工商銀行常州市新北區(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.在處理工商銀行常州市新北區(qū)的信用卡交易數(shù)據(jù)時，若需分析不同商戶類型的消費趨勢，最適合使用的圖表類型是？A.散點圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖2.工商銀行常州市新北區(qū)信貸業(yè)務(wù)中，某客戶的信用評分模型使用邏輯回歸算法，若某次預測結(jié)果顯示概率值為0.85，則該客戶的風險等級最可能被劃分為？A.極低風險B.低風險C.中風險D.高風險3.在分析常州市新北區(qū)個人貸款客戶的違約情況時，若需評估時間序列數(shù)據(jù)的趨勢性，以下哪種方法最適用？A.線性回歸B.ARIMA模型C.決策樹D.聚類分析4.工商銀行常州市新北區(qū)運營系統(tǒng)中，若需優(yōu)化網(wǎng)點排隊時間，以下哪種分析方法最適合？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化C.動態(tài)規(guī)劃D.A/B測試5.在處理常州市新北區(qū)企業(yè)存款客戶的流失數(shù)據(jù)時，若需識別關(guān)鍵流失因素，以下哪種模型最有效？A.支持向量機B.游戲理論模型C.協(xié)同過濾D.灰色預測模型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在分析常州市新北區(qū)工行手機銀行APP用戶行為時，若需衡量用戶活躍度，常用的指標是__________。2.工商銀行常州市新北區(qū)信用卡業(yè)務(wù)中，用于檢測異常交易的技術(shù)是__________。3.在構(gòu)建常州市新北區(qū)小微企業(yè)的信貸風險評估模型時，常用的特征工程方法是__________。4.若需分析常州市新北區(qū)不同年齡段的客戶存款偏好，應(yīng)采用__________分析方法。5.工商銀行常州市新北區(qū)網(wǎng)點運營中，用于優(yōu)化排隊策略的模型是__________。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在分析常州市新北區(qū)工行零售貸款客戶數(shù)據(jù)時，如何處理缺失值？并說明不同處理方法的優(yōu)缺點。2.工商銀行常州市新北區(qū)信用卡業(yè)務(wù)中，如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升欺詐檢測的準確率？請列舉至少三種方法并簡述原理。3.在分析常州市新北區(qū)企業(yè)客戶的存款行為時，如何設(shè)計一個有效的分類模型？請說明數(shù)據(jù)預處理、特征選擇和模型評估的關(guān)鍵步驟。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.工商銀行常州市新北區(qū)某季度信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示：|客戶ID|年齡|消費金額（元）|是否違約（0：否，1：是）||--||-|-||1001|28|5000|0||1002|35|8000|1||1003|42|3000|0||1004|29|6000|0||1005|45|10000|1|（1）計算年齡與消費金額的相關(guān)系數(shù)，并說明其業(yè)務(wù)含義。（2）若需構(gòu)建一個簡單的邏輯回歸模型預測違約概率，請寫出目標變量的定義，并解釋自變量中哪些可能需要標準化處理。2.工商銀行常州市新北區(qū)某網(wǎng)點2024年每日客流量數(shù)據(jù)如下：|日期|客流量|||--||2024-01-01|1200||2024-01-02|1350||2024-01-03|1100||...|...||2024-12-31|1500|（1）若需預測2025年1月1日的客流量，請說明ARIMA模型是否適用，并解釋原因。（2）若需分析客流量波動的主要周期性因素，應(yīng)采用哪種統(tǒng)計方法？請簡述步驟。五、論述題（1題，20分）工商銀行常州市新北區(qū)計劃通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化網(wǎng)點布局，以提升服務(wù)效率。請結(jié)合常州市新北區(qū)的商業(yè)環(huán)境、人口分布和客戶特征，設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)來源、分析步驟和業(yè)務(wù)建議。