招商銀行青島市即墨區(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.題目：在分析招商銀行青島市即墨區(qū)個人理財產(chǎn)品客戶數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某類客戶的理財產(chǎn)品收益率顯著高于其他客戶。若要探究原因，以下哪種分析方法最直接有效？A.相關(guān)性分析B.聚類分析C.回歸分析D.主成分分析2.題目：青島市即墨區(qū)某支行信用卡逾期率較高，銀行希望通過數(shù)據(jù)挖掘找出高風(fēng)險客戶特征。以下哪種模型最適合用于此場景？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.K-means聚類模型3.題目：在處理招商銀行青島市即墨區(qū)網(wǎng)點客流量數(shù)據(jù)時，某天數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動。若要判斷該波動是否為真實業(yè)務(wù)變化，應(yīng)優(yōu)先采用以下哪種方法？A.描述性統(tǒng)計B.時間序列分解C.假設(shè)檢驗D.空間自相關(guān)分析4.題目：某客戶在招商銀行青島市即墨區(qū)持有多張信用卡，但消費(fèi)行為呈現(xiàn)明顯差異化。若要分析不同信用卡的關(guān)聯(lián)性，以下哪種分析方法最合適？A.因子分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.線性判別分析D.波士頓矩陣分析5.題目：在構(gòu)建招商銀行青島市即墨區(qū)小微貸款風(fēng)險評估模型時，若發(fā)現(xiàn)模型的AUC（AreaUnderCurve）較低，以下哪種措施最可能提升模型性能？A.增加樣本量B.減少特征維度C.調(diào)整模型參數(shù)D.改變模型類型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.題目：在分析青島市即墨區(qū)招商銀行網(wǎng)點客戶年齡分布時，若數(shù)據(jù)呈現(xiàn)偏態(tài)分布，應(yīng)使用______方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。2.題目：招商銀行青島市即墨區(qū)某客戶貸款還款記錄數(shù)據(jù)中，若存在大量缺失值，常用的填充方法包括______和插值法。3.題目：在構(gòu)建即墨區(qū)招商銀行信用卡用戶畫像時，常用的特征工程方法包括______和特征交叉。4.題目：若要分析招商銀行青島市即墨區(qū)不同區(qū)域（如即墨老城區(qū)、鰲山衛(wèi)）的存款業(yè)務(wù)差異，應(yīng)采用______分析。5.題目：在評估招商銀行青島市即墨區(qū)客戶流失風(fēng)險時，常用的指標(biāo)包括______和客戶留存率。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.題目：招商銀行青島市即墨區(qū)希望分析客戶存款行為與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如CPI、GDP增長率）的關(guān)系。請簡述如何設(shè)計該分析方案，并說明可能遇到的挑戰(zhàn)及解決方案。2.題目：某客戶在招商銀行青島市即墨區(qū)有多筆貸款，但部分貸款出現(xiàn)逾期。若要分析逾期原因，應(yīng)從哪些維度收集數(shù)據(jù)？請列舉至少三個關(guān)鍵維度并說明理由。3.題目：招商銀行青島市即墨區(qū)某網(wǎng)點近期個人理財產(chǎn)品銷售業(yè)績下降。若要分析原因，可以采用哪些數(shù)據(jù)分析方法？請結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景說明。四、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.題目：假設(shè)你已獲取到招商銀行青島市即墨區(qū)某支行2024年1月至2025年7月的信用卡交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含字段：`交易時間`（格式為`YYYY-MM-DD`）、`交易金額`、`交易類型`（如“消費(fèi)”“取現(xiàn)”“還款”）、`商戶類別`、`客戶ID`。請編寫Python代碼，計算每日信用卡交易總額，并找出交易總額最高的Top5日期。