光大银行上海市青浦区2025秋招数据分析师笔试题及答案

光大银行上海市青浦区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，合计10分）1.在光大银行上海市青浦区业务场景中，若需分析某区域客户存款增长趋势，最适合使用的统计图表是？A.散点图B.折线图C.饼图D.热力图2.下列哪种方法不属于数据清洗中的异常值处理技术？A.箱线法（IQR）B.标准差法C.矩阵分解D.移动平均法3.在银行客户流失预测中，以下哪个指标最能反映模型的业务价值？A.准确率（Accuracy）B.AUC（AreaUnderCurve）C.F1分数（F1-Score）D.精确率（Precision）4.若光大银行青浦支行需分析客户年龄分布对贷款金额的影响，最适合采用哪种回归模型？A.线性回归B.逻辑回归C.决策树回归D.神经网络回归5.在处理光大银行青浦区信用卡交易数据时，若需快速识别高频交易模式，以下哪种算法效率最高？A.K-means聚类B.Apriori关联规则C.SVM（支持向量机）D.决策树分类二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）6.在构建光大银行青浦区个人贷款风险评估模型时，若某个特征对预测结果影响显著，通常采用______指标衡量其重要性。7.若某次银行营销活动在青浦区投放后，客户响应率低于预期，可能的原因包括______和______。8.在进行光大银行青浦区网点客流分析时，若需计算某个时间段内客户等待的平均时间，应使用______指标。9.若光大银行青浦区信贷数据存在缺失值，常用的填充方法包括______和______。10.在银行客户画像构建中，常用的数据维度包括______、______和______。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）11.简述光大银行青浦区数据分析师在客户流失预警中可能遇到的挑战，并提出至少三种应对策略。12.在光大银行青浦区信用卡业务中，如何通过数据分析优化营销策略？请结合青浦区客户特征进行阐述。13.解释“过拟合”和“欠拟合”的概念，并说明在光大银行青浦区信贷风险评估模型中如何避免这两种问题。四、计算题（共2题，每题15分，合计30分）14.某次光大银行青浦区存款营销活动数据如下：-总存款量：1000万元-参与活动客户数：2000人-未参与活动客户数：8000人-活动客户平均存款：5万元-未活动客户平均存款：3万元请计算：（1）活动客户与非活动客户的存款贡献率差异；（2）若计划下季度将活动客户数提升至3000人，预计总存款量将增加多少？15.光大银行青浦区某网点贷款数据如下：-总贷款笔数：500笔-贷款金额分布：均值为20万元，标准差为5万元-其中，逾期贷款占比10%，金额均值为25万元，标准差为8万元请计算：（1）贷款金额的偏度和峰度，并解释其业务含义；（2）若采用标准差法识别异常贷款，设定阈值为均值±3×标准差，预计能识别多少笔异常贷款？五、论述题（共1题，20分）16.结合光大银行青浦区业务特点，论述如何利用多维度数据分析提升网点运营效率。请从客户行为分析、资源分配、风险控制等方面展开，并提出具体措施。答案及解析一、选择题答案1.B（折线图最适合展示趋势变化，如存款随时间增长）2.C（矩阵分解是降维技术，非异常值处理）3.B（AUC衡量模型区分能力，对流失预测业务价值更高）4.A（线性回归适用于分析年龄与贷款金额的线性关系）5.B（Apriori适合高频交易模式挖掘）二、填空题答案6.特征重要性系数（如决策树中的Gini系数或随机森林中的MeanDecreaseImpurity）7.宣传渠道覆盖不足、活动吸引力不够8.平均等待时间（MeanWaitingTime）9.均值填充、插值法10.人口统计学特征、行为特征、交易特征三、简答题解析11.客户流失预警挑战与策略-挑战：-数据稀疏性（青浦区客户规模相对较小，部分行为数据不足）；-模型泛化能力（青浦区客户特征可能与其他区域差异大，模型易过拟合）；-业务场景复杂性（流失原因多样，需结合营销、产品、服务等多维度分析）。-策略：-数据增强：引入外部数据（如征信、社交行为）补充样本；-迁移学习：参考其他区域模型，适配青浦区特征；-多模型融合：结合逻辑回归与树模型，提升鲁棒性。12.信用卡营销策略优化-青浦区客户特征分析：-若青浦区以年轻客群为主，可侧重分期付款、积分兑换等场景营销；-若家庭客户占比高，可推广家庭联名卡或教育分期产品。-策略：-精准营销：根据客户消费频次、金额等分群，差异化推送；-渠道优化：在青浦区商圈、社区投放定向广告，提升触达率；-产品创新：结合本地消费习惯（如旅游、餐饮）设计特色权益。13.过拟合与欠拟合解析-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差（如信贷模型对小额贷款过度敏感）；-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律（如忽略收入对贷款的影响）。-避免方法：-过拟合：增加数据量、正则化（L1/L2）、交叉验证；-欠拟合：增加模型复杂度（如从线性回归改为树模型）、特征工程。四、计算题解析14.存款营销活动分析（1）存款贡献率差异：-活动客户贡献率=2000×5/1000=10万元；-未活动客户贡献率=8000×3/1000=24万元；-差异=24-10=14万元。（2）下季度预计增量：-新增活动客户贡献=1000×5=5万元；-总增量=5万元（假设其他因素不变）。15.贷款数据计算（1）偏度与峰度：-偏度：反映数据分布对称性，正偏度说明右尾长（如高金额贷款集中）；-峰度：反映分布陡峭程度，低峰度说明数据平滑。（2）异常贷款识别：-阈值=20±3×5=[10,30]万元；-预计异常笔数=500×(25-30)/8≈31笔。五、论述题解析16.多维度数据分析提升网点运营-客户行为分析：-通过交易时间、频次等数据，优化柜台与自助设备配置（如青浦区通勤人群集中在早晚高峰，可增开窗口）；-分析客户产品持有情况，针对性推荐（如年轻客群偏好理财）。-资源分配：-结合客流热力图，调整员工排班（如午间