答案及解析一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：分析不同商戶類型的消費趨勢需對比各類商戶的金額或數(shù)量，柱狀圖最適合展示分類數(shù)據(jù)的差異。散點圖用于關(guān)系分析，熱力圖用于區(qū)域密度展示，餅圖適用于占比分析。2.答案：D解析：邏輯回歸輸出的概率值0.85屬于較高范圍，結(jié)合信貸業(yè)務(wù)的風險劃分標準，通常0.7-1為高風險。3.答案：B解析：ARIMA模型適用于具有明顯趨勢和時間依賴性的時間序列數(shù)據(jù)，常用于金融領(lǐng)域。線性回歸適用于線性關(guān)系，決策樹用于分類，聚類分析用于分組。4.答案：C解析：動態(tài)規(guī)劃通過分階段決策優(yōu)化排隊時間，適合銀行網(wǎng)點這類離散事件系統(tǒng)。A/B測試用于效果驗證，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于商品推薦等場景。5.答案：A解析：支持向量機適用于高維分類問題，能有效識別流失關(guān)鍵因素。游戲理論模型適用于博弈分析，協(xié)同過濾用于推薦系統(tǒng)，灰色預測適用于數(shù)據(jù)稀疏場景。二、填空題答案及解析1.答案：DAU（日活躍用戶數(shù)）解析：DAU是衡量APP活躍度的核心指標，常用于銀行APP用戶行為分析。2.答案：異常檢測算法（如孤立森林）解析：異常檢測算法能識別偏離正常模式的交易，常用于信用卡欺詐檢測。3.答案：特征選擇與降維（如PCA）解析：小微信貸數(shù)據(jù)維度高，特征工程需篩選關(guān)鍵變量，PCA能有效降維。4.答案：分箱（離散化）或卡方檢驗解析：分析年齡段偏好需將連續(xù)變量離散化，或通過卡方檢驗分析獨立性。5.答案：排隊論模型（如M/M/1）解析：排隊論模型用于優(yōu)化服務(wù)臺數(shù)量和等待時間，銀行網(wǎng)點常用M/M/1或其變種。三、簡答題答案及解析1.答案：處理方法：-刪除：若缺失比例低（<5%），可直接刪除。-填充：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充（適用于正態(tài)分布）；KNN填充（考慮相似客戶）；回歸填充（用其他變量預測）。優(yōu)缺點：-刪除：簡單但可能丟失信息；-均值/中位數(shù)填充：計算簡單但掩蓋真實分布；-KNN/回歸填充：保留更多信息，但計算復雜。2.答案：-方法1：異常檢測算法（如孤立森林）原理：通過構(gòu)造隨機樹識別離群點，適用于高維欺詐檢測。-方法2：規(guī)則挖掘（如Apriori）原理：發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則（如“高頻取現(xiàn)客戶易違約”）。-方法3：機器學習模型（如XGBoost）原理：捕捉復雜非線性關(guān)系，結(jié)合特征工程提升精度。3.答案：步驟：-數(shù)據(jù)預處理：處理缺失值、異常值，標準化特征（如年齡、收入）；-特征選擇：使用Lasso或相關(guān)性分析篩選關(guān)鍵變量（如交易頻率、賬戶余額）；-模型評估：采用交叉驗證（如K折）評估模型泛化能力，選擇AUC/ROC等指標。四、計算題答案及解析1.（1）答案：相關(guān)系數(shù)計算：年齡=[28,35,42,29,45]，消費金額=[5000,8000,3000,6000,10000]相關(guān)系數(shù)≈-0.1（弱負相關(guān)），業(yè)務(wù)含義：年齡稍大，消費金額略低。（2）答案：目標變量：違約概率（二分類：0/1）。需標準化變量：年齡、消費金額（數(shù)值型特征需歸一化，避免模型偏向高量級變量）。2.（1）答案：適用性：ARIMA適用，因數(shù)據(jù)存在季節(jié)性（年周期）和趨勢。需先進行平穩(wěn)性檢驗（如ADF檢驗）。（2）答案：方法：STL分解（季節(jié)性-趨勢-殘差分解）。步驟：1.提取季節(jié)性成分；2.剔除季節(jié)性后分析趨勢；3.識別主要周期（如年/周）。五、論述題答案及解析答案：數(shù)據(jù)來源：1.客戶交易數(shù)據(jù)（存款/貸款/信用卡）；2.網(wǎng)點周邊商業(yè)數(shù)據(jù)（商戶類型、人流）；3.常州市新北區(qū)人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)（年齡、收入）。分析步驟：1.客群畫像：按年齡、收入分層，分析不同群體對網(wǎng)點服務(wù)的需求差異；2.