興業(yè)銀行寧德市屏南縣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.數(shù)據(jù)分析師在寧德市屏南縣開(kāi)展業(yè)務(wù)時(shí)，最適合使用的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型是？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j）D.時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（如InfluxDB）2.寧德市屏南縣某企業(yè)希望分析其電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種分析方法最適合發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)物路徑的優(yōu)化點(diǎn)？A.回歸分析B.聚類(lèi)分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析3.在處理寧德市屏南縣某銀行的風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)時(shí)，若需剔除異常值對(duì)模型的影響，以下哪種方法最合適？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.箱線圖過(guò)濾D.嶺回歸4.寧德市屏南縣某景區(qū)希望預(yù)測(cè)國(guó)慶期間游客數(shù)量，以下哪種模型最適合短期預(yù)測(cè)？A.線性回歸B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.決策樹(shù)5.在寧德市屏南縣開(kāi)展客戶細(xì)分時(shí)，若需考慮客戶年齡、收入、消費(fèi)頻次等多維度特征，以下哪種算法最合適？A.K-Means聚類(lèi)B.邏輯回歸C.SVM分類(lèi)D.線性判別分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析師在寧德市屏南縣處理企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，常用的異常值檢測(cè)方法是__________和__________。2.在分析寧德市屏南縣某電商平臺(tái)的用戶留存數(shù)據(jù)時(shí)，常用的指標(biāo)包括__________、__________和__________。3.若需對(duì)寧德市屏南縣某銀行信用卡用戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，常用的模型有__________、__________和__________。4.在寧德市屏南縣開(kāi)展市場(chǎng)調(diào)研時(shí)，常用的數(shù)據(jù)收集方法包括__________、__________和__________。5.若需分析寧德市屏南縣某企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，常用的分析工具包括__________、__________和__________。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述寧德市屏南縣某企業(yè)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。2.解釋寧德市屏南縣某銀行如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行反欺詐。3.說(shuō)明寧德市屏南縣某景區(qū)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化游客體驗(yàn)。4.闡述寧德市屏南縣某政府機(jī)構(gòu)如何利用數(shù)據(jù)分析提升公共服務(wù)效率。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.某寧德市屏南縣的電商平臺(tái)用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該平臺(tái)的用戶平均購(gòu)買(mǎi)金額（單位：元），并分析用戶的購(gòu)買(mǎi)金額分布情況。|用戶ID|購(gòu)買(mǎi)金額|購(gòu)買(mǎi)次數(shù)|年齡||--|-|-|||1|120|2|25||2|300|1|32||3|150|3|28||4|200|2|35||5|500|1|42|2.某寧德市屏南縣的銀行信用卡用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該銀行信用卡用戶的壞賬率，并分析影響壞賬率的因素。|用戶ID|貸款金額（元）|是否逾期|年齡|收入水平||--||-||-||1|10000|是|30|中||2|20000|否|45|高||3|5000|否|25|低||4|30000|是|38|中||5|15000|否|50|高|五、論述題（共1題，10分）結(jié)合寧德市屏南縣產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。答案及解析一、選擇題1.答案：A解析：寧德市屏南縣某企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如訂單、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)），關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）最適合存儲(chǔ)和管理此類(lèi)數(shù)據(jù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)適用于社交網(wǎng)絡(luò)分析，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)適用于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。2.