建設(shè)銀行安慶市桐城市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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最常用于衡量銀行客戶流失風(fēng)險(xiǎn)？A.客戶存款余額增長率B.客戶活躍度（MAU）C.客戶貸款逾期率D.客戶交易頻率2.對(duì)于建設(shè)銀行安慶市桐城市分行，以下哪種分析方法最適合用于預(yù)測小微企業(yè)的貸款違約概率？A.線性回歸分析B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.主成分分析（PCA）3.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法在銀行客戶數(shù)據(jù)中應(yīng)用最廣泛？A.刪除含有缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)填補(bǔ)C.K最近鄰（KNN）填補(bǔ)D.回歸插補(bǔ)4.對(duì)于建設(shè)銀行桐城分行的信用卡業(yè)務(wù)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶的信用價(jià)值？A.信用卡交易筆數(shù)B.信用額度利用率C.信用卡年費(fèi)收入D.信用卡賬單余額5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示建設(shè)銀行桐城分行業(yè)務(wù)按月度的增長趨勢？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在客戶分群分析中，常用的聚類算法有______和______。2.建設(shè)銀行安慶市桐城市分行的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)通常使用______數(shù)據(jù)庫。3.數(shù)據(jù)分析師需要關(guān)注的銀行KPI指標(biāo)中，“客單價(jià)”是指______。4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的“AR”代表______模型。5.對(duì)于銀行反欺詐場景，常用的異常檢測算法包括______和______。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在建設(shè)銀行安慶市桐城市分行的主要工作職責(zé)。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉至少三種數(shù)據(jù)清洗的常見方法。3.在客戶流失預(yù)測中，如何選擇合適的特征（變量）？4.描述建設(shè)銀行桐城分行在信貸業(yè)務(wù)中可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，并提出改進(jìn)建議。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.建設(shè)銀行桐城分行某季度信用卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如下表所示：|月度|新增信用卡客戶數(shù)|信用卡交易金額（萬元）|逾期率（%）|||-|--|||1月|1200|500|2.5||2月|1500|650|3.0||3月|1800|800|2.8|請(qǐng)計(jì)算該分行信用卡業(yè)務(wù)的三個(gè)月平均逾期率，并分析交易金額與逾期率之間的關(guān)系。2.假設(shè)建設(shè)銀行桐城分行某小微貸款客戶的特征如下：-年齡：35歲-貸款金額：50萬元-貸款期限：3年-信用評(píng)分：720分-行業(yè)分類：制造業(yè)請(qǐng)根據(jù)上述信息，使用邏輯回歸模型的基本思路，簡述如何評(píng)估該客戶的貸款風(fēng)險(xiǎn)（無需具體計(jì)算，只需說明評(píng)估步驟）。五、論述題（1題，共20分）結(jié)合建設(shè)銀行安慶市桐城市分行的業(yè)務(wù)特點(diǎn)（如小微企業(yè)貸款、信用卡業(yè)務(wù)、本地居民客戶等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析手段提升分行業(yè)務(wù)效率和客戶滿意度。答案及解析一、選擇題答案1.C（客戶貸款逾期率是衡量客戶流失風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，銀行通常通過該指標(biāo)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)客戶。）2.B（決策樹模型適用于處理分類問題，適合預(yù)測小微企業(yè)貸款違約概率。）3.B（均值/中位數(shù)填補(bǔ)在銀行客戶數(shù)據(jù)中常用，適用于缺失比例不高的場景。）4.B（信用額度利用率直接反映客戶的用信能力和信用價(jià)值，是銀行評(píng)估客戶信用的重要指標(biāo)。）5.C（折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，如按月度業(yè)務(wù)增長。）二、填空題答案1.K-means聚類算法，層次聚類算法2.Oracle或SQLServer（銀行核心系統(tǒng)常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。）3.單位時(shí)間內(nèi)客戶平均消費(fèi)金額4.自回歸（Autoregressive）5.孤立森林（IsolationForest），局部異常因子（LOF）三、簡答題答案1.工作職責(zé)：-收集、清洗和分析建設(shè)銀行桐城分行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如信貸、信用卡、存款等）；-通過數(shù)據(jù)建模（如客戶分群、流失預(yù)測、反欺詐等）為業(yè)務(wù)決策提供支持；-監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)（KPI），如客戶增長、資產(chǎn)質(zhì)量、營銷效果等；-與業(yè)務(wù)部門合作，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營銷策略或產(chǎn)品優(yōu)化方案。2.數(shù)據(jù)清洗：-指在數(shù)據(jù)分析前對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和預(yù)處理的過程，包括處理缺失值、異常值、重復(fù)值等；-常見方法：-缺失值處理：刪除、填補(bǔ)（均值/中位數(shù)/回歸插補(bǔ)）；-異常值處理：刪除、分箱、歸一化；-重復(fù)值處理：去重。3.特征選擇：-根據(jù)業(yè)務(wù)理解篩選相關(guān)特征（如收入、年齡、信用評(píng)分、貸款金額等）；-使用統(tǒng)計(jì)方法（如相關(guān)性分析、卡方檢驗(yàn)）評(píng)估特征重要性；-通過模型（如Lasso回歸）進(jìn)行特征篩選。4.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及改進(jìn)建議：-問題：數(shù)據(jù)缺失、格式不一致、業(yè)務(wù)邏輯錯(cuò)誤（如逾期率計(jì)算錯(cuò)誤）、數(shù)據(jù)滯后；-改進(jìn)建議：-建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，定期檢查數(shù)據(jù)完整性；-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和命名規(guī)范；-引入數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則，防止業(yè)務(wù)邏輯錯(cuò)誤；-優(yōu)化數(shù)據(jù)采集流程，減少數(shù)據(jù)滯后。四、計(jì)算題答案1.平均逾期率計(jì)算：-三個(gè)月逾期率平均值=(2.5%+3.0%+2.8%)/3=2.833%-關(guān)系分析：交易金額與逾期率呈正相關(guān)，即交易金額越高，逾期率可能越高（需結(jié)合業(yè)務(wù)背景進(jìn)一步分析，如營銷策略影響等）。2.貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估步驟：-收集歷史貸款數(shù)據(jù)，構(gòu)建特征（年齡、行業(yè)、貸款金額等）；-使用邏輯回歸模型訓(xùn)練分類器（逾期/正常）；-輸入客戶特征，預(yù)測其違約概率；-結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)閾值（如P>5%判定為高風(fēng)險(xiǎn)）給出評(píng)估結(jié)果。五、論述題答案結(jié)合桐城分行特點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：1.小微企業(yè)貸款：-通過客戶經(jīng)營數(shù)據(jù)（如納稅記錄、水電費(fèi)繳納情況）和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)模型，精準(zhǔn)評(píng)估小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)；-利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測貸款違約概率，優(yōu)化信貸審批效率。2.信用卡業(yè)務(wù)：-分析本地居民消費(fèi)習(xí)慣（如餐飲、購物偏好），設(shè)計(jì)差異化營銷活動(dòng)；-通過RFM模型（最近消費(fèi)、頻率、金額）識(shí)別高價(jià)值客戶，提升客單價(jià)和復(fù)購率。3.客戶滿意度提升：-分析客戶投訴數(shù)據(jù)，定位服務(wù)短板（如網(wǎng)點(diǎn)排隊(duì)時(shí)間、