建設(shè)銀行遵義市匯川區(qū)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）考察方向：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘概念、銀行業(yè)務(wù)應(yīng)用1.下列指標(biāo)中，最適合衡量遵義市某商業(yè)銀行客戶流失風(fēng)險(xiǎn)的是？A.客戶平均交易金額B.客戶活躍度（半年內(nèi)登錄次數(shù)）C.客戶年齡分布D.客戶資產(chǎn)規(guī)模答案：B解析：客戶活躍度直接反映客戶黏性，活躍度低通常預(yù)示流失風(fēng)險(xiǎn)高，適合銀行客戶流失預(yù)警模型。2.建設(shè)銀行在遵義地區(qū)推廣信用卡時(shí)，最可能采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.邏輯回歸分類D.回歸分析答案：C解析：信用卡推廣需預(yù)測客戶是否接受產(chǎn)品，邏輯回歸適用于二分類問題（接受/不接受），符合銀行精準(zhǔn)營銷需求。3.遵義市房價(jià)與居民收入的相關(guān)系數(shù)為0.75，該指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是？A.房價(jià)與收入正相關(guān)，但相關(guān)性較弱B.房價(jià)與收入正相關(guān)，且強(qiáng)相關(guān)C.房價(jià)與收入負(fù)相關(guān)D.房價(jià)與收入無關(guān)聯(lián)答案：B解析：相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.7表示強(qiáng)正相關(guān)，即收入越高，房價(jià)上漲可能性越大。4.某客戶在建設(shè)銀行遵義分行連續(xù)3個(gè)月未使用信用卡，銀行系統(tǒng)應(yīng)將其標(biāo)記為？A.高價(jià)值客戶B.潛力客戶C.風(fēng)險(xiǎn)客戶D.低活躍度客戶答案：D解析：低活躍度客戶可能流失，需重點(diǎn)維護(hù)，但未直接歸為高風(fēng)險(xiǎn)（需結(jié)合其他指標(biāo)）。5.遵義市小微企業(yè)貸款審批中，最重要的特征工程方法是？A.標(biāo)準(zhǔn)化處理B.特征交叉（如行業(yè)×規(guī)模）C.特征篩選（如Lasso回歸）D.標(biāo)簽編碼答案：B解析：小微企業(yè)貸款需綜合行業(yè)、規(guī)模、經(jīng)營年限等多維度信息，特征交叉能捕捉復(fù)雜關(guān)系。6.建設(shè)銀行遵義分行需分析貴陽銀行客戶流失原因，最適合的對比方法是？A.描述性統(tǒng)計(jì)對比B.差異檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）C.卡方檢驗(yàn)D.相關(guān)性分析答案：B解析：通過t檢驗(yàn)對比兩銀行客戶特征差異（如收入、年齡），找出流失原因。7.遵義市農(nóng)村地區(qū)普惠金融覆蓋率低，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)優(yōu)先采用？A.邏輯回歸模型B.決策樹模型C.地圖熱力分析D.時(shí)間序列預(yù)測答案：C解析：地圖熱力分析直觀展示普惠金融覆蓋盲區(qū)，適合地域性業(yè)務(wù)優(yōu)化。8.建設(shè)銀行遵義分行需預(yù)測某商戶信用卡分期轉(zhuǎn)化率，最適合的模型是？A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)答案：C解析：分期轉(zhuǎn)化率受多因素影響，隨機(jī)森林能處理高維數(shù)據(jù)并避免過擬合。9.遵義市某網(wǎng)點(diǎn)客戶排隊(duì)時(shí)間過長，銀行應(yīng)優(yōu)先分析？A.客戶到達(dá)時(shí)間分布B.員工服務(wù)效率C.業(yè)務(wù)類型占比D.網(wǎng)點(diǎn)布局合理性答案：C解析：排隊(duì)時(shí)間受業(yè)務(wù)復(fù)雜度影響，分析業(yè)務(wù)類型可優(yōu)化排隊(duì)流程。10.建設(shè)銀行遵義分行需評估信貸模型公平性，需關(guān)注？A.AUC值B.偏差檢驗(yàn)（如性別、年齡差異）C.RMSE誤差D.模型復(fù)雜度答案：B解析：信貸模型需避免性別等敏感特征偏差，偏差檢驗(yàn)是公平性評估核心。二、簡答題（共5題，每題6分，合計(jì)30分）考察方向：銀行業(yè)務(wù)場景分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐1.簡述建設(shè)銀行遵義分行如何利用客戶交易數(shù)據(jù)提升反欺詐能力。