中信銀行沈陽市大東區(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.在沈陽市大東區(qū)進行用戶消費行為分析時，最適合用于發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法是？A.線性回歸B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori）D.K-means聚類2.中信銀行沈陽分行某季度信貸數(shù)據(jù)中，逾期率突然上升，初步判斷可能的原因不包括？A.宏觀經(jīng)濟下行導致還款能力下降B.銀行審批標準放寬C.數(shù)據(jù)采集過程中存在系統(tǒng)錯誤D.季節(jié)性因素（如旅游旺季短期資金周轉(zhuǎn)）3.沈陽市大東區(qū)某商圈的信用卡交易數(shù)據(jù)中，若要評估用戶忠誠度，最適合使用的指標是？A.交易金額B.交易頻率C.單筆交易金額D.交易筆數(shù)4.在處理沈陽市大東區(qū)的銀行客戶流失數(shù)據(jù)時，若樣本不均衡（流失用戶遠少于留存用戶），以下方法最不適用？A.過采樣（Oversampling）B.SMOTE算法C.不平衡權(quán)重設(shè)置D.邏輯回歸直接建模5.中信銀行沈陽分行某營銷活動數(shù)據(jù)中，若要分析不同渠道（線上/線下）的轉(zhuǎn)化率差異，最適合的統(tǒng)計檢驗方法是？A.t檢驗B.卡方檢驗C.ANOVAD.方差分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在沈陽市大東區(qū)銀行客戶數(shù)據(jù)分析中，若要評估某變量的離散程度，常用的統(tǒng)計量是__________。答案：標準差2.中信銀行沈陽分行信貸數(shù)據(jù)中，若要篩選高風險客戶，常用的篩選條件是__________。答案：逾期天數(shù)、壞賬率3.對于沈陽市大東區(qū)信用卡交易數(shù)據(jù)，若要分析用戶消費偏好，常用的可視化方法是__________。答案：熱力圖、詞云4.在處理中信銀行沈陽分行客戶滿意度數(shù)據(jù)時，若數(shù)據(jù)存在異常值，常用的處理方法是__________。答案：箱線圖篩選、中位數(shù)替換5.若要評估沈陽市大東區(qū)銀行營銷活動效果，常用的A/B測試指標是__________。答案：點擊率、轉(zhuǎn)化率三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述在沈陽市大東區(qū)進行銀行客戶流失分析時，數(shù)據(jù)預處理的主要步驟及其目的。答案：-數(shù)據(jù)清洗：去除缺失值、異常值（如逾期天數(shù)過長的記錄），確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-特征工程：構(gòu)建新的特征（如客戶年齡分段、交易頻率加權(quán)分），增強模型預測能力。-數(shù)據(jù)標準化：對連續(xù)變量（如收入、消費金額）進行歸一化，避免模型偏向高量綱變量。-樣本平衡：通過過采樣或欠采樣解決流失用戶數(shù)據(jù)不足的問題。目的：提高數(shù)據(jù)準確性，增強模型泛化能力，確保分析結(jié)果符合沈陽地區(qū)銀行業(yè)務(wù)實際。2.在中信銀行沈陽分行信用卡交易數(shù)據(jù)分析中，如何通過統(tǒng)計方法檢驗不同年齡段的用戶消費差異？答案：-假設(shè)檢驗：采用t檢驗或方差分析（ANOVA）比較不同年齡段（如20-30歲、30-40歲）的平均消費金額差異。-分組統(tǒng)計：計算各年齡段的中位數(shù)、最大值、最小值，繪制箱線圖直觀展示分布差異。-交叉分析：結(jié)合性別、職業(yè)等維度，分析消費差異的交互效應(yīng)（如女性用戶在不同年齡段的消費偏好）。關(guān)鍵點：檢驗前需確保數(shù)據(jù)正態(tài)性，若不滿足可使用非參數(shù)檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）。3.若要評估沈陽市大東區(qū)某銀行網(wǎng)點的人流量與交易量關(guān)系，如何設(shè)計分析方案？答案：-數(shù)據(jù)收集：獲取每日人流量（攝像頭計數(shù)）和交易量（POS系統(tǒng)數(shù)據(jù)），時間粒度建議按小時或天。-相關(guān)性分析：計算Pearson相關(guān)系數(shù)，判斷兩者線性關(guān)系強度。-時間序列建模：若存在趨勢（如工作日交易量高于周末），可使用ARIMA模型預測未來人流量。-業(yè)務(wù)場景結(jié)合：分析午間、晚間高峰時段的交易量差異，為網(wǎng)點排班提供依據(jù)。注意：需排除異常天（如節(jié)假日），避免模型受短期事件干擾。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.