交通銀行廣州市海珠區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.交通銀行業(yè)務(wù)特點(diǎn)與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在交通銀行廣州市海珠區(qū)開展數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪項(xiàng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景最不適合采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法？A.信用卡消費(fèi)行為分析B.客戶貸款違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估C.銀行網(wǎng)點(diǎn)客流時(shí)間分布預(yù)測(cè)D.保險(xiǎn)產(chǎn)品組合推薦2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程在處理交通銀行廣州市海珠區(qū)某支行的客戶交易數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分客戶年齡數(shù)據(jù)缺失。若樣本量較大且年齡分布均勻，以下哪種方法填充缺失值最合適？A.使用均值填充B.使用中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.直接刪除缺失樣本3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇交通銀行廣州市海珠區(qū)希望預(yù)測(cè)客戶流失概率，數(shù)據(jù)集包含大量高維特征且樣本不均衡。以下哪種模型最不適合此場(chǎng)景？A.邏輯回歸B.XGBoostC.支持向量機(jī)（SVM）D.隨機(jī)森林4.數(shù)據(jù)可視化與業(yè)務(wù)洞察在分析交通銀行廣州市海珠區(qū)某商戶的信用卡交易熱力圖時(shí)，發(fā)現(xiàn)某區(qū)域交易量異常高。以下哪種解釋最合理？A.該區(qū)域銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量過多B.該區(qū)域存在大量信用卡套現(xiàn)行為C.該區(qū)域人口密度極低D.該區(qū)域近期舉辦大型促銷活動(dòng)5.行業(yè)知識(shí)應(yīng)用交通銀行廣州市海珠區(qū)屬于典型的一線城市，其客戶群體與三四線城市有何顯著差異？（多選）A.收入水平更高B.金融產(chǎn)品需求更復(fù)雜C.對(duì)數(shù)字化服務(wù)的依賴度較低D.流動(dòng)性客戶比例更大二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析交通銀行廣州市海珠區(qū)信用卡還款行為時(shí)，若需衡量客戶還款意愿，常用的指標(biāo)是__________。答案：還款率（或逾期率反推）2.交通銀行廣州市海珠區(qū)某網(wǎng)點(diǎn)客戶數(shù)據(jù)中，年齡、收入等特征屬于__________類型變量。答案：連續(xù)型3.在構(gòu)建交通銀行廣州市海珠區(qū)客戶流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，若發(fā)現(xiàn)模型對(duì)年輕客戶預(yù)測(cè)效果較差，可能的原因是__________。答案：數(shù)據(jù)偏差（年輕客戶樣本不足）4.交通銀行廣州市海珠區(qū)在分析商戶交易數(shù)據(jù)時(shí)，常用的聚類算法是__________。答案：K-Means（或DBSCAN）5.若交通銀行廣州市海珠區(qū)某客戶交易數(shù)據(jù)中存在大量異常值，可能會(huì)影響模型的__________。答案：方差/標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算或模型泛化能力三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析交通銀行廣州市海珠區(qū)某商戶信用卡交易量近期下降，請(qǐng)簡述可能的原因及數(shù)據(jù)分析思路。答案：可能原因：-區(qū)域競(jìng)爭加?。ㄐ麻_銀行網(wǎng)點(diǎn)或商戶增多）；-客戶信用額度調(diào)整；-經(jīng)濟(jì)活動(dòng)季節(jié)性波動(dòng)（如畢業(yè)季消費(fèi)減少）；-產(chǎn)品政策變化（如分期免息活動(dòng)結(jié)束）。