答案：B解析：聚類(lèi)分析可以將用戶按購(gòu)物路徑進(jìn)行分組，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)高價(jià)值路徑或流失路徑，優(yōu)化購(gòu)物體驗(yàn)?；貧w分析用于預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)商品關(guān)聯(lián)，主成分分析用于降維。3.答案：C解析：箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)分布，通過(guò)箱線圖過(guò)濾可以剔除異常值。標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，嶺回歸用于正則化線性回歸。4.答案：C解析：ARIMA模型適用于短期時(shí)間序列預(yù)測(cè)，尤其適合節(jié)假日游客數(shù)量預(yù)測(cè)。線性回歸適用于線性關(guān)系，LSTM適合長(zhǎng)期復(fù)雜序列，決策樹(shù)適用于分類(lèi)。5.答案：A解析：K-Means聚類(lèi)可以按多維度特征（年齡、收入、消費(fèi)頻次）進(jìn)行客戶細(xì)分。邏輯回歸和SVM適用于分類(lèi)，線性判別分析適用于降維。二、填空題1.答案：箱線圖過(guò)濾、3σ法則解析：箱線圖過(guò)濾通過(guò)四分位數(shù)范圍剔除異常值，3σ法則通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差判斷異常值。2.答案：留存率、活躍度、轉(zhuǎn)化率解析：留存率衡量用戶持續(xù)使用產(chǎn)品的能力，活躍度衡量用戶使用頻率，轉(zhuǎn)化率衡量用戶購(gòu)買(mǎi)意愿。3.答案：邏輯回歸、決策樹(shù)、XGBoost解析：邏輯回歸和決策樹(shù)是基礎(chǔ)模型，XGBoost是集成模型，適合高精度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。4.答案：?jiǎn)柧碚{(diào)查、訪談、公開(kāi)數(shù)據(jù)爬取解析：?jiǎn)柧碚{(diào)查和訪談直接收集用戶反饋，公開(kāi)數(shù)據(jù)爬取利用政府或企業(yè)數(shù)據(jù)。5.答案：Excel、Python（Pandas）、SQL解析：Excel適合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理，Python（Pandas）適合復(fù)雜分析，SQL用于數(shù)據(jù)庫(kù)操作。三、簡(jiǎn)答題1.答案：-分析用戶行為：通過(guò)分析用戶瀏覽、購(gòu)買(mǎi)、評(píng)論等數(shù)據(jù)，識(shí)別高價(jià)值用戶和潛在需求。-優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略：基于用戶畫(huà)像，精準(zhǔn)推送廣告，提高轉(zhuǎn)化率。-動(dòng)態(tài)定價(jià)：根據(jù)供需關(guān)系調(diào)整價(jià)格，提升利潤(rùn)。-庫(kù)存管理：預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)，優(yōu)化庫(kù)存周轉(zhuǎn)。2.答案：-異常交易檢測(cè)：通過(guò)規(guī)則引擎或機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別異常交易行為。-設(shè)備指紋分析：利用設(shè)備信息判斷是否為機(jī)器刷單或欺詐團(tuán)伙。-用戶行為圖譜：分析用戶行為路徑，識(shí)別可疑操作。3.答案：-路線優(yōu)化：基于游客流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整觀光路線，減少擁堵。-服務(wù)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)游客需求（如餐飲、住宿），提前準(zhǔn)備資源。-個(gè)性化推薦：通過(guò)用戶畫(huà)像推薦景點(diǎn)或活動(dòng)，提升滿意度。4.答案：-交通流量分析：通過(guò)攝像頭和傳感器數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，緩解擁堵。-醫(yī)療資源分配：基于就診數(shù)據(jù)，合理分配醫(yī)護(hù)人員，縮短等待時(shí)間。-政策效果評(píng)估：通過(guò)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證政策效果，及時(shí)調(diào)整策略。四、計(jì)算題1.答案：-平均購(gòu)買(mǎi)金額：(120+300+150+200+500)/5=220元。-分布情況：-低價(jià)用戶（120-200元）：3人；-高價(jià)用戶（300-500元）：2人。結(jié)論：大部分用戶購(gòu)買(mǎi)金額集中在低價(jià)區(qū)間，可針對(duì)性推出促銷(xiāo)活動(dòng)。2.答案：-壞賬率：2/5=40%。-影響因素：-貸款金額：金額越高，逾期風(fēng)險(xiǎn)越大；-年齡：年齡偏年輕（25-35歲）逾期風(fēng)險(xiǎn)較高；-收入水平：低收入用戶壞賬率較高。五、論述題答案：寧德市屏南縣以新能源、旅游業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以助力產(chǎn)業(yè)升級(jí)：1.新能源產(chǎn)業(yè)：通過(guò)分析光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，優(yōu)化電站布局，提高發(fā)電效率；利用氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)發(fā)電量，提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。2.旅游業(yè)：基于游客行為數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)個(gè)性化旅游路線，提升游客體驗(yàn)；通過(guò)預(yù)測(cè)模型優(yōu)化酒店定價(jià)，提高收益。3.政府決策：利用大