建設銀行攀枝花市米易縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案試題部分一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.題目：在數(shù)據(jù)分析師工作中，對于攀枝花市米易縣建行網(wǎng)點客戶流失率進行分析時，最適合使用的可視化圖表是？A.散點圖B.餅圖C.柱狀圖D.熱力圖2.題目：某數(shù)據(jù)集包含建行米易縣2024年1月至8月的信用卡交易數(shù)據(jù)，其中交易金額存在大量異常值，以下哪種方法最適合進行預處理？A.標準化B.最小-最大縮放C.箱線圖分析后剔除異常值D.主成分分析3.題目：在分析建行米易縣個人存款客戶年齡分布時，計算以下哪個指標最合適？A.峰值B.方差C.偏度D.中位數(shù)4.題目：某建行米易縣網(wǎng)點2024年季度客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)中，若要分析不同產(chǎn)品類型（存款、貸款、理財）的客戶滿意度差異，應采用以下哪種統(tǒng)計方法？A.T檢驗B.方差分析C.相關性分析D.回歸分析5.題目：對于建行米易縣小微貸款業(yè)務數(shù)據(jù)，以下哪種模型最適合預測客戶違約概率？A.決策樹B.線性回歸C.邏輯回歸D.K-Means聚類二、多選題（共4題，每題3分，共12分）6.題目：在分析建行米易縣信用卡客戶消費行為時，以下哪些指標可以幫助識別高價值客戶？A.年均交易金額B.交易頻率C.消費品類分布D.客戶年齡7.題目：對于建行米易縣網(wǎng)點排隊時間優(yōu)化問題，以下哪些方法可以采用？A.等待時間模擬B.聚類分析C.網(wǎng)絡流優(yōu)化D.描述性統(tǒng)計8.題目：在分析建行米易縣電子銀行使用情況時，以下哪些因素可能影響客戶轉(zhuǎn)化率？A.操作界面友好度B.客戶收入水平C.網(wǎng)點覆蓋密度D.年齡結構9.題目：某建行米易縣網(wǎng)點2024年信貸業(yè)務數(shù)據(jù)中，以下哪些特征可能作為預測客戶貸款展期的關鍵變量？A.貸款金額B.客戶信用評分C.客戶職業(yè)類型D.貸款用途三、簡答題（共3題，每題4分，共12分）10.題目：簡述在分析建行米易縣個人貸款客戶違約風險時，數(shù)據(jù)預處理的主要步驟及目的。11.題目：結合米易縣經(jīng)濟特點，分析建行網(wǎng)點布局優(yōu)化時應考慮哪些關鍵因素。12.題目：描述如何通過數(shù)據(jù)分析方法，評估建行米易縣網(wǎng)點營銷活動的效果。四、計算題（共2題，每題6分，共12分）13.題目：某建行米易縣網(wǎng)點2024年第四季度個人存款客戶數(shù)據(jù)如下：存款金額（萬元）為[5,8,12,15,20,25,30,35,40,45]。計算該季度存款金額的均值、方差和標準差。14.題目：某建行米易縣網(wǎng)點2024年信用卡客戶數(shù)據(jù)中，隨機抽取100名客戶，其中男性客戶60人，女性客戶40人。已知男性客戶中高消費占比30%，女性客戶中高消費占比20%。計算該樣本的高消費客戶比例及其95%置信區(qū)間（假設總體比例接近正態(tài)分布）。五、論述題（1題，10分）15.題目：結合攀枝花市米易縣的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結構（如礦業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)）和建行業(yè)務特點，論述如何通過數(shù)據(jù)分析支持小微企業(yè)的融資需求。答案及解析部分一、單選題答案及解析1.答案：D.熱力圖解析：分析客戶流失率時，熱力圖可以直觀展示不同區(qū)域（如米易縣各街道）的流失率分布，便于識別高流失風險區(qū)域。散點圖適用于展示兩個連續(xù)變量關系；餅圖適用于展示部分與整體比例；柱狀圖適用于比較不同類別的數(shù)值大小。2.答案：C.箱線圖分析后剔除異常值解析：信用卡交易金額存在異常值時，箱線圖可以有效識別異常值，后續(xù)剔除或進行特殊處理。標準化和最小-最大縮放是數(shù)據(jù)縮放方法；主成分分析是降維方法，不適用于異常值處理。3.答案：A.