python示例代碼框架（需補(bǔ)充完整）importpandasaspddata=pd.read_csv('credit_card_transactions.csv')data['交易時間']=pd.to_datetime(data['交易時間'])daily_total=data.groupby(data['交易時間'].dt.date)['交易金額'].sum()top_5_dates=daily_total.sort_values(ascending=False).head(5)print(top_5_dates)2.題目：招商銀行青島市即墨區(qū)希望分析客戶年齡與信用卡消費(fèi)金額的關(guān)系。假設(shè)你已獲取到客戶數(shù)據(jù)，包含字段：`客戶ID`、`年齡`、`月均消費(fèi)金額`。請編寫Python代碼，繪制散點圖并計算年齡與消費(fèi)金額的相關(guān)系數(shù)（Pearson）。python示例代碼框架（需補(bǔ)充完整）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('customer_data.csv')plt.scatter(data['年齡'],data['月均消費(fèi)金額'])plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('月均消費(fèi)金額')plt.title('年齡與消費(fèi)金額關(guān)系圖')correlation=data['年齡'].corr(data['月均消費(fèi)金額'])print(f'相關(guān)系數(shù)：{correlation}')五、綜合分析題（共1題，20分）題目：招商銀行青島市即墨區(qū)希望優(yōu)化網(wǎng)點布局，以提升服務(wù)效率。假設(shè)你已獲取到以下數(shù)據(jù)：1.各網(wǎng)點2024年1月至2025年7月的客戶流量（按月統(tǒng)計）；2.各網(wǎng)點服務(wù)半徑（即墨區(qū)地圖及各網(wǎng)點位置坐標(biāo)）；3.各網(wǎng)點業(yè)務(wù)辦理時長（如存款、取款、貸款審批的平均耗時）。請?zhí)岢鲆粋€數(shù)據(jù)分析方案，幫助銀行確定是否需要新增網(wǎng)點或調(diào)整現(xiàn)有網(wǎng)點服務(wù)范圍。需說明：-分析步驟（如數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型選擇）；-關(guān)鍵指標(biāo)（如客戶等待時間、覆蓋效率等）；-可能的結(jié)論及建議。答案及解析一、選擇題答案及解析1.答案：C解析：理財產(chǎn)品收益率差異分析屬于因果關(guān)系探究，回歸分析最適合分析自變量（如客戶年齡、收入）對因變量（收益率）的影響。-A（相關(guān)性分析）只能判斷變量間是否存在關(guān)聯(lián)，無法解釋原因；-B（聚類分析）用于分組，不適用于解釋差異；-D（主成分分析）用于降維，不適用于解釋差異。2.答案：A解析：信用卡逾期風(fēng)險評估屬于分類問題，決策樹模型能直觀展示高風(fēng)險客戶的特征組合。-B（線性回歸）適用于預(yù)測數(shù)值，不適用于分類；-C（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）適用于復(fù)雜模式，但計算成本高；-D（K-means聚類）用于分組，不適用于預(yù)測風(fēng)險。3.答案：B解析：時間序列分解能分離趨勢、季節(jié)性、周期性，幫助判斷波動是否為真實業(yè)務(wù)變化。-A（描述性統(tǒng)計）只能展示數(shù)據(jù)概況；-C（假設(shè)檢驗）適用于驗證特定假設(shè)，不適用于初步判斷；-D（空間自相關(guān)分析）適用于地理數(shù)據(jù)，不適用于時間序列。4.答案：B解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能發(fā)現(xiàn)不同信用卡消費(fèi)行為的關(guān)聯(lián)性（如某類客戶更傾向于使用某類信用卡）。-A（因子分析）用于降維，不適用于關(guān)聯(lián)性分析；-C（線性判別分析）適用于分類，不適用于關(guān)聯(lián)性；-D（波士頓矩陣分析）用于市場分析，不適用于客戶行為關(guān)聯(lián)。5.答案：C解析：調(diào)整模型參數(shù)（如閾值、正則化強(qiáng)度）能優(yōu)化模型性能，而A（增加樣本量）可能效果有限，B（減少特征維度）可能丟失信息，D（改變模型類型）需先嘗試優(yōu)化現(xiàn)有模型。二、填空題答案及解析1.