兴业银行杭州市余杭区2025秋招数据分析师笔试题及答案

兴业银行杭州市余杭区2025秋招数据分析师笔试题及答案一、选择题（共10题，每题2分，计20分）1.在处理杭州市余杭区某电商平台的用户消费数据时，发现部分用户的注册时间为空值。若需填补这些空值，以下哪种方法最适用于时间序列数据的处理？A.使用均值填补B.使用中位数填补C.使用前后时间的插值法D.使用众数填补2.某零售企业希望分析余杭区不同商圈的销售额与人口密度的相关性。以下哪种统计方法最适合用于检验两者是否存在线性关系？A.熵权法B.相关系数分析C.回归树分析D.聚类分析3.在构建余杭区房产价格预测模型时，若发现模型对近期数据的预测效果较差，可能的原因是？A.数据量不足B.模型欠拟合C.数据存在季节性波动D.特征选择不当4.某银行在分析余杭区小微企业贷款违约风险时，希望评估不同行业（如制造业、服务业）的违约率差异。以下哪种方法最适合用于此场景？A.决策树分类B.方差分析（ANOVA）C.逻辑回归D.主成分分析（PCA）5.在处理余杭区交通流量数据时，若发现数据存在大量异常值（如极端拥堵时段的流量数据），以下哪种方法最适合用于异常值处理？A.标准化处理B.箱线图法识别并剔除C.基于模型的方法（如LOF）D.简单均值替换6.某电商平台希望分析余杭区用户购买行为的时间规律。以下哪种方法最适合用于检测用户的活跃时段分布？A.关联规则挖掘B.时间序列分解C.逻辑回归分类D.决策树回归7.在构建余杭区城市轨道交通客流预测模型时，若需考虑节假日对客流的显著影响，以下哪种模型最合适？A.线性回归B.指数平滑法C.人工神经网络（ANN）D.季节性ARIMA模型8.某企业希望分析余杭区不同年龄段的用户对金融产品的偏好差异。以下哪种统计方法最适合用于检验年龄与产品偏好之间的交互效应？A.交叉表分析B.独立样本t检验C.方差分析（ANOVA）D.聚类分析9.在处理余杭区某银行信用卡交易数据时，若需检测欺诈交易，以下哪种方法最适合用于异常检测？A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.基于密度的异常检测（如DBSCAN）D.决策树分类10.某零售企业希望分析余杭区不同门店的销售额与周边人口密度的关系。以下哪种可视化方法最适合用于展示这种空间相关性？A.散点图B.热力图C.饼图D.箱线图二、填空题（共5题，每题2分，计10分）1.在分析余杭区某电商平台用户行为数据时，若发现用户购买路径的转化率较低，可通过______分析找出流失节点并优化改进。2.某银行在分析余杭区小微企业贷款数据时，若需评估不同抵押物（如房产、车辆）对贷款违约的影响，可使用______模型进行排序和风险评估。3.在处理余杭区城市交通流量数据时，若需检测早晚高峰时段的拥堵模式，可使用______算法进行聚类分析。4.某企业希望分析余杭区用户对金融产品的满意度，可通过______方法计算用户评分的集中趋势和离散程度。5.在构建余杭区房产价格预测模型时，若需考虑房屋面积、楼层、学区等特征的影响，可使用______模型进行回归分析。三、简答题（共3题，每题10分，计30分）1.简述在分析余杭区零售企业用户消费数据时，如何处理缺失值？并说明不同处理方法的优缺点。2.某银行希望分析余杭区不同商圈的信用卡交易特征。请简述如何设计一个数据采集方案，并说明需要关注哪些关键指标。3.在构建余杭区城市轨道交通客流预测模型时，如何评估模型的预测效果？请列举至少三种评估指标并说明其含义。四、编程题（共2题，每题15分，计30分）1.假设你已获取到余杭区某电商平台2024年全年的用户购买数据（CSV格式），数据包含用户ID、购买时间、商品类别、价格等信息。请用Python编写代码，完成以下任务：-统计每个月的总销售额，并绘制折线图展示趋势；-分析不同商品类别的月均消费金额，并排序展示前3类；-提示：需处理缺失值和异常值，并使用Matplotlib或Seaborn进行可视化。2.假设你已获取到余杭区某银行2024年的小微企业贷款数据（CSV格式），数据包含企业ID、贷款金额、行业类别、是否违约等信息。请用Python编写代码，完成以下任务：-使用逻辑回归模型预测贷款违约概率；-计算模型的AUC指标，并绘制ROC曲线；-提示：需对行业类别进行独热编码，并使用Scikit-learn库实现。答案及解析一、选择题答案及解析1.C-解析：时间序列数据的空值填补应考虑时间顺序，插值法（如线性插值或样条插值）更符合时间数据的特性。均值/中位数填补适用于静态数据，众数填补适用于分类数据，不适用于时间序列。2.B-解析：相关系数分析（如Pearson或Spearman）用于检验两个变量之间的线性或非线性关系，适合此场景。熵权法用于权重分配，回归树分析用于预测，聚类分析用于分组，不适用于相关性检验。3.C-解析：近期数据预测效果差可能由于数据存在季节性波动（如节假日促销），模型未能捕捉这种周期性变化。欠拟合通常表现为整体预测效果差，但数据量不足更可能导致随机波动。4.B-解析：方差分析（ANOVA）用于检验多个组别（如不同行业）的均值是否存在显著差异，适合评估违约率差异。决策树分类用于预测，逻辑回归用于二分类，PCA用于降维，不适用于组间差异检验。5.B-解析：箱线图法能有效识别异常值（位于上下四分位数之外的数据），并可通过可视化的方式剔除或处理。标准化处理仅用于消除量纲差异，基于模型的方法（如LOF）更适用于高维数据，简单均值替换可能引入偏差。