平安银行合肥市肥东县2025秋招数据分析师笔试题及答案

平安银行合肥市肥东县2025秋招数据分析师笔试题及答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.题目：在数据分析中，以下哪种方法最适合用于处理缺失值较多且数据量较大的情况？A.删除含有缺失值的行B.填充均值或中位数C.使用机器学习模型预测缺失值D.忽略缺失值直接分析2.题目：平安银行肥东县分行2024年第三季度信用卡逾期率环比下降，但不良贷款余额上升，可能的原因是？A.逾期客户数量减少B.逾期金额大幅增加C.新增贷款规模扩大D.风险控制标准提高3.题目：在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同分行（如肥东分行、长临河分行）的存贷款业务占比？A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图4.题目：假设某客户在平安银行肥东分行的月均消费金额为5000元，标准差为1000元，若某月消费金额为8000元，则该月消费金额的离差为？A.3B.2C.1.5D.0.85.题目：在客户流失分析中，以下哪个指标最能反映客户粘性？A.客户活跃度B.账户余额C.交易频率D.逾期次数二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.题目：在Excel中，使用函数计算A1到A100单元格中大于50的数据个数，应填写的函数为________。（答案：`COUNTIF(A1:A100,">50")`）2.题目：平安银行肥东县分行的核心业务之一是________，该业务在2024年第二季度占比约35%。（答案：零售银行业务）3.题目：假设某客户2024年1月-6月的月均存款分别为1万、1.2万、1.5万、1.3万、1.4万、1.6万，则6个月的移动平均值为________。（答案：1.35万）4.题目：在Python中，使用Pandas库筛选DataFrame中所有年龄大于30岁的客户，应使用的条件为________。（答案：`df['age']>30`）5.题目：平安银行肥东县分行的信贷业务中，个人住房贷款占比约为________，企业贷款占比约为________。（答案：个人住房贷款占比约为60%，企业贷款占比约为30%）三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.题目：简述平安银行肥东县分行在客户数据分析中可能遇到的主要挑战，并提出至少三种解决方案。答案：主要挑战：-数据孤岛：不同业务系统（如信贷、理财、信用卡）数据未整合，难以形成全面客户视图。-数据质量不高：部分客户信息缺失或错误（如联系方式、职业等），影响分析准确性。-客户行为动态变化：客户偏好、消费习惯受经济环境影响，需实时更新分析模型。解决方案：1.数据整合：建立统一数据仓库，整合各业务系统数据，使用ETL工具清洗和标准化数据。2.提升数据质量：通过数据校验规则、客户补充信息等方式完善缺失数据，定期进行数据质量评估。3.动态模型更新：采用机器学习算法（如LSTM、决策树）分析客户行为变化，定期重新训练模型。2.题目：结合肥东县经济特点，说明平安银行如何通过数据分析支持小微企业信贷业务发展。答案：肥东县经济以制造业、农业为主，小微企业经营受季节性影响较大。银行可通过以下方式利用数据分析支持信贷业务：-行业风险分析：分析不同行业（如农产品加工、机械制造）的贷款逾期率，动态调整信贷政策。-客户画像构建：根据小微企业主的社会关系、经营历史、水电费缴纳记录等数据，评估信用风险。-智能审批系统：使用机器学习模型自动审批低风险贷款，提高审批效率。3.题目：描述平安银行肥东县分行如何利用数据可视化技术提升内部管理效率。答案：数据可视化技术可帮助银行实现以下目标：-业务监控：用仪表盘实时展示各分行业务指标（如存款增长、贷款发放量），便于管理层快速决策。-客户行为分析：通过热力图展示客户集中区域，优化网点布局。-风险预警：用预警灯标示异常数据（如逾期率突然上升），及时干预。四、编程题（共2题，每题15分，共30分）1.题目：使用Python和Pandas库，完成以下任务：-读取肥东县分行2024年客户交易数据（假设文件名为`transactions.csv`），筛选出交易金额大于1000元的记录。-计算每个客户的月均交易金额，并按月均金额降序排序。答案：pythonimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv('transactions.csv')筛选交易金额大于1000元filtered_df=df[df['amount']>1000]计算月均交易金额df['transaction_date']=pd.to_datetime(df['transaction_date'])df['month']=df['transaction_date'].dt.monthmonthly_avg=df.groupby(['customer_id','month'])['amount'].mean().reset_index()monthly_avg_sorted=monthly_avg.sort_values(by='amount',ascending=False)输出结果print(monthly_avg_sorted.head())2.题目：假设某客户数据包含年龄、性别、消费金额等字段，请用Python实现以下功能：-计算年龄的众数（Mode）。-绘制性别与消费金额的箱线图。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt假设客户数据如下data={'age':[25,30,25,40,35,30,25,45],'gender':['F','M','F','M','F','M','F','M'],'amount':[5000,6000,4500,7000,5500,8000,4000,9000]}df=pd.DataFrame(data)计算年龄众数mode_age=df['age'].mode()[0]print(f'年龄众数：{mode_age}')绘制性别与消费金额箱线图df.boxplot(column='amount',by='gender')plt.title('性别与消费金额箱线图')plt.suptitle('')plt.show()五、综合分析题（共1题，20分）题目：平安银行肥东县分行2024年第四季度信贷业务数据如下表（部分数据缺失）：|分行|贷款发放量（万元）|逾期率|新增客户数|月均存款（万元）|||-|--||||肥东支行|500|2%|120|800||长临河支行|800|3%|150|1200||八斗支行|?|4%|80|600||合计|1800|3.1%|350|2600|要求：1.填补八斗支行的贷款发放量（假设其逾期率与肥东支行相同）。2.分析长临河支行贷款发放量较高的原因，并提出改进建议。3.计算肥东支行和长临河支行的存款业务竞争力（存款/贷款比例），并说明差距原因。答案：1.填补数据：八斗支行贷款发放量=总贷款-肥东支行贷款-长临河支行贷款=1800-500-800=500（万元）。2.长临河支行分析：-原因：存款规模较大（1200万元），可能吸引更多贷款客户；客户活跃度高（新增客户150）。-改进建议：-提高逾期率控制（目前3%高于平均水平），