招商銀行柳州市柳北區(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，合計(jì)10分）1.在分析柳州市柳北區(qū)消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種指標(biāo)最適合衡量信貸客戶的還款能力？（A.賬戶余額B.收入穩(wěn)定性系數(shù)C.交易頻率D.客戶年齡2.招商銀行在柳州地區(qū)推廣信用卡時(shí)，若需預(yù)測(cè)客戶逾期風(fēng)險(xiǎn)，最適合使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是？（A.線性回歸模型B.決策樹模型C.K-Means聚類模型D.邏輯回歸模型3.柳州市柳北區(qū)商圈消費(fèi)數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)某區(qū)域周末客流量顯著高于工作日，以下哪個(gè)假設(shè)最合理？（A.該區(qū)域餐飲業(yè)占比高B.該區(qū)域?qū)懽謽羌蠧.該區(qū)域居民以老年人為主D.該區(qū)域旅游景點(diǎn)多4.在處理招商銀行柳州分行的大額交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法能有效降低數(shù)據(jù)噪聲？（A.對(duì)交易金額取對(duì)數(shù)B.刪除異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)D.以上皆可5.招商銀行在柳州開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷時(shí)，若需分析客戶對(duì)信用卡優(yōu)惠活動(dòng)的響應(yīng)率，以下哪個(gè)指標(biāo)最關(guān)鍵？（A.客戶生命周期價(jià)值（CLV）B.響應(yīng)率C.賬戶活躍度D.交易筆數(shù)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在分析柳州市柳北區(qū)的小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，“行業(yè)類別”是典型的分類變量。2.若招商銀行柳州分行信用卡數(shù)據(jù)中存在缺失值，常用的填充方法包括均值填充和回歸填充。3.在構(gòu)建柳州地區(qū)客戶流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，“最近一次交易時(shí)間”可作為重要的特征。4.招商銀行在柳州推廣手機(jī)銀行APP時(shí)，常用的A/B測(cè)試方法包括控件測(cè)試和流量分配測(cè)試。5.在分析柳州地區(qū)商戶交易數(shù)據(jù)時(shí)，“交易時(shí)段”與“客單價(jià)”之間存在明顯的相關(guān)性。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）1.簡(jiǎn)述在分析柳州市柳北區(qū)消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理異常值？2.招商銀行在柳州推廣信用卡時(shí)，如何利用客戶行為數(shù)據(jù)提升營(yíng)銷效果？3.若柳州某商圈的商戶交易數(shù)據(jù)顯示季節(jié)性波動(dòng)明顯，應(yīng)如何進(jìn)行時(shí)間序列分析？4.在構(gòu)建招商銀行柳州分行客戶流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，如何評(píng)估模型的業(yè)務(wù)價(jià)值？四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.招商銀行柳州分行2024年信用卡交易數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該分行信用卡客戶的平均交易筆數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差（保留兩位小數(shù)）。|客戶ID|交易筆數(shù)||--|-||1|12||2|8||3|15||4|6||5|10|2.某招商銀行柳州分行客戶數(shù)據(jù)中，客戶的年齡分布如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該分行客戶的平均年齡和年齡中位數(shù)。|年齡|客戶數(shù)量|||-||20-30|150||31-40|200||41-50|120||51-60|80|五、論述題（1題，20分）招商銀行在柳州市柳北區(qū)推廣數(shù)字化金融服務(wù)時(shí)，如何利用數(shù)據(jù)分析提升客戶體驗(yàn)？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行分析。