2025年工商銀行萍鄉(xiāng)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(kù)，通過(guò)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年工商銀行萍鄉(xiāng)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，總計(jì)20分）題目1.以下哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量銀行客戶流失的嚴(yán)重程度？-A.客戶增長(zhǎng)率-B.客戶流失率-C.客戶滿意度-D.客戶資產(chǎn)規(guī)模2.在處理工行萍鄉(xiāng)分行的信用卡欺詐數(shù)據(jù)時(shí)，最適合使用的分類算法是？-A.線性回歸-B.決策樹-C.K-Means聚類-D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.工行萍鄉(xiāng)市某支行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，存款增長(zhǎng)率與貸款增長(zhǎng)率呈正相關(guān)關(guān)系，這種現(xiàn)象最可能反映了？-A.支行業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)單一-B.區(qū)域經(jīng)濟(jì)活躍度高-C.存貸款定價(jià)策略失誤-D.客戶群體重疊度高4.以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)方法最適合分析萍鄉(xiāng)市居民收入與工行信用卡使用頻率之間的關(guān)系？-A.主成分分析（PCA）-B.相關(guān)性分析-C.回歸樹分析-D.時(shí)間序列預(yù)測(cè)5.工行萍鄉(xiāng)分行為提升中小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，計(jì)劃通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶。以下哪個(gè)特征最可能作為關(guān)鍵預(yù)測(cè)變量？-A.企業(yè)注冊(cè)年限-B.企業(yè)主學(xué)歷-C.企業(yè)負(fù)債率-D.企業(yè)員工人數(shù)6.在進(jìn)行工行萍鄉(xiāng)分行網(wǎng)點(diǎn)客流分析時(shí)，最適合使用的可視化圖表是？-A.散點(diǎn)圖-B.熱力圖-C.餅圖-D.柱狀圖7.工行萍鄉(xiāng)分行為評(píng)估某項(xiàng)營(yíng)銷活動(dòng)效果，收集了活動(dòng)前后客戶存款數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方法最適合進(jìn)行因果推斷？-A.雙重差分法（DID）-B.相關(guān)性分析-C.累積折扣法（CUMSUM）-D.A/B測(cè)試8.在處理工行萍鄉(xiāng)分行零售貸款數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值最合適？-A.刪除含有缺失值的樣本-B.使用均值或中位數(shù)填充-C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值-D.均不合適9.工行萍鄉(xiāng)分行為分析萍鄉(xiāng)市不同區(qū)域的客戶特征差異，最適合使用的數(shù)據(jù)分析方法是？-A.因子分析-B.聚類分析-C.主成分分析-D.相關(guān)性分析10.在進(jìn)行工行萍鄉(xiāng)分行風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)？-A.客戶年齡-B.客戶收入-C.逾期天數(shù)-D.客戶職業(yè)二、填空題（共5題，每題2分，總計(jì)10分）題目1.在進(jìn)行工行萍鄉(xiāng)分行客戶細(xì)分時(shí)，常用的聚類算法有__________和__________。2.工行萍鄉(xiāng)分行為評(píng)估貸款風(fēng)險(xiǎn)，常用的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)包括__________、__________和__________。3.在處理工行萍鄉(xiāng)分行零售貸款數(shù)據(jù)時(shí)，常用的特征工程方法包括__________、__________和__________。4.工行萍鄉(xiāng)分行為分析萍鄉(xiāng)市居民消費(fèi)行為，常用的統(tǒng)計(jì)模型有__________和__________。5.在進(jìn)行工行萍鄉(xiāng)分行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)時(shí)，常用的時(shí)間序列模型包括__________、__________和__________。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，總計(jì)20分）題目1.簡(jiǎn)述工行萍鄉(xiāng)分行在進(jìn)行客戶流失分析時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)分析方法識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)高的客戶群體。2.簡(jiǎn)述工行萍鄉(xiāng)分行為提升信用卡業(yè)務(wù)，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化營(yíng)銷策略。3.簡(jiǎn)述工行萍鄉(xiāng)分行為分析萍鄉(xiāng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)的影響，如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析方案。4.簡(jiǎn)述工行萍鄉(xiāng)分行為評(píng)估某項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目效果，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行評(píng)估。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，總計(jì)20分）題目1.工行萍鄉(xiāng)分行某支行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，2024年第一季度至第四季度的信用卡交易筆數(shù)分別為：12000、15000、18000和20000筆。請(qǐng)計(jì)算該支行的信用卡交易增長(zhǎng)率，并繪制簡(jiǎn)單的折線圖表示趨勢(shì)。2.工行萍鄉(xiāng)分行收集了某區(qū)域的客戶年齡和存款余額數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如下表所示。請(qǐng)計(jì)算該區(qū)域客戶的平均存款余額，并分析年齡與存款余額之間的關(guān)系。