交通銀行玉林市玉州區(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.在交通銀行玉林市玉州區(qū)的業(yè)務(wù)場景中，以下哪項指標(biāo)最適合用于評估客戶信貸風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性？A.客戶滿意度B.貸款逾期率C.存款余額增長率D.活躍用戶數(shù)2.對于交通銀行玉林市玉州區(qū)的信用卡業(yè)務(wù)，以下哪種分析方法最適合識別潛在的欺詐行為？A.回歸分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時間序列分析3.在處理交通銀行玉林市玉州區(qū)的客戶交易數(shù)據(jù)時，如果數(shù)據(jù)存在大量缺失值，以下哪種處理方法可能最合適？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.以上皆非4.交通銀行玉林市玉州區(qū)希望通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，以下哪種模型最適合用于門店選址分析？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.聚類分析模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5.在分析交通銀行玉林市玉州區(qū)的手機(jī)銀行用戶行為時，以下哪個指標(biāo)最能反映用戶的粘性？A.新增用戶數(shù)B.月活躍用戶數(shù)（MAU）C.平均交易金額D.用戶留存率二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在交通銀行玉林市玉州區(qū)的客戶流失分析中，常用的特征工程方法包括______和______。2.交通銀行玉林市玉州區(qū)可以通過______分析來識別不同客戶群體的消費(fèi)偏好。3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理異常值的方法主要有______和______。4.交通銀行玉林市玉州區(qū)的反欺詐系統(tǒng)通常會使用______模型來檢測異常交易行為。5.通過______分析，交通銀行玉林市玉州區(qū)可以評估營銷活動的效果，并優(yōu)化資源分配。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在交通銀行玉林市玉州區(qū)的信貸業(yè)務(wù)中，如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性？（需結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，說明具體方法和步驟）2.交通銀行玉林市玉州區(qū)希望利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化客戶服務(wù)體驗，請列舉至少三種可行的分析方向，并說明其意義。（需結(jié)合當(dāng)?shù)乜蛻籼攸c(diǎn)，提出具體分析思路）3.在處理交通銀行玉林市玉州區(qū)的交易數(shù)據(jù)時，可能會遇到哪些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題？請列舉三種常見問題，并提出相應(yīng)的解決方法。（需結(jié)合銀行業(yè)務(wù)特點(diǎn)，說明問題及解決方案）四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.某次交通銀行玉林市玉州區(qū)的客戶滿意度調(diào)查中，收集到以下數(shù)據(jù)：-客戶滿意度評分（滿分5分）：3.5,4.0,3.8,4.2,3.9,4.5,3.7,4.1,3.6,4.3-客戶年齡（歲）：25,30,28,35,27,32,26,34,29,31請計算：（1）客戶滿意度評分的均值和中位數(shù)；（2）客戶年齡的方差和標(biāo)準(zhǔn)差；（3）用散點(diǎn)圖表示客戶滿意度評分與年齡的關(guān)系，并簡要說明相關(guān)性。2.交通銀行玉林市玉州區(qū)某支行的信用卡交易數(shù)據(jù)如下：|交易時間（天）|交易金額（元）|交易類型（1：消費(fèi)，2：取現(xiàn)）||--|--|--||1|2000|1||3|1500|1||5|3000|2||2|800|1||4|2500|2||6|1800|1||3|2200|1||5|1200|2|請計算：（1）不同交易類型的平均交易金額；（2）交易金額與交易時間的Pearson相關(guān)系數(shù)；（3）根據(jù)以上數(shù)據(jù)，分析交易金額與交易類型、交易時間的關(guān)系，并提出優(yōu)化建議。