興業(yè)銀行常州市鐘樓區(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，計10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪項操作不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？A.處理缺失值B.檢測并修正異常值C.特征工程轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換2.假設(shè)某城市銀行業(yè)客戶流失率在過去一年中持續(xù)上升，以下哪個指標(biāo)最可能反映客戶留存能力？A.客戶活躍度（ActiveUsers）B.存款增長率C.貸款不良率D.新客戶開戶數(shù)量3.在構(gòu)建客戶畫像時，以下哪個維度與銀行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性最強？A.年齡分布B.職業(yè)類型C.消費習(xí)慣D.居住區(qū)域4.針對興業(yè)銀行常州鐘樓區(qū)支行的小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，以下哪個模型最適合用于信用風(fēng)險評估？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.線性回歸模型D.K-Means聚類模型5.在銀行業(yè)務(wù)中，以下哪個指標(biāo)最能體現(xiàn)客戶生命周期價值（CLV）？A.客戶交易頻率B.客戶平均資產(chǎn)規(guī)模C.客戶留存時間D.客戶營銷成本二、填空題（共5題，每題2分，計10分）1.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于衡量分類模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是__________。2.興業(yè)銀行常州鐘樓區(qū)支行的客戶群體以__________為主，這一特征需在客戶細分中重點考慮。3.在時間序列分析中，ARIMA模型主要用于預(yù)測__________。4.銀行業(yè)務(wù)中常見的異常檢測方法包括__________和基于密度的方法。5.若某客戶在過去三個月內(nèi)未進行任何交易，則其客戶活躍度指標(biāo)可能表現(xiàn)為__________。三、簡答題（共3題，每題10分，計30分）1.簡述銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析師在客戶流失預(yù)警中可能采用的方法及關(guān)鍵指標(biāo)。2.結(jié)合常州鐘樓區(qū)經(jīng)濟特點，說明如何通過數(shù)據(jù)對小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)進行風(fēng)險評估。3.解釋數(shù)據(jù)預(yù)處理中缺失值處理的三種常見方法，并分析其在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景。四、計算題（共2題，每題15分，計30分）1.某銀行常州鐘樓區(qū)支行為評估客戶信用風(fēng)險，收集了以下樣本數(shù)據(jù)：|客戶ID|年齡|貸款金額（萬元）|逾期天數(shù)|信用評級（高/中/低）||--|||-|||1|35|50|0|高||2|45|80|30|中||3|28|30|0|高||4|50|100|60|低||5|32|40|10|中|要求：-計算該樣本的信用評級分布比例。-假設(shè)使用邏輯回歸模型，請列出逾期天數(shù)和貸款金額作為自變量的特征工程步驟。2.某銀行常州鐘樓區(qū)支行的客戶交易數(shù)據(jù)如下：|客戶ID|交易日期|交易金額（元）|交易類型（取現(xiàn)/轉(zhuǎn)賬）||--|-|-|--||101|2023-01-05|2000|轉(zhuǎn)賬||102|2023-01-05|500|取現(xiàn)||101|2023-01-10|1500|轉(zhuǎn)賬||103|2023-01-12|3000|取現(xiàn)||102|2023-01-15|1000|轉(zhuǎn)賬|要求：-計算該樣本的客戶交易頻率（以客戶為單位）。-分析交易類型與交易金額的關(guān)系，并說明對銀行業(yè)務(wù)的啟示。五、論述題（1題，20分）結(jié)合常州鐘樓區(qū)商業(yè)與居民消費特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過客戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化興業(yè)銀行的精準(zhǔn)營銷策略。答案及解析一、選擇題答案1.C-特征工程轉(zhuǎn)換屬于數(shù)據(jù)建模階段，不屬于數(shù)據(jù)清洗范疇。其余選項均為數(shù)據(jù)清洗操作。2.A-客戶活躍度直接反映客戶使用銀行服務(wù)的頻率，與留存能力正相關(guān)。其他選項與留存關(guān)聯(lián)較弱。3.B-職業(yè)類型（如企業(yè)主、個體戶）與小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性更強，便于精準(zhǔn)營銷。4.A-決策樹模型適用于分類問題，能直觀反映信用風(fēng)險因素。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過于復(fù)雜，線性回歸不適用于分類，K-Means用于聚類。5.B-CLV綜合考慮客戶終身價值，平均資產(chǎn)規(guī)模更能體現(xiàn)長期貢獻。二、填空題答案1.準(zhǔn)確率（Accuracy）2.企業(yè)類客戶3.未來趨勢4.基于統(tǒng)計的方法5.低或零三、簡答題答案1.客戶流失預(yù)警方法及關(guān)鍵指標(biāo)-方法：-構(gòu)建客戶行為特征模型（如RFM模型），識別流失傾向客戶。-使用機器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、SVM）預(yù)測流失概率。-監(jiān)測關(guān)鍵指標(biāo)變化（如交易頻率下降、賬戶余額減少）。-關(guān)鍵指標(biāo)：-客戶活躍度（過去3個月交易次數(shù)）。-賬戶余額變化率。-逾期記錄。2.小微企業(yè)貸款風(fēng)險評估-常州鐘樓區(qū)經(jīng)濟特點：商業(yè)活躍，小微企業(yè)密集。-風(fēng)險評估方法：-收集企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)（營收、利潤、負債率）。-結(jié)合創(chuàng)始人信用背景（個人征信報告）。-行業(yè)風(fēng)險評估（如餐飲、制造業(yè)風(fēng)險較高）。-動態(tài)監(jiān)測經(jīng)營數(shù)據(jù)（如水電費繳納記錄）。3.缺失值處理方法-刪除法：適用于缺失比例低的情況（如<5%）。-均值/中位數(shù)填補：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，但可能扭曲分布。-模型預(yù)測填補：使用KNN或回歸模型估算缺失值，適用于銀行業(yè)務(wù)（如信用評分）。-應(yīng)用場景：信用評分模型需精確填補缺失值，避免偏差。四、計算題答案1.信用評級分布比例-高：3/5=60%-中：2/5=40%-特征工程步驟：-逾期天數(shù)：歸一化處理（如0-1映射）。-貸款金額：分箱（如<30萬、30-60萬、>60萬）。2.客戶交易頻率與類型分析-交易頻率：-101：2次-102：1次-103：1次-類型分析：-轉(zhuǎn)賬客戶平均金額更高（2000+1500/2>500+1000/2）。-取現(xiàn)客戶金額波動大，需加強賬戶安全監(jiān)控。五、論述題答案優(yōu)化精準(zhǔn)營銷策略的思路：1.客戶分層：-根據(jù)消費能力（高凈值企業(yè)主、普通商戶）、行業(yè)屬性（餐飲、制造業(yè)）細分客戶群體。2.行為分析：-