民生銀行保定市競秀區(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，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合用于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析（PCA）D.描述性統(tǒng)計(jì)2.民生銀行保定分行近三年客戶活躍度數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長趨勢，以下哪種模型最適合預(yù)測未來一年活躍度？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.K-Means聚類模型3.在處理缺失值時，以下哪種方法最適用于銀行客戶數(shù)據(jù)（如年齡、收入等）？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用KNN算法填充D.使用隨機(jī)森林預(yù)測填充4.民生銀行保定分行希望分析客戶流失原因，以下哪種分析工具最適合進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？A.決策樹B.關(guān)聯(lián)規(guī)則（Apriori算法）C.邏輯回歸D.生存分析5.保定地區(qū)客戶對線上貸款業(yè)務(wù)的接受度較低，以下哪種分析方法最適合評估線上營銷策略效果？A.A/B測試B.因子分析C.留存分析D.回歸分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析保定分行信用卡用戶消費(fèi)行為時，通常會使用______指標(biāo)來衡量用戶消費(fèi)頻率。答案：RFM模型2.若保定地區(qū)客戶貸款逾期率較高，銀行可使用______模型來識別高風(fēng)險(xiǎn)客戶。答案：信用評分模型3.民生銀行保定分行需分析客戶年齡分布，最適合的圖表類型是______。答案：直方圖4.在處理銀行交易數(shù)據(jù)時，若存在大量異常值，應(yīng)優(yōu)先采用______方法進(jìn)行清洗。答案：箱線圖檢測5.若保定分行希望優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，可使用______算法進(jìn)行客戶聚類分析。答案：DBSCAN三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述民生銀行保定分行如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶留存率？答案：-客戶分層分析：通過RFM模型將客戶分為高價值、中價值、低價值三層，針對不同層級的客戶制定差異化營銷策略。-流失預(yù)警模型：建立邏輯回歸或決策樹模型，識別可能流失的高風(fēng)險(xiǎn)客戶，提前進(jìn)行挽留干預(yù)。-行為分析：通過用戶行為數(shù)據(jù)（如APP使用頻率、交易金額等）分析流失原因，優(yōu)化產(chǎn)品或服務(wù)。-個性化推薦：基于客戶畫像，通過協(xié)同過濾或深度學(xué)習(xí)模型推薦適合理財(cái)、貸款等金融產(chǎn)品。2.分析保定地區(qū)小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)中，影響貸款審批通過率的主要因素有哪些？答案：-企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)：如營收、利潤、資產(chǎn)負(fù)債率等，財(cái)務(wù)狀況越穩(wěn)健，通過率越高。-行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)：傳統(tǒng)行業(yè)（如制造業(yè)）審批難度高于新興行業(yè)（如科技業(yè)）。-擔(dān)保情況：有抵押或聯(lián)保的企業(yè)通過率更高。-征信記錄：企業(yè)或法人征信良好，通過率更高。-銀行政策：當(dāng)?shù)胤中行刨J額度、風(fēng)險(xiǎn)偏好也會影響審批。3.結(jié)合保定市場競爭情況，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化民生銀行線上貸款產(chǎn)品的營銷策略？答案：-競品分析：對比保定地區(qū)其他銀行（如農(nóng)行、工行）的線上貸款利率、額度、審批速度，制定差異化策略。-客戶畫像：分析保定地區(qū)高利率接受度客戶特征（如小微企業(yè)主、剛需購房者），針對性推送產(chǎn)品。-渠道優(yōu)化：通過APP、微信等渠道數(shù)據(jù)，判斷哪些渠道轉(zhuǎn)化率更高，加大資源投入。-A/B測試：測試不同廣告文案、頁面設(shè)計(jì)對點(diǎn)擊率的影響，優(yōu)化營銷素材。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保定分行2024年信用卡月度交易數(shù)據(jù)（CSV格式），請用Python編寫代碼：-統(tǒng)計(jì)每個月的逾期筆數(shù)和逾期金額。-繪制逾期金額的折線圖，標(biāo)注月份。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('credit_data.csv',parse_dates=['transaction_date'])data['month']=data['transaction_date'].dt.to_period('M')統(tǒng)計(jì)逾期數(shù)據(jù)overdue=data[data['status']=='逾期']monthly_overdue=overdue.groupby('month').agg(total_overdue_count=('status','size'),total_overdue_amount=('amount','sum'))繪制折線圖plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(monthly_overdue.index.astype(str),monthly_overdue['total_overdue_amount'],marker='o')plt.title('月度逾期金額趨勢')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('逾期金額')plt.grid(True)plt.show()2.假設(shè)你需用SQL查詢民生銀行保定分行2024年貸款客戶數(shù)據(jù)，請寫出以下查詢語句：-查詢逾期天數(shù)大于30天的客戶數(shù)量及平均逾期金額。-查詢年齡在25-35歲之間的客戶中，貸款產(chǎn)品類型為“抵押貸”的客戶占比。答案：sql--查詢逾期天數(shù)大于30天的客戶數(shù)量及平均逾期金額SELECTCOUNT()ASoverdue_count,AVG(overdue_days)ASavg_overdue_amountFROMloansWHEREoverdue_days>30;--查詢25-35歲“抵押貸”客戶占比SELECTSUM(CASEWHENproduct_type='抵押貸'THEN1ELSE0END)100.0/COUNT()ASmortgage_ratioFROMclientsWHEREageBETWEEN25AND35;五、開放題（共1題，20分）結(jié)合民生銀行保定分行的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升反欺詐模型的準(zhǔn)確性？答案：1.數(shù)據(jù)層面：-整合多源數(shù)據(jù)（交易流水、設(shè)備信息、社交關(guān)系等）構(gòu)建更全面的欺詐特征。-對保定地區(qū)高頻欺詐手段（如團(tuán)伙貸款、虛假身份）標(biāo)注數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型訓(xùn)練效果。2.模型層面：-使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）分析客戶間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，識別團(tuán)伙欺詐。-結(jié)合XGBoost與LSTM模型，處理時序交易數(shù)據(jù)中的欺詐行為。3.業(yè)務(wù)層面：-建立動態(tài)閾值機(jī)制，根據(jù)地