光大銀行株洲市荷塘區(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10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計量不包括以下哪一項？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)2.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理技術(shù)？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.將缺失值編碼為特殊值3.在時間序列分析中，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的周期性波動，最適合的模型是？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型4.以下哪個指標(biāo)是衡量銀行客戶流失風(fēng)險的常用指標(biāo)？A.賬戶余額增長率B.活躍度指數(shù)C.交易頻率D.以上都是5.在進行客戶分群時，以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-Means聚類B.層次聚類C.邏輯回歸D.DBSCAN聚類二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。2.在銀行客戶流失分析中，可以通過______模型預(yù)測客戶流失概率。3.交叉驗證是一種常用的模型評估方法，其目的是______。4.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法有______和Apriori算法。5.光大銀行株洲分行2024年第三季度的存款增長率約為______（假設(shè)數(shù)據(jù)）。三、簡答題（共3題，每題5分，合計15分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行風(fēng)控中的主要工作內(nèi)容。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)偏差”，并舉例說明如何減少數(shù)據(jù)偏差。3.描述一下你在處理銀行客戶交易數(shù)據(jù)時，會采取哪些步驟來識別異常交易。四、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.假設(shè)光大銀行株洲分行某支行的客戶存款數(shù)據(jù)如下表所示（單位：萬元）：|客戶ID|年齡|存款金額|存款期限（月）||--||-|-||001|25|10|12||002|35|25|6||003|45|50|24||004|30|15|9||005|40|30|18|請計算該支行客戶存款金額的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。2.假設(shè)光大銀行株洲分行通過營銷活動提升了客戶活躍度，活動前后客戶活躍度數(shù)據(jù)如下：|活動前|活動后||--|--||120|150||100|130||130|160||110|140|請計算該活動的客戶活躍度提升率。五、論述題（1題，20分）結(jié)合光大銀行株洲分行的業(yè)務(wù)特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度。答案及解析一、選擇題答案1.C（標(biāo)準(zhǔn)差是描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量，而非集中趨勢。）2.D（將缺失值編碼為特殊值屬于數(shù)據(jù)編碼技術(shù)，而非缺失值處理。）3.B（ARIMA模型適用于處理具有周期性波動的時間序列數(shù)據(jù)。）4.D（所有選項都是衡量客戶流失風(fēng)險的重要指標(biāo)。）5.C（邏輯回歸是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其余是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。）二、填空題答案1.數(shù)據(jù)清洗2.邏輯回歸3.減少模型過擬合，提高泛化能力4.FP-Growth5.8.5%（假設(shè)數(shù)據(jù)）三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在銀行風(fēng)控中的主要工作內(nèi)容：-建立信用評分模型，評估客戶信用風(fēng)險。-分析交易數(shù)據(jù)，識別異常交易和欺詐行為。-監(jiān)控客戶行為，預(yù)測潛在風(fēng)險（如貸款違約）。-優(yōu)化風(fēng)控策略，降低銀行損失。2.什么是數(shù)據(jù)偏差及如何減少：-數(shù)據(jù)偏差是指數(shù)據(jù)樣本無法完全代表總體，可能導(dǎo)致分析結(jié)果失真。-減少方法：-擴大數(shù)據(jù)樣本量，確保覆蓋不同客戶群體。-采用分層抽樣避免樣本偏差。-對數(shù)據(jù)偏差進行校正，如使用權(quán)重調(diào)整。3.識別異常交易的步驟：-數(shù)據(jù)清洗：去除明顯錯誤數(shù)據(jù)。-特征工程：提取交易金額、時間、地點等特征。-規(guī)則篩選：設(shè)定閾值（如單筆交易金額超限）。-模型檢測：使用孤立森林或聚類算法識別異常模式。四、計算題答案1.存款金額統(tǒng)計：-均值=(10+25+50+15+30)/5=30萬元-中位數(shù)=25萬元（排序后第三個值）-標(biāo)準(zhǔn)差=√[(10-30)2+(25-30)2+(50-30)2+(15-30)2+(30-30)2]≈16.43萬元2.客戶活躍度提升率：-提升率=[(150+130+160+140)-(120+100+130+110)]/(120+100+130+110)≈12.5%五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升客戶滿意度：1.客戶行為分析：通過分析客戶交易、理財、貸款等數(shù)據(jù)，識別客戶需求，提供個性化服務(wù)（如精準(zhǔn)營銷）。2.產(chǎn)品優(yōu)化：根據(jù)客戶反饋和數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化存款、貸款產(chǎn)品，提高客戶體驗。3.風(fēng)險預(yù)警：通過客戶行為異常檢測，提前干預(yù)潛在問題（如逾期風(fēng)險），增強客戶信任。4.服務(wù)效率提升：分析客戶服務(wù)數(shù)據(jù)，優(yōu)化流程，縮短等待時間，提升滿意度