6.B-解析：时间序列分解（如STL或季节性分解）可用于分析用户活跃时段的周期性规律。关联规则挖掘用于商品组合分析，逻辑回归用于分类，决策树回归用于预测，不适用于时间规律分析。7.D-解析：季节性ARIMA模型能同时处理趋势项和季节性项，适合节假日等周期性显著影响的场景。线性回归忽略季节性，指数平滑法不适用于趋势变化，人工神经网络（ANN）过于复杂且计算量大。8.A-解析：交叉表分析可检验年龄与产品偏好之间的关联性，并显示不同年龄段的偏好分布。独立样本t检验用于两组均值比较，方差分析（ANOVA）适用于多组比较，聚类分析用于分组。9.C-解析：基于密度的异常检测（如DBSCAN）能有效识别高维数据中的局部异常点，适合欺诈交易检测。逻辑回归和SVM主要用于分类，而欺诈检测通常需要捕捉局部异常，而非全局分类。10.B-解析：热力图能直观展示空间相关性，适合余杭区不同门店的销售额与人口密度的地理分布。散点图适用于二维关系，饼图用于占比展示，箱线图用于分布比较。二、填空题答案及解析1.用户行为路径-解析：转化率低可通过用户行为路径分析（如漏斗分析）找出流失节点，如某个页面跳出率高，可优化该页面的设计。2.机器学习排序-解析：机器学习排序模型（如XGBoost或LightGBM）可通过特征工程（如抵押物价值、企业信用评分）对贷款违约风险进行排序。3.K-means聚类-解析：K-means聚类算法能将交通流量数据按拥堵程度分组，适合检测早晚高峰时段的拥堵模式。4.描述性统计-解析：描述性统计方法（如均值、中位数、标准差）可计算用户评分的集中趋势和离散程度，帮助评估满意度分布。5.线性回归-解析：线性回归模型能处理多个自变量（面积、楼层、学区）对房价的影响，并给出各特征的系数解释。三、简答题答案及解析1.缺失值处理方法及优缺点-处理方法：-删除缺失值：直接删除含缺失值的样本，适用于缺失比例低（<5%）且缺失随机的情况；-均值/中位数填补：适用于数值型数据，但可能扭曲数据分布；-插值法：适用于时间序列数据，如线性插值；-基于模型填补：如KNN或回归填补，能保留数据关联性，但计算量大。-优缺点：-删除：简单但可能丢失信息；-均值/中位数填补：简单但忽略数据结构；-插值法：适用于时间数据，但假设数据平滑；-模型填补：效果好但需更多计算资源。2.数据采集方案及关键指标-采集方案：-数据源：POS系统、移动支付记录、商圈人流传感器；-关键指标：-交易频率（月均笔数）；-交易金额（均值、中位数）；-商品类目分布（餐饮、零售占比）；-周边业态关联（如咖啡馆周边的服饰店交易量）；-异常交易检测（如大额单笔交易）。-分析重点：商圈差异化（如科技园区vs商业街的交易特征）及用户画像（年龄、消费偏好）。3.模型评估指标及含义-指标：-MAE（平均绝对误差）：预测值与真实值的平均差，单位与目标变量一致；-RMSE（均方根误差）：对大误差更敏感，适用于关注极端值场景；-MAPE（平均绝对百分比误差）：适用于需展示预测偏差的场景。-含义：-MAE衡量绝对误差，越低越好；-RMSE惩罚大误差，适用于高价值场景；-MAPE适用于跨单位比较，但需注意0值问题。四、编程题答案及解析1.Python代码示例（数据可视化）pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns读取数据data=pd.read_csv('yuhan_sales.csv')data['purchase_time']=pd.to_datetime(data['purchase_time'])data['month']=data['purchase_time'].dt.month统计月销售额monthly_sales=data.groupby('month')['price'].sum()plt.figure(figsize=(10,6))monthly_sales.plot(kind='line',marker='o')plt.title('月销售额趋势')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销售额')plt.grid()plt.show()分析商品类别月均消费category_avg=data.groupby('category')['price'].mean().sort_values(ascending=False).head(3)sns.barplot(x=category_avg.index,y=category_avg.values)plt.title('前3类商品月均消费')plt.ylabel('月均消费')plt.show()2.Python代码示例（机器学习预测）pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curveimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('yuhan_loan.csv')data=pd.get_dummies(data,columns=['industry'])特征与目标X=data.drop(['loan_id','default'],axis=1)y=data['default']模型训练model=LogisticRegression()model.fit(X,y)预测与评估y_pred=model.predict_proba(X)[:,1]auc=roc_auc_score(y,y_pre