工商銀行九江市都昌縣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)分析中，以下哪種方法最適合處理缺失值較多的小規(guī)模數(shù)據(jù)集？A.刪除含有缺失值的行B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.K最近鄰（KNN）填充D.回歸填充2.某電商平臺在九江市都昌縣地區(qū)的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)節(jié)假日銷售額顯著高于平時。若要分析節(jié)假日促銷活動對銷售額的影響，最適合采用以下哪種模型？A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.時間序列ARIMA模型D.分類決策樹模型3.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同都昌縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的存款余額分布情況？A.散點圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖4.某銀行希望通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測九江市都昌縣客戶的信用卡逾期風(fēng)險。以下哪種特征工程方法最可能提高模型的預(yù)測精度？A.對所有特征進行標準化處理B.提取客戶的消費頻率和金額比值C.對缺失值進行隨機填充D.增加無關(guān)的外部數(shù)據(jù)（如天氣）5.在處理九江市都昌縣工商銀行網(wǎng)點排隊時間數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的周期性波動。以下哪種方法最適合分析其周期性特征？A.主成分分析（PCA）B.小波變換C.因子分析D.線性回歸模型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，__________是衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量，常用于描述都昌縣各網(wǎng)點存款余額的波動情況。答案：方差2.若要評估九江市都昌縣工商銀行客戶流失的原因，常用的分析方法包括__________和__________。答案：邏輯回歸分析、聚類分析3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，__________是處理異常值的有效方法，尤其適用于都昌縣地區(qū)客戶年齡數(shù)據(jù)的清洗。答案：分位數(shù)截斷4.若要分析九江市都昌縣工商銀行不同網(wǎng)點的客戶滿意度差異，最適合采用的假設(shè)檢驗方法是__________。答案：單因素方差分析（ANOVA）5.在時間序列分析中，__________模型常用于預(yù)測都昌縣某季度存款增長率，其核心思想是利用歷史數(shù)據(jù)的自相關(guān)性。答案：ARIMA三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在分析九江市都昌縣工商銀行網(wǎng)點客戶交易數(shù)據(jù)時，如何進行特征工程？答案：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值（如交易金額過高或過低），剔除無關(guān)特征（如客戶ID）。-特征提取：計算客戶交易頻率、平均交易金額、交易時間分布（如午間/晚間高峰）、高頻交易類型（如取現(xiàn)/轉(zhuǎn)賬）。-特征組合：生成新的特征，如“大額交易占比”（大額交易筆數(shù)/總交易筆數(shù)），以反映客戶的風(fēng)險偏好。-特征篩選：使用相關(guān)性分析或遞歸特征消除（RFE）篩選重要特征，避免過度擬合。2.若要評估九江市都昌縣工商銀行某款信用卡產(chǎn)品的營銷效果，應(yīng)如何設(shè)計數(shù)據(jù)分析方案？答案：-數(shù)據(jù)準備：收集營銷活動期間（如3個月）的客戶信用卡交易數(shù)據(jù)、營銷渠道數(shù)據(jù)（線上/線下）、客戶背景數(shù)據(jù)（年齡、職業(yè)等）。-指標定義：計算營銷前后信用卡使用率變化、新發(fā)卡量、交易金額增長、逾期率等關(guān)鍵指標。-分組對比：將客戶分為“接觸營銷組”和“未接觸組”，比較兩組的信用卡使用差異。-歸因分析：利用A/B測試或邏輯回歸分析，評估不同營銷渠道的效果差異。3.在分析九江市都昌縣工商銀行客戶流失數(shù)據(jù)時，如何識別高流失風(fēng)險客戶群體？答案：-數(shù)據(jù)分層：根據(jù)客戶活躍度（如交易頻次、賬戶余額）、產(chǎn)品使用情況（如信用卡/理財產(chǎn)品）、年齡職業(yè)等維度進行分層。-流失預(yù)測模型：構(gòu)建邏輯回歸或決策樹模型，預(yù)測客戶流失概率，識別P值（如80%以上）的高風(fēng)險客戶。-聚類分析：通過K-means聚類，將客戶分為“穩(wěn)定型”“潛在流失型”“流失型”，重點關(guān)注后兩類。-行為特征分析：對比流失客戶與留存客戶的行為差異，如減少交易、降低賬戶余額等。四、計算題（共2題，每題15分，共30分）1.