|客戶ID|年齡|存款余額（萬(wàn)元）||--||||001|25|5||002|30|8||003|35|12||004|40|15||005|45|20|五、論述題（1題，20分）題目結(jié)合工行萍鄉(xiāng)分行業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升銀行運(yùn)營(yíng)效率和客戶體驗(yàn)。答案及解析一、選擇題答案及解析1.B.客戶流失率解析：客戶流失率直接反映了客戶離開銀行的概率，是衡量客戶流失嚴(yán)重程度的核心指標(biāo)。其他選項(xiàng)中，客戶增長(zhǎng)率反映客戶數(shù)量變化，客戶滿意度反映客戶忠誠(chéng)度，客戶資產(chǎn)規(guī)模反映客戶價(jià)值，但均不能直接衡量流失嚴(yán)重程度。2.B.決策樹解析：信用卡欺詐數(shù)據(jù)通常具有類別不平衡特征，且特征之間關(guān)系復(fù)雜。決策樹算法能夠處理混合類型特征，并具有較強(qiáng)的可解釋性，適合用于欺詐檢測(cè)。線性回歸適用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，聚類算法用于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜模式識(shí)別，但均不如決策樹適合本場(chǎng)景。3.B.區(qū)域經(jīng)濟(jì)活躍度高解析：存款增長(zhǎng)與貸款增長(zhǎng)呈正相關(guān)，通常反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)活躍度高，企業(yè)投資和居民消費(fèi)需求旺盛，導(dǎo)致資金流入銀行。其他選項(xiàng)中，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)單一可能導(dǎo)致相關(guān)性低，定價(jià)策略失誤可能影響單一業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，客戶群體重疊高可能影響交叉銷售，但均不能解釋兩者正相關(guān)。4.B.相關(guān)性分析解析：相關(guān)性分析用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，適合分析收入與信用卡使用頻率之間的關(guān)系。主成分分析用于降維，回歸樹分析用于預(yù)測(cè)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，均不適用于本場(chǎng)景。5.C.企業(yè)負(fù)債率解析：企業(yè)負(fù)債率直接反映企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是衡量企業(yè)償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，適合用于預(yù)測(cè)中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)注冊(cè)年限反映歷史經(jīng)營(yíng)情況，企業(yè)主學(xué)歷反映管理能力，企業(yè)員工人數(shù)反映規(guī)模，但均不如負(fù)債率直接相關(guān)。6.B.熱力圖解析：熱力圖能夠直觀展示網(wǎng)點(diǎn)在不同時(shí)間段的人流分布情況，適合用于客流分析。散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量關(guān)系，餅圖用于展示占比，柱狀圖用于比較不同類別數(shù)據(jù)，均不如熱力圖直觀。7.A.雙重差分法（DID）解析：雙重差分法適用于評(píng)估干預(yù)措施效果，通過(guò)比較干預(yù)組和對(duì)照組在干預(yù)前后的變化差異，能有效排除其他因素的影響。相關(guān)性分析只能揭示關(guān)系，累積折扣法適用于追蹤客戶生命周期價(jià)值，A/B測(cè)試適用于小范圍實(shí)驗(yàn)，均不如DID適合本場(chǎng)景。8.C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值解析：對(duì)于重要特征缺失值，使用模型預(yù)測(cè)（如KNN、回歸等）能夠保留更多數(shù)據(jù)信息，且預(yù)測(cè)結(jié)果更符合數(shù)據(jù)分布。刪除樣本可能導(dǎo)致信息損失，均值或中位數(shù)填充簡(jiǎn)單但可能引入偏差，均不如模型預(yù)測(cè)效果好。9.B.聚類分析解析：聚類分析能夠?qū)⒕哂邢嗨铺卣鞯目蛻魟澐譃椴煌后w，適合分析不同區(qū)域的客戶特征差異。因子分析用于降維，主成分分析用于提取主要成分，相關(guān)性分析用于衡量變量關(guān)系，均不適用于本場(chǎng)景。10.C.逾期天數(shù)解析：逾期天數(shù)直接反映客戶的還款行為，是衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的核心指標(biāo)。客戶年齡、收入和職業(yè)均能影響信用風(fēng)險(xiǎn)，但均不如逾期天數(shù)直接相關(guān)。二、填空題答案及解析1.K-Means聚類，層次聚類解析：K-Means和層次聚類是常用的聚類算法，適用于客戶細(xì)分等場(chǎng)景。DBSCAN、高斯混合模型等也是常用算法，但題目要求填寫兩種即可。2.不良貸款率，預(yù)期損失，資本充足率解析：不良貸款率反映貸款質(zhì)量，預(yù)期損失反映風(fēng)險(xiǎn)敞口，資本充足率反映風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，均是常用的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。其他指標(biāo)如撥備覆蓋率、關(guān)注類貸款占比等也是重要指標(biāo)。3.特征編碼，特征選擇，特征變換解析：特征編碼將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，特征選擇篩選重要特征，特征變換將特征轉(zhuǎn)換為更適合模型使用的形式，均是常用的特征工程方法。特征縮放、特征交互等也是常用方法。4.回歸分析，結(jié)構(gòu)方程模型解析：回歸分析用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，結(jié)構(gòu)方程模型能夠處理復(fù)雜變量關(guān)系，均適合分析消費(fèi)行為。其他模型如Logistic回歸、時(shí)間序列模型等也是常用方法。5.ARIMA模型，指數(shù)平滑法，季節(jié)性分解時(shí)間序列模型（STL）解析：ARIMA模型、指數(shù)平滑法、STL模型均是常用的時(shí)間序列模型，適用于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)。其他模型如LSTM、Prophet等也是常用方法。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.客戶流失分析解析：工行萍鄉(xiāng)分行可以通過(guò)以下步驟進(jìn)行客戶流失分析：收集客戶數(shù)據(jù)：包括交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)特征等。