2025年建設(shè)銀行蘭州市數(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(zhuān)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)銀行蘭州市數(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）題目1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)采集的常見(jiàn)方法？-A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)-B.問(wèn)卷調(diào)查-C.API接口調(diào)用-D.人工手動(dòng)錄入2.關(guān)于Pandas庫(kù)在Python中的應(yīng)用，以下說(shuō)法正確的是？-A.Pandas只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)-B.Pandas中的DataFrame不支持多列操作-C.Pandas可以高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集-D.Pandas主要用于數(shù)據(jù)可視化3.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪種方法最適合處理缺失值？-A.直接刪除缺失值-B.使用均值/中位數(shù)填充-C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值-D.以上都是4.以下哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量數(shù)據(jù)集的離散程度？-A.標(biāo)準(zhǔn)差-B.均值-C.偏度-D.熵5.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，過(guò)擬合的主要表現(xiàn)是？-A.模型訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都很高-B.模型訓(xùn)練誤差低，測(cè)試誤差高-C.模型訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都很低-D.模型無(wú)法收斂6.關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，以下正確的是？-A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于事務(wù)處理-B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是時(shí)變的-C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的-D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率低7.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？-A.餅圖-B.散點(diǎn)圖-C.折線(xiàn)圖-D.氣泡圖8.關(guān)于SQL語(yǔ)言，以下哪個(gè)命令用于連接兩個(gè)表？-A.`SELECT`-B.`JOIN`-C.`INSERT`-D.`UPDATE`9.在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪個(gè)技術(shù)最適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？-A.Hadoop-B.Spark-C.Flink-D.Hive10.關(guān)于蘭州市銀行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，以下哪個(gè)觀點(diǎn)最符合實(shí)際情況？-A.蘭州市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，市場(chǎng)趨于飽和-B.蘭州市銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程緩慢-C.蘭州市銀行業(yè)對(duì)金融科技人才需求旺盛-D.蘭州市銀行業(yè)監(jiān)管政策趨緊答案1.D2.C3.D4.A5.B6.B7.C8.B9.C10.C二、填空題（共5題，每題2分，共10分）題目1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，異常值的處理方法包括______、______和______。2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合現(xiàn)象可以通過(guò)______、______和______來(lái)緩解。3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型架構(gòu)包括數(shù)據(jù)層、______和______。4.SQL語(yǔ)言中，用于條件查詢(xún)的關(guān)鍵字是______。5.在蘭州市，建設(shè)銀行的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手包括______、______和______。答案1.識(shí)別、刪除、修正2.正則化、降維、交叉驗(yàn)證3.業(yè)務(wù)邏輯層、應(yīng)用層4.`WHERE`5.工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，共15分）題目1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)務(wù)中的主要職責(zé)。2.解釋什么是數(shù)據(jù)挖掘，并列舉三個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的常用算法。3.在蘭州市建設(shè)銀行開(kāi)展數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要考慮哪些關(guān)鍵因素？答案1.數(shù)據(jù)分析師在銀行業(yè)務(wù)中的主要職責(zé)包括：-數(shù)據(jù)采集與清洗：從多個(gè)渠道獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和預(yù)處理。-數(shù)據(jù)分析與建模：使用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建業(yè)務(wù)模型。-業(yè)務(wù)洞察與報(bào)告：撰寫(xiě)分析報(bào)告，為業(yè)務(wù)決策提供支持。-數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)圖表和儀表盤(pán)展示分析結(jié)果。-業(yè)務(wù)監(jiān)控與優(yōu)化：監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，提出優(yōu)化建議。2.數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式和規(guī)律的過(guò)程。常用算法包括：-決策樹(shù)：通過(guò)樹(shù)狀圖模型進(jìn)行決策。-聚類(lèi)分析：將數(shù)據(jù)分為不同的組別。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。3.在蘭州市建設(shè)銀行開(kāi)展數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要考慮以下關(guān)鍵因素：-業(yè)務(wù)需求：明確分析目標(biāo)，確保分析結(jié)果符合業(yè)務(wù)需求。-數(shù)據(jù)質(zhì)量：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。-技術(shù)平臺(tái)：選擇合適的技術(shù)工具和平臺(tái)。-法律法規(guī)：遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和監(jiān)管要求。