光大銀行洛陽市洛龍區(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.在洛陽市洛龍區(qū)進行客戶消費行為分析時，最適合采用哪種時間序列分解方法？A.ARIMA模型B.季節(jié)性分解（如STL）C.線性回歸分析D.聚類分析2.光大銀行在洛陽市推廣信用卡時，希望評估不同營銷渠道的效果。以下哪種方法最適合進行渠道ROI分析？A.留存率分析B.A/B測試C.協(xié)同過濾推薦D.用戶畫像聚類3.洛陽市洛龍區(qū)某商場發(fā)現(xiàn)周末客流量明顯高于工作日。以下哪種模型可能用于解釋這種現(xiàn)象？A.神經(jīng)網(wǎng)絡模型B.線性回歸模型C.時間序列ARIMA模型D.決策樹模型4.光大銀行希望優(yōu)化貸款審批流程，以下哪種技術最適合用于信用風險評估？A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.邏輯回歸模型C.K-means聚類D.LDA主題模型5.在處理洛陽市洛龍區(qū)某商戶的訂單數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)存在大量缺失值。以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)填充C.KNN插補D.回歸填充6.光大銀行希望分析洛陽市洛龍區(qū)客戶的流失原因，以下哪種方法最適合進行特征重要性分析？A.主成分分析（PCA）B.決策樹或隨機森林C.灰色關聯(lián)分析D.邏輯回歸7.在洛陽市洛龍區(qū)進行商圈選址時，以下哪種指標最能反映區(qū)域商業(yè)潛力？A.人均GDPB.商業(yè)密度C.客流量熱力圖D.社會媒體提及量8.光大銀行希望分析洛陽市洛龍區(qū)客戶的消費偏好，以下哪種算法最適合進行用戶分群？A.邏輯回歸B.Apriori關聯(lián)規(guī)則C.K-means聚類D.DBSCAN聚類9.在洛陽市洛龍區(qū)進行銀行網(wǎng)點客流預測時，以下哪種方法最適合處理非線性關系？A.線性回歸B.支持向量機（SVM）C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡10.光大銀行希望評估洛陽市洛龍區(qū)某營銷活動的效果，以下哪種指標最能反映活動ROI？A.新增用戶數(shù)B.轉化率C.LTV（生命周期價值）D.活動參與度二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在洛陽市洛龍區(qū)進行客戶行為分析時，常用的特征工程方法包括__________和__________。2.光大銀行在分析洛陽市洛龍區(qū)信用卡還款數(shù)據(jù)時，常用的異常值檢測方法有__________和__________。3.在評估洛陽市洛龍區(qū)某商戶的營銷活動效果時，常用的歸因模型包括__________和__________。4.光大銀行希望分析洛陽市洛龍區(qū)客戶的消費習慣，常用的用戶分群算法有__________和__________。5.在處理洛陽市洛龍區(qū)銀行交易數(shù)據(jù)時，常用的數(shù)據(jù)清洗方法包括__________和__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在洛陽市洛龍區(qū)進行客戶流失預警時，如何構建一個有效的預警模型？要求：說明數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型選擇及評估指標。2.光大銀行希望分析洛陽市洛龍區(qū)不同商圈的客流量特征，如何設計一個分析方案？要求：說明數(shù)據(jù)來源、分析方法及關鍵指標。3.在洛陽市洛龍區(qū)進行銀行網(wǎng)點選址時，如何利用數(shù)據(jù)分析方法評估商業(yè)潛力？要求：說明關鍵指標、數(shù)據(jù)來源及評估流程。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.假設你有一份洛陽市洛龍區(qū)光大銀行信用卡客戶的交易數(shù)據(jù)（CSV格式），包含以下字段：-`customer_id`（客戶ID）-`transaction_amount`（交易金額）-`transaction_time`（交易時間）-`merchant_category`（商戶類別）-`is_retail`（是否零售交易）要求：（1）用Python實現(xiàn)缺失值處理（使用KNN插補）；（2）計算不同商戶類別的平均交易金額；（3）繪制交易金額的分布直方圖。2.