浦發(fā)銀行西寧市城西區(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，計(jì)10分）1.題目：在處理西寧市城西區(qū)某商場POS交易數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分交易金額存在異常波動(dòng)。若需快速識別潛在欺詐交易，以下哪種方法最合適？A.簡單移動(dòng)平均法B.基于規(guī)則的異常檢測C.K-means聚類分析D.回歸分析2.題目：浦發(fā)銀行西寧分行需分析客戶流失原因，最適合采用以下哪種模型？A.決策樹B.線性回歸C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.題目：在構(gòu)建西寧市房貸還款能力預(yù)測模型時(shí)，以下哪個(gè)變量最可能作為關(guān)鍵特征？A.客戶星座B.房產(chǎn)估值C.客戶職業(yè)（如公務(wù)員、企業(yè)主）D.客戶社交媒體活躍度4.題目：某銀行西寧分行發(fā)現(xiàn)信用卡透支金額與客戶年齡呈非線性關(guān)系。此時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮哪種分析方法？A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.Lasso回歸D.交互項(xiàng)回歸5.題目：在分析西寧市城西區(qū)商戶信貸需求時(shí)，若需評估不同信用評分等級的商戶貸款違約率，最適合采用以下哪種圖表？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.箱線圖D.柱狀圖二、填空題（共5題，每題2分，計(jì)10分）1.題目：在處理西寧市某小區(qū)水電消耗數(shù)據(jù)時(shí)，若需剔除季節(jié)性因素對年耗電量的影響，常用的方法是__________。2.題目：浦發(fā)銀行西寧分行客戶畫像分析中，常用的聚類算法有__________和__________。3.題目：若需評估西寧市城西區(qū)不同銀行網(wǎng)點(diǎn)客戶排隊(duì)時(shí)間與服務(wù)質(zhì)量的關(guān)系，最適合的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是__________。4.題目：在分析西寧市房貸客戶還款行為時(shí)，若需檢測客戶逾期金額的分布是否符合正態(tài)分布，應(yīng)使用__________檢驗(yàn)。5.題目：某銀行西寧分行通過RFM模型分析客戶活躍度時(shí)，"R"代表__________，"F"代表__________。三、簡答題（共3題，每題10分，計(jì)30分）1.題目：浦發(fā)銀行西寧分行需分析西寧市城西區(qū)小微企業(yè)信貸需求特征，請簡述如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案，并說明需重點(diǎn)關(guān)注哪些變量。2.題目：某銀行西寧分行發(fā)現(xiàn)西寧市城西區(qū)信用卡交易存在地域集中現(xiàn)象。請解釋可能的原因，并提出至少三種數(shù)據(jù)挖掘方法來優(yōu)化商戶布局。3.題目：在構(gòu)建西寧市房貸客戶違約預(yù)測模型時(shí)，如何處理缺失值？請列舉兩種常用方法并說明適用場景。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，計(jì)30分）1.題目：浦發(fā)銀行西寧分行收集了西寧市城西區(qū)100戶客戶的月收入（X）和房貸月還款額（Y）數(shù)據(jù)，計(jì)算得出：-樣本均值：$\bar{X}=8000$，$\bar{Y}=3000$-樣本方差：$S_X^2=2000000$，$S_Y^2=1500000$-協(xié)方差：$\text{Cov}(X,Y)=500000$請計(jì)算線性回歸方程的斜率和截距，并解釋其經(jīng)濟(jì)含義。2.題目：某銀行西寧分行隨機(jī)抽取了西寧市城西區(qū)200戶信用卡客戶，發(fā)現(xiàn)其信用評分等級分布如下：-優(yōu)秀（A）：40戶-良好（B）：80戶-一般（C）：70戶-較差（D）：10戶若需檢驗(yàn)信用評分與貸款逾期率是否存在顯著關(guān)聯(lián)，請寫出假設(shè)檢驗(yàn)步驟（包括零假設(shè)、備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及決策規(guī)則）。五、論述題（1題，20分）題目：結(jié)合西寧市城西區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如服務(wù)業(yè)占比高、小微企業(yè)多等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析支持銀行信貸業(yè)務(wù)決策，并舉例說明。答案及解析一、選擇題答案1.B-解析：異常檢測適用于快速識別異常點(diǎn)，規(guī)則法可通過閾值快速定位欺詐交易。2.A-解析：決策樹適合分類問題（如客戶流失預(yù)測），且能解釋決策路徑。3.C-解析：職業(yè)穩(wěn)定性直接影響還款能力，公務(wù)員和企業(yè)主通常信用較好。4.B-解析：多項(xiàng)式回歸能擬合非線性關(guān)系，而線性回歸不適用。5.D-解析：柱狀圖直觀展示不同信用等級的違約率差異。二、填空題答案1.差分法-解析：剔除季節(jié)性影響可通過計(jì)算年同比或環(huán)比差值實(shí)現(xiàn)。2.K-means、層次聚類-解析：兩種算法常用于客戶分群。3.Spearman等級相關(guān)系數(shù)-解析：適用于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。4.Shapiro-Wilk-解析：檢測小樣本數(shù)據(jù)正態(tài)性。5.最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)頻率-解析：R代表Recency，F(xiàn)代表Frequency。三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)采集方案-1)采集變量：企業(yè)規(guī)模、行業(yè)類型、經(jīng)營年限、年?duì)I收、資產(chǎn)負(fù)債率、征信記錄、主貸人信息等。-2)采集方式：API接口獲取征信數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查、實(shí)地訪談。-3)重點(diǎn)變量：年?duì)I收（反映還款能力）、行業(yè)類型（如餐飲業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高）。2.交易地域集中原因及優(yōu)化方法-原因：人口密度、商圈競爭、商戶類型。-優(yōu)化方法：-1)基于地理熱力圖分析高頻交易區(qū)域；-2)利用LDA主題模型挖掘商戶類型與交易關(guān)聯(lián)；-3)建立動(dòng)態(tài)網(wǎng)點(diǎn)布局模型，結(jié)合人流與競爭數(shù)據(jù)。3.缺失值處理方法-1)均值/中位數(shù)填補(bǔ)：適用于缺失比例低且數(shù)據(jù)正態(tài)分布（如月收入）；-2)多重插補(bǔ)：適用于缺失機(jī)制復(fù)雜（如逾期客戶數(shù)據(jù)缺失）。四、計(jì)算題答案1.線性回歸計(jì)算-斜率：$b=\frac{\text{Cov}(X,Y)}{S_X^2}=\frac{500000}{2000000}=0.25$-截距：$a=\bar{Y}-b\bar{X}=3000-0.25\times8000=1000$-經(jīng)濟(jì)含義：每增加1萬元收入，還款額增加2500元。2.假設(shè)檢驗(yàn)步驟-零假設(shè)：信用評分與逾期率無關(guān)聯(lián)；-備擇假設(shè)：信用評分與逾期率有關(guān)聯(lián)；-檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：卡方檢驗(yàn)；-決策規(guī)則：若p值<0.05，拒絕零假設(shè)。五、論述題答案-結(jié)合西寧市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)：1)服務(wù)業(yè)占比高，可分析門店客