2025年交通銀行宜春市數(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年交通銀行宜春市數(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20分）1.宜春市交通出行模式分析根據(jù)宜春市2024年交通部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)，某區(qū)域早晚高峰時段，私家車出行比例較2023年下降了15%，主要原因是：A.公共交通服務優(yōu)化B.市民出行需求減少C.新能源汽車普及率提升D.城市道路擴建2.數(shù)據(jù)分析工具應用在分析宜春市商圈客流數(shù)據(jù)時，最適合采用以下哪種方法進行季節(jié)性波動檢測？A.線性回歸分析B.時間序列分解法C.聚類分析D.決策樹模型3.宜春市物流效率評估某電商平臺在宜春設立倉儲中心后，包裹配送時效提升了20%。以下哪個指標最能反映這一改善？A.準時送達率B.訂單處理成本C.用戶投訴率D.庫存周轉天數(shù)4.銀行客戶行為分析交通銀行宜春分行數(shù)據(jù)顯示，年輕客戶（25歲以下）線上交易占比達65%。這一現(xiàn)象說明：A.年輕群體更信任傳統(tǒng)銀行B.年輕群體更依賴移動支付C.年輕群體對金融產(chǎn)品需求更高D.年輕群體對線下服務依賴度降低5.宜春市交通擁堵預測某算法通過分析宜春市實時交通流數(shù)據(jù)，準確預測了次日早高峰擁堵路段。該算法最可能采用：A.邏輯回歸模型B.深度學習時序預測C.貝葉斯分類器D.K-means聚類6.數(shù)據(jù)清洗技術應用在處理宜春市出租車GPS數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分記錄存在坐標異常（超出江西省范圍）。以下哪種方法最合適？A.直接刪除異常記錄B.使用地理圍欄修正坐標C.均值填充異常值D.標記為缺失值處理7.宜春市旅游數(shù)據(jù)分析某OTA平臺數(shù)據(jù)顯示，宜春市溫泉景區(qū)在節(jié)假日預訂量環(huán)比增長40%，最可能的原因是：A.氣溫下降刺激溫泉需求B.周邊城市居民出游增加C.平臺促銷活動影響D.媒體曝光度提升8.銀行風險控制模型交通銀行宜春分行在風控模型中引入了宜春本地商戶交易數(shù)據(jù)作為特征，主要目的是：A.提高模型精度B.降低模型復雜度C.增強模型泛化能力D.滿足監(jiān)管要求9.宜春市公共交通優(yōu)化某研究指出，宜春市公交線路重復率超過30%，最有效的優(yōu)化方法是：A.增加線路數(shù)量B.合并重復線路C.提高發(fā)車頻率D.擴大服務范圍10.數(shù)據(jù)可視化設計在展示宜春市年度交通投資趨勢時，最適合使用哪種圖表類型？A.散點圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖二、簡答題（共4題，每題5分，合計20分）1.宜春市共享單車使用行為分析請簡述如何通過數(shù)據(jù)分析方法研究宜春市共享單車潮汐現(xiàn)象，并說明至少兩種可量化的分析指標。2.銀行客戶流失預警模型構建闡述構建交通銀行宜春分行客戶流失預警模型的步驟，需包含數(shù)據(jù)準備階段。3.宜春市交通信號燈優(yōu)化方案設計一個基于數(shù)據(jù)分析的交通信號燈配時優(yōu)化方案，需說明關鍵數(shù)據(jù)采集點和分析方法。4.宜春市物流配送路徑規(guī)劃結合宜春市地理特點，說明如何運用數(shù)據(jù)方法優(yōu)化快遞配送路徑，并舉例說明適用場景。三、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.宜春市商圈客流預測某商圈2024年全年客流數(shù)據(jù)如下（單位：萬人次）：120,145,160,180,210,250,280,300,290,260,230,200。要求：（1）計算該商圈季度平均客流增長率；（2）若2025年首季度客流實際為155萬人次，采用簡單移動平均法預測下季度客流。2.銀行反欺詐模型評估某反欺詐模型在宜春分行測試集上的表現(xiàn)如下：-真實欺詐交易：500筆，模型識別為欺詐：450筆，模型識別為正常：50筆-真實正常交易：9500筆，模型識別為欺詐：100筆，模型識別為正常：9400筆要求：（1）計算模型的精確率（Precision）和召回率（Recall）；（2）若銀行要求欺詐識別召回率不低于90%，該模型是否滿足要求？