答案：標(biāo)準(zhǔn)化（或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）解析：偏態(tài)分布需通過標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score）將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，便于后續(xù)分析。2.答案：均值/中位數(shù)填充解析：缺失值填充方法包括均值/中位數(shù)填充（適用于連續(xù)數(shù)據(jù)）、眾數(shù)填充（適用于分類數(shù)據(jù)），插值法適用于時間序列數(shù)據(jù)。3.答案：特征選擇解析：特征工程包括特征選擇（篩選重要特征）、特征提取（生成新特征）、特征交叉（組合特征），特征選擇是關(guān)鍵步驟。4.答案：空間分析解析：即墨區(qū)不同區(qū)域存款業(yè)務(wù)差異分析需結(jié)合地理信息，空間分析（如熱力圖、區(qū)域聚類）能直觀展示差異。5.答案：流失率解析：客戶流失風(fēng)險評估的核心指標(biāo)包括流失率（客戶離開的比例）和客戶留存率（客戶持續(xù)服務(wù)的比例）。三、簡答題答案及解析1.答案：分析方案：-數(shù)據(jù)清洗：檢查CPI、GDP增長率與存款數(shù)據(jù)是否匹配時間維度，處理缺失值；-特征工程：計算存款增長率、人均存款等衍生指標(biāo)；-分析模型：使用時間序列回歸模型（如ARIMA）或面板數(shù)據(jù)模型分析宏觀指標(biāo)對存款的影響；-可視化：繪制存款增長率與CPI/GDP增長率的散點圖或折線圖。挑戰(zhàn)及解決方案：-挑戰(zhàn)：宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與存款數(shù)據(jù)存在滯后性；-解決方案：引入滯后變量（如CPI滯后1期）進(jìn)行分析。2.答案：關(guān)鍵維度：-客戶信用歷史：逾期次數(shù)、逾期時長，反映還款意愿；-收入與負(fù)債比：月收入與貸款總額的比值，反映還款能力；-交易行為特征：近期交易頻率、商戶類別（如高頻取現(xiàn)可能預(yù)示資金緊張）。理由：這些維度能直接反映客戶的還款能力和風(fēng)險傾向，是逾期分析的核心。3.答案：分析方法：-描述性統(tǒng)計：對比銷售業(yè)績下降前后的關(guān)鍵指標(biāo)（如客戶數(shù)、產(chǎn)品銷售額）；-用戶分群：通過聚類分析區(qū)分高/中/低價值客戶，分析不同群體行為變化；-競品分析：對比即墨區(qū)其他銀行產(chǎn)品銷售情況，判斷市場變化。業(yè)務(wù)場景：若低價值客戶減少，可能因網(wǎng)點服務(wù)不足；若高價值客戶流失，需檢查產(chǎn)品競爭力。四、編程題答案及解析1.答案：pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('credit_card_transactions.csv')data['交易時間']=pd.to_datetime(data['交易時間'])daily_total=data.groupby(data['交易時間'].dt.date)['交易金額'].sum()top_5_dates=daily_total.sort_values(ascending=False).head(5)print("交易總額最高的Top5日期：")print(top_5_dates)2.答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('customer_data.csv')plt.scatter(data['年齡'],data['月均消費(fèi)金額'])plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('月均消費(fèi)金額')plt.title('年齡與消費(fèi)金額關(guān)系圖')correlation=data['年齡'].corr(data['月均消費(fèi)金額'])print(f'相關(guān)系數(shù)：{correlation}')五、綜合分析題答案及解析答案：分析方案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：-對客戶流量數(shù)據(jù)進(jìn)行去重和異常值處理；-計算各網(wǎng)點服務(wù)半徑（使用地理坐標(biāo)計算距離）。2.特征工程：-計算各網(wǎng)點單位時間內(nèi)業(yè)務(wù)辦理量（客戶數(shù)/小時）；-計算客戶平均等待時間（總等待時長/客戶數(shù)）。3.模型分析：-使用地理熱力圖