兴业银行重庆市巴南区2025秋招数据分析师笔试题及答案

兴业银行重庆市巴南区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，共20分）1.在重庆市巴南区进行用户行为分析时，以下哪个指标最能反映用户对APP的粘性？A.新增用户数B.用户活跃度（DAU）C.用户留存率D.广告点击率2.兴业银行某类贷款业务中，客户信用评分模型的逻辑回归系数为0.35，说明以下哪个结论最准确？A.信用评分每增加1分，贷款违约概率增加35%B.信用评分与贷款金额成正比C.该模型适用于所有贷款业务D.信用评分对贷款决策无显著影响3.某电商平台在重庆市的促销活动中发现，用户购买金额与促销力度呈非线性关系，此时应采用哪种分析方法？A.线性回归B.逻辑回归C.时间序列分析D.空间聚类分析4.在处理重庆市某商圈的线下门店销售数据时，以下哪个特征最适合用于K-Means聚类分析？A.客户年龄B.门店面积C.销售金额D.客户性别5.兴业银行在重庆市巴南区开展反欺诈项目时，以下哪种模型最适合用于异常交易检测？A.决策树B.神经网络C.支持向量机（SVM）D.朴素贝叶斯6.某金融机构在重庆市开展用户画像分析时，以下哪个数据源最适合用于补充用户职业信息？A.交易流水B.社交媒体数据C.客户征信报告D.APP使用行为7.在分析重庆市巴南区小微企业贷款业务时，以下哪个指标最能反映业务风险？A.贷款发放金额B.贷款回收率C.客户数量D.贷款利率8.某银行在重庆市开展客户流失预警时，以下哪种分析方法最适合用于预测客户流失概率？A.线性回归B.逻辑回归C.决策树D.主成分分析（PCA）9.在处理重庆市某区域的信用卡交易数据时，以下哪个特征最适合用于识别欺诈交易？A.交易金额B.交易时间C.交易地点D.交易频率10.某电商平台在重庆市开展用户分群时，以下哪种算法最适合用于发现用户潜在需求？A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAND.Apriori二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在重庆市巴南区进行用户行为分析时，常用的数据清洗方法包括______、______和______。2.兴业银行在重庆市开展反欺诈项目时，常用的特征工程方法包括______和______。3.在分析重庆市某商圈的线下门店销售数据时，常用的统计检验方法包括______和______。4.某金融机构在重庆市进行客户流失预警时，常用的模型评估指标包括______和______。5.在处理重庆市某区域的信用卡交易数据时，常用的异常值检测方法包括______和______。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述在重庆市巴南区开展用户行为分析时，如何利用RFM模型进行客户分群？2.简述在兴业银行重庆市巴南区开展反欺诈项目时，如何设计特征工程流程？3.简述在分析重庆市某商圈的线下门店销售数据时，如何利用时间序列分析进行销售预测？四、计算题（共2题，每题15分，共30分）1.某银行在重庆市巴南区收集了2023年1月至2024年12月的信用卡交易数据，发现交易金额与交易时间呈以下线性关系：交易金额（元）=1200+5×交易时间（小时）请计算在交易时间为8小时时，预计的交易金额，并解释该模型的局限性。2.某电商平台在重庆市某区域的用户购买数据如下表所示，请计算该区域的用户平均购买金额、中位数购买金额，并解释两者的差异。|用户ID|购买金额（元）||--|-||1|100||2|200||3|300||4|400||5|500|五、论述题（1题，20分）某金融机构在重庆市巴南区开展客户流失预警项目，请结合实际业务场景，论述如何设计一个完整的客户流失预警模型，包括数据收集、特征工程、模型选择和评估等环节。答案及解析一、选择题（答案）1.C用户留存率更能反映用户对APP的粘性，新用户数和活跃度只是表面指标，广告点击率与用户粘性关联性较弱。2.A逻辑回归系数表示自变量每增加1单位，因变量（如违约概率）的变化幅度，此处系数为0.35，说明信用评分每增加1分，违约概率增加35%。3.D非线性关系适合使用空间聚类分析，如K-Means或DBSCAN，以发现用户行为的隐藏模式。4.B门店面积是典型的连续特征，适合用于K-Means聚类分析，其他特征多为离散或类别型数据。5.C支持向量机（SVM）能有效处理高维数据，适合用于异常交易检测，决策树和神经网络可能需要更多数据支持。6.B社交媒体数据包含大量职业信息，可通过自然语言处理技术提取，其他数据源相对局限。7.B贷款回收率直接反映业务风险，其他指标如金额和数量只是业务规模体现，利率与风险关联性较弱。8.B逻辑回归适合预测二分类问题（如流失/不流失），决策树和线性回归可能无法准确捕捉非线性关系。9.C交易地点是欺诈检测的关键特征，高频交易金额和时间可能被绕过，频率对欺诈性有限。10.B层次聚类能发现用户分群的层次关系，适合挖掘潜在需求，K-Means和DBSCAN更侧重于聚类数量。二、填空题（答案）1.去除重复值、处理缺失值、标准化数据2.特征筛选、特征组合3.t检验、方差分析（ANOVA）4.AUC、准确率5.箱线图、Z-score法三、简答题（答案）1.RFM模型在重庆市巴南区用户分群中的应用：-R（Recency）：用户最近一次购买时间，可通过计算用户在重庆市的最近交易时间来衡量活跃度。-F（Frequency）：用户购买频率，统计用户在重庆市的购买次数。-M（Monetary）：用户平均购买金额，计算用户在重庆市的购买总金额除以购买次数。根据RFM值将用户分为高价值客户、潜力客户、流失风险客户等群体，针对性营销。2.反欺诈特征工程流程：-数据收集：收集重庆市用户的交易数据（金额、时间、地点、设备等）。-特征提取：如交易时间与平时差异、地点异常（如跨省交易）、设备指纹等。-特征处理：标准化、归一化、缺失值填充。-特征筛选：使用相关性分析或Lasso回归筛选关键特征。3.时间序列分析销售预测：-数据准备：收集重庆市某商圈的每日/每周销售数据。-模型选择：如ARIMA模型，考虑季节性因素。-模型训练：使用历史数据拟合模型，预测未来销售趋势。-结果验证：通过滚动预测或交叉验证评估模型准确性。四、计算题（答案）1.交易金额计算：交易金额=1200+5×8=1600元局限性：模型假设交易金额与时间线性相关，但实际情况可能受促销、节假日等因素影响，需引入更多变量。2.购买金额统计：-平均金额=(100+200+300+400+500)÷5=300元-中位数金额=300元（排序后第三个值）差异解释：中位数不受极端值影响，平均金额受500元拉高，反映数据分布的均衡性。五、论述题（答案）客户流失预警模型设计：1.数据收集：-收集重庆市用户交易数据（金额、时间、地点）、APP使用行为（登录频率、功能使用）、征信数据（信用评分）。2.特征工程：-构建特征：如最近一次交易时间（R值）、交易频率（F值）、流