興業(yè)銀行襄陽(yáng)市樊城區(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）說(shuō)明：下列選項(xiàng)中只有一項(xiàng)符合題意，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填入括號(hào)內(nèi)。1.數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行進(jìn)行客戶行為分析時(shí)，最適合使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是？A.決策樹(shù)算法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法2.襄陽(yáng)市樊城區(qū)某商戶的銷售額數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，分析其長(zhǎng)期趨勢(shì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮哪種時(shí)間序列模型？A.ARIMA模型B.指數(shù)平滑模型C.線性回歸模型D.邏輯回歸模型3.興業(yè)銀行客戶信用評(píng)分模型中，對(duì)襄陽(yáng)市本地用戶的信用行為特征進(jìn)行建模時(shí)，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最具有參考價(jià)值？A.賬戶余額B.賬戶開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)C.近6個(gè)月還款穩(wěn)定性D.客戶職業(yè)類型4.某數(shù)據(jù)分析師在處理興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.使用均值/中位數(shù)填補(bǔ)C.利用模型預(yù)測(cè)缺失值D.以上方法均不適用5.襄陽(yáng)市樊城區(qū)的房?jī)r(jià)與居民收入存在相關(guān)性，若要分析兩者之間的因果關(guān)系，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法最合適？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.主成分分析二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）說(shuō)明：請(qǐng)根據(jù)題意填寫(xiě)正確答案。6.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，處理異常值的方法包括______和______。7.數(shù)據(jù)分析師常用的SQL查詢語(yǔ)句中，用于篩選數(shù)據(jù)的子句是______。8.在襄陽(yáng)地區(qū)進(jìn)行客戶流失分析時(shí)，常用的指標(biāo)是______和______。9.興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行的客戶畫(huà)像分析中，常用的聚類算法有______和______。10.時(shí)間序列分析中，描述數(shù)據(jù)長(zhǎng)期趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量是______。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，合計(jì)15分）說(shuō)明：請(qǐng)根據(jù)題意簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。11.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)應(yīng)考慮哪些維度？12.解釋什么是A/B測(cè)試，并說(shuō)明其在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。13.列舉三種常用的數(shù)據(jù)可視化工具，并說(shuō)明其優(yōu)缺點(diǎn)。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）說(shuō)明：請(qǐng)根據(jù)題意進(jìn)行計(jì)算并寫(xiě)出詳細(xì)步驟。14.某客戶在興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行的信用卡賬戶數(shù)據(jù)如下：-月均消費(fèi)金額：5000元-月均還款金額：3000元-逾期次數(shù)：2次-賬戶開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)：3年假設(shè)信用評(píng)分模型中各指標(biāo)的權(quán)重分別為：消費(fèi)金額（0.4）、還款金額（0.3）、逾期次數(shù)（-0.5）、開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)（0.2）。請(qǐng)計(jì)算該客戶的信用評(píng)分（假設(shè)逾期次數(shù)按次扣分，開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)按年計(jì)算）。15.某商戶在襄陽(yáng)地區(qū)的月銷售額數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|銷售額（萬(wàn)元）|||--||1月|20||2月|22||3月|25||4月|23||5月|26|請(qǐng)使用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法（MMA，取3個(gè)月移動(dòng)窗口）計(jì)算4月和5月的銷售額預(yù)測(cè)值。五、論述題（共1題，20分）說(shuō)明：請(qǐng)根據(jù)題意展開(kāi)論述。16.結(jié)合襄陽(yáng)地區(qū)的金融行業(yè)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升興業(yè)銀行襄陽(yáng)分行的客戶服務(wù)體驗(yàn)。答案及解析一、選擇題答案1.C（聚類分析適用于客戶細(xì)分，襄陽(yáng)地區(qū)可按消費(fèi)行為、收入水平等維度聚類）2.A（ARIMA模型適用于處理季節(jié)性時(shí)間序列數(shù)據(jù)）3.C（還款穩(wěn)定性直接影響信用評(píng)分，本地用戶需關(guān)注短期行為特征）4.C（模型預(yù)測(cè)缺失值更準(zhǔn)確，適合交易數(shù)據(jù)）5.B（回歸分析可分析房?jī)r(jià)與收入之間的因果關(guān)系）二、填空題答案6.均值替換法、刪除法7.WHERE8.客戶流失率、流失用戶特征9.K-Means、層次聚類10.趨勢(shì)系數(shù)三、簡(jiǎn)答題答案11.客戶細(xì)分維度：-消費(fèi)能力（如月均收入、消費(fèi)金額）-行為特征（如交易頻率、偏好產(chǎn)品）-地域特征（襄陽(yáng)本地/外地）-信用風(fēng)險(xiǎn)（逾期記錄、還款穩(wěn)定性）12.A/B測(cè)試定義：將用戶隨機(jī)分為兩組，分別接受不同版本（如營(yíng)銷文案、產(chǎn)品界面）的測(cè)試，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比選擇最優(yōu)方案。銀行業(yè)務(wù)應(yīng)用：-信用卡推廣方案優(yōu)化-貸款審批流程改進(jìn)-客戶挽留策略測(cè)試13.常用數(shù)據(jù)可視化工具：-Tableau：優(yōu)點(diǎn)是交互性強(qiáng)，缺點(diǎn)是價(jià)格較高；-PowerBI：優(yōu)點(diǎn)是免費(fèi)且集成微軟生態(tài)，缺點(diǎn)是定制化能力較弱；-Python（Matplotlib/Seaborn）：優(yōu)點(diǎn)是靈活，缺點(diǎn)需要編程基礎(chǔ)。四、計(jì)算題答案14.信用評(píng)分計(jì)算：-消費(fèi)金額得分：5000×0.4=2000-還款金額得分：3000×0.3=900-逾期次數(shù)扣分：2×(-0.5)=-1-開(kāi)戶時(shí)長(zhǎng)得分：3×0.2=0.6總分：2000+900-1+0.6=2899.615.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法計(jì)算：-4月預(yù)測(cè)值=(20+22+25)/3=23-5月預(yù)測(cè)值=(22+25+23)/3=24五、論述題答案要點(diǎn)-襄陽(yáng)地區(qū)特點(diǎn)：-房地產(chǎn)市場(chǎng)活躍，高收入群體消費(fèi)能力強(qiáng)；-外來(lái)務(wù)工人員較多，需關(guān)注普惠金融需求；-本地企業(yè)（如汽車、制造業(yè)）貸款需求高。-數(shù)據(jù)提升客戶體驗(yàn)措施：-