答案及解析一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：衡量信貸客戶還款能力的關(guān)鍵指標(biāo)是收入穩(wěn)定性系數(shù)，該指標(biāo)能反映客戶的收入波動(dòng)情況，從而評(píng)估其還款能力。其他選項(xiàng)如賬戶余額、交易頻率和年齡與還款能力關(guān)聯(lián)性較弱。2.答案：D解析：邏輯回歸模型適用于二分類問(wèn)題（如逾期或不逾期），而逾期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)屬于典型的二分類場(chǎng)景。其他模型如線性回歸、決策樹和K-Means聚類在此場(chǎng)景中適用性較低。3.答案：A解析：餐飲業(yè)通常在周末客流量較高，柳州某區(qū)域若周末客流量顯著高于工作日，很可能該區(qū)域餐飲業(yè)占比高。寫字樓、老年居民和旅游景點(diǎn)與周末客流量關(guān)聯(lián)性較弱。4.答案：B解析：刪除異常值能有效降低數(shù)據(jù)噪聲，而取對(duì)數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化僅能調(diào)整數(shù)據(jù)分布，無(wú)法直接消除噪聲。實(shí)際操作中可結(jié)合多種方法，但刪除異常值是最直接的方法。5.答案：B解析：精準(zhǔn)營(yíng)銷的核心是響應(yīng)率，即客戶對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的實(shí)際反饋。其他指標(biāo)如CLV、活躍度和交易筆數(shù)雖重要，但響應(yīng)率直接反映營(yíng)銷效果。二、填空題答案及解析1.答案：分類變量解析：“行業(yè)類別”描述客戶所屬行業(yè)，屬于分類變量，無(wú)法用數(shù)字量化。2.答案：均值填充、回歸填充解析：常用的缺失值填充方法包括均值填充（適用于連續(xù)變量）和回歸填充（通過(guò)模型預(yù)測(cè)缺失值）。3.答案：最近一次交易時(shí)間解析：該特征能反映客戶活躍度，是預(yù)測(cè)流失的關(guān)鍵指標(biāo)之一。4.答案：控件測(cè)試、流量分配測(cè)試解析：A/B測(cè)試常用控件測(cè)試（對(duì)比不同界面）和流量分配測(cè)試（控制用戶比例）。5.答案：相關(guān)性解析：交易時(shí)段與客單價(jià)存在相關(guān)性，例如夜間時(shí)段客單價(jià)可能更高。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.答案：-識(shí)別異常值：通過(guò)箱線圖、Z-score或IQR方法識(shí)別異常值。-處理方法：刪除（若異常值由錯(cuò)誤導(dǎo)致）、替換（用均值/中位數(shù)填充）、分箱（將異常值歸入特殊區(qū)間）。解析：異常值可能影響分析結(jié)果，需根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合理處理方法。2.答案：-行為數(shù)據(jù)分層：如高頻交易客戶、低頻交易客戶等。-精準(zhǔn)推薦：根據(jù)客戶偏好推薦信用卡產(chǎn)品。解析：行為數(shù)據(jù)能揭示客戶需求，從而提升營(yíng)銷精準(zhǔn)度。3.答案：-分解時(shí)間序列：分離趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)波動(dòng)。-模型選擇：ARIMA或季節(jié)性指數(shù)模型。解析：季節(jié)性波動(dòng)需針對(duì)性建模，否則會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)偏差。4.答案：-業(yè)務(wù)指標(biāo)：如減少流失率、提升留存率。-模型指標(biāo)：如AUC、F1-score。解析：模型需同時(shí)滿足業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)有效性。四、計(jì)算題答案及解析1.答案：-平均交易筆數(shù)=(12+8+15+6+10)/5=9.8筆-標(biāo)準(zhǔn)差=√[(12-9.8)2+(8-9.8)2+(15-9.8)2+(6-9.8)2+(10-9.8)2]≈3.64筆解析：平均交易筆數(shù)反映整體水平，標(biāo)準(zhǔn)差衡量波動(dòng)性。2.答案：-平均年齡=(20×150+35×200+45×120+55×80)/(150+200+120+80)≈37.2歲-年齡中位數(shù)=(150+200)/2=35歲解析：平均年齡反映整體分布，中位數(shù)不受極端值影響。五、論述題答案及解析答案：招商銀行可通過(guò)以下方式利用數(shù)據(jù)分析提升柳州客戶體驗(yàn)：1.個(gè)性化推薦：分析柳州客戶消費(fèi)偏好（如餐飲、旅游），推薦