民生銀行溫州市甌海區(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)分析師工作中，以下哪種指標(biāo)最適合衡量銀行信用卡業(yè)務(wù)的用戶活躍度？A.總交易額B.新增用戶數(shù)C.月活躍用戶數(shù)（MAU）D.平均單筆交易金額2.假設(shè)某銀行在溫州甌海區(qū)的貸款業(yè)務(wù)中，發(fā)現(xiàn)年輕群體（18-30歲）的逾期率顯著高于其他年齡段。若要分析原因，以下哪個方法最有效？A.簡單統(tǒng)計逾期用戶占比B.通過聚類分析找出高風(fēng)險行為特征C.直接提高貸款利率D.僅關(guān)注逾期金額的絕對值3.在處理溫州甌海區(qū)商戶的信用卡交易數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分商戶存在高頻小額交易。以下哪種策略可能有助于優(yōu)化風(fēng)控模型？A.忽略這類交易數(shù)據(jù)B.提高該商戶的商戶類別碼（MCC）風(fēng)險權(quán)重C.結(jié)合地理位置與交易時間進(jìn)行特征工程D.直接封禁該商戶的信用卡交易權(quán)限4.若需分析溫州甌海區(qū)居民對民生銀行不同信用卡產(chǎn)品的偏好，以下哪種分析方法最合適？A.描述性統(tǒng)計分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）C.邏輯回歸建模D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）5.在銀行數(shù)據(jù)中，以下哪個指標(biāo)最能反映溫州甌海區(qū)小微企業(yè)的融資需求？A.存款余額B.貸款逾期天數(shù)C.小微企業(yè)貸款筆數(shù)增長率D.儲蓄賬戶人數(shù)二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于缺失值處理常用的方法包括__________、__________和插值法。2.若要分析溫州甌海區(qū)居民在周末與工作日的消費行為差異，常用的統(tǒng)計檢驗方法是__________。3.在銀行客戶細(xì)分中，K-Means聚類算法的核心思想是__________。4.對于時間序列數(shù)據(jù)，若溫州甌海區(qū)信用卡交易額呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動，則應(yīng)采用__________模型進(jìn)行預(yù)測。5.若發(fā)現(xiàn)溫州甌海區(qū)某區(qū)域的信用卡欺詐率異常偏高，初步排查時需關(guān)注__________、__________和交易行為模式等維度。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述在分析溫州甌海區(qū)信用卡用戶流失原因時，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵因素？2.若需為民生銀行溫州甌海區(qū)設(shè)計一個客戶流失預(yù)警模型，請簡述模型構(gòu)建的主要步驟。3.結(jié)合溫州甌海區(qū)的經(jīng)濟特點（如制造業(yè)發(fā)達(dá)、小微企業(yè)眾多），論述數(shù)據(jù)分析師如何利用數(shù)據(jù)支持銀行優(yōu)化信貸政策。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某銀行在溫州甌海區(qū)收集了2024年1-12月的信用卡交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)1月、4月、7月和10月的交易額顯著高于其他月份。假設(shè)數(shù)據(jù)如下表所示（單位：萬元）：|月份|交易額|||--||1月|520||2月|480||3月|490||4月|650||5月|510||6月|530||7月|680||8月|540||9月|560||10月|700||11月|580||12月|620|要求：（1）計算這12個月的平均交易額；（2）若采用移動平均法（窗口大小為3）預(yù)測2024年5月的交易額，結(jié)果為多少？（3）簡述該數(shù)據(jù)是否存在明顯的季節(jié)性特征，并說明理由。2.某銀行在溫州甌海區(qū)抽樣調(diào)查了100名信用卡用戶的消費行為，其中30歲以下的年輕用戶有40人，30歲以上的成熟用戶有60人。調(diào)查發(fā)現(xiàn)：-年輕用戶中，有15人偏好線上消費，25人偏好線下消費；-成熟用戶中，有45人偏好線上消費，15人偏好線下消費。要求：（1）計算年輕用戶和成熟用戶的線上消費偏好比例；（2）檢驗兩組用戶的線上消費偏好是否存在顯著差異（α=0.05）；（3）若該銀行計劃針對線上消費偏好較強的用戶推出專屬優(yōu)惠活動，請簡述如何利用這些數(shù)據(jù)設(shè)計活動方案。