光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案題目部分一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行進(jìn)行客戶(hù)行為分析時(shí)，以下哪種方法最適合用于識(shí)別高價(jià)值客戶(hù)的潛在特征？A.線(xiàn)性回歸分析B.聚類(lèi)分析C.決策樹(shù)模型D.時(shí)間序列分析2.若需評(píng)估長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)居民對(duì)光大銀行信用卡產(chǎn)品的使用偏好，以下哪個(gè)指標(biāo)最能有效反映客戶(hù)忠誠(chéng)度？A.交易頻率B.平均消費(fèi)金額C.信用卡激活率D.客戶(hù)留存率3.光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行某季度數(shù)據(jù)顯示，個(gè)人貸款業(yè)務(wù)量環(huán)比下降15%，但不良貸款率上升至5.2%。以下哪項(xiàng)措施最可能緩解這一局面？A.加大信貸投放力度B.優(yōu)化審批流程C.加強(qiáng)貸后管理D.提高貸款利率4.在分析長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)小微企業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)某區(qū)域的企業(yè)貸款逾期率顯著高于其他區(qū)域，以下哪項(xiàng)因素最可能是導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因？A.區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異B.企業(yè)規(guī)模差異C.信貸政策差異D.客戶(hù)行業(yè)結(jié)構(gòu)差異5.光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行計(jì)劃通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升網(wǎng)點(diǎn)客流預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，以下哪種模型最適合用于短期客流預(yù)測(cè)？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型B.支持向量機(jī)模型C.線(xiàn)性回歸模型D.ARIMA模型二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分時(shí)，常用的K-Means聚類(lèi)算法中，"k"代表的是______。2.若某客戶(hù)的信用評(píng)分低于620分，光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行通常會(huì)將其歸為_(kāi)_____信用等級(jí)。3.在分析長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)餐飲行業(yè)消費(fèi)占比逐年上升，可能的原因之一是______。4.光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行在進(jìn)行反欺詐分析時(shí)，常用的特征工程方法包括______和______。5.若某區(qū)域的企業(yè)貸款不良率持續(xù)上升，可能的原因之一是______。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行在客戶(hù)流失預(yù)警中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)，并說(shuō)明其作用。2.結(jié)合長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，分析光大銀行在個(gè)人貸款業(yè)務(wù)中應(yīng)如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)控制。3.光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行計(jì)劃通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升信用卡業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)效果，請(qǐng)列舉至少三種可行的策略，并說(shuō)明其原理。四、論述題（共1題，20分）結(jié)合光大銀行長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)分行業(yè)務(wù)實(shí)際，論述如何利用多維度數(shù)據(jù)分析構(gòu)建區(qū)域客戶(hù)畫(huà)像，并說(shuō)明其對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的價(jià)值。答案及解析部分一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：聚類(lèi)分析適用于識(shí)別客戶(hù)群體特征，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)將高價(jià)值客戶(hù)與其他客戶(hù)區(qū)分開(kāi)來(lái)，適合用于識(shí)別潛在的高價(jià)值客戶(hù)特征。線(xiàn)性回歸用于預(yù)測(cè)，決策樹(shù)用于分類(lèi)，時(shí)間序列分析用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)，均不直接適用于此場(chǎng)景。2.答案：D解析：客戶(hù)留存率直接反映客戶(hù)對(duì)銀行的長(zhǎng)期忠誠(chéng)度，比交易頻率或消費(fèi)金額更能體現(xiàn)客戶(hù)黏性。激活率僅反映產(chǎn)品開(kāi)通情況，而平均消費(fèi)金額可能受短期促銷(xiāo)影響。3.答案：C解析：貸款量下降但不良率上升，說(shuō)明現(xiàn)有客戶(hù)質(zhì)量下降。加強(qiáng)貸后管理（如監(jiān)控還款行為、提前預(yù)警）可有效降低不良率，而加大投放或提高利率可能加劇風(fēng)險(xiǎn)。4.