民生銀行濟南市章丘區(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.在分析民生銀行章丘區(qū)信用卡用戶消費行為時，以下哪個指標(biāo)最能反映用戶的忠誠度？A.近期交易頻率B.平均消費金額C.消費渠道偏好D.逾期還款次數(shù)2.若要評估濟南市章丘區(qū)小微企業(yè)的信貸風(fēng)險，以下哪個數(shù)據(jù)集最具有參考價值？A.社交媒體活躍度數(shù)據(jù)B.企業(yè)工商注冊信息C.城市天氣數(shù)據(jù)D.公共交通使用率3.在民生銀行章丘區(qū)個人理財產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)分析中，若發(fā)現(xiàn)某類產(chǎn)品的銷售額在9月突然下降，以下哪個因素可能最直接？A.市場整體利率上升B.章丘區(qū)人口老齡化加劇C.章丘區(qū)舉辦大型商業(yè)活動D.民生銀行調(diào)整該產(chǎn)品傭金4.若要分析章丘區(qū)居民對民生銀行網(wǎng)銀的使用習(xí)慣，以下哪個變量屬于分類變量？A.年齡B.月均交易金額C.使用設(shè)備類型（手機/電腦）D.賬戶余額5.在構(gòu)建章丘區(qū)信用卡違約用戶預(yù)測模型時，以下哪個特征屬于連續(xù)型特征？A.是否有房貸B.信用卡使用年限C.居住區(qū)域（城關(guān)/農(nóng)村）D.每月還款比例二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.分析章丘區(qū)民生銀行網(wǎng)點客流量時，若要剔除周末的異常波動，常用的方法是__________。2.在處理缺失值時，若缺失比例較低，常用的填充方法是__________。3.若要衡量章丘區(qū)不同年齡段用戶對民生銀行信用卡產(chǎn)品的偏好差異，適合使用的檢驗方法是__________。4.在進行用戶分群時，若希望分群結(jié)果更具業(yè)務(wù)可解釋性，常用的方法是__________。5.若發(fā)現(xiàn)章丘區(qū)某民生銀行網(wǎng)點的小微企業(yè)貸款不良率高于全行平均水平，初步判斷可能的原因是__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在分析章丘區(qū)居民消費信貸數(shù)據(jù)時，如何處理異常值及其影響？2.若要評估民生銀行章丘區(qū)線上渠道的用戶轉(zhuǎn)化率，應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵指標(biāo)？并說明如何優(yōu)化轉(zhuǎn)化率。3.結(jié)合濟南市章丘區(qū)經(jīng)濟特點，分析民生銀行在推廣信用卡業(yè)務(wù)時可能面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.假設(shè)你已獲取到民生銀行章丘區(qū)2024年信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)（CSV格式），包含用戶ID、交易金額、交易時間、交易渠道（網(wǎng)銀/柜臺/APP）、還款是否逾期等字段。請用Python編寫代碼，完成以下任務(wù)：-計算每個用戶的平均交易金額及逾期率。-繪制交易渠道與逾期率的關(guān)聯(lián)性圖表（柱狀圖）。-分析交易時間（按小時）對逾期率的影響，并找出最高逾期率的時段。2.現(xiàn)需用SQL查詢民生銀行章丘區(qū)2024年個人理財產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，表名為`product_sales`，字段包括用戶ID、產(chǎn)品類型、銷售額、銷售日期。請寫出以下查詢語句：-查詢每種產(chǎn)品的總銷售額及平均銷售額。-找出銷售額最高的前3種產(chǎn)品，并按銷售額降序排列。-計算每個用戶購買產(chǎn)品的次數(shù)，并篩選出購買次數(shù)超過5次的用戶。五、論述題（1題，20分）結(jié)合濟南市章丘區(qū)產(chǎn)業(yè)布局（如制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等）及民生銀行現(xiàn)有業(yè)務(wù)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘支持銀行在章丘區(qū)拓展小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)，并降低風(fēng)險。答案及解析一、選擇題答案1.D解析：逾期還款次數(shù)直接反映用戶的信用風(fēng)險，而忠誠度通常與長期穩(wěn)定行為相關(guān)。