中信銀行淄博市博山區(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.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.模型訓(xùn)練答案：D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。模型訓(xùn)練屬于數(shù)據(jù)分析的后續(xù)階段，不屬于預(yù)處理范疇。2.對于時間序列數(shù)據(jù)，以下哪種方法最適合進(jìn)行趨勢預(yù)測？A.線性回歸B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.決策樹答案：C解析：ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）是時間序列分析中常用的預(yù)測方法，尤其適用于具有明顯趨勢和季節(jié)性的數(shù)據(jù)。線性回歸、決策樹適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然可以處理時間序列，但ARIMA更專門化。3.在淄博市銀行業(yè)，客戶流失率較高的原因可能包括？A.利率上升B.服務(wù)體驗差C.競爭對手促銷D.以上都是答案：D解析：客戶流失受多重因素影響，包括利率變動、服務(wù)體驗、競爭對手策略等。淄博市銀行業(yè)競爭激烈，客戶對服務(wù)質(zhì)量和利率敏感，需綜合分析。4.以下哪種指標(biāo)最適合衡量銀行客戶滿意度？A.營業(yè)額增長率B.客戶留存率C.活躍賬戶數(shù)D.貸款逾期率答案：B解析：客戶留存率直接反映客戶對服務(wù)的認(rèn)可度，是衡量滿意度的核心指標(biāo)。營業(yè)額增長、活躍賬戶數(shù)與滿意度相關(guān)但非最直接，貸款逾期率則反映風(fēng)險。5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同區(qū)域（如淄博各區(qū)縣）的銀行業(yè)務(wù)分布？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.地圖答案：D解析：地圖可視化能直觀展示區(qū)域分布差異，適合銀行分析淄博市各區(qū)縣業(yè)務(wù)分布情況。折線圖、散點(diǎn)圖、餅圖分別適用于趨勢分析、相關(guān)性分析和占比分析。二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)分析中，常用的統(tǒng)計檢驗方法包括________和________。答案：假設(shè)檢驗、方差分析解析：假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個結(jié)論，方差分析用于比較多個組別均值差異，是銀行業(yè)務(wù)分析中常用的統(tǒng)計方法。2.中信銀行在淄博市的主要競爭對手包括________和________。答案：中國銀行、工商銀行解析：淄博市銀行業(yè)競爭主要由國有四大行主導(dǎo)，中信銀行需關(guān)注這些競爭對手的業(yè)務(wù)策略。3.數(shù)據(jù)分析報告中，常用的可視化工具包括________、________和________。答案：Excel、Tableau、Python（Matplotlib/Seaborn）解析：這些工具在銀行業(yè)務(wù)分析中廣泛應(yīng)用，Excel適合基礎(chǔ)圖表，Tableau擅長交互式可視化，Python庫則支持復(fù)雜分析。4.客戶細(xì)分常用的方法包括________和________。答案：聚類分析、RFM模型解析：聚類分析通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)客戶分組，RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）根據(jù)交易行為細(xì)分客戶，均適用于銀行客戶管理。5.淄博市銀行業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵因素之一是________，需重點(diǎn)關(guān)注。答案：小微企業(yè)經(jīng)營貸款需求解析：淄博市經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)和小微企業(yè)為主，銀行需加強(qiáng)該領(lǐng)域信貸服務(wù)以促進(jìn)業(yè)務(wù)增長。三、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行客戶流失分析中的作用及流程。答案：作用：-識別流失高風(fēng)險客戶，幫助銀行提前干預(yù)。-分析流失原因，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)策略。-提升客戶留存率，降低運(yùn)營成本。流程：1.數(shù)據(jù)收集：整合交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、客戶畫像等。2.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。3.標(biāo)簽定義：標(biāo)注已流失客戶，構(gòu)建流失標(biāo)簽。4.分析建模：采用邏輯回歸、決策樹等方法預(yù)測流失概率。5.結(jié)果解讀：結(jié)合淄博市銀行業(yè)特點(diǎn)（如利率敏感性），提出針對性建議。2.如何利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)提升中信銀行淄博分行的工作效率？答案：-業(yè)務(wù)分布可視化：通過地圖展示淄博各區(qū)縣存款、貸款分布，幫助分行優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局。-客戶行為可視化：用儀表盤展示客戶活躍度、交易頻率，實時監(jiān)控重點(diǎn)客戶動態(tài)。-風(fēng)險監(jiān)控可視化：散點(diǎn)圖展示逾期率與收入水平關(guān)系，快速識別高風(fēng)險客戶。-競品分析可視化：對比淄博市其他銀行的產(chǎn)品滲透率，制定差異化策略。3.結(jié)合淄博市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，提出一項數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)增長建議。答案：建議：利用大數(shù)據(jù)分析淄博市制造業(yè)企業(yè)的融資需求，開發(fā)“精準(zhǔn)信貸產(chǎn)品”。