答案：-構(gòu)建欺詐檢測模型，分析高頻交易異常行為（如異地大額轉(zhuǎn)賬、ATM異常操作）；-結(jié)合地理位置、設(shè)備信息、交易時(shí)間等多維度特征，識(shí)別團(tuán)伙欺詐；-實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)觸發(fā)預(yù)警，限制可疑交易。2.遵義市農(nóng)村客戶對數(shù)字銀行接受度低，提出3條數(shù)據(jù)改進(jìn)建議。答案：-采集方言語音識(shí)別數(shù)據(jù)，優(yōu)化語音客服交互；-分析農(nóng)村客戶貸款需求，設(shè)計(jì)簡化版信貸產(chǎn)品；-通過大數(shù)據(jù)分析，針對性推送補(bǔ)貼政策等本地化服務(wù)。3.建設(shè)銀行遵義分行需分析小微企業(yè)貸款逾期原因，應(yīng)收集哪些數(shù)據(jù)？答案：-客戶經(jīng)營數(shù)據(jù)（如水電費(fèi)繳納記錄）；-行業(yè)政策影響（如遵義市農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼）；-宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如LPR利率變化）。4.遵義市某網(wǎng)點(diǎn)信用卡激活率低，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)如何優(yōu)化？答案：-分析激活率與網(wǎng)點(diǎn)周邊商戶的關(guān)系，針對性開展聯(lián)合營銷；-利用客戶畫像，對高潛力人群進(jìn)行精準(zhǔn)短信邀約；-設(shè)計(jì)分層激活獎(jiǎng)勵(lì)（如首刷返現(xiàn)）。5.結(jié)合遵義市老齡化特點(diǎn)，如何利用數(shù)據(jù)提升老年客戶服務(wù)體驗(yàn)？答案：-分析老年客戶高頻服務(wù)（如養(yǎng)老金到賬提醒），優(yōu)化智能客服話術(shù)；-通過大字版APP界面、簡化操作流程降低使用門檻；-識(shí)別獨(dú)居老人，推送緊急聯(lián)系人設(shè)置提醒。三、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）考察方向：統(tǒng)計(jì)計(jì)算、模型評估1.某客戶群體信用評分?jǐn)?shù)據(jù)如下：-評分：70,85,90,65,75,88,92（滿分100）；要求：a.計(jì)算樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差；b.若銀行設(shè)定閾值為80分，客戶違約風(fēng)險(xiǎn)是否顯著高于均值？答案：a.均值=(70+85+90+65+75+88+92)/7=80.7；標(biāo)準(zhǔn)差=sqrt[(（70-80.7）2+...+(92-80.7）2]/6=10.3；b.80分以下客戶占比約42.9%，高于均值分布（約57.1%），需進(jìn)一步分析是否因樣本偏差導(dǎo)致。2.某銀行遵義分行模型預(yù)測結(jié)果如下：-真實(shí)違約：是/否；-預(yù)測違約：是/否；混淆矩陣：||預(yù)測是|預(yù)測否||-|--|--||真實(shí)是|30|10||真實(shí)否|5|55|要求：計(jì)算AUC值（需先求TPR、FPR）。答案：-TPR（召回率）=30/(30+10)=0.75；-FPR（假陽性率）=5/(5+55)=0.089；AUC≈0.5(TPR+1-FPR)=0.5(0.75+1-0.089)=0.835。四、論述題（1題，15分）考察方向：銀行業(yè)務(wù)場景深度分析題目：建設(shè)銀行遵義分行計(jì)劃在2025年推出“鄉(xiāng)村振興數(shù)字信貸”產(chǎn)品，需基于數(shù)據(jù)分析制定策略。請結(jié)合遵義市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶篩選、風(fēng)控三方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案。答案：1.產(chǎn)品設(shè)計(jì)：-通過遵義市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局?jǐn)?shù)據(jù)，分析特色農(nóng)產(chǎn)品（如辣椒、茶葉）產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)“訂單農(nóng)業(yè)貸”；-結(jié)合氣象數(shù)據(jù)（如旱澇預(yù)警），推出災(zāi)害補(bǔ)償型信貸。2.客戶篩選：-利用農(nóng)戶經(jīng)營數(shù)據(jù)（如合作社入會(huì)時(shí)長）、電商銷售數(shù)據(jù)（如淘