定義流失客戶：根據(jù)客戶行為變化（如連續(xù)三個(gè)月無(wú)交易）或賬戶關(guān)閉定義流失客戶。特征工程：構(gòu)建反映客戶活躍度、價(jià)值、需求的特征。建立流失預(yù)測(cè)模型：使用邏輯回歸、決策樹等方法預(yù)測(cè)客戶流失概率。識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶：根據(jù)模型結(jié)果篩選流失風(fēng)險(xiǎn)高的客戶群體。制定挽留策略：針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)客戶制定個(gè)性化挽留方案。2.信用卡業(yè)務(wù)營(yíng)銷策略優(yōu)化解析：工行萍鄉(xiāng)分行可以通過(guò)以下步驟優(yōu)化信用卡營(yíng)銷策略：客戶畫像：分析不同客戶群體的消費(fèi)特征和需求。精準(zhǔn)營(yíng)銷：根據(jù)客戶畫像推送個(gè)性化營(yíng)銷信息。營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)符合目標(biāo)客戶需求的營(yíng)銷活動(dòng)。效果評(píng)估：通過(guò)A/B測(cè)試等方法評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)效果。持續(xù)優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果不斷優(yōu)化營(yíng)銷策略。3.房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)的影響分析解析：工行萍鄉(xiāng)分行可以設(shè)計(jì)以下數(shù)據(jù)分析方案：數(shù)據(jù)收集：收集萍鄉(xiāng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)（房?jī)r(jià)、成交量等）和個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù)。相關(guān)性分析：分析房?jī)r(jià)、成交量等與貸款業(yè)務(wù)量的關(guān)系?；貧w分析：建立模型預(yù)測(cè)貸款業(yè)務(wù)量受房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響程度。區(qū)域分析：分析不同區(qū)域的房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)貸款業(yè)務(wù)的影響差異。政策分析：分析房地產(chǎn)政策對(duì)貸款業(yè)務(wù)的影響。4.數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目效果評(píng)估解析：工行萍鄉(xiāng)分行可以通過(guò)以下步驟評(píng)估數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目效果：設(shè)定評(píng)估指標(biāo)：包括業(yè)務(wù)效率提升、客戶體驗(yàn)改善、成本降低等。數(shù)據(jù)收集：收集項(xiàng)目實(shí)施前后相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)比分析：對(duì)比項(xiàng)目實(shí)施前后指標(biāo)變化。用戶反饋：收集用戶對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的反饋意見。持續(xù)改進(jìn)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果持續(xù)改進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。四、計(jì)算題答案及解析1.信用卡交易增長(zhǎng)率及折線圖計(jì)算增長(zhǎng)率：第一季度到第二季度：((15000-12000)/12000)*100%=25%第二季度到第三季度：((18000-15000)/15000)*100%=20%第三季度到第四季度：((20000-18000)/18000)*100%=11.11%折線圖：|增長(zhǎng)率||--||25%||20%||11.11%|趨勢(shì)圖顯示增長(zhǎng)率逐漸下降，可能反映市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇或營(yíng)銷力度減弱。2.平均存款余額及關(guān)系分析計(jì)算平均存款余額：(5+8+12+15+20)/5=11萬(wàn)元關(guān)系分析：從數(shù)據(jù)看，年齡與存款余額呈正相關(guān)關(guān)系，年齡越大存款余額越高。這可能反映隨著年齡增長(zhǎng)，收入增加、儲(chǔ)蓄意識(shí)增強(qiáng)。五、論述題答案及解析如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升銀行運(yùn)營(yíng)效率和客戶體驗(yàn)工行萍鄉(xiāng)分行可以通過(guò)以下方面利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升運(yùn)營(yíng)效率和客戶體驗(yàn)：1.優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程通過(guò)分析柜面業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，識(shí)別業(yè)務(wù)瓶頸，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高柜面效率。通過(guò)分析網(wǎng)點(diǎn)客流數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局和人員配置，提升服務(wù)效率。通過(guò)分析ATM使用數(shù)據(jù)，優(yōu)化ATM布放策略，提升客戶取款便利性。2.提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力通過(guò)建立信用風(fēng)險(xiǎn)模型，精準(zhǔn)評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，降低不良貸款率。通過(guò)建立反欺詐模型，識(shí)別和防范信用卡欺詐行為，保護(hù)客戶資金安全。通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，及時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，保障銀行資產(chǎn)安全。3.實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷通過(guò)客戶畫像技術(shù)，分析客戶需求和偏好，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。通過(guò)A/B測(cè)試等方法，優(yōu)化營(yíng)銷策略