光大銀行泉州市鯉城區(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.在數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計量不包括以下哪一項？A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.眾數(shù)2.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理技術(shù)？A.刪除含有缺失值的樣本B.插值法（如均值、中位數(shù)填充）C.回歸預(yù)測填充D.數(shù)據(jù)加密3.在時間序列分析中，ARIMA模型的適用場景通常是？A.數(shù)據(jù)無明顯趨勢或季節(jié)性B.需要進行分類預(yù)測C.具有明顯線性趨勢和季節(jié)性波動D.小規(guī)模樣本數(shù)據(jù)4.假設(shè)某銀行在泉州市鯉城區(qū)的信用卡逾期率在過去一年中持續(xù)上升，以下哪個因素可能影響這一趨勢？A.區(qū)域經(jīng)濟增速放緩B.信用卡審批標準趨嚴C.銀行營銷力度加大D.逾期客戶催收力度減弱5.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示部分與整體關(guān)系的圖表通常是？A.折線圖B.散點圖C.餅圖D.箱線圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括數(shù)據(jù)收集、________、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。2.在Excel中，用于計算數(shù)據(jù)集中數(shù)值的排名的函數(shù)是________。3.機器學(xué)習(xí)中的“過擬合”現(xiàn)象指的是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過于完美，導(dǎo)致對________數(shù)據(jù)的泛化能力下降。4.光大銀行泉州市鯉城區(qū)的信貸業(yè)務(wù)中，客戶還款能力的評估通常需要參考的指標包括收入水平、________和信用歷史。5.時間序列模型的“自回歸”部分（AR）主要描述了數(shù)據(jù)序列中________之間的相關(guān)性。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在光大銀行泉州市鯉城區(qū)信貸業(yè)務(wù)中可能承擔的具體職責(zé)。（需結(jié)合銀行信貸風(fēng)控、客戶畫像、業(yè)務(wù)增長等角度回答）2.解釋“數(shù)據(jù)清洗”在數(shù)據(jù)分析過程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。（需說明數(shù)據(jù)清洗的目標和實際應(yīng)用場景）3.假設(shè)光大銀行希望通過數(shù)據(jù)分析提升泉州市鯉城區(qū)信用卡業(yè)務(wù)的市場占有率，請?zhí)岢鲋辽偃齻€可行的分析方向。（需結(jié)合客戶行為、市場競爭、產(chǎn)品優(yōu)化等方面展開）四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某數(shù)據(jù)集包含以下數(shù)值：[12,15,18,20,22,25,28]，計算其均值、中位數(shù)和方差。（需列出計算步驟和結(jié)果）2.光大銀行泉州市鯉城區(qū)某季度信用卡逾期客戶數(shù)據(jù)如下表所示：|客戶類型|逾期人數(shù)|總客戶數(shù)||-|-|-||新客戶|30|200||老客戶|50|300|計算新客戶和老客戶的逾期率，并分析可能的原因。（需列出計算公式和結(jié)果，并解釋逾期率差異）五、論述題（共1題，20分）結(jié)合光大銀行泉州市鯉城區(qū)的金融業(yè)務(wù)特點，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升客戶服務(wù)體驗。（需從客戶行為分析、產(chǎn)品推薦、風(fēng)險預(yù)警等方面展開，并說明具體實施方法）答案及解析一、選擇題答案1.C.標準差解析：標準差是描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量，不屬于描述集中趨勢的統(tǒng)計量。2.D.數(shù)據(jù)加密解析：數(shù)據(jù)加密屬于數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的技術(shù)，不屬于缺失值處理方法。3.C.具有明顯線性趨勢和季節(jié)性波動解析：ARIMA模型適用于具有時間依賴性的序列，尤其適用于存在趨勢和季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)。4.A.區(qū)域經(jīng)濟增速放緩解析：經(jīng)濟下行可能導(dǎo)致居民還款能力下降，從而推高逾期率。5.C.餅圖解析：餅圖直觀展示各部分占整體的百分比，適合表現(xiàn)部分與整體關(guān)系。二、填空題答案1.數(shù)據(jù)清洗解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析前的重要步驟，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.RANK.EQ或RANK解析：Excel中用于計算排名的函數(shù)。3.測試解析：過擬合導(dǎo)致模型對測試數(shù)據(jù)泛化能力差。4.信用評分解析：還款能力評估需結(jié)合多維度指標，信用評分是關(guān)鍵參考。5.前期解析：自回歸模型描述當前值與前期值之間的相關(guān)性。三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在光大銀行泉州市鯉城區(qū)信貸業(yè)務(wù)中的職責(zé)：-信貸風(fēng)控分析：通過歷史數(shù)據(jù)建立信用評分模型，評估客戶還款風(fēng)險，優(yōu)化審批流程。-客戶畫像構(gòu)建：分析區(qū)域客戶特征（如年齡、收入、消費習(xí)慣），為精準營銷提供依據(jù)。-業(yè)務(wù)增長策略：監(jiān)測信貸業(yè)務(wù)表現(xiàn)，識別增長機會，如優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、調(diào)整營銷策略。2.數(shù)據(jù)清洗的重要性及方法：-重要性：原始數(shù)據(jù)常存在缺失、錯誤、重復(fù)等問題，清洗可提升數(shù)據(jù)準確性，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。-方法：-刪除異常值（如極端收入數(shù)據(jù)）。-填充缺失值（如用均值或中位數(shù)替代）。-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期格式標準化）。3.信用卡業(yè)務(wù)市場占有率提升的分析方向：-客戶行為分析：通過交易數(shù)據(jù)識別高價值客戶，制定差異化服務(wù)。-市場競爭分析：對比同業(yè)產(chǎn)品特點，優(yōu)化光大銀行信用卡競爭力。-產(chǎn)品優(yōu)化建議：結(jié)合客戶需求設(shè)計聯(lián)名卡或增值服務(wù)。四、計算題答案1.數(shù)據(jù)集[12,15,18,20,22,25,28]的計算：-均值：(12+15+18+20+22+25+28)/7=20.43-中位數(shù)：第4位數(shù)值（排序后為20）-方差：[(12-20.43)2+(15-20.43)2+...+(28-20.43)2]/7≈30.862.逾期率計算及分析：-新客戶逾期率：30/200=15%-老客戶逾期率：50/300=16.67%-原因分析：新客戶可能缺乏還款習(xí)慣，老客戶逾期率略高可能因信用膨脹。五、論述題答案利用數(shù)據(jù)分析提升客戶服務(wù)體驗：-客戶行為分析：通過交易數(shù)據(jù)挖掘消費偏好，推薦個性化理財產(chǎn)品（如泉州市鯉城區(qū)居民偏好房貸還款服務(wù)）。-風(fēng)險預(yù)警：建