2.B解析：企業(yè)工商注冊信息包含經(jīng)營狀況、注冊資本等關(guān)鍵風(fēng)險指標(biāo)，其他選項與信貸風(fēng)險關(guān)聯(lián)性較弱。3.A解析：市場利率上升會降低理財產(chǎn)品的吸引力，導(dǎo)致銷售下降，其他選項影響較間接。4.C解析：使用設(shè)備類型是分類變量（手機或電腦），其他選項為數(shù)值變量。5.B解析：信用卡使用年限是連續(xù)型特征，其他選項為分類或二元變量。二、填空題答案1.移動平均法解析：通過計算滑動窗口內(nèi)的平均值，可平滑短期波動。2.均值/中位數(shù)填充解析：適用于缺失比例較低的情況，簡單有效。3.卡方檢驗解析：用于檢驗不同年齡段用戶偏好是否存在顯著差異。4.K-means聚類解析：可自動分群，且結(jié)果可解釋性強。5.客戶資質(zhì)審核不嚴(yán)/行業(yè)集中度過高解析：需結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟特點分析。三、簡答題答案1.處理異常值的方法及影響-方法：-刪除：若異常值由錯誤導(dǎo)致（如錄入錯誤），可刪除。-替換：用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充。-變換：對極端值進行對數(shù)變換或平方根變換。-影響：異常值會拉高均值、影響標(biāo)準(zhǔn)差，導(dǎo)致模型偏差。需結(jié)合業(yè)務(wù)場景判斷是否剔除。2.用戶轉(zhuǎn)化率評估及優(yōu)化-關(guān)鍵指標(biāo)：-跳出率、頁面停留時間、表單完成率、下單轉(zhuǎn)化率。-優(yōu)化策略：-簡化注冊流程、優(yōu)化頁面布局、增加客服引導(dǎo)、推送個性化產(chǎn)品。3.章丘區(qū)信用卡業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)及策略-挑戰(zhàn)：-居民收入水平相對較低，消費信貸需求有限。-制造業(yè)企業(yè)貸款風(fēng)險較高，需加強風(fēng)控。-策略：-推出分期付款、積分兌換等營銷活動刺激消費。-針對小微企業(yè)推出定制化信貸產(chǎn)品，加強貸后管理。四、編程題答案1.Python代碼示例pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('transaction_data.csv',parse_dates=['交易時間'])計算平均交易金額及逾期率user_stats=data.groupby('用戶ID').agg(平均交易金額=('交易金額','mean'),逾期率=('還款是否逾期',lambdax:(x==1).mean()))繪制交易渠道與逾期率關(guān)聯(lián)性channel_rate=data.groupby('交易渠道')['還款是否逾期'].mean().plot(kind='bar')channel_rate.set_title('交易渠道與逾期率')plt.show()分析交易時間影響data['小時']=data['交易時間'].dt.hourhour_rate=data.groupby('小時')['還款是否逾期'].mean().plot()hour_rate.set_title('小時逾期率')plt.show()2.SQL查詢示例sql--查詢總銷售額及平均銷售額SELECT產(chǎn)品類型,SUM(銷售額)AS總銷售額,AVG(銷售額)AS平均銷售額FROMproduct_salesGROUPBY產(chǎn)品類型;--查詢銷售額最高的前3種產(chǎn)品SELECT產(chǎn)品類型,SUM(銷售額)AS銷售額FROMproduct_salesGROUPBY產(chǎn)品類型ORDERBY銷售額DESCLIMIT3;--計算用戶購買次數(shù)SELECT用戶ID,COUNT()AS購買次數(shù)FROMproduct_salesGROUPBY用戶IDHAVINGCOUNT()>5;五、論述題答案數(shù)據(jù)挖掘支持小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)-章丘區(qū)產(chǎn)業(yè)特點：制造業(yè)占比高，小微企業(yè)融資需求旺盛但風(fēng)控難度大。-數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：1.信用評分模型：整合工商、稅務(wù)、司法等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建違約預(yù)測模型。2.行業(yè)風(fēng)險評估：分