2025年建設銀行常州市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案本文基于近年相關經(jīng)典題庫，通過專業(yè)模型學習創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解題型，提升應試能力。#2025年建設銀行常州市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.常州某區(qū)域2024年居民消費數(shù)據(jù)顯示，餐飲業(yè)占比逐年上升，這反映了該區(qū)域居民消費結構的什么變化？A.消費水平下降B.消費結構優(yōu)化C.必需品支出增加D.非必需品支出減少2.在數(shù)據(jù)清洗過程中，對于缺失值處理，以下哪種方法最適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.插值法填充3.建設銀行常州市分行某年信用卡逾期率高達5%，若采用邏輯回歸模型預測逾期用戶，以下哪個指標最能反映模型的分類效果？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC值4.常州某商圈的客流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的周末效應，若需分析客流與天氣的關系，以下哪個模型最合適？A.線性回歸B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.時間序列模型5.建設銀行某項業(yè)務的風控模型中，若某特征對逾期率的解釋度為0.6，這意味著該特征能解釋逾期率變異的多少？A.60%B.30%C.90%D.40%6.常州某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若要分析行業(yè)與貸款額的關系，以下哪個統(tǒng)計方法最合適？A.相關性分析B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析7.建設銀行常州市分行的短信營銷活動中，某產(chǎn)品點擊率僅為1%，若要優(yōu)化營銷策略，以下哪個指標最關鍵？A.覆蓋人數(shù)B.點擊成本C.轉化率D.置頂率8.常州某樓盤的房價數(shù)據(jù)中，若要分析戶型與價格的關系，以下哪個可視化圖表最合適？A.散點圖B.柱狀圖C.熱力圖D.雷達圖9.建設銀行某項反欺詐模型中，若某用戶被標記為高風險，以下哪個措施最合理？A.立即拒絕服務B.提高交易限額C.要求額外驗證D.降低交易限額10.常州某區(qū)域的商戶分布數(shù)據(jù)中，若要分析商戶類型與客流的關系，以下哪個分析方法最合適？A.卡方檢驗B.相關性分析C.回歸分析D.聚類分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.常州某商圈的客流數(shù)據(jù)中，若某天客流量為10000人，其中20%為餐飲消費，30%為購物消費，其余為其他消費，則餐飲消費占比為__________。2.建設銀行某項業(yè)務的風控模型中，若某特征的方差膨脹因子（VIF）為5，則該特征存在__________問題。3.常州某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若某行業(yè)的貸款逾期率為8%，而整體逾期率為5%，則該行業(yè)的逾期風險比整體高__________%。4.建設銀行某項短信營銷活動中，某產(chǎn)品的點擊率為1%，轉化率為0.1%，則每次點擊的轉化成本為__________。5.常州某區(qū)域的商戶分布數(shù)據(jù)中，若某類商戶的密度為0.5，而整體商戶密度為0.3，則該類商戶的密度比整體高__________%。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述常州某區(qū)域居民消費結構變化的原因及影響。2.簡述建設銀行某項業(yè)務的風控模型中，特征選擇的主要方法及其優(yōu)缺點。3.簡述常州某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化貸款審批流程。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.常州某商圈的客流數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該商圈的日均客流量及周末客流量占比。|日期|客流量（人）|||--||2024-01-01|8000||2024-01-02|9000||2024-01-03|10000||2024-01-04|12000||2024-01-05|15000||2024-01-06|18000||2024-01-07|16000||...|...|2.建設銀行某項業(yè)務的風控模型中，某用戶的特征如下表所示，請計算該用戶的綜合風險評分（假設評分公式為：評分=0.5*年齡+0.3*收入+0.2*逾期次數(shù)）。|特征|值|||||年齡|35歲||收入|5000元/月||逾期次數(shù)|2次|五、論述題（共1題，15分）結合常州某區(qū)域的經(jīng)濟特點，論述建設銀行如何通過數(shù)據(jù)分析提升客戶服務體驗。答案及解析一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.B.消費結構優(yōu)化解析：餐飲業(yè)占比上升說明居民在非必需品上的支出增加，反映了消費結構的優(yōu)化。2.B.使用均值或中位數(shù)填充解析：連續(xù)型數(shù)據(jù)的缺失值處理常用均值或中位數(shù)填充，插值法適用于時間序列數(shù)據(jù)。3.D.AUC值解析：AUC值能綜合反映模型的分類效果，尤其在不平衡數(shù)據(jù)集中更具參考價值。4.A.線性回歸解析：客流與天氣關系分析適合用線性回歸模型，能體現(xiàn)變量間的線性關系。5.A.60%解析：解釋度為0.6表示該特征能解釋60%的逾期率變異。6.B.回歸分析解析：分析行業(yè)與貸款額關系需用回歸分析，能體現(xiàn)變量間的因果關系。7.C.轉化率解析：點擊率低時，轉化率是優(yōu)化營銷策略的關鍵指標。8.B.柱狀圖解析：戶型與價格關系用柱狀圖最直觀，能體現(xiàn)不同戶型的價格差異。9.C.要求額外驗證解析：反欺詐需平衡用戶體驗與風險控制，額外驗證是合理的措施。10.A.卡方檢驗解析：分析商戶類型與客流關系適合用卡方檢驗，能檢驗兩者是否獨立。二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.40%解析：20%/(1-20%-30%)=40%。2.多重共線性解析：VIF值大于5表示特征間存在多重共線性。3.60%解析：(8%-5%)/5%=60%。4.10元解析：每次點擊的轉化成本=1/0.1%=10元。5.66.67%解析：(0.5-0.3)/0.3=66.67%。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述常州某區(qū)域居民消費結構變化的原因及影響。原因：-常州經(jīng)濟轉型升級，居民收入增加，消費升級明顯。-城市化進程加快，生活便利性提升，外出就餐、購物需求增加。影響：-促進服務業(yè)發(fā)展，帶動餐飲、零售等行業(yè)增長。-引發(fā)新的消費需求，如健康、體驗式消費。2.簡述建設銀行某項業(yè)務的風控模型中，特征選擇的主要方法及其優(yōu)缺點。方法：-單變量分析：如相關系數(shù)，簡單但忽略特征間交互。-遞歸特征消除（RFE）：逐步剔除不重要特征，但計算量較大。優(yōu)缺點：-單變量分析：簡單易行，但可能遺漏交互效應。-RFE：考慮特征間關系，但計算復雜。3.簡述常州某企業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化貸款審批流程。-構建風控模型，預測貸款違約概率。-優(yōu)化審批規(guī)則，高風險客戶加強審核，低風險客戶快速審批。-引入機器學習模型，自動識別潛在風險。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.日均客流量及周末客流量占比日均客流量=(8000+9000+...+16000)/30≈12000人周末客流量占比=(15000+18000+16000)/(8000+...+16000)≈60%2.綜合風險評分評分=0.5*35+0.3*5000+0.2*2=17.5+1500+0.4=1518.9五、論述題（共1題，15分）結合常州某區(qū)域的經(jīng)濟特點，論述建設銀行如何通過數(shù)據(jù)分析提升客戶服務體驗。常州經(jīng)濟特點：-制造業(yè)發(fā)達，中小企業(yè)眾多。-居民消費升級，金融需求多樣化。提升客戶服務體驗：1