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合溫州甌海區(qū)的生活消費習(xí)慣（如餐飲、家電、汽車等消費偏好）和銀行信貸數(shù)據(jù)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助銀行提升小微企業(yè)的信貸審批效率與風(fēng)險控制能力。答案及解析一、選擇題答案1.C-解析：月活躍用戶數(shù)（MAU）直接反映用戶的活躍程度，適合衡量信用卡業(yè)務(wù)用戶活躍度。其他選項無法全面體現(xiàn)用戶行為。2.B-解析：聚類分析能發(fā)現(xiàn)年輕群體的高風(fēng)險行為特征（如消費頻率、還款習(xí)慣等），比簡單統(tǒng)計更深入。直接提利率或封禁無法解決根本問題。3.C-解析：結(jié)合地理位置（如商圈）和交易時間（如夜間高頻交易）可識別異常行為，有助于風(fēng)控模型優(yōu)化。其他選項過于片面或無效。4.B-解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)品與用戶特征的關(guān)聯(lián)（如年輕用戶偏好旅游卡），適合銀行產(chǎn)品優(yōu)化。其他方法或過于簡單或復(fù)雜。5.C-解析：小微企業(yè)貸款筆數(shù)增長率直接反映融資需求變化，比存款余額或逾期數(shù)據(jù)更直觀。二、填空題答案1.刪除法；均值/中位數(shù)填充-解析：缺失值處理需根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇，刪除法適用于缺失比例低，均值/中位數(shù)填充適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。2.獨立樣本T檢驗-解析：比較兩組（周末/工作日）均值差異的常用方法。3.將數(shù)據(jù)點劃分為K個簇，使簇內(nèi)距離最小化，簇間距離最大化-解析：K-Means的核心是聚類準(zhǔn)則，即最小化簇內(nèi)平方和（SSE）。4.季節(jié)性ARIMA模型-解析：ARIMA能處理具有季節(jié)性波動的時間序列數(shù)據(jù)。5.交易地點異常；交易金額異常-解析：欺詐檢測需關(guān)注與正常行為的偏離，如異地大額交易。三、簡答題答案1.分析信用卡用戶流失原因的關(guān)鍵因素：-產(chǎn)品競爭力：利率、積分政策、權(quán)益服務(wù)等是否優(yōu)于競品；-服務(wù)體驗：客服響應(yīng)速度、還款便利性；-用戶行為：交易頻率下降、逾期記錄增加；-地域因素：溫州甌海區(qū)特定商戶或消費場景的吸引力；-經(jīng)濟環(huán)境：小微企業(yè)貸款需求變化影響還款能力。2.客戶流失預(yù)警模型構(gòu)建步驟：-數(shù)據(jù)收集：整合交易、征信、行為等多維度數(shù)據(jù)；-特征工程：提取如近期交易額、逾期次數(shù)、活躍度等指標(biāo)；-模型選擇：嘗試邏輯回歸、XGBoost或LSTM；-模型評估：用AUC、召回率等指標(biāo)檢驗效果；-業(yè)務(wù)應(yīng)用：針對高風(fēng)險用戶推送挽留策略。3.數(shù)據(jù)支持信貸政策優(yōu)化：-小微企業(yè)信貸：分析甌海區(qū)制造業(yè)/電商企業(yè)貸款還款規(guī)律，動態(tài)調(diào)整額度；-消費場景風(fēng)控：結(jié)合本地商圈數(shù)據(jù)（如鞋業(yè)、汽摩市場）優(yōu)化分期方案；-區(qū)域差異化定價：對高信用地區(qū)降低利率，反之為高風(fēng)險人群增加擔(dān)保要求。四、計算題答案1.（1）平均交易額：\[(520+480+...+620)/12=580（萬元）\]（2）移動平均預(yù)測（窗口=3）：5月預(yù)測值=(4月+5月+6月)/3=(650+510+530)/3≈543（萬元）（3）季節(jié)性特征分析：-存在，1月、4月、7月、10月交易額顯著高于均值，可能與促銷季（如618、雙11）或溫州本地經(jīng)濟活動（如鞋業(yè)訂單）相關(guān)。2.（1）偏好比例：-年輕用戶：15/40=37.5%；成熟用戶：45/60=75%。（2）T檢驗：-假設(shè)檢驗：H0：兩組比例無差異，H1：有差異；-卡方檢驗結(jié)果：p值<0.05，拒絕H0，即偏好存在顯著差異。（3）活動方案設(shè)計：-對線上偏好用戶推送“掃碼立減”或“外賣分期”優(yōu)惠；-結(jié)合甌海區(qū)電商消費數(shù)據(jù)（如淘寶/抖音帶貨），定向營銷。五、論述題答案數(shù)據(jù)挖掘提升小微企業(yè)信貸能力：-地域特征挖掘：分析甌海區(qū)小微企業(yè)貸款與行業(yè)（如鞋業(yè)、汽摩）關(guān)聯(lián)性，建立行業(yè)信用評分模