2025年中國銀行龍巖市數(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年中國銀行龍巖市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）題目1.在龍巖市，若要分析某商業(yè)街的人流數(shù)據(jù)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析2.中國銀行龍巖分行在評估信貸風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，通常會對客戶的哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析？（多選）A.收入水平B.信用歷史C.資產(chǎn)規(guī)模D.居住地經(jīng)濟(jì)指標(biāo)E.社交媒體活躍度3.在處理龍巖市某景區(qū)的游客滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，缺失值處理最合適的方法是？A.直接刪除缺失值B.使用均值填充C.使用眾數(shù)填充D.使用KNN算法填充4.若龍巖市某企業(yè)希望預(yù)測未來三個(gè)月的銷售額，最適合使用的模型是？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.線性回歸模型D.時(shí)間序列ARIMA模型5.在龍巖市進(jìn)行客戶畫像分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能體現(xiàn)客戶的消費(fèi)能力？A.年齡B.職業(yè)類型C.月均消費(fèi)金額D.會員等級6.中國銀行龍巖分行在構(gòu)建信用評分模型時(shí)，通常會使用哪些特征工程方法？（多選）A.特征歸一化B.特征交互C.特征選擇D.特征編碼E.特征平滑7.在龍巖市某房地產(chǎn)項(xiàng)目的市場分析中，若要評估不同區(qū)域的房價(jià)走勢，最適合使用的圖表類型是？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.熱力圖8.若龍巖市某政府部門希望分析交通事故的發(fā)生規(guī)律，最適合使用的分析方法是？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.假設(shè)檢驗(yàn)C.相關(guān)性分析D.回歸分析9.在中國銀行龍巖分行進(jìn)行客戶流失預(yù)測時(shí)，常用的模型有？（多選）A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)C.隨機(jī)森林D.聚類分析E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.若龍巖市某電商平臺希望優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，最適合使用的算法是？A.決策樹B.KNNC.協(xié)同過濾D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）題目1.在龍巖市進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，常用的數(shù)據(jù)來源包括______、______和______。2.中國銀行龍巖分行在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析工具包括______、______和______。3.在處理龍巖市某企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)時(shí)，常見的異常值處理方法包括______、______和______。4.在構(gòu)建龍巖市某景區(qū)的客流預(yù)測模型時(shí)，常用的特征工程方法包括______、______和______。5.在中國銀行龍巖分行進(jìn)行客戶信用評估時(shí)，常用的評分模型包括______、______和______。三、簡答題（共3題，每題5分，合計(jì)15分）題目1.簡述龍巖市某企業(yè)進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)常用的方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.闡述中國銀行龍巖分行在進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升評估的準(zhǔn)確性。3.分析龍巖市某政府部門在進(jìn)行政策效果評估時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)提高評估的透明度和說服力。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）題目1.假設(shè)龍巖市某商場在2024年1月至12月的銷售額數(shù)據(jù)如下表所示，請計(jì)算該商場2024年的月均銷售額和年銷售額增長率。|月份|銷售額（萬元）|||-||1月|120||2月|135||3月|150||4月|160||5月|170||6月|180||7月|190||8月|200||9月|210||10月|220||11月|230||12月|240|2.假設(shè)中國銀行龍巖分行在評估某客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，收集了以下數(shù)據(jù)：年齡（30歲）、收入（5000元/月）、信用歷史（良好）、負(fù)債比率（20%），請根據(jù)以下評分規(guī)則計(jì)算該客戶的信用評分：|特征|分值標(biāo)準(zhǔn)||--|||年齡（歲）|≤30:50分；31-40:60分；41-50:70分；>50:80分||收入（元/月）|≤3000:40分；3001-5000:50分；5001-8000:60分；>8000:70分||信用歷史|良好:60分；一般:50分；差:40分||負(fù)債比率（%）|≤20:60分；21-40:50分；41-60:40分；>60:30分|五、論述題（1題，10分）題目結(jié)合龍巖市的實(shí)際情況，論述數(shù)據(jù)分析師在該市商業(yè)銀行發(fā)展中的作用和意義。答案及解析一、選擇題答案1.D2.ABCD3.D4.D5.C6.ABCDE7.D8.A9.ABC10.C答案解析1.D.時(shí)間序列分析：龍巖市商業(yè)街的人流數(shù)據(jù)具有時(shí)間依賴性，最適合使用時(shí)間序列分析來預(yù)測未來人流趨勢。2.ABCD：信貸風(fēng)險(xiǎn)評估需要綜合考慮客戶的收入水平、信用歷史、資產(chǎn)規(guī)模和居住地經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而社交媒體活躍度與信貸風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性較弱。3.D.KNN算法填充：KNN算法可以有效利用鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)來填充缺失值，適用于龍巖市游客滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)。4.D.時(shí)間序列ARIMA模型：預(yù)測未來銷售額需要考慮時(shí)間序列特性，ARIMA模型最適合處理此類問題。5.C.月均消費(fèi)金額：月均消費(fèi)金額直接反映客戶的消費(fèi)能力，比年齡、職業(yè)類型和會員等級更具參考價(jià)值。6.ABCDE：特征工程需要包括歸一化、交互、選擇、編碼和平滑等多種方法，全面提升模型性能。7.D.熱力圖：熱力圖可以直觀展示龍巖市不同區(qū)域的房價(jià)走勢，便于分析和決策。8.A.描述性統(tǒng)計(jì)：分析交通事故發(fā)生規(guī)律需要先了解整體分布情況，描述性統(tǒng)計(jì)最合適。9.ABC：邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林都是常用的流失預(yù)測模型，而聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適用于此類問題。10.C.協(xié)同過濾：電商平臺推薦系統(tǒng)最適合使用協(xié)同過濾算法，利用用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化推薦效果。二、填空題答案1.政府公開數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)2.Excel、SQL、Python3.刪除異常值、平滑處理、分箱處理4.特征提取、特征組合、特征選擇5.評分卡模型、邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型三、簡答題答案1.客戶細(xì)分方法包括聚類分析、決策樹和K-Means等。聚類分析適用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，決策樹直觀易懂，K-Means計(jì)算效率高。優(yōu)點(diǎn)是提高營銷精準(zhǔn)度，缺點(diǎn)是可能忽略部分?jǐn)?shù)據(jù)特征。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過整合多源數(shù)據(jù)（如交易、征信、社交數(shù)據(jù)），利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如XGBoost、LightGBM）構(gòu)建更精準(zhǔn)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型，提升評估的準(zhǔn)確性和效率。3.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以通過圖表（如折線圖、熱力圖）直觀展示政策效果，便于政府決策和公眾監(jiān)督，提高評估的透明度和說服力。四、計(jì)算題答案1.月均銷售額=(120+135+150+160+170+180+190+200+210+220+230+240)/12=190萬元年銷售額增長率=[(240-120)/120]×100%=100%2.信用評分=60（年齡）+50（收入）+60（信用歷史）+60（負(fù)債比率）=230分五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師在龍巖市商