信託數據運營崗筆試

⑴ 廈門國際信託的筆試有那些題目，急求啊~！估計每年的題目變化不大，期望考過的前輩給些指導，不勝感激~！

在網上就應該會有你想要的東西

⑵ 數據運營崗對用戶運營的影響有什麼

數據是運營結果的直觀體現，你如何評判運營是否成功？或者怎麼確定這次的運營策略是有問題的？問題主要出在哪裡？都需要數據給你指引！

我們不可能不理會用戶需求和用戶屬性，就憑自己的臆想來閉門造車。
用戶運營，最主要的就是拉新（導入新用戶）、留存（讓新用戶留下來）、活躍（讓用戶能在這里愉快的玩耍）。

那麼第一步拉新，如何拉新？用什麼方式？是否分階段？如何確定階段目標？拉什麼樣的人？需要區分性別么？需要區分年齡層么？職業呢？興趣愛好呢？競品用戶可利用么？怎麼針對競品的用戶進行轉移？等等。而這些怎麼確定？最直接有效的當然就是數據分析，通過對產品的定位，對市場、競品、推廣方式等等的分析來確定拉新方式、階段目標、目標用戶等。

第二，留存&活躍。假設你拉了一批新人進來，由於拉新方式的原因，你會簡單劃分目標用戶、潛在目標用戶（我們當然都希望除了目標用戶之外進入的用戶都是潛在用戶）、但事實上還有非目標用戶。那這些用戶不靠數據要如何劃分？如何取信於人？劃分出用戶群體之後，顯而易見就是要對不同用戶群體做不同的運營，以保證留存&活躍。那麼，留存和活躍的最終體現也是依託於數據，各項運營手段的有效與否也是取決於數據。

所以數據運營對用戶運營是有相當大的作用。

⑶ 請問移動的數據分析崗筆試考哪些方面的內容

一般是負責兩級運營的數據統計規劃和報表設計； 以及負責移動商城日常運營情況監控； 包括撰寫常態化運營報告、綜合性工作計劃、總結、報告、調查報告； 還負責合作方日常運營、考核及結算管理。你是碩士學位很有潛力，憑你的智慧你是可行的

⑷ 信託公司的運營管理部門是做什麼的

信託公司的運營管理部門是做維持項目續存期限的正常監管。
信託公司更加傾向於給房地產融資、給工商企業融資，給政府融資，然後打包成產品，賣給高端客戶，當然，也有業務是接受私募基金的委託，一共成立陽光私募信託計劃，投資證券市場（一般是二級市場的股票），賣給高端客戶。
信託產品是信託公司主發的融資產品；資產管理集合計劃一般是基金和證券公司發行的固定期限契約類理財工具

⑸ 移動電信等運營商校園招聘時，筆試大概都是些什麼內容啊

運營商的校園招聘，有些地區都不用考專業知識，都是考行測，性格測試。
如果復習專業知識，那可以復習和你報名的崗位對應的，如果是計算機，那就復習一下計算機網路，資料庫這些內容。通信的就復習通信的內容。差不多就是這樣子了，校園招聘基本上都要考到一部分的行測題，可以多看看這些筆試資料

⑹ 信託公司風險管理崗和運營管理崗哪個更有發展前景

都有機會，看你能不能進去。風控是核心部門，可以考慮考慮從風險條線發展，越來越值錢

⑺ 移動、電信這些運營商技術崗筆試怎麼復習

如果是校園招聘，有些地區都不用考專業知識，都是考行測，性格測試，如果復習專業知識，那可以復習和你報名的崗位對應的，如果是計算機，那就復習一下計算機網路，資料庫這些內容。通信的就復習通信的內容。差不多就是這樣子了，校園招聘基本上都要考到一部分的行測題，可以多看看這些筆試資料

⑻ 請問誰知道中原信託有限公司入職考試都考什麼類型, 或推薦一些資料看看~謝謝

一般來說是看信託業的一法三規嘍。信託法 集合資金信託計劃管理辦法 信託公司管理辦法 信託公司凈資本管理辦法 。其他的可以上專業網站如信託金融網等。希望對你有用

⑼ 中信信託運營管理部包括哪些部門

咨詢記錄 · 回答於2021-11-06

⑽ 從數據分析師考試之筆試試題看職業要求

從數據分析師考試之筆試試題看職業要求

一、異常值是指什麼？請列舉1種識別連續型變數異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個別值，其數值明顯偏離所屬樣本的其餘觀測值。在數理統計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標准差的測定值。
Grubbs』 test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed resial test，是一種用於單變數數據集異常值識別的統計檢測，它假定數據集來自正態分布的總體。
未知總體標准差σ，在五種檢驗法中，優劣次序為：t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評：考察的內容是統計學基礎功底。
二、什麼是聚類分析？聚類演算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基於密度的方法（density-based method）、基於網格的方法（grid-based method）、基於模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種演算法是利用統計學定義的距離進行度量。
k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；
（2）根據每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；並根據最小距離重新對相應對象進行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環（2）、（3）直到每個聚類不再發生變化為止（標准測量函數收斂）。
優點：本演算法確定的K 個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區別明顯時，效果較好。對於處理大數據集，這個演算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數據對象的數目，t是迭代的次數。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評：考察的內容是常用數據分析方法，做數據分析一定要理解數據分析演算法、應用場景、使用過程、以及優缺點。
三、根據要求寫出SQL
表A結構如下：
Member_ID （用戶的ID，字元型）
Log_time （用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數據））
URL （訪問的頁面地址，字元型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結構和表A一致）
create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;
點評：SQL語句，簡單的數據獲取能力，包括表查詢、關聯、匯總、函數等。
另外，這個答案其實是不對的，實現有很多方法，就不貼出來了，大家自己去發揮吧。
四、銷售數據分析
以下是一家B2C電子商務網站的一周銷售數據，該網站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數據中，你看到了什麼問題？你覺得背後的原因是什麼？
b) 如果你的老闆要求你提出一個運營改進計劃，你會怎麼做？
表如下：一組每天某網站的銷售數據
a) 從這一周的數據可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產品的慾望；站在產品的角度來看，該產品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b) 針對該問題背後的兩方面原因，我的運營改進計劃也分兩方面：一是，針對消費者周末沒有購買慾望的心理，進行引導提醒消費者周末就應該准備好該產品；二是，通過該產品的一些類似於打折促銷等活動來提升該產品在周末的人氣和購買力。
點評：數據解讀能力，獲取數據是基本功，僅僅有數據獲取能力是不夠的，其次是對數據的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統一的改進計劃，用於提升客戶的周消費次數，需要你來制定一個事前試驗方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a) 試驗需要為決策提供什麼樣的信息？
c) 按照上述目的，請寫出你的數據抽樣方法、需要採集的數據指標項，以及你選擇的統計方法。
a) 試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數。
b) 根據三類客戶的數量，採用分層比例抽樣；
需要採集的數據指標項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數，改進計劃後周消費次數；
選用統計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進行改進前和後的周消費次數的，兩獨立樣本T-檢驗（two-sample t-test）。
點評：業務理解能力和數據分析思路，這是數據分析的核心競爭力。
綜上所述：一個合格的數據分析應該具備統計學基礎知識、數據分析方法、數據獲取、數據解讀和業務理解、數據分析思想幾個方面能力。