光大銀行漳州市龍海市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.在光大銀行龍海市分行進行客戶流失預測時，最適合使用的機器學習模型是？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡模型D.聚類分析模型2.某客戶在光大銀行龍海市分行的存款余額呈周期性波動，最適合分析該數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法是？A.時間序列分析B.相關性分析C.回歸分析D.主成分分析3.在光大銀行龍海市分行的營銷活動中，如何評估某項營銷策略的效果？A.描述性統(tǒng)計B.因子分析C.A/B測試D.聚類分析4.光大銀行龍海市分行需分析客戶消費行為，以下哪種指標最能反映客戶的活躍度？A.客戶數(shù)量B.平均交易金額C.交易頻率D.客戶年齡5.在光大銀行龍海市分行的信貸風險評估中，以下哪種數(shù)據(jù)預處理方法最適用于處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值填充C.KNN插值D.標準化二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在光大銀行龍海市分行進行客戶細分時，常用的聚類算法是__________。2.數(shù)據(jù)分析中常用的假設檢驗方法包括__________和__________。3.光大銀行龍海市分行若要分析客戶存款隨時間的變化趨勢，應使用__________分析方法。4.在客戶流失預測中，常用的特征工程方法包括__________和__________。5.光大銀行龍海市分行在進行信用評分時，常用的評分模型是__________模型。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述在光大銀行龍海市分行進行客戶流失預測時，數(shù)據(jù)收集和預處理的主要步驟。2.光大銀行龍海市分行如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸審批流程？請結(jié)合實際場景說明。3.結(jié)合光大銀行龍海市分行的業(yè)務特點，說明時間序列分析在客戶行為預測中的應用場景及方法。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.光大銀行龍海市分行某季度客戶存款數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|存款余額（萬元）|||||1月|1200||2月|1300||3月|1250||4月|1400||5月|1350|請計算該季度存款余額的月均增長率。2.光大銀行龍海市分行某次營銷活動收集了1000名客戶的年齡和消費金額數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)年齡與消費金額的相關系數(shù)為0.6，請解釋該相關系數(shù)的含義，并說明其對企業(yè)營銷策略的啟示。五、綜合分析題（共1題，20分）光大銀行龍海市分行計劃推出一款針對小微企業(yè)主的信貸產(chǎn)品，需通過數(shù)據(jù)分析評估市場需求和潛在客戶特征。請結(jié)合龍海市的經(jīng)濟特點（如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模分布等），設計一個數(shù)據(jù)分析方案，說明需要收集哪些數(shù)據(jù)、采用哪些分析方法，并預測可能遇到的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)及解決方案。答案及解析一、選擇題答案及解析1.B-解析：決策樹模型適用于分類和回歸任務，尤其適合處理客戶流失預測這類分類問題，能夠有效識別導致客戶流失的關鍵因素。2.A-解析：時間序列分析適用于分析具有時間依賴性的數(shù)據(jù)，如存款余額的周期性波動，能夠揭示趨勢和季節(jié)性特征。3.C-解析：A/B測試通過對比不同營銷策略的效果，能夠科學評估哪一種策略更優(yōu)，適合銀行營銷活動效果評估。4.C-解析：交易頻率反映客戶活躍度，高頻率交易說明客戶對銀行產(chǎn)品依賴性強，活躍度更高。5.C-解析：KNN插值適用于處理缺失值，能夠保留數(shù)據(jù)的分布特征，比均值填充更準確。二、填空題答案及解析1.K-Means聚類算法-解析：K-Means是銀行客戶細分中常用的聚類算法，通過距離度量將客戶劃分為不同群體。2.t檢驗、卡方檢驗-解析：t檢驗用于比較兩組數(shù)據(jù)的均值差異，卡方檢驗用于分類數(shù)據(jù)獨立性檢驗，均適用于假設檢驗。3.時間序列分析-解析：時間序列分析能夠捕捉數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律，適合分析存款余額的長期趨勢。4.特征選擇、特征工程-解析：特征選擇和特征工程能夠篩選和優(yōu)化數(shù)據(jù)，提高模型預測精度。5.邏輯回歸模型-解析：邏輯回歸模型常用于信用評分，能夠根據(jù)客戶特征預測違約概率。三、簡答題答案及解析1.客戶流失預測的數(shù)據(jù)收集和預處理步驟：-數(shù)據(jù)收集：收集客戶基本信息（年齡、職業(yè)等）、交易數(shù)據(jù)（存款、貸款、消費等）、行為數(shù)據(jù)（登錄頻率、產(chǎn)品使用等）。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。-特征工程：創(chuàng)建新特征（如交易頻率、最近一次交易時間等）。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：標準化或歸一化數(shù)值型數(shù)據(jù)，對分類數(shù)據(jù)進行編碼。-數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集。2.數(shù)據(jù)分析優(yōu)化信貸審批流程：-構(gòu)建信用評分模型：利用歷史數(shù)據(jù)訓練邏輯回歸或決策樹模型，預測客戶違約概率。-實時風控：通過規(guī)則引擎實時評估申請人的信用風險，自動審批低風險貸款。-客戶分層管理：對高風險客戶加強審核，低風險客戶簡化流程，提高效率。3.時間序列分析在客戶行為預測中的應用：-場景：預測客戶存款余額變化、活躍度趨勢等。-方法：ARIMA模型、季節(jié)性分解等，結(jié)合龍海市經(jīng)濟周期（如節(jié)假日前存款波動）進行預測。四、計算題答案及解析1.月均增長率計算：-月均增長率=[(最后月存款-首月存款)/首月存款]×(12/月數(shù))-=[(1350-1200)/1200]×(12/4)=15%×3=45%2.相關系數(shù)含義及啟示：-含義：年齡與消費金額的相關系數(shù)為0.6，說明兩者呈正相關，年齡越大，消費金額越高。-啟示：銀行可針對高年齡客戶推出高端信貸產(chǎn)品，或通過年齡分層進行精準營銷。五、綜合分析題答案及解析數(shù)據(jù)分析方案：1.數(shù)據(jù)收集：-宏觀數(shù)據(jù)：龍海市GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（制造業(yè)、服務業(yè)占比）、小微企業(yè)數(shù)量等。-微觀數(shù)據(jù)：客戶年齡、行業(yè)、經(jīng)營年限、歷史信貸記錄等。2.分析方法：-描述性統(tǒng)計：分析客戶