建設(shè)銀行肇慶市四會(huì)市2025秋招數(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(jì)20分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)降維D.特征工程解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括缺失值處理、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗等，而特征工程屬于建模階段，降維屬于降維分析。2.以下哪種方法最適合處理肇慶四會(huì)市電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則？A.決策樹B.線性回歸C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori算法）D.K-means聚類解析：電商用戶行為數(shù)據(jù)適合用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)商品搭配規(guī)律。3.在使用SQL查詢四會(huì)市各銀行網(wǎng)點(diǎn)存款余額時(shí)，以下哪個(gè)SQL語(yǔ)句正確？sqlSELECT網(wǎng)點(diǎn)名稱,SUM(存款金額)AS總存款FROM存款表WHERE網(wǎng)點(diǎn)名稱LIKE'四會(huì)%'GROUPBY網(wǎng)點(diǎn)名稱A.語(yǔ)句錯(cuò)誤，缺少WHERE條件B.語(yǔ)句正確C.語(yǔ)句錯(cuò)誤，SUM函數(shù)需加AS別名D.語(yǔ)句錯(cuò)誤，GROUPBY需加存款金額解析：SQL語(yǔ)句語(yǔ)法正確，符合銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)查詢需求。4.在肇慶四會(huì)市交通流量分析中，若要評(píng)估某路段擁堵程度，以下哪個(gè)指標(biāo)最合適？A.平均等待時(shí)間B.車流量C.路段坡度D.車輛密度解析：擁堵程度與平均等待時(shí)間直接相關(guān)。5.以下哪種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法最適合分析肇慶四會(huì)市居民收入與購(gòu)房意愿的關(guān)系？A.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)B.方差分析C.相關(guān)性分析D.回歸分析解析：收入與購(gòu)房意愿屬于連續(xù)變量關(guān)系，適合回歸分析。6.在數(shù)據(jù)可視化中，若要展示四會(huì)市各銀行網(wǎng)點(diǎn)2024年存款增長(zhǎng)率，以下哪種圖表最合適？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.折線圖D.餅圖解析：條形圖適合比較各網(wǎng)點(diǎn)增長(zhǎng)率的差異。7.在處理肇慶四會(huì)市電信客戶流失數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型最適合預(yù)測(cè)流失概率？A.邏輯回歸B.線性回歸C.決策樹D.SVM解析：流失預(yù)測(cè)屬于分類問(wèn)題，邏輯回歸最適用。8.在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪個(gè)庫(kù)最常用？A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.TensorFlow解析：Pandas是數(shù)據(jù)清洗和處理的常用庫(kù)。9.在分析四會(huì)市房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格時(shí)，以下哪個(gè)因素可能存在多重共線性問(wèn)題？A.房屋面積、房間數(shù)量B.地段、房?jī)r(jià)C.年齡、收入D.面積、價(jià)格解析：面積和房間數(shù)量可能存在相關(guān)性，導(dǎo)致多重共線性。10.在數(shù)據(jù)采集中，以下哪種方法最適合獲取肇慶四會(huì)市銀行網(wǎng)點(diǎn)實(shí)時(shí)排隊(duì)數(shù)據(jù)？A.問(wèn)卷調(diào)查B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲C.傳感器數(shù)據(jù)采集D.官方API接口解析：銀行排隊(duì)數(shù)據(jù)適合用傳感器或API實(shí)時(shí)采集。二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在肇慶四會(huì)市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析中，若要衡量銀行網(wǎng)點(diǎn)覆蓋率，常用的指標(biāo)是__________。答案：覆蓋率（或網(wǎng)點(diǎn)密度）2.使用Python的Pandas庫(kù)處理數(shù)據(jù)時(shí)，刪除缺失值用__________函數(shù)。答案：dropna()或dropna(axis=0)3.