工商銀行邯鄲市峰峰礦區(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.在邯鄲市峰峰礦區(qū)進行客戶流失分析時，最適合使用的客戶行為指標(biāo)是？A.客戶年齡B.客戶交易頻率C.客戶性別D.客戶資產(chǎn)規(guī)模2.工商銀行在峰峰礦區(qū)推廣信用卡時，應(yīng)優(yōu)先分析哪些客戶群體？A.年齡在20-30歲的年輕群體B.年齡在50-60歲的退休群體C.年齡在30-40歲的中年群體D.年齡在40-50歲的企業(yè)主群體3.在處理峰峰礦區(qū)工行網(wǎng)點客戶排隊時間數(shù)據(jù)時，應(yīng)優(yōu)先考慮哪種數(shù)據(jù)清洗方法？A.填充缺失值B.攔截異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)D.分箱離散化4.工商銀行在峰峰礦區(qū)開展精準(zhǔn)營銷時，最適合使用的模型是？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.邏輯回歸模型5.在分析峰峰礦區(qū)工行手機銀行用戶活躍度時，以下哪個指標(biāo)最能反映用戶黏性？A.用戶注冊量B.用戶登錄次數(shù)C.用戶交易金額D.用戶留存率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）6.在峰峰礦區(qū)，影響工行客戶選擇網(wǎng)點的關(guān)鍵因素包括______、______和______。7.工商銀行在峰峰礦區(qū)進行客戶畫像時，常用的數(shù)據(jù)來源有______、______和______。8.在分析峰峰礦區(qū)工行小微貸款業(yè)務(wù)時，KPI指標(biāo)應(yīng)包括______、______和______。9.工行在峰峰礦區(qū)開展反欺詐分析時，常用的技術(shù)手段有______和______。10.在峰峰礦區(qū)，工行客戶流失的主要原因包括______、______和______。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）11.簡述在峰峰礦區(qū)進行客戶細分的方法及步驟。12.結(jié)合峰峰礦區(qū)的經(jīng)濟特點，說明工行如何利用數(shù)據(jù)分析提升小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)效率。13.分析工行在峰峰礦區(qū)推廣智能客服的必要性和可行性。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）14.某工行網(wǎng)點在峰峰礦區(qū)收集了2024年1-6月的客戶交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)日均交易筆數(shù)與溫度呈正相關(guān)關(guān)系。已知當(dāng)溫度為15℃時，日均交易筆數(shù)為200筆；當(dāng)溫度為25℃時，日均交易筆數(shù)為300筆。假設(shè)溫度與交易筆數(shù)的關(guān)系為線性關(guān)系，請計算當(dāng)溫度為20℃時，日均交易筆數(shù)的預(yù)測值。15.某工行在峰峰礦區(qū)開展客戶流失預(yù)警分析，收集了100名客戶的特征數(shù)據(jù)，包括年齡、收入、交易頻率和留存狀態(tài)。已知數(shù)據(jù)中存在異常值（如收入為0的客戶），請簡述如何處理這些異常值，并說明對模型的影響。五、論述題（1題，20分）16.結(jié)合峰峰礦區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和消費習(xí)慣，論述工行如何通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)區(qū)域化精準(zhǔn)營銷。答案及解析一、選擇題答案及解析1.B解析：客戶交易頻率能直接反映客戶的活躍度，是流失分析的核心指標(biāo)。年齡、性別和資產(chǎn)規(guī)模屬于靜態(tài)特征，對流失預(yù)測的直接影響較小。2.C解析：峰峰礦區(qū)以煤炭和鋼鐵產(chǎn)業(yè)為主，中年群體（30-40歲）通常是企業(yè)主或核心家庭，信用卡需求較高。年輕群體消費能力有限，退休群體消費傾向較低。3.B解析：排隊時間數(shù)據(jù)中可能存在極端值（如系統(tǒng)故障導(dǎo)致排隊時間過長），攔截異常值能避免模型受極端數(shù)據(jù)影響。填充缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化和分箱離散化適用于不同場景。4.B解析：決策樹模型能處理分類和回歸問題，適合分析客戶行為特征，輸出結(jié)果可解釋性強，適合精準(zhǔn)營銷。