假設你有一份洛陽市洛龍區(qū)客戶的流失數(shù)據(jù)，包含以下字段：-`customer_id`（客戶ID）-`age`（年齡）-`income`（收入）-`loan_amount`（貸款金額）-`churn`（是否流失，1表示流失，0表示未流失）要求：（1）用Python實現(xiàn)邏輯回歸模型進行流失預測；（2）計算特征的重要性（如使用SHAP值）；（3）解釋模型中收入和貸款金額對流失的影響。答案及解析一、選擇題答案1.B（季節(jié)性分解適用于分析洛陽市洛龍區(qū)消費行為的周期性規(guī)律，如周末客流量高于工作日）。2.B（A/B測試可以直接比較不同渠道的效果，最適合評估ROI）。3.C（ARIMA模型適用于分析時間序列數(shù)據(jù)的周期性變化）。4.B（邏輯回歸是信用風險評估的經(jīng)典方法，適合處理二分類問題）。5.C（KNN插補適用于處理缺失值較多的情況，且能保留數(shù)據(jù)分布特征）。6.B（決策樹或隨機森林可以直觀展示特征重要性）。7.C（客流量熱力圖能反映區(qū)域人流密集度，直接體現(xiàn)商業(yè)潛力）。8.C（K-means聚類適用于用戶分群，能將客戶按消費行為分組）。9.D（神經(jīng)網(wǎng)絡能處理復雜的非線性關系，適合客流預測）。10.B（轉化率直接反映營銷活動的效果，最適合評估ROI）。二、填空題答案1.特征工程方法包括特征組合和特征編碼。2.異常值檢測方法有Z-score標準化和IQR分數(shù)。3.歸因模型包括單次歸因和多觸點歸因。4.用戶分群算法有K-means聚類和層次聚類。5.數(shù)據(jù)清洗方法包括去重和異常值處理。三、簡答題答案1.客戶流失預警模型構建-數(shù)據(jù)準備：收集客戶交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)完整性。-特征工程：構建特征如消費頻率、最近一次交易時間（RFM模型）、貸款逾期率等。-模型選擇：常用邏輯回歸、XGBoost或LSTM（時間序列預警）。-評估指標：準確率、召回率、AUC（評估模型性能）。2.商圈客流量分析方案-數(shù)據(jù)來源：光大銀行POS數(shù)據(jù)、第三方客流數(shù)據(jù)、地圖API（如高德地圖）。-分析方法：時間序列分析（如ARIMA）、熱力圖可視化、商圈對比（人均消費、客單價）。-關鍵指標：高峰時段、主力客群、消費偏好。3.銀行網(wǎng)點選址評估-關鍵指標：人口密度、商業(yè)輻射范圍、競爭對手分布、交通便利度。-數(shù)據(jù)來源：洛陽市洛龍區(qū)人口普查數(shù)據(jù)、商戶注冊數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)。-評估流程：數(shù)據(jù)收集→指標評分→多方案對比→實地驗證。四、編程題答案1.Python代碼示例（缺失值處理、特征分析、可視化）pythonimportpandasaspdfromsklearn.imputeimportKNNImputerimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('transactions.csv')KNN插補imputer=KNNImputer(n_neighbors=5)data_imputed=pd.DataFrame(imputer.fit_transform(data),columns=data.columns)計算商戶類別平均交易金額merchant_avg=data_imputed.groupby('merchant_category')['transaction_amount'].mean()print(merchant_avg)繪制直方圖plt.hist(data_imputed['transaction_amount'].dropna(),bins=30)plt.title('交易金額分布')plt.show()2.Python代碼示例（邏輯回歸、特征重要性、解釋）pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportshap讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('churn.csv')特征和標簽X=data[['age','income','loan_amount']]y=data['churn']標準化scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)模型訓練model=LogisticRegression()model.fit(X_scaled,y)SHAP值解釋explainer=shap.LinearEx