在分析四會(huì)市居民消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，若某變量服從正態(tài)分布，常用__________檢驗(yàn)其分布形態(tài)。答案：Shapiro-Wilk檢驗(yàn)或Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)4.數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用__________關(guān)鍵字進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選。答案：WHERE5.在肇慶四會(huì)市電信用戶行為分析中，若要評(píng)估用戶活躍度，常用的指標(biāo)是__________。答案：DAU（日活躍用戶）或ARPU（每用戶平均收入）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述在肇慶四會(huì)市商業(yè)銀行客戶流失分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及目的。答案：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如用均值/中位數(shù)填充）、異常值（如剔除離群點(diǎn)）、重復(fù)值。目的：保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：整合多源數(shù)據(jù)（如銀行交易數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)）。目的：獲取更全面信息。-數(shù)據(jù)變換：標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化數(shù)值型特征，離散化連續(xù)變量。目的：統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度。-數(shù)據(jù)規(guī)約：降維（如PCA）或抽樣。目的：提高模型效率。2.如何使用SQL查詢四會(huì)市各銀行網(wǎng)點(diǎn)2024年存款余額排名前10的記錄？答案：sqlSELECT網(wǎng)點(diǎn)名稱,SUM(存款金額)AS總存款FROM存款表WHERE網(wǎng)點(diǎn)名稱LIKE'四會(huì)%'GROUPBY網(wǎng)點(diǎn)名稱ORDERBY總存款DESCLIMIT10;解析：先按網(wǎng)點(diǎn)分組匯總存款，再按金額降序排序，取前10條。3.在分析肇慶四會(huì)市電商平臺(tái)用戶購(gòu)買行為時(shí)，如何設(shè)計(jì)A/B測(cè)試方案驗(yàn)證某項(xiàng)促銷策略的效果？答案：-分組：將用戶隨機(jī)分為實(shí)驗(yàn)組（接受促銷）和對(duì)照組（不接受）。-指標(biāo)：核心指標(biāo)為轉(zhuǎn)化率（購(gòu)買率）、客單價(jià)、留存率。-假設(shè)：H0（促銷無(wú)效果）vsH1（促銷提升轉(zhuǎn)化率）。-分析：使用t檢驗(yàn)或Z檢驗(yàn)比較兩組指標(biāo)差異，控制顯著性水平α（如0.05）。四、編程題（共2題，每題20分，合計(jì)40分）1.使用Python（Pandas）處理肇慶四會(huì)市某銀行2024年交易數(shù)據(jù)，要求：-讀取CSV文件，篩選出四會(huì)市網(wǎng)點(diǎn)交易記錄。-計(jì)算每筆交易的“交易金額”與“手續(xù)費(fèi)”比例，并篩選出比例超過(guò)5%的記錄。-按時(shí)間（交易時(shí)間）排序，輸出前10條結(jié)果。pythonimportpandasaspd示例代碼框架：df=pd.read_csv('四會(huì)銀行交易數(shù)據(jù).csv')df=df[df['網(wǎng)點(diǎn)名稱'].str.contains('四會(huì)')]df['比例']=df['手續(xù)費(fèi)']/df['交易金額']result=df[df['比例']>0.05].sort_values('交易時(shí)間').head(10)print(result)2.使用SQL編寫查詢，統(tǒng)計(jì)肇慶四會(huì)市各銀行網(wǎng)點(diǎn)2024年存款余額的月度趨勢(shì)，要求：sqlSELECTDATE_FORMAT(交易時(shí)間,'%Y-%m')AS月度,網(wǎng)點(diǎn)名稱,SUM(存款金額)AS月度存款總額FROM存款表WHERE網(wǎng)點(diǎn)名稱LIKE'四會(huì)%'GROUPBY月度,網(wǎng)點(diǎn)名稱ORDERBY月度,月度存款總額DESC;解析：用DATE_FORMAT分組按月份匯總，按網(wǎng)點(diǎn)和月度排序。五、論述題（1題，30分）結(jié)合肇慶四會(huì)市銀行業(yè)現(xiàn)狀，論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度。答案要點(diǎn)：1.客戶畫像分析：通過(guò)交易數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)等構(gòu)建四會(huì)市客戶畫像，識(shí)別高價(jià)值客戶、流失風(fēng)險(xiǎn)客戶。2.服務(wù)流程優(yōu)化：分