2025年建設(shè)銀行嘉峪關(guān)市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案本文基于近年相關(guān)經(jīng)典題庫，通過專業(yè)模型學(xué)習(xí)創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解題型，提升應(yīng)試能力。#2025年建設(shè)銀行嘉峪關(guān)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）題目1.以下哪個指標(biāo)最適合衡量銀行客戶流失的風(fēng)險？（）A.客戶滿意度B.客戶交易頻率C.客戶信貸逾期率D.客戶年齡2.在處理建行嘉峪關(guān)分行信用卡數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分客戶的收入數(shù)據(jù)缺失，以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.使用均值填充C.使用中位數(shù)填充D.使用眾數(shù)填充3.以下哪種算法最適合用于銀行客戶信用評分？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.K-means聚類D.線性回歸4.在分析建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某地區(qū)信用卡業(yè)務(wù)量異常下降，以下哪個因素可能造成這一現(xiàn)象？（）A.經(jīng)濟(jì)增長放緩B.競爭加劇C.客戶收入下降D.以上都是5.以下哪個指標(biāo)最適合衡量銀行貸款業(yè)務(wù)的盈利能力？（）A.貸款余額B.貸款利率C.貸款不良率D.貸款利潤率6.在進(jìn)行銀行客戶細(xì)分時，以下哪種方法最適合？（）A.線性回歸B.決策樹C.K-means聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.在分析建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某地區(qū)存款業(yè)務(wù)量異常上升，以下哪個因素可能造成這一現(xiàn)象？（）A.經(jīng)濟(jì)增長加快B.利率上升C.客戶收入增加D.以上都是8.以下哪種指標(biāo)最適合衡量銀行中間業(yè)務(wù)的收入貢獻(xiàn)？（）A.中間業(yè)務(wù)收入B.中間業(yè)務(wù)收入占比C.中間業(yè)務(wù)收入增長率D.中間業(yè)務(wù)收入利潤率9.在進(jìn)行銀行客戶流失預(yù)測時，以下哪種特征最適合？（）A.客戶年齡B.客戶交易頻率C.客戶信貸逾期率D.客戶滿意度10.在分析建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某地區(qū)貸款業(yè)務(wù)量異常上升，以下哪個因素可能造成這一現(xiàn)象？（）A.經(jīng)濟(jì)增長加快B.利率下降C.客戶收入增加D.以上都是答案1.C2.C3.A4.D5.D6.C7.D8.B9.B10.D二、填空題（共5題，每題2分，共10分）題目1.在進(jìn)行銀行客戶信用評分時，常用的評分模型有__________和__________。2.在分析建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時，常用的統(tǒng)計方法有__________、__________和__________。3.銀行客戶流失預(yù)測常用的算法有__________、__________和__________。4.在進(jìn)行銀行客戶細(xì)分時，常用的聚類算法有__________和__________。5.銀行中間業(yè)務(wù)收入主要包括__________、__________和__________。答案1.Logit模型；Probit模型2.描述性統(tǒng)計；推斷性統(tǒng)計；預(yù)測性統(tǒng)計3.邏輯回歸；決策樹；支持向量機(jī)4.K-means聚類；層次聚類5.結(jié)算業(yè)務(wù)；代理業(yè)務(wù)；托管業(yè)務(wù)三、簡答題（共5題，每題4分，共20分）題目1.簡述銀行客戶流失預(yù)測的步驟。2.簡述銀行客戶細(xì)分的步驟。3.簡述銀行數(shù)據(jù)清洗的方法。4.簡述銀行數(shù)據(jù)可視化的方法。5.簡述銀行中間業(yè)務(wù)收入的影響因素。答案1.銀行客戶流失預(yù)測的步驟（1）數(shù)據(jù)收集：收集客戶的基本信息、交易信息、信貸信息等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填充缺失值、處理異常值等。（3）特征工程：提取對客戶流失有影響的特征，如交易頻率、信貸逾期率等。（4）模型選擇：選擇合適的預(yù)測模型，如邏輯回歸、決策樹等。（5）模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。（6）模型評估：使用測試數(shù)據(jù)評估模型的性能，如準(zhǔn)確率、召回率等。（7）模型應(yīng)用：將模型應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，預(yù)測客戶流失風(fēng)險。