線性回歸和邏輯回歸適用于線性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜非線性關(guān)系。5.D解析：用戶留存率反映客戶長期黏性，是衡量產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵指標(biāo)。注冊量、登錄次數(shù)和交易金額更多體現(xiàn)短期行為。二、填空題答案及解析6.地理位置、服務(wù)效率、產(chǎn)品種類解析：峰峰礦區(qū)客戶對網(wǎng)點位置（如離煤礦廠區(qū)遠近）、排隊時間（服務(wù)效率）和信貸產(chǎn)品（產(chǎn)品種類）敏感度較高。7.CRM系統(tǒng)、交易流水、社交媒體解析：CRM系統(tǒng)記錄客戶基本信息，交易流水反映行為特征，社交媒體可補充客戶偏好。8.貸款筆數(shù)、不良率、回收周期解析：貸款筆數(shù)體現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模，不良率反映風(fēng)險控制能力，回收周期體現(xiàn)資產(chǎn)質(zhì)量。9.圖像識別、機器學(xué)習(xí)解析：圖像識別用于檢測異常交易行為（如盜刷），機器學(xué)習(xí)用于構(gòu)建欺詐模型。10.利率敏感度、服務(wù)體驗、競爭壓力解析：峰峰礦區(qū)客戶對利率敏感，對服務(wù)體驗要求不高，周邊銀行競爭激烈。三、簡答題答案及解析11.客戶細分的方法及步驟方法：-RFM模型：根據(jù)客戶最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）和消費金額（Monetary）進行細分。-聚類分析：基于客戶特征（如年齡、收入、行業(yè)）進行無監(jiān)督分類。-決策樹：根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則（如貸款用途、交易渠道）進行分層。步驟：1.數(shù)據(jù)收集：整合客戶交易、行為、屬性數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值。3.特征工程：構(gòu)建細分指標(biāo)。4.模型應(yīng)用：選擇細分方法并執(zhí)行。5.結(jié)果驗證：評估細分效果（如留存率差異）。12.數(shù)據(jù)分析提升小微企業(yè)信貸效率方法：-信用評分模型：基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建評分卡，快速評估貸款風(fēng)險。-行業(yè)畫像：分析煤炭、鋼鐵等礦區(qū)特色產(chǎn)業(yè)，針對性設(shè)計產(chǎn)品（如供應(yīng)鏈金融）。-動態(tài)監(jiān)控：通過交易流水、發(fā)票數(shù)據(jù)監(jiān)測企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)，及時預(yù)警風(fēng)險?？尚行裕悍宸宓V區(qū)企業(yè)數(shù)據(jù)較集中（如銀行流水、稅務(wù)記錄），模型可快速落地。13.智能客服推廣的必要性與可行性必要性：-峰峰礦區(qū)網(wǎng)點分散，人工客服成本高。-小微企業(yè)客戶需求標(biāo)準(zhǔn)化（如貸款查詢、還款提醒）。-智能客服能7×24小時服務(wù)，提升客戶滿意度?？尚行裕?礦區(qū)客戶對語音交互接受度高。-工行已有客服系統(tǒng)基礎(chǔ)，可擴展AI模塊。四、計算題答案及解析14.線性關(guān)系計算公式：y=kx+b解：-當(dāng)溫度為15℃時，y=200→200=15k+b-當(dāng)溫度為25℃時，y=300→300=25k+b求解：-k=(300-200)/(25-15)=20-b=200-15×20=-100當(dāng)溫度為20℃時：y=20×20-100=300答案：日均交易筆數(shù)為300筆。15.異常值處理方法：-刪除：直接移除收入為0的樣本（若異常值比例低）。-替換：用均值或中位數(shù)填充（若異常值占比高）。影響：-刪除會降低樣本量，可能導(dǎo)致模型欠擬合。-替換可能扭曲真實分布，需結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯調(diào)整。五、論述題答案及解析16.區(qū)域化精準(zhǔn)營銷結(jié)合峰峰礦區(qū)特點：-產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：針對煤礦、鋼鐵企業(yè)推廣供應(yīng)鏈金融；對農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)推出農(nóng)業(yè)貸款。-消費習(xí)慣：礦區(qū)居民對價格敏感，促銷活動可側(cè)重現(xiàn)金折扣；企業(yè)客戶偏好長期合作，推廣定制化信貸方案。