峰值解析：分析年齡分布時，峰值（眾數(shù)）可以反映客戶群體最集中的年齡段，對建行制定針對性營銷策略（如針對年輕群體推廣信用卡，針對中年群體推廣理財）有重要參考價值。4.答案：B.方差分析解析：比較不同產(chǎn)品類型客戶滿意度的差異時，方差分析（ANOVA）可以檢驗多個組別均值是否存在顯著差異。T檢驗適用于兩組比較；相關性分析用于變量間關系；回歸分析用于預測。5.答案：C.邏輯回歸解析：預測違約概率屬于分類問題，邏輯回歸是常用方法。決策樹適用于分類和回歸，但可能過擬合；線性回歸適用于連續(xù)值預測；K-Means聚類是聚類算法。二、多選題答案及解析6.答案：A,B,C解析：高價值客戶通常具有高交易金額、高頻交易和多樣化的消費行為。年齡是人口統(tǒng)計特征，與高價值相關性較弱。具體指標應結合建行業(yè)務特點（如米易縣消費習慣）進一步細化。7.答案：A,C解析：排隊時間優(yōu)化需通過模擬（A）和流程優(yōu)化（C）實現(xiàn)。聚類分析（B）用于客戶分群；描述性統(tǒng)計（D）僅用于數(shù)據(jù)描述。8.答案：A,B,C解析：界面友好度（A）、收入水平（B）和網(wǎng)點覆蓋（C）均影響轉(zhuǎn)化率。年齡結構（D）可能間接影響，但非直接因素。9.答案：A,B,D解析：貸款金額（A）、信用評分（B）和用途（D）是展期預測的關鍵變量。職業(yè)類型（C）可能影響，但非核心變量。三、簡答題答案及解析10.答案：-數(shù)據(jù)預處理步驟：缺失值處理（如均值填充）、異常值檢測與處理（如箱線圖剔除）、數(shù)據(jù)標準化/歸一化、特征工程（如創(chuàng)建交互變量）、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。-目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲干擾，使模型訓練更穩(wěn)定、準確，為后續(xù)分析（如客戶流失預測）奠定基礎。11.答案：-經(jīng)濟特點：米易縣礦業(yè)、農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)占比較高，需考慮礦區(qū)、農(nóng)田和旅游區(qū)客戶分布。-關鍵因素：人口密度、收入水平、競爭對手布局、交通可達性、產(chǎn)業(yè)集中度。12.答案：-方法：通過A/B測試對比活動前后客戶行為變化（如開戶數(shù)、存款增長），分析客戶畫像差異。-評估指標：活動參與率、轉(zhuǎn)化率、ROI、客戶滿意度。-結合米易縣特點：關注本地居民參與度，評估活動對小微企業(yè)融資支持效果。四、計算題答案及解析13.答案：-均值：\(\frac{5+8+...+45}{10}=22.5\)萬元-方差：\(\frac{(5-22.5)^2+...+(45-22.5)^2}{10}=157.25\)萬元2-標準差：\(\sqrt{157.25}=12.54\)萬元14.答案：-高消費客戶比例：\(\frac{60\times0.3+40\times0.2}{100}=0.26\)（26%）-標準誤：\(\sqrt{\frac{0.26\times(1-0.26)}{100}}=0.048\)-95%置信區(qū)間：\(0.26\pm1.96\times0.048=[0.164,0.356]\)五、論述題答案及解析答案：-數(shù)據(jù)分析支持小微企業(yè)融資需結合米易縣產(chǎn)業(yè)特點：1.產(chǎn)業(yè)分群：通過聚類分析，將小微企業(yè)按礦業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)等分類，針對性設計融資方案（如礦業(yè)貸款需關注設備抵押，農(nóng)業(yè)貸款需考慮季節(jié)性）。2.信用評分優(yōu)化：結合經(jīng)營數(shù)據(jù)（如水電費繳納記錄）、產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)（如上下游交易流水）構建本地化信用模型，降低傳統(tǒng)模型對抵押物的依賴。3.風險預警：通過機器學習監(jiān)測客戶經(jīng)營異常信號（如現(xiàn)金流突變、訂單量下降），提前介入，減少壞