中信銀行鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.在數(shù)據(jù)分析師的工作中，以下哪項(xiàng)技能最為重要？A.編程能力B.溝通能力C.數(shù)學(xué)建模能力D.數(shù)據(jù)可視化能力2.以下哪種方法最適合用于分析中信銀行在揚(yáng)中地區(qū)的客戶流失原因？A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.回歸分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析3.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的信用卡交易數(shù)據(jù)中，交易金額的分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，那么應(yīng)采用哪種方法更準(zhǔn)確地描述其集中趨勢(shì)？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差4.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種情況最適合使用“填充法”處理？A.缺失值B.異常值C.重復(fù)值D.格式錯(cuò)誤5.中信銀行在江蘇地區(qū)推廣線上貸款業(yè)務(wù)時(shí)，以下哪種指標(biāo)最能反映營銷效果？A.點(diǎn)擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率（CVR）C.流量D.網(wǎng)站訪問量6.在客戶分群分析中，以下哪種算法最適合用于識(shí)別不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的客戶群體？A.決策樹B.K-means聚類C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的存款業(yè)務(wù)中，發(fā)現(xiàn)年輕客戶（18-30歲）的存款增長率顯著高于其他年齡段，以下哪種分析方法最適合解釋這一現(xiàn)象？A.相關(guān)性分析B.留存分析C.空間分析D.因子分析8.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同時(shí)間段內(nèi)中信銀行在揚(yáng)中地區(qū)的貸款余額變化趨勢(shì)？A.餅圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.熱力圖9.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的信用卡業(yè)務(wù)中，發(fā)現(xiàn)部分客戶存在逾期還款行為，以下哪種模型最適合用于預(yù)測客戶的逾期風(fēng)險(xiǎn)？A.線性回歸B.支持向量機(jī)（SVM）C.決策樹D.線性判別分析10.在數(shù)據(jù)分析師的工作中，以下哪種工具最適合用于處理大規(guī)模金融數(shù)據(jù)？A.ExcelB.PythonC.SQLD.Tableau二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，__________是去除重復(fù)數(shù)據(jù)的重要步驟。答案：數(shù)據(jù)清洗2.在客戶細(xì)分中，__________算法常用于將客戶劃分為不同的群體。答案：K-means聚類3.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的貸款業(yè)務(wù)中，發(fā)現(xiàn)客戶的還款金額與收入水平呈正相關(guān)，這種關(guān)系稱為__________關(guān)系。答案：線性相關(guān)4.在數(shù)據(jù)可視化中，__________圖表適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比。答案：餅圖5.假設(shè)某銀行在江蘇地區(qū)推廣信用卡業(yè)務(wù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)客戶的年齡與信用卡使用頻率呈負(fù)相關(guān)，這種關(guān)系稱為__________關(guān)系。答案：負(fù)相關(guān)三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行工作中的主要職責(zé)。答案：-收集、整理和分析銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)等。-通過數(shù)據(jù)挖掘和建模，識(shí)別業(yè)務(wù)中的問題和機(jī)會(huì)，提出優(yōu)化建議。-監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，評(píng)估業(yè)務(wù)策略的效果，為決策提供數(shù)據(jù)支持。-與業(yè)務(wù)部門溝通，理解業(yè)務(wù)需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。-利用數(shù)據(jù)可視化工具，將分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)給管理層。2.在分析銀行客戶流失時(shí)，應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵因素？答案：-客戶基本信息：年齡、性別、職業(yè)、收入水平等。-交易行為：交易頻率、交易金額、產(chǎn)品使用情況等。-服務(wù)體驗(yàn)：投訴次數(shù)、滿意度調(diào)查等。-競爭環(huán)境：競爭對(duì)手的優(yōu)惠政策、產(chǎn)品特點(diǎn)等。-外部因素：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策變化等。3.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其在銀行數(shù)據(jù)分析中的重要性。答案：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：-缺失值處理：使用填充法或刪除法處理缺失數(shù)據(jù)。-異常值處理：識(shí)別并處理異常值，避免影響分析結(jié)果。-重復(fù)值處理：去除重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的唯一性。-格式統(tǒng)一：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，避免因格式不一致導(dǎo)致分析錯(cuò)誤。重要性：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。-減少分析誤差，避免因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致決策失誤。-提升分析效率，避免在低質(zhì)量數(shù)據(jù)上浪費(fèi)時(shí)間和資源。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的信用卡業(yè)務(wù)中，2024年1月至6月的月均交易額分別為：1200萬元、1250萬元、1300萬元、1350萬元、1400萬元、1450萬元。請(qǐng)計(jì)算這6個(gè)月的交易額增長率（按月計(jì)算）。答案：-月均增長率=(當(dāng)前月交易額-上月交易額)/上月交易額×100%-2月增長率=(1250-1200)/1200×100%=4.17%-3月增長率=(1300-1250)/1250×100%=4.00%-4月增長率=(1350-1300)/1300×100%=3.85%-5月增長率=(1400-1350)/1350×100%=3.70%-6月增長率=(1450-1400)/1400×100%=3.57%2.