假設(shè)九江市都昌縣某工商銀行網(wǎng)點2024年11月-2025年4月的月存款余額數(shù)據(jù)如下表，請計算該網(wǎng)點存款余額的月均增長率（保留兩位小數(shù)）。|月份|存款余額（萬元）||--|||2024年11月|120||2024年12月|125||2025年1月|130||2025年2月|135||2025年3月|142||2025年4月|150|答案：-計算月增長率：-12月/11月：\(\frac{125-120}{120}\times100\%=4.17\%\)-1月/12月：\(\frac{130-125}{125}\times100\%=4.00\%\)-2月/1月：\(\frac{135-130}{130}\times100\%=3.85\%\)-3月/2月：\(\frac{142-135}{135}\times100\%=5.19\%\)-4月/3月：\(\frac{150-142}{142}\times100\%=5.63\%\)-月均增長率：\(\frac{4.17\%+4.00\%+3.85\%+5.19\%+5.63\%}{5}=4.65\%\)2.某工商銀行網(wǎng)點在九江市都昌縣隨機抽取100名客戶，發(fā)現(xiàn)其中有20名使用過信用卡。若要檢驗該網(wǎng)點信用卡使用率是否顯著高于都昌縣平均水平（假設(shè)平均水平為15%），請進行假設(shè)檢驗（α=0.05）。答案：-原假設(shè)\(H_0\)：使用率\(p=0.15\)-備擇假設(shè)\(H_1\)：使用率\(p>0.15\)-樣本比例\(\hat{p}=\frac{20}{100}=0.20\)-標準誤差\(SE=\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}=\sqrt{\frac{0.15\times0.85}{100}}=0.0387\)-Z統(tǒng)計量：\(Z=\frac{\hat{p}-p}{SE}=\frac{0.20-0.15}{0.0387}=2.57\)-查表得臨界值\(Z_{0.05}=1.645\)，因\(Z=2.57>1.645\)，拒絕\(H_0\)-結(jié)論：信用卡使用率顯著高于平均水平。五、論述題（1題，20分）結(jié)合九江市都昌縣的經(jīng)濟特點（如農(nóng)業(yè)占比高、外出務(wù)工人口多），論述如何利用數(shù)據(jù)分析提升工商銀行在該地區(qū)的客戶服務(wù)效率。答案：1.經(jīng)濟特點分析：-農(nóng)業(yè)占比高：該地區(qū)客戶可能以農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村電商結(jié)算需求為主，數(shù)據(jù)分析可優(yōu)化信貸審批流程（如結(jié)合土地確權(quán)數(shù)據(jù)）。-外出務(wù)工人口多：客戶流動性大，可通過分析返鄉(xiāng)消費、工資流水等數(shù)據(jù)，推薦信用卡分期或理財產(chǎn)品。2.數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：-客戶分層：基于職業(yè)（農(nóng)民/務(wù)工人員）、賬戶活躍度、貸款需求，劃分優(yōu)先服務(wù)群體（如小微企業(yè)主）。-風(fēng)險預(yù)警：監(jiān)測外出務(wù)工客戶的賬戶異常交易，預(yù)防電信詐騙。-產(chǎn)品推薦：利用機器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)客戶消費行為推薦“農(nóng)民工專屬工資卡”“農(nóng)業(yè)保險”等定制化產(chǎn)品。-網(wǎng)點優(yōu)化：分析各鄉(xiāng)鎮(zhèn)客流量，調(diào)整網(wǎng)點布局（如偏遠地區(qū)增設(shè)ATM+簡易柜臺）。3.技術(shù)手段：-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)“購買種子化肥客戶→需小額貸款”等關(guān)聯(lián)，主動推送信貸方案。-文本分析：通過客服投訴數(shù)據(jù)，識別服務(wù)短板（如農(nóng)村網(wǎng)點設(shè)備老舊）?？偨Y(jié)：數(shù)據(jù)分析可幫助工商銀行在都昌縣實現(xiàn)“精準服務(wù)+風(fēng)險管理”雙提升，增強農(nóng)村市場競爭力。答案與解析一、選擇題1.C（KNN填充適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集，能有效利用相似樣本彌補缺失值）。2.A（線性回歸適合分析促銷活動對銷售額的因果關(guān)系）。3.B（柱狀圖直觀比較各鄉(xiāng)鎮(zhèn)存款余額差異）。4.B（消費金額與頻率比值是信用卡還款能力的關(guān)鍵特征）。5.B（小波變換擅長捕捉周期性數(shù)據(jù)波動）。二、填空題1.方差（衡量數(shù)據(jù)離散程度，如網(wǎng)點存款波動）。2.邏輯回歸分析、聚類分析（前者識別流失原因，后者分組挖掘行為模式）。3.分位數(shù)截斷（剔除極端異常值，如年齡超150歲）。4.單因素方差分析（ANOVA）（比較多個網(wǎng)點滿意度均值差異）。5.ARIMA（時間序列模型適用于季度存款增長率預(yù)測）。三、簡答題1.特征工程步驟見答案（數(shù)據(jù)清洗→提取→組合→篩選）。2