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合交通銀行玉林市玉州區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述如何利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營效率。（需結(jié)合當(dāng)?shù)厥袌龈偁帯⒖蛻粜枨?、網(wǎng)點(diǎn)布局等因素，提出具體分析方法和實施步驟）答案及解析一、選擇題（每題2分，共10分）1.B解析：貸款逾期率是評估信貸風(fēng)險評估準(zhǔn)確性的核心指標(biāo)，直接反映客戶的還款能力。其他選項與信貸風(fēng)險評估關(guān)聯(lián)較弱。2.B解析：聚類分析可以識別異常交易模式，有助于發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐行為。其他方法如回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和時間序列分析不適用于欺詐檢測。3.C解析：模型預(yù)測缺失值（如KNN、隨機(jī)森林）能保留更多數(shù)據(jù)信息，優(yōu)于簡單填充或刪除。均值/中位數(shù)填充適用于少量缺失值，但可能引入偏差。4.C解析：聚類分析可以識別高價值區(qū)域，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局。其他模型如線性回歸和決策樹更適合預(yù)測性分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度過高。5.D解析：用戶留存率反映用戶粘性，高留存率意味著用戶依賴性強(qiáng)。其他指標(biāo)如新增用戶數(shù)和MAU更多反映規(guī)模，而非深度。二、填空題（每題2分，共10分）1.特征選擇；特征組合解析：特征工程包括篩選關(guān)鍵變量（選擇）和創(chuàng)造新變量（組合），以提升模型效果。2.聚類分析解析：聚類分析可以將客戶按消費(fèi)行為分組，幫助銀行制定差異化營銷策略。3.分箱法；均值/中位數(shù)替換解析：分箱法將異常值歸入邊界，均值/中位數(shù)替換適用于少量缺失值。4.異常檢測解析：反欺詐系統(tǒng)常使用孤立森林、One-ClassSVM等異常檢測模型。5.A/B測試解析：A/B測試通過對比不同營銷策略效果，幫助銀行優(yōu)化資源配置。三、簡答題（每題10分，共30分）1.信貸風(fēng)險評估提升方法-數(shù)據(jù)收集與清洗：整合客戶基本信息、交易記錄、征信數(shù)據(jù)等，剔除重復(fù)或無效數(shù)據(jù)。-特征工程：構(gòu)建還款能力指標(biāo)（如收入、負(fù)債率）、行為指標(biāo)（如交易頻率、逾期次數(shù)）。-模型選擇與驗證：使用邏輯回歸、XGBoost等模型，通過交叉驗證評估效果，調(diào)整參數(shù)優(yōu)化精度。-實時監(jiān)控：動態(tài)跟蹤客戶行為變化，及時調(diào)整風(fēng)險評分。2.客戶服務(wù)體驗優(yōu)化方向-客戶分層：通過聚類分析將客戶分為高、中、低價值群體，針對性提供服務(wù)。-服務(wù)渠道優(yōu)化：分析各渠道（網(wǎng)點(diǎn)、手機(jī)銀行、客服）使用率，優(yōu)化資源分配。-投訴分析：利用文本挖掘技術(shù)分析投訴內(nèi)容，定位服務(wù)短板并改進(jìn)。3.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及解決方法-缺失值：使用模型預(yù)測（如KNN）或多重插補(bǔ)填充，避免直接刪除。-異常值：通過箱線圖識別，剔除或歸入邊界值。-不一致性：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期、金額單位），建立數(shù)據(jù)校驗規(guī)則。四、計算題（每題15分，共30分）1.計算題答案（1）-滿意度均值：3.7；中位數(shù)：3.8（計算方法：求和/10；排序后取中間值）-年齡方差：9.7；標(biāo)準(zhǔn)差：3.1（計算方法：先求均值，再計算差值平方和/9，開方）（2）散點(diǎn)圖：滿意度隨年齡略呈正相關(guān)，但離散度較大。2.計算題答案（1）-類型1平均：1710元；類型2平均：2150元（分組求和/數(shù)量）（2）Pearson相關(guān)系數(shù)：0.5（計算公式：Σ((x-x?)(y-y?))/√Σ(x-x?)2Σ(y-y?)2）（3）建議：類型2（取現(xiàn)）金額更高，可針對高凈值客戶推出增值服務(wù)。五、論述題（20分）大數(shù)據(jù)分析