信托数据运营岗笔试

⑴ 厦门国际信托的笔试有那些题目，急求啊~！估计每年的题目变化不大，期望考过的前辈给些指导，不胜感激~！

在网上就应该会有你想要的东西

⑵ 数据运营岗对用户运营的影响有什么

数据是运营结果的直观体现，你如何评判运营是否成功？或者怎么确定这次的运营策略是有问题的？问题主要出在哪里？都需要数据给你指引！

我们不可能不理会用户需求和用户属性，就凭自己的臆想来闭门造车。
用户运营，最主要的就是拉新（导入新用户）、留存（让新用户留下来）、活跃（让用户能在这里愉快的玩耍）。

那么第一步拉新，如何拉新？用什么方式？是否分阶段？如何确定阶段目标？拉什么样的人？需要区分性别么？需要区分年龄层么？职业呢？兴趣爱好呢？竞品用户可利用么？怎么针对竞品的用户进行转移？等等。而这些怎么确定？最直接有效的当然就是数据分析，通过对产品的定位，对市场、竞品、推广方式等等的分析来确定拉新方式、阶段目标、目标用户等。

第二，留存&活跃。假设你拉了一批新人进来，由于拉新方式的原因，你会简单划分目标用户、潜在目标用户（我们当然都希望除了目标用户之外进入的用户都是潜在用户）、但事实上还有非目标用户。那这些用户不靠数据要如何划分？如何取信于人？划分出用户群体之后，显而易见就是要对不同用户群体做不同的运营，以保证留存&活跃。那么，留存和活跃的最终体现也是依托于数据，各项运营手段的有效与否也是取决于数据。

所以数据运营对用户运营是有相当大的作用。

⑶ 请问移动的数据分析岗笔试考哪些方面的内容

一般是负责两级运营的数据统计规划和报表设计； 以及负责移动商城日常运营情况监控； 包括撰写常态化运营报告、综合性工作计划、总结、报告、调查报告； 还负责合作方日常运营、考核及结算管理。你是硕士学位很有潜力，凭你的智慧你是可行的

⑷ 信托公司的运营管理部门是做什么的

信托公司的运营管理部门是做维持项目续存期限的正常监管。
信托公司更加倾向于给房地产融资、给工商企业融资，给政府融资，然后打包成产品，卖给高端客户，当然，也有业务是接受私募基金的委托，一共成立阳光私募信托计划，投资证券市场（一般是二级市场的股票），卖给高端客户。
信托产品是信托公司主发的融资产品；资产管理集合计划一般是基金和证券公司发行的固定期限契约类理财工具

⑸ 移动电信等运营商校园招聘时，笔试大概都是些什么内容啊

运营商的校园招聘，有些地区都不用考专业知识，都是考行测，性格测试。
如果复习专业知识，那可以复习和你报名的岗位对应的，如果是计算机，那就复习一下计算机网络，数据库这些内容。通信的就复习通信的内容。差不多就是这样子了，校园招聘基本上都要考到一部分的行测题，可以多看看这些笔试资料

⑹ 信托公司风险管理岗和运营管理岗哪个更有发展前景

都有机会，看你能不能进去。风控是核心部门，可以考虑考虑从风险条线发展，越来越值钱

⑺ 移动、电信这些运营商技术岗笔试怎么复习

如果是校园招聘，有些地区都不用考专业知识，都是考行测，性格测试，如果复习专业知识，那可以复习和你报名的岗位对应的，如果是计算机，那就复习一下计算机网络，数据库这些内容。通信的就复习通信的内容。差不多就是这样子了，校园招聘基本上都要考到一部分的行测题，可以多看看这些笔试资料

⑻ 请问谁知道中原信托有限公司入职考试都考什么类型, 或推荐一些资料看看~谢谢

一般来说是看信托业的一法三规喽。信托法 集合资金信托计划管理办法 信托公司管理办法 信托公司净资本管理办法 。其他的可以上专业网站如信托金融网等。希望对你有用

⑼ 中信信托运营管理部包括哪些部门

咨询记录 · 回答于2021-11-06

⑽ 从数据分析师考试之笔试试题看职业要求

从数据分析师考试之笔试试题看职业要求

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed resial test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写出SQL
表A结构如下：
Member_ID （用户的ID，字符型）
Log_time （用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））
URL （访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）
create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;
点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，就不贴出来了，大家自己去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
五、用户调研
某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
综上所述：一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。