數(shù)據(jù)分析思路：-對(duì)比同期其他區(qū)域或同類商戶交易數(shù)據(jù)；-分析客戶畫像變化（如年齡、職業(yè)分布）；-關(guān)聯(lián)外部經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如海珠區(qū)GDP增長率）。2.數(shù)據(jù)清洗方法在處理交通銀行廣州市海珠區(qū)客戶信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)，常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題有哪些？如何解決？答案：質(zhì)量問題：-空值（如收入、職業(yè)缺失）；-異常值（如年齡超過100歲）；-線性相關(guān)（如多套信用評(píng)分指標(biāo)）；-標(biāo)簽錯(cuò)誤（如地區(qū)編碼錯(cuò)誤）。解決方法：-空值：均值/中位數(shù)填充或模型預(yù)測(cè)填充；-異常值：分箱/歸一化處理；-相關(guān)性：降維（PCA）；-標(biāo)簽錯(cuò)誤：人工校驗(yàn)或規(guī)則修正。3.模型評(píng)估指標(biāo)交通銀行廣州市海珠區(qū)在評(píng)估客戶流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，為何常用AUC而非準(zhǔn)確率？答案：-客戶流失數(shù)據(jù)不均衡（少數(shù)類樣本占比低）；-AUC衡量模型區(qū)分能力（忽略樣本比例）；-準(zhǔn)確率易受多數(shù)類影響（如80%客戶留存，準(zhǔn)確率仍高但無業(yè)務(wù)價(jià)值）。4.行業(yè)趨勢(shì)結(jié)合結(jié)合廣州市海珠區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)分析師如何提升金融產(chǎn)品推薦精準(zhǔn)度？答案：-利用區(qū)域畫像（如琶洲自貿(mào)區(qū)高凈值客戶多）；-結(jié)合本地商戶交易數(shù)據(jù)（如中山大學(xué)周邊學(xué)生信貸需求）；-實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)政策影響（如人才引進(jìn)補(bǔ)貼帶動(dòng)消費(fèi)）；-通過AB測(cè)試優(yōu)化推薦算法。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.特征重要性計(jì)算交通銀行廣州市海珠區(qū)某客戶流失模型輸出特征重要性如下表，若某次預(yù)測(cè)客戶流失概率為0.6，客戶年齡為35歲（重要性0.15），收入為50萬（重要性0.20），請(qǐng)計(jì)算年齡和收入對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)度（權(quán)重為重要性比例）。|特征|重要性|||-||年齡|0.15||收入|0.20||信用歷史|0.35||消費(fèi)頻次|0.30|答案：總權(quán)重：0.15+0.20+0.35+0.30=1.0年齡貢獻(xiàn)度：0.15/1.0×0.6=0.09收入貢獻(xiàn)度：0.20/1.0×0.6=0.122.數(shù)據(jù)聚合分析交通銀行廣州市海珠區(qū)某商戶2023年月度交易數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)計(jì)算Q3（7-9月）日均交易筆數(shù)及環(huán)比增長率。|月份|交易筆數(shù)|||||1月|1200||2月|1350||3月|1500||...|...||6月|1800||7月|2000||8月|2100||9月|2200|答案：Q3總筆數(shù)：2000+2100+2200=6300日均筆數(shù)：6300/3=2100Q2總筆數(shù)：1500+1650+1800=4950環(huán)比增長率：(2100-1650)/1650≈27.3%五、編程題（1題，10分）場(chǎng)景：交通銀行廣州市海珠區(qū)某網(wǎng)點(diǎn)需分析客戶月度交易數(shù)據(jù)，請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)以下功能：1.讀取CSV文件（假設(shè)包含客戶ID、交易金額、交易時(shí)間），篩選2023年11月數(shù)據(jù)；2.計(jì)算每客戶的月度總交易金額；3.繪制金額分布直方圖（bins=20），并標(biāo)注均值和中位數(shù)。