中信银行厦门市海沧区2025秋招数据分析师笔试题及答案

中信银行厦门市海沧区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）题目1：厦门海沧区近年来数字经济增速较快，某企业为分析区域电商市场潜力，收集了2019-2024年海沧区线上商品交易额数据。若需绘制趋势图展示数据变化，最适合使用的图表类型是？A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图题目2：中信银行某信贷业务部门需评估海沧区小微企业贷款风险，现有以下数据集：企业注册资本、行业类别、经营年限、近三年营收增长率、征信记录。若采用逻辑回归模型预测违约概率，以下哪个变量最可能作为关键自变量？A.征信记录B.行业类别C.经营年限D.营收增长率题目3：某分析师在海沧区外卖平台用户行为数据中发现，午间（11:00-13:00）订单量显著高于其他时段。若需验证该现象是否因“午餐刚需”导致，最适合采用哪种统计方法？A.相关性分析B.假设检验（t检验）C.聚类分析D.回归分析题目4：厦门自贸区政策推动跨境电商发展，某电商平台需分析海沧区用户购买海外商品偏好。若需发现不同年龄段（18-25岁、26-35岁）用户对“美妆”“3C”“母婴”三类商品的消费差异，最适合采用哪种分析方法？A.独立样本t检验B.卡方检验C.主成分分析（PCA）D.聚类分析题目5：中信银行厦门分行需优化网点布局，现有海沧区人口密度、交通枢纽分布、现有网点服务半径数据。若需通过数据挖掘识别潜在新网点选址区域，以下哪种算法最适用？A.决策树B.K-means聚类C.神经网络D.支持向量机二、填空题（共4题，每题2分，合计8分）题目6：在处理海沧区某小区居民消费投诉数据时，若发现“装修纠纷”“物业收费”两类投诉占比远超其他类型，初步判断可能存在过拟合问题，需通过特征选择或数据平衡方法优化模型。题目7：某分析师需评估厦门海沧区共享单车投放合理性，采集了区域人流密度、现存单车数量、骑行热点数据。若计算单车供需比，公式可表示为：供需比=现存单车数/（骑行热点区域人数×单次骑行平均需求量）。题目8：在构建海沧区房价预测模型时，若发现某小区二手房交易数据存在时间序列滞后效应，需采用ARIMA模型进行拟合，其核心是捕捉自回归（AR）和移动平均（MA）成分。题目9：某电商企业分析厦门海沧区用户购物路径时，通过漏斗分析发现“商品详情页”跳出率高达45%，可能原因包括页面加载速度慢或信息展示不清晰。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）题目10：厦门海沧区政府需评估某智慧交通项目的效果，现有数据包括：主干道车流量、信号灯响应时间、早晚高峰拥堵指数变化。请简述如何通过数据分析验证该项目是否达到预期目标，并说明需关注的关键指标及可能遇到的挑战。题目11：中信银行某信用卡业务需分析海沧区用户“满减活动”参与行为，数据包含用户年龄、职业、消费频次、活动参与次数。请设计一个分析方案，说明需采用哪些分析方法，并解释如何将结果转化为业务建议。题目12：某连锁餐饮品牌计划在海沧区开设新店，现有数据包括：商圈人流量、周边竞争门店数、客单价分布、外卖订单占比。请结合数据分析师视角，说明需重点考察哪些维度，并设计一个数据监测指标体系。四、编程题（共1题，20分）题目13：假设某分析师采集了厦门海沧区2024年Q1-Q3的餐饮企业营业数据（CSV格式），包含字段：企业名称、行业（火锅、奶茶、咖啡等）、季度、客单价、客流量、外卖占比。请用Python（Pandas库）完成以下任务：1.计算各行业季度平均客单价，并绘制柱状图对比；2.找出“咖啡”行业季度客流量增长率最高的企业，并输出其名称及增长率；3.对“奶茶”行业数据按外卖占比进行分组，计算每组订单量的占比，并绘制饼图。答案及解析一、选择题答案1.C（折线图适合展示趋势变化，柱状图适合分类对比，饼图适合占比展示。）2.A（征信记录与违约概率相关性最强，逻辑回归依赖线性关系，故选征信记录。）3.B（假设检验可验证午间订单量是否显著高于其他时段，如H0：均值相等。）4.B（卡方检验适用于分类变量交叉分析，验证年龄段与商品偏好关联性。）5.B（K-means聚类可发现高密度区域，适用于选址场景。）二、填空题解析6.过拟合（模型对训练数据拟合过度，忽略泛化能力；特征选择可减少冗余变量，数据平衡解决类别不均问题。）7.供需比=现存单车数/（骑行热点区域人数×单次骑行平均需求量）（公式基于供需关系，需结合区域特性调整系数。）8.ARIMA模型（自回归移动平均模型，适用于含滞后效应的时间序列；自回归（AR）捕捉历史数据依赖性，移动平均（MA）平滑短期波动。）9.漏斗分析（电商常用方法，通过各环节转化率发现流失点；页面加载速度影响用户体验，信息展示决定用户决策。）三、简答题解析题目10：验证方法：1.对比项目前后的车流量变化（下降说明效果显著）；2.检查信号灯响应时间是否缩短（≤3秒为理想标准）；3.分析拥堵指数（如高峰期拥堵指数下降>10%即为有效）。关键指标：主干道通行效率、信号灯覆盖率、用户投诉率。挑战：需排除节假日等外部因素干扰，确保数据口径一致。题目11：分析方案：1.描述性统计：按年龄/职业分层分析消费特征；2.关联分析：用卡方检验分析职业与活动参与度关联；3.回归建模：预测参与次数与消费频次的线性关系，评估R²拟合度。业务建议：针对高参与群体推送个性化优惠，优化活动时段。题目12：重点考察维度：1.商圈人流量（需区分工作日/周末）；2.竞争格局（周边门店类型、单店营收）；3.数据监测指标体系：-核心指标：坪效（客单价×客流量）、复购率、外卖渗透率；-辅助指标：周边商业密度、竞品价格战动态。四、编程题参考代码pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('haidang_catering.csv')print(data.head())1.计算行业季度平均客单价并绘图avg_price=data.groupby(['行业','季度'])['客单价'].mean().unstack()avg_price.plot(kind='bar')plt.title('各行业季度平均客单价')plt.show()2.计算咖啡行业客流量增长率最高的企业coffee_growth=data[data['行业']=='咖啡'].groupby('企业名称')['客流量'].pct_change().fillna(0).sort_values(ascending=False)top_company=coffee_growth.idxmax()print(f'最高增长率企业：{top_company}，增长率：{coffee_growth.max():.2%}')3.奶茶行业按外卖占比分组计算订单量占比并绘图milktea_data=data[data['行业']=='