答案：A解析：區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接影響企業(yè)償債能力，若某區(qū)域經(jīng)濟(jì)下行，企業(yè)貸款逾期率可能上升。企業(yè)規(guī)模、信貸政策或行業(yè)結(jié)構(gòu)雖有一定影響，但經(jīng)濟(jì)水平是關(guān)鍵因素。5.答案：D解析：ARIMA模型適用于短期時(shí)間序列預(yù)測(cè)，尤其適合客流這類(lèi)有明顯周期性變化的場(chǎng)景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)更適合復(fù)雜非線(xiàn)性關(guān)系，線(xiàn)性回歸假設(shè)較弱，不適合短期預(yù)測(cè)。二、填空題答案及解析1.答案：聚類(lèi)數(shù)量解析：K-Means算法中，"k"代表將數(shù)據(jù)劃分為的簇（Cluster）數(shù)量，需通過(guò)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)或肘部法則確定最優(yōu)值。2.答案：次級(jí)解析：根據(jù)國(guó)內(nèi)銀行普遍的信用評(píng)分體系，620分以下通常歸為次級(jí)信用，光大銀行體系類(lèi)似。3.答案：消費(fèi)升級(jí)解析：長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)經(jīng)濟(jì)若持續(xù)發(fā)展，居民收入提高可能推動(dòng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)從必需品向餐飲、娛樂(lè)等非必需品升級(jí)。4.答案：特征提取；特征選擇解析：特征工程包括從原始數(shù)據(jù)中提取有效信息（如還款歷史、交易頻率），并篩選重要特征（如剔除冗余變量）以提升模型效果。5.答案：區(qū)域經(jīng)濟(jì)下行解析：若某區(qū)域企業(yè)貸款不良率上升，可能因當(dāng)?shù)仄髽I(yè)經(jīng)營(yíng)困難、失業(yè)率上升等經(jīng)濟(jì)因素導(dǎo)致還款能力下降。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.答案：-重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)：①交易頻率下降：客戶(hù)活躍度降低的早期信號(hào)。②賬戶(hù)余額減少：反映客戶(hù)資金流動(dòng)性下降。③產(chǎn)品使用減少（如信用卡、理財(cái)）：客戶(hù)對(duì)銀行產(chǎn)品依賴(lài)度降低。④通話(huà)時(shí)長(zhǎng)/渠道變更：若客戶(hù)減少線(xiàn)下或客服互動(dòng)，可能因不滿(mǎn)或轉(zhuǎn)向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。-作用：通過(guò)監(jiān)控這些指標(biāo)變化，可提前識(shí)別潛在流失客戶(hù)，并采取挽留措施（如專(zhuān)屬優(yōu)惠、客戶(hù)關(guān)懷）。2.答案：-長(zhǎng)春市特點(diǎn)：朝陽(yáng)區(qū)為長(zhǎng)春核心商業(yè)區(qū)，小微企業(yè)密集，消費(fèi)信貸需求旺盛但風(fēng)險(xiǎn)集中。-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)控制策略：①行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：分析餐飲、制造業(yè)等典型行業(yè)貸款不良率，動(dòng)態(tài)調(diào)整行業(yè)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)。②客戶(hù)畫(huà)像分層：基于企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)年限等特征，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型。③貸后行為監(jiān)控：通過(guò)交易流水、水電煤繳費(fèi)等數(shù)據(jù)，預(yù)警企業(yè)經(jīng)營(yíng)異常（如長(zhǎng)期欠費(fèi)）。3.答案：-策略1：精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)原理：通過(guò)客戶(hù)畫(huà)像（如年齡、消費(fèi)偏好）篩選目標(biāo)客群，推送個(gè)性化信用卡權(quán)益（如商圈折扣）。-策略2：場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)原理：與本地商場(chǎng)、加油站等合作，提供聯(lián)名卡優(yōu)惠，提升用卡率。-策略3：逾期預(yù)警優(yōu)化原理：利用歷史逾期數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，提前識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)并調(diào)整審批策略。四、論述題答案及解析答案：構(gòu)建區(qū)域客戶(hù)畫(huà)像的維度與方法：1.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)維度：年齡、職業(yè)、收入（長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)以白領(lǐng)、商販為主，需區(qū)分高凈值人群）。2.行為維度：交易金額、頻次、產(chǎn)品偏好（如信用卡分期、理財(cái)購(gòu)買(mǎi)）。3.地理維度：線(xiàn)下網(wǎng)點(diǎn)覆蓋與客戶(hù)分布（如商圈、社區(qū)客群差異）。4.社交維度：家庭客戶(hù)、企業(yè)客戶(hù)標(biāo)簽（如“小微企業(yè)主”“家庭主婦”）。數(shù)據(jù)來(lái)源：內(nèi)部交易數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)、外部合作數(shù)據(jù)（如商戶(hù)流水）。模型應(yīng)用：-聚類(lèi)分析：將客戶(hù)分為“年輕消費(fèi)型”“穩(wěn)健理財(cái)型”“小微企業(yè)主”等群體。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)“信用卡用戶(hù)同時(shí)