使用Python（Pandas庫）處理以下數(shù)據(jù)集，要求：-篩選出沈陽市大東區(qū)用戶（區(qū)域字段為“大東區(qū)”）的信用卡交易數(shù)據(jù)。-計算每個用戶的月均消費金額，并按消費金額降序排列。-處理缺失值（用該用戶歷史均值填充）。pythonimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)data={'用戶ID':['U001','U002','U003'],'區(qū)域':['大東區(qū)','大東區(qū)','其他區(qū)'],'交易金額':[3000,1500,2000],'月份':['2023-09','2023-09','2023-08']}df=pd.DataFrame(data)答案代碼df東區(qū)=df[df['區(qū)域']=='大東區(qū)']df東區(qū)['月均消費']=df東區(qū).groupby('用戶ID')['交易金額'].transform('mean')df東區(qū)=df東區(qū).sort_values('月均消費',ascending=False)df東區(qū).fillna(df東區(qū).groupby('用戶ID')['交易金額'].transform('mean'),inplace=True)print(df東區(qū))2.使用Python（Scikit-learn庫）對以下分類數(shù)據(jù)進行邏輯回歸建模，要求：-劃分訓練集和測試集（8:2比例）。-計算模型準確率，并輸出混淆矩陣。pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix示例數(shù)據(jù)X=[[25,1],[30,0],[45,1],[50,0]]#年齡，是否流失（1為流失）y=[1,0,1,0]答案代碼X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)y_pred=model.predict(X_test)print("準確率:",accuracy_score(y_test,y_pred))print("混淆矩陣:\n",confusion_matrix(y_test,y_pred))五、開放題（共1題，20分）結(jié)合沈陽市大東區(qū)銀行業(yè)競爭現(xiàn)狀（如招商銀行、農(nóng)業(yè)銀行網(wǎng)點密集），分析中信銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶留存率？請?zhí)岢鼍唧w策略及數(shù)據(jù)支撐方法。答案：1.策略：-差異化營銷：通過分析大東區(qū)用戶消費偏好（如餐飲、教育領(lǐng)域高頻交易），針對性推出聯(lián)名卡或優(yōu)惠活動。-流失預警：構(gòu)建用戶行為評分模型（如交易頻率下降、取現(xiàn)增加），提前干預（如短信提醒）。-競品分析：監(jiān)控周邊網(wǎng)點客流量變化，結(jié)合交易數(shù)據(jù)，調(diào)整自助設(shè)備布局。2.數(shù)據(jù)支撐方法：-交易數(shù)據(jù)挖掘：統(tǒng)計大東區(qū)用戶與競品銀行的交易重疊率，識別潛在流失風險。-A/B測試：對比不同營銷方案（如線上vs線下推廣）的留存效果。-地理分析：結(jié)合GIS數(shù)據(jù)，分析大東區(qū)人口密度與網(wǎng)點覆蓋率，優(yōu)化新網(wǎng)點選址。關(guān)鍵點：數(shù)據(jù)需實時更新，模型需定期校準，確保策略有效性。答案與解析一、選擇題1.C（關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適用于發(fā)現(xiàn)購物籃等場景的潛在關(guān)聯(lián)）2.D（季節(jié)性因素通常表現(xiàn)為短期波動，非根本原因）3.B（交易頻率更能反映用戶粘性）4.D（邏輯回歸需處理樣本不均衡，直接建模易偏差）5.A（兩組均值比較用t檢驗）二、填空題1.標準差（衡量數(shù)據(jù)波動性）2.逾期天數(shù)、壞賬率（高風險客戶特征）3.熱力圖、詞云（可視化消費分布）4.箱線圖篩選、中位數(shù)替換（處理異常值）5.點擊率、轉(zhuǎn)化率（A/B測試核心指標）三、簡答題解析1.數(shù)據(jù)預處理步驟：清洗→特征工程→標準化→平衡，目標是為沈陽地區(qū)銀行業(yè)務(wù)提供可靠分析基礎(chǔ)。2.檢驗消費差異：t檢驗/ANOVA適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，非參數(shù)檢驗適用于小樣本或偏態(tài)數(shù)據(jù)。3.人流量與交易量分析：結(jié)合時間序列和業(yè)務(wù)場景，模型需排除短期異常（如節(jié)假日）。四、編程題解析1.Pa