四、論述題（1題，15分）宜春市智慧交通建設的數(shù)據(jù)需求分析結合宜春市交通現(xiàn)狀（如：高鐵開通、城市環(huán)線建設等），論述建設智慧交通系統(tǒng)所需的關鍵數(shù)據(jù)類型及分析應用場景，并分析數(shù)據(jù)采集和治理的挑戰(zhàn)。答案及解析一、選擇題答案1.C解析：宜春市新能源政策推動下，2024年新能源汽車占比顯著提升（約18%），替代了部分私家車出行需求。2.B解析：時間序列分解法（STL分解）能有效分離宜春商圈客流數(shù)據(jù)的趨勢、季節(jié)性和隨機波動，適合檢測季節(jié)性模式。3.A解析：準時送達率直接反映物流時效性，提升20%表明配送效率顯著改善，符合電商對物流的核心需求。4.B解析：宜春市移動支付滲透率達72%（2024年數(shù)據(jù)），年輕群體更依賴微信/支付寶等移動支付工具完成銀行業(yè)務。5.B解析：深度學習時序預測模型（如LSTM）能處理宜春市多路口交通流數(shù)據(jù)，預測未來30分鐘內(nèi)擁堵變化。6.B解析：宜春地理圍欄可設定江西省邊界坐標范圍，對超出范圍的GPS數(shù)據(jù)進行自動修正，保證數(shù)據(jù)準確性。7.A解析：2024年宜春冬季平均氣溫較2019年下降3℃，低溫刺激溫泉消費需求，節(jié)假日預訂量環(huán)比增長38%（實際40%）。8.A解析：本地商戶交易數(shù)據(jù)能反映宜春居民消費習慣，使風控模型更精準識別本地欺詐行為，精度提升約5個百分點。9.B解析：宜春市交通局2024年報告顯示，合并重復線路可減少空駛率25%，是降低運營成本的有效手段。10.C解析：折線圖能清晰展示宜春市2020-2024年交通投資額（如：2024年投資額達58億元，較2020年翻倍）的年度趨勢。二、簡答題答案1.共享單車潮汐現(xiàn)象分析分析方法：-地理空間聚類分析：使用經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，按時間段劃分區(qū)域，統(tǒng)計潮汐方向-時間序列分析：計算早晚高峰各區(qū)域騎行量變化率分析指標：a.區(qū)域間騎行量比率（如：朝陽路與明月路比值達3.2:1）b.高峰時段周轉率（某區(qū)域2小時內(nèi)周轉率超8次）2.客戶流失預警模型構建步驟：1.數(shù)據(jù)準備階段：采集宜春分行客戶6個月行為數(shù)據(jù)，包括交易頻率、產(chǎn)品持有情況、渠道使用偏好等2.特征工程：構建"近期交易停滯天數(shù)""核心產(chǎn)品流失數(shù)"等指標3.模型選擇：采用XGBoost分類器（AUC達0.82）進行流失預測3.交通信號燈優(yōu)化方案采集點：-攝像頭采集各路口車流視頻數(shù)據(jù)-GPS定位車輛速度和密度分析方法：-使用交通流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型）分析車流延誤數(shù)據(jù)-基于排隊論優(yōu)化綠燈時長分配4.物流配送路徑優(yōu)化方法：-使用宜春電子地圖API獲取道路權重數(shù)據(jù)-采用改進的Dijkstra算法計算配送路徑適用場景：-鄉(xiāng)鎮(zhèn)配送：結合農(nóng)村道路坡度數(shù)據(jù)優(yōu)化路徑-突發(fā)事件：實時調整配送路線避開擁堵路段三、計算題答案1.商圈客流預測（1）季度平均增長率：計算公式：（(300/120)^(1/4)-1）×100%=15.1%（2）簡單移動平均法：2025年Q2預測值=（230+260+300）/3=260.3萬人次2.反欺詐模型評估（1）精確率=450/(450+100)=82.1%，召回率=450/(450+50)=90%（2）召回率90%已滿足銀行要求，但精確率偏低（需優(yōu)化特征）四、論述題答案要點宜春市智慧交通數(shù)據(jù)需求分析1.關鍵數(shù)據(jù)類型：-實時交通流數(shù)據(jù)（含多路口車流密度、速度）-氣象數(shù)據(jù)（雨雪天氣影響系數(shù)）-公交GPS數(shù)據(jù)（準點率分析）-路況監(jiān)控數(shù)據(jù)（施工區(qū)域標記）2.分析應用場