-市場(chǎng)環(huán)境：了解蘭州市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局和發(fā)展趨勢(shì)。四、論述題（共1題，10分）題目結(jié)合蘭州市建設(shè)銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。答案結(jié)合蘭州市建設(shè)銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，利用數(shù)據(jù)分析提升客戶(hù)滿(mǎn)意度的方法可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：1.客戶(hù)行為分析：-收集客戶(hù)交易數(shù)據(jù)、理財(cái)數(shù)據(jù)、貸款數(shù)據(jù)等，分析客戶(hù)行為模式。-利用聚類(lèi)分析等方法，將客戶(hù)分為不同群體，針對(duì)不同群體制定個(gè)性化服務(wù)策略。-通過(guò)分析客戶(hù)流失原因，制定挽留措施。2.產(chǎn)品優(yōu)化：-分析客戶(hù)對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的使用情況，識(shí)別產(chǎn)品不足之處。-通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、用戶(hù)訪談等方式收集客戶(hù)反饋，結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。-利用A/B測(cè)試等方法，驗(yàn)證產(chǎn)品改進(jìn)效果。3.營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化：-分析客戶(hù)消費(fèi)習(xí)慣和偏好，制定精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)客戶(hù)需求，提前進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)干預(yù)。-通過(guò)數(shù)據(jù)分析評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)資源配置。4.客戶(hù)服務(wù)提升：-分析客戶(hù)投訴數(shù)據(jù)，識(shí)別服務(wù)中的問(wèn)題點(diǎn)。-利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，分析客戶(hù)服務(wù)對(duì)話(huà)，提升服務(wù)效率和質(zhì)量。-建立客戶(hù)服務(wù)知識(shí)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)分析推薦最佳解決方案。5.風(fēng)險(xiǎn)控制：-利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，提前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。-通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，提升風(fēng)險(xiǎn)控制能力。-利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控客戶(hù)行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。通過(guò)以上方法，建設(shè)銀行可以更好地了解客戶(hù)需求，提供個(gè)性化服務(wù)，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，從而增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。五、編程題（共1題，15分）題目使用Python的Pandas庫(kù)，完成以下任務(wù)：1.讀取名為`bank_data.csv`的文件，數(shù)據(jù)包含客戶(hù)ID、年齡、性別、收入、消費(fèi)支出、貸款余額。2.清洗數(shù)據(jù)：刪除缺失值，處理異常值（收入和消費(fèi)支出超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的視為異常值）。3.計(jì)算每個(gè)客戶(hù)的消費(fèi)能力指數(shù)（消費(fèi)支出/收入），并按消費(fèi)能力指數(shù)降序排列。4.輸出前10名消費(fèi)能力強(qiáng)的客戶(hù)信息。答案pythonimportpandasaspd#1.讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('bank_data.csv')#2.清洗數(shù)據(jù)#刪除缺失值data.dropna(inplace=True)#處理異常值income_std=data['收入'].std()expense_std=data['消費(fèi)支出'].std()income_mean=data['收入'].mean()expense_mean=data['消費(fèi)支出'].mean()data=data[(data['收入']<=3*income_std)&(data['收入']>=income_mean)]data=data[(data['消費(fèi)支出']<=3*expense_std)&(data['消費(fèi)支出']>=expense_mean)]#3.計(jì)算消費(fèi)能力指數(shù)data['消費(fèi)能力指數(shù)']=data['消費(fèi)支出']/data['收入']#4.按消費(fèi)能力指數(shù)降序排列并輸出前10名result=data.sort_values(by='消費(fèi)能力指數(shù)',ascending=False).head(10)print(result)六、綜合分析題（共1題，20分）題目蘭州市建設(shè)銀行近三年的客戶(hù)存款數(shù)據(jù)如下表所示：|年份|存款總額（億元）|年增長(zhǎng)率||||-||2022|1200|-5%||2023|1300|8%||2024|1350|3.8%|假設(shè)蘭州市銀行業(yè)整體存款年增長(zhǎng)率為5%，建設(shè)銀行的市場(chǎng)份額保持穩(wěn)定，請(qǐng)分析建設(shè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并提出改進(jìn)建議。答案根據(jù)蘭州市建設(shè)銀行近三年的客戶(hù)存款數(shù)據(jù)，結(jié)合蘭州市銀行業(yè)整體存款年增長(zhǎng)率，可以分析建設(shè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并提出改進(jìn)建議：1.競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：-增長(zhǎng)速度高于行業(yè)平均水平：2023年和2024年，建設(shè)銀行的存款年增長(zhǎng)率分別為8%和3.8%，高于蘭州市銀行業(yè)整體5%的增長(zhǎng)率。-市場(chǎng)份額穩(wěn)定：假設(shè)市場(chǎng)份額保持穩(wěn)定，說(shuō)明建設(shè)銀行在蘭州市銀行業(yè)中具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。2.劣勢(shì)：-2022年增長(zhǎng)乏力：2022年，建設(shè)銀行的存款年增長(zhǎng)率為-5%，遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平，說(shuō)明當(dāng)時(shí)可能存在某些問(wèn)題。-增長(zhǎng)速度放緩：2024年，建設(shè)銀行的存款年增長(zhǎng)率從2023年的8%下降到3.8%，需要關(guān)注增長(zhǎng)速度放緩的原因。3.改進(jìn)建議：-加強(qiáng)市場(chǎng)調(diào)研：分析存款增長(zhǎng)放緩的原因，是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇還是客戶(hù)需求變化。-優(yōu)化