2.銀行客戶細(xì)分的步驟（1）數(shù)據(jù)收集：收集客戶的基本信息、交易信息、信貸信息等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填充缺失值、處理異常值等。（3）特征工程：提取對客戶價值有影響的特征，如交易頻率、信貸額度等。（4）聚類分析：使用聚類算法對客戶進(jìn)行細(xì)分，如K-means聚類。（5）結(jié)果分析：分析每個細(xì)分群體的特征和需求。（6）制定策略：針對每個細(xì)分群體制定差異化的營銷策略。3.銀行數(shù)據(jù)清洗的方法（1）缺失值處理：使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等方法填充缺失值。（2）異常值處理：使用箱線圖、Z-score等方法識別和處理異常值。（3）重復(fù)值處理：刪除重復(fù)的記錄。（4）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。（5）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍。4.銀行數(shù)據(jù)可視化的方法（1）折線圖：用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。（2）柱狀圖：用于比較不同類別的數(shù)據(jù)。（3）餅圖：用于展示數(shù)據(jù)的占比。（4）散點圖：用于展示兩個變量之間的關(guān)系。（5）熱力圖：用于展示數(shù)據(jù)的空間分布。5.銀行中間業(yè)務(wù)收入的影響因素（1）經(jīng)濟(jì)環(huán)境：經(jīng)濟(jì)增長、利率水平等。（2）競爭環(huán)境：同業(yè)競爭、跨界競爭等。（3）客戶需求：客戶對中間業(yè)務(wù)的需求程度。（4）產(chǎn)品創(chuàng)新：銀行中間業(yè)務(wù)的創(chuàng)新程度。（5）營銷策略：銀行的營銷策略和渠道。四、計算題（共2題，每題5分，共10分）題目1.某銀行嘉峪關(guān)分行的信用卡客戶數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該分行信用卡客戶的平均年齡和標(biāo)準(zhǔn)差。|客戶ID|年齡|||-||1|25||2|30||3|35||4|40||5|45|2.某銀行嘉峪關(guān)分行的貸款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該分行貸款業(yè)務(wù)的平均利潤率和不良率。|客戶ID|貸款金額（萬元）|利潤率（%）|不良率（%）||||--|--||1|100|5|2||2|200|6|3||3|300|7|4||4|400|8|5||5|500|9|6|答案1.計算平均年齡和標(biāo)準(zhǔn)差平均年齡=(25+30+35+40+45)/5=35方差=[(25-35)2+(30-35)2+(35-35)2+(40-35)2+(45-35)2]/5=50標(biāo)準(zhǔn)差=√50≈7.072.計算平均利潤率和不良率平均利潤率=(5+6+7+8+9)/5=7平均不良率=(2+3+4+5+6)/5=4五、論述題（共1題，10分）題目結(jié)合建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)特點，論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度。答案結(jié)合建行嘉峪關(guān)分行業(yè)務(wù)特點，利用數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度的方法如下：1.客戶需求分析通過分析客戶的基本信息、交易信息、信貸信息等，了解客戶的需求和偏好。例如，分析客戶在不同時間段的交易頻率，了解客戶的消費習(xí)慣；分析客戶的信貸需求，了解客戶的融資需求?？梢允褂镁垲愃惴▽蛻暨M(jìn)行細(xì)分，針對不同細(xì)分群體制定差異化的服務(wù)策略。2.客戶流失預(yù)測通過分析客戶的行為數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶流失的風(fēng)險。例如，分析客戶的交易頻率、信貸逾期率等，預(yù)測客戶流失的可能性。可以使用邏輯回歸、決策樹等算法進(jìn)行客戶流失預(yù)測，提前采取措施挽留客戶。3.產(chǎn)品優(yōu)化通過分析客戶的使用數(shù)據(jù)，優(yōu)化產(chǎn)品功能和服務(wù)。例如，分析客戶對信用卡的使用情況，優(yōu)化信用卡的權(quán)益和功能；分析客戶對貸款產(chǎn)品的使用情況，優(yōu)化貸款產(chǎn)品的利率和額度。可以使用A/B測試等方法，驗證產(chǎn)品優(yōu)化的效果。4.個性化推薦通過分析客戶的行為數(shù)據(jù)，為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)推薦。例如，根據(jù)客戶的消費習(xí)慣，推薦合適的信用卡產(chǎn)品；根據(jù)客戶的信貸需求，推薦合適的貸款產(chǎn)品。可以使用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等方