答案（Python偽代碼）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('transactions.csv')data['交易時(shí)間']=pd.to_datetime(data['交易時(shí)間'])nov_data=data[data['交易時(shí)間'].dt.month==11]計(jì)算月度總交易金額monthly_total=nov_data.groupby('客戶ID')['交易金額'].sum()繪圖plt.hist(monthly_total,bins=20,alpha=0.7)plt.axvline(monthly_total.mean(),color='r',linestyle='dashed',linewidth=2,label='均值')plt.axvline(monthly_total.median(),color='g',linestyle='solid',linewidth=2,label='中位數(shù)')plt.legend()plt.title('月度交易金額分布')plt.show()六、綜合分析題（1題，20分）場(chǎng)景：交通銀行廣州市海珠區(qū)某客戶經(jīng)理反饋，近期信用卡透支率上升，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一份分析方案，包含：1.關(guān)鍵指標(biāo)定義（如透支率=透支金額/總授信額度）；2.數(shù)據(jù)來源及清洗步驟；3.分析維度（時(shí)間、客戶、商戶、產(chǎn)品）；4.模型或方法建議（如聚類識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶）。答案：1.關(guān)鍵指標(biāo)定義-透支率=當(dāng)月透支金額/當(dāng)月總授信額度-違約率=當(dāng)月逾期客戶數(shù)/當(dāng)月總客戶數(shù)2.數(shù)據(jù)來源及清洗-來源：信用卡交易流水、客戶畫像表、商戶信息表；-清洗：-對(duì)接客戶標(biāo)簽（剔除已離職人員）；-處理異常交易（如大額取現(xiàn)后未還款）；-統(tǒng)一時(shí)間格式。3.分析維度-時(shí)間：按周/月環(huán)比透支率變化；-客戶：分年齡/職業(yè)/收入群體；-商戶：高風(fēng)險(xiǎn)消費(fèi)場(chǎng)所（如夜場(chǎng)、珠寶店）；-產(chǎn)品：分期/取現(xiàn)產(chǎn)品使用情況。4.模型建議-聚類：K-Means識(shí)別透支行為模式；-回歸：預(yù)測(cè)未來透支金額（如Lasso回歸）；-異常檢測(cè)：IsolationForest識(shí)別異?？蛻?。答案與解析一、選擇題1.D關(guān)聯(lián)規(guī)則適用于消費(fèi)場(chǎng)景（如購買牛奶→買面包），而貸款風(fēng)險(xiǎn)需邏輯回歸等分類算法。2.B中位數(shù)抗異常值，適合偏態(tài)數(shù)據(jù)（如年齡分布）。3.CSVM對(duì)不均衡數(shù)據(jù)敏感，易忽略少數(shù)類樣本。4.B海珠區(qū)商業(yè)發(fā)達(dá)，套現(xiàn)可能性高（結(jié)合本地商戶類型分析）。5.A、B、D一線城市收入高、需求復(fù)雜、流動(dòng)性大，C項(xiàng)相反。二、填空題1.還款率解析：還款率（當(dāng)期還款額/當(dāng)期應(yīng)還款額）直接反映還款意愿。2.連續(xù)型解析：年齡（如32.5歲）和收入（如8萬）可無限細(xì)分。3.數(shù)據(jù)偏差解析：年輕客戶樣本不足會(huì)導(dǎo)致模型過擬合成熟客戶特征。4.K-Means解析：銀行交易數(shù)據(jù)高維且需聚類商戶類型。5.方差/標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算或模型泛化能力解析：異常值會(huì)拉大數(shù)值離散度，影響模型擬合。三、簡答題1.答案解析-原因分析需結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)（如地鐵沿線商業(yè)競(jìng)爭）；-數(shù)據(jù)分析需交叉驗(yàn)證（如對(duì)比周邊競(jìng)品交易數(shù)據(jù)）。2.答案解析-空值填充需考慮業(yè)務(wù)合理性（如收入用均值填充需假設(shè)客戶群體同質(zhì)）；-異常值處理需保留業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如高凈值客戶存在）。3.答案解析-AUC衡量模型區(qū)分能力（如將流失客戶排在前面），準(zhǔn)確率易被多數(shù)類掩蓋。4.答案解析-數(shù)據(jù)分析師需結(jié)合區(qū)域政策（如南沙自貿(mào)區(qū)稅收優(yōu)惠）、商戶類型（如寫字樓周邊信貸需求高）。四、計(jì)算題1.答案解析-