2.臺州市路橋區(qū)某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若某季度逾期客戶數(shù)為200，總客戶數(shù)為1,000，其中男性客戶逾期數(shù)為150，女性客戶逾期數(shù)為50。請計算性別與逾期率的卡方檢驗P值，并判斷是否存在顯著性關(guān)聯(lián)（α=0.05）。答案：-列聯(lián)表：||逾期|未逾期|合計||-||--|--||男性客戶|150|850|1,000||女性客戶|50|950|1,000|-期望頻數(shù)計算：逾期率（總體）：200/1,000=20%男性逾期期望：1,000×20%=200，女性逾期期望：1,000×20%=200-卡方統(tǒng)計量：χ2=[(150-200)2/200+(850-800)2/800+(50-200)2/200+(950-800)2/800]≈27.5-P值（查表或軟件計算）：P<0.001<α，拒絕原假設(shè)，存在顯著性關(guān)聯(lián)。五、綜合分析題（1題，12分）背景：浦發(fā)銀行臺州路橋區(qū)某季度信貸數(shù)據(jù)顯示，小微企業(yè)貸款逾期率上升，同時部分網(wǎng)點投訴量增加。請結(jié)合以下信息，分析可能原因并提出改進建議：1.路橋區(qū)近期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，部分傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)面臨訂單下滑。2.部分客戶反映貸款審批流程冗長，等待時間超過30天。3.本地某政策性貸款（如“專精特新”補貼）申請難度加大。要求：-指出至少3個關(guān)鍵問題，并說明數(shù)據(jù)指標支持。-針對每個問題提出1-2條可落地的改進措施。答案：-關(guān)鍵問題：1.行業(yè)風險集中：傳統(tǒng)制造業(yè)訂單下滑導致償債能力下降，逾期率上升。-指標支持：制造業(yè)貸款逾期額占比從15%上升至22%。2.審批效率不足：流程冗長導致客戶流失，可能引發(fā)投訴。-指標支持：網(wǎng)點投訴中“審批速度慢”占比達40%。3.政策替代效應(yīng)弱：補貼申請難度加大，部分企業(yè)轉(zhuǎn)向高成本民間借貸。-指標支持：逾期客戶中“民間借貸占比”從8%上升至12%。-改進措