假設(shè)某銀行在揚(yáng)中地區(qū)的存款業(yè)務(wù)中，2024年1月至6月的存款余額分別為：5000萬元、5200萬元、5400萬元、5600萬元、5800萬元、6000萬元。請(qǐng)計(jì)算這6個(gè)月的存款余額增長率（按月計(jì)算）。答案：-月均增長率=(當(dāng)前月余額-上月余額)/上月余額×100%-2月增長率=(5200-5000)/5000×100%=4.00%-3月增長率=(5400-5200)/5200×100%=3.85%-4月增長率=(5600-5400)/5400×100%=3.70%-5月增長率=(5800-5600)/5600×100%=3.57%-6月增長率=(6000-5800)/5800×100%=3.45%五、論述題（共1題，10分）結(jié)合中信銀行在揚(yáng)中地區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務(wù)效率。答案：中信銀行在揚(yáng)中地區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)主要包括：-區(qū)域性業(yè)務(wù)需求：揚(yáng)中地區(qū)屬于蘇中地區(qū)，客戶群體以中小企業(yè)和個(gè)人為主，業(yè)務(wù)需求與大城市有所不同。-競爭激烈：揚(yáng)中地區(qū)銀行競爭激烈，需要通過數(shù)據(jù)分析提升服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度。-數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求：隨著金融科技的發(fā)展，銀行需要通過數(shù)據(jù)分析推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)分析師可以通過以下方式提升業(yè)務(wù)效率：1.客戶細(xì)分與精準(zhǔn)營銷：通過分析客戶數(shù)據(jù)，將客戶劃分為不同的群體，針對(duì)不同群體制定個(gè)性化的營銷策略，提高營銷效率。-例如，針對(duì)年輕客戶推出線上貸款產(chǎn)品，針對(duì)中小企業(yè)推出供應(yīng)鏈金融解決方案。2.風(fēng)險(xiǎn)控制與信貸審批：通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，優(yōu)化信貸審批流程，降低不良貸款率。-例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測客戶逾期風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)控制措施。3.產(chǎn)品優(yōu)化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新：通過分析客戶交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)客戶需求，優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品，推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。-例如，根據(jù)客戶交易習(xí)慣推出新的存款產(chǎn)品或理財(cái)方案。4.服務(wù)體驗(yàn)提升：通過分析客戶服務(wù)數(shù)據(jù)，識(shí)別服務(wù)中的問題，優(yōu)化服務(wù)流程，提升客戶滿意度。-例如，通過分析客服投訴數(shù)據(jù)，改進(jìn)服務(wù)流程，減少客戶投訴。5.業(yè)務(wù)監(jiān)控與決策支持：通過實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，為管理層提供決策支持，提高業(yè)務(wù)決策的科學(xué)性。-例如，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長點(diǎn)，制定業(yè)務(wù)發(fā)展策略。通過以上方式，數(shù)據(jù)分析師可以助力中信銀行在揚(yáng)中地區(qū)提升業(yè)務(wù)效率，增強(qiáng)市場競爭力。答案與解析一、選擇題答案與解析1.B解析：數(shù)據(jù)分析師的工作需要良好的溝通能力，以便與業(yè)務(wù)部門協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求，并將分析結(jié)果以易懂的方式呈現(xiàn)給管理層。2.B解析：回歸分析適合用于分析客戶流失的原因，可以識(shí)別影響客戶流失的關(guān)鍵因素。3.B解析：在右偏態(tài)分布中，中位數(shù)更能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，而均值容易受極端值影響。4.A解析：缺失值處理常使用填充法，如均值填充、中位數(shù)填充或模型預(yù)測填充。5.B解析：轉(zhuǎn)化率（CVR）最能反映營銷效果，直接體現(xiàn)營銷活動(dòng)的投入產(chǎn)出比。6.B解析：K-means聚類適合用于客戶分群，可以識(shí)別不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的客戶群體。7.A解析：相關(guān)性分析可以識(shí)別年輕客戶存款增長率高的原因，如收入水平、消費(fèi)習(xí)慣等。8.B解析：折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，如貸款余額隨時(shí)間的變化。9.B解析：支持向量機(jī)（SVM）適合用于分類問題，如預(yù)測客戶是否逾期。10.C解析：SQL適合處理大規(guī)模金融數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)查詢和操作。二、填空題答案與解析1.數(shù)據(jù)清洗解析：數(shù)據(jù)清洗是去除重復(fù)數(shù)據(jù)的重要步驟，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。2.K-means聚類解析：K-means聚類常用于將客戶劃分為不同的群體，便于精準(zhǔn)營銷。3.線性相關(guān)解析：客戶的還款金額與收入水平呈正相關(guān)，屬于線性相關(guān)關(guān)系。4.餅圖解析：餅圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比，如客戶占比、產(chǎn)品占比等。5.負(fù)相關(guān)解析：客戶的年齡與信用卡使用頻率呈負(fù)相關(guān)，年齡越大使用頻率越低。三、簡答題答案與解析1.數(shù)據(jù)分析師在銀行工作中的主要職責(zé)解析：數(shù)據(jù)分析師需要收集、整理和分析銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，識(shí)別業(yè)務(wù)問題和機(jī)會(huì)，提出優(yōu)化建議，并監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，為決策提供數(shù)據(jù)支持。2.分析銀行客戶流失的關(guān)鍵因素解析：客戶流失分析需要考慮客戶基本信息、交易行為、服務(wù)體驗(yàn)、競爭環(huán)境和外部因素，以便制定有效的挽留策略。3.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其重要性解析：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理和格式統(tǒng)一，其重要性在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少分析誤差，提升分析效率。四、計(jì)算題答案與解