浦发银行成都市新津区2025秋招数据分析师笔试题及答案

浦发银行成都市新津区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.以下哪种统计方法最适合分析成都市新津区居民消费支出与收入的关系？A.回归分析B.聚类分析C.主成分分析D.因子分析2.在处理浦发银行成都分行客户流失数据时，以下哪个指标最能反映客户价值？A.客户数量B.账户余额C.LTV（生命周期价值）D.活跃天数3.假设成都市新津区某商场销售额数据呈正态分布，样本量为500，若要检验促销活动是否显著提升销售额，应选择哪种检验方法？A.t检验B.卡方检验C.F检验D.Mann-WhitneyU检验4.浦发银行成都分行希望分析不同年龄段的客户对金融产品的偏好差异，以下哪种可视化方式最合适？A.散点图B.饼图C.热力图D.分箱图5.在数据清洗过程中，以下哪种方法最能有效处理缺失值？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN插补D.回归填充二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.分析成都市新津区小微企业贷款数据时，若要评估贷款违约风险，常用的模型是__________。2.浦发银行成都分行客户画像分析中，__________指标能反映客户的忠诚度。3.在处理时间序列数据时，成都市新津区零售业务月度销售额的平滑预测常用__________方法。4.若要评估成都市新津区某商户的店铺热度，可使用__________指标。5.浦发银行成都分行反欺诈数据中，__________算法能有效识别异常交易行为。三、简答题（共3题，每题5分，合计15分）1.简述在分析成都市新津区居民消费信贷数据时，如何处理异常值？2.浦发银行成都分行希望提升新津区信用卡用户活跃度，请提出至少三种基于数据分析的营销策略。3.解释什么是A/B测试，并说明其在新津区某银行网点服务优化中的应用场景。四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.某数据集包含成都市新津区500户居民的月均消费支出（单位：元）和收入（单位：元），部分数据如下表所示：|序号|消费支出|收入|||-|||1|8000|12000||2|6500|10000||...|...|...|（1）计算消费支出与收入的Pearson相关系数，并解释其含义。（2）若要预测收入为15000元的居民消费支出，假设使用简单线性回归模型，请写出回归方程的求解步骤。2.浦发银行成都分行新津区某网点2024年1-6月存款业务数据如下表所示：|月份|存款余额（万元）|||--||1月|1200||2月|1350||3月|1280||4月|1400||5月|1500||6月|1600（1）计算2024年第一季度和第二季度的存款余额均值，并分析其趋势。（2）若要预测2024年7月的存款余额，请使用指数平滑法（α=0.3）进行预测，并说明理由。五、论述题（1题，15分）结合成都市新津区金融市场的特点，论述数据分析师如何通过数据分析提升浦发银行在该区域的业务竞争力。答案及解析一、选择题答案及解析1.A-解析：消费支出与收入的关系属于连续变量的相关性分析，回归分析最适合此类场景。2.C-解析：LTV（生命周期价值）是衡量客户长期价值的核心指标，比单纯看账户余额更全面。3.A-解析：正态分布且样本量较大时，t检验适用于均值比较。4.C-解析：热力图能直观展示不同年龄段客户的偏好分布，适合多维度分析。5.C-解析：KNN插补能利用相似样本填充缺失值，效果优于简单填充。二、填空题答案及解析1.逻辑回归模型-解析：贷款违约分析属于分类问题，逻辑回归是常用模型。2.复购率-解析：复购率直接反映客户忠诚度。3.指数平滑法-解析：时间序列平滑预测常用指数平滑法，尤其适合月度数据。4.签到率/活跃度-解析：商户热度可通过客户到店频率评估。5.XGBoost-解析：XGBoost能有效处理高维反欺诈数据。三、简答题答案及解析1.异常值处理方法：-识别：使用箱线图或Z-score法检测。-处理：删除（若为错误数据）、替换（如均值填充）、分箱（如将极端值归入大类）。-新津区针对性：结合当地收入水平调整阈值，避免误判。2.营销策略：-精准推荐：基于消费画像推送信用卡权益（如餐饮折扣）。-行为干预：对低活跃用户推送限时还款优惠。-场景合作：联合新津区商户推出联名卡，提升本地渗透率。3.A/B测试解释及应用：-定义：将用户随机分两组，测试不同策略效果（如页面改版）。-应用场景：新津区网点可测试不同排队叫号系统对客户等待感知的影响。四、计算题答案及解析1.（1）Pearson相关系数计算：-公式：`r=Σ[(xi-x̄)(yi-ȳ)]/√[Σ(xi-x̄)²Σ(yi-ȳ)²]`-若数据计算后r=0.75，说明收入与消费支出强正相关。-新津区针对性：结合当地消费水平调整系数，若新津区消费更敏感，r值可能更高。（2）线性回归步骤：-求解系数：`b1=Σ[(xi-x̄)(yi-ȳ)]/Σ(xi-x̄)²`，`b0=ȳ-b1x̄`。-若计算得`b1=0.8`，`b0=2000`，则方程为`消费支出=2000+0.8收入`。2.（1）季度均值分析：-第一季度（1-3月）均值=1320万元，第二季度（4-6月）均值=1467万元，呈增长趋势。-新津区特点：分析可能与当地产业（如电商）关联。（2）指数平滑预测：-7月预测值=0.31600+0.71500=1530万元。-理由：平滑法适用于短期预测，α=0.3兼顾近期影响。五、论述题答案及解析提升业务竞争力的数据分析路径：1.本地化客户洞察：分析新津区居民收入结构（如高新产业人群），定制信贷产品。2.场景金融挖掘：结合当地产业（如生物