平安银行天津市南开区2025秋招数据分析师笔试题及答案

平安银行天津市南开区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.在天津市南开区，某商场通过分析近三年的销售数据发现，周末的客流量是工作日的2倍。若要预测未来一个月的客流趋势，最适合使用的模型是？A.线性回归模型B.时间序列ARIMA模型C.逻辑回归模型D.决策树模型2.在处理平安银行天津市分行信用卡用户的违约数据时，以下哪个指标最能反映模型的区分能力？A.方差分析（ANOVA）B.AUC（ROC曲线下面积）C.皮尔逊相关系数D.决策树的Gini系数3.若天津市南开区的某企业希望优化广告投放策略，以下哪种分析方法最适用于评估不同渠道的效果？A.主成分分析（PCA）B.聚类分析K-MeansC.因子分析D.A/B测试4.在数据清洗过程中，若发现天津市某小区的房价数据中存在异常值（如300万/平），以下哪种处理方式最合理？A.直接删除该数据点B.用均值替换该数据点C.用中位数替换该数据点D.将该数据点归入“其他”类别5.若平安银行天津市分行希望分析用户年龄与存款金额的关系，以下哪种图表最适合可视化？A.散点图B.饼图C.柱状图D.热力图二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.在天津市南开区，若某商场发现用户购买频率与会员等级正相关，那么“购买频率”和“会员等级”之间存在______关系。2.平安银行天津市分行在分析用户流失原因时，常用的统计检验方法是______。3.若某企业希望将天津市不同区域的门店按客户活跃度聚类，常用的聚类算法是______。4.在处理带有缺失值的天津市房价数据时，常用的填充方法是______或______。5.若天津市某银行希望评估用户信用评分模型的稳定性，常用的方法是______。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）1.结合天津市南开区的商业特点，简述如何通过数据分析优化平安银行该区域的信用卡营销策略。2.假设平安银行天津市分行希望分析用户消费行为，请说明如何设计一个数据采集方案，并列举至少3个关键指标。3.在天津市，某企业通过分析用户数据发现，用户的购买决策受季节性因素影响显著。请解释如何利用时间序列模型进行预测，并说明可能存在的问题及解决方案。四、编程题（共1题，20分）题目：假设你获取了平安银行天津市南开区某支行的用户交易数据（包含用户ID、交易金额、交易时间、交易类型等字段），请使用Python完成以下任务：1.计算每日总交易金额，并绘制趋势图。2.找出交易金额最高的前10名用户，并分析其交易类型分布。3.假设“交易类型”分为“取现”“转账”“消费”三类，请计算各类交易的占比，并用饼图展示。（注：无需实际运行代码，只需提供代码框架及关键注释）答案及解析一、选择题答案1.B解析：预测未来客流趋势属于时间序列分析范畴，ARIMA模型适合处理具有明显周期性的数据。2.B解析：AUC衡量模型在区分正负样本上的能力，值越高表示模型区分能力越强。3.D解析：A/B测试通过对比不同广告渠道的效果，直接评估用户响应差异。4.C解析：中位数对异常值不敏感，适合替换极端值。均值易受异常值影响。5.A解析：散点图能直观展示两个连续变量之间的关系。二、填空题答案1.正相关解析：会员等级越高，用户购买频率可能越高。2.卡方检验解析：用于分析用户流失与某些特征（如年龄、收入）的关联性。3.K-Means解析：常用于按用户活跃度聚类。4.均值/中位数填充解析：常用方法，中位数更稳定。5.交叉验证解析：评估模型在不同数据集上的表现。三、简答题答案1.信用卡营销策略优化解析：-地域分析：南开区商业发达，可重点推广“商场联名卡”“地铁出行优惠”等场景产品。-用户分层：通过RFM模型（最近消费、频率、金额）识别高价值用户，定向推送分期优惠。-行为预测：利用机器学习预测用户流失风险，提前挽留。2.数据采集方案设计-数据来源：1.POS交易数据（交易金额、时间、商户类型）；2.APP行为数据（浏览商品、搜索关键词）；3.社交媒体评论（情感倾向）。-关键指标：1.月均消费金额；2.交易频次；3.流失率。3.时间序列模型预测-方法：-使用ARIMA模型拟合季节性数据；-结合节假日、天气等外部变量进行修正。-问题与解决方案：-问题：季节性变化可能受突发事件（如疫情）干扰；-方案：引入差分项或使用门控循环单元（GRU）增强模型鲁棒性。四、编程题参考代码框架pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.计算每日总交易金额并绘图data['交易时间']=pd.to_datetime(data['交易时间'])daily_total=data.groupby(data['交易时间'].dt.date)['交易金额'].sum()daily_total.plot(title='每日总交易金额趋势')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('金额')plt.show()2.找出交易金额最高的前10名用户top10_users=data.groupby('用户ID')['交易金额'].sum().nlargest(10)user_transactions=data[data['用户ID'].isin(top10_users.index)]user_transactions.groupby('用户ID')['交易类型'].value_counts().unstack().plot(kind='bar')plt.title('Top10用户的交易类型分布')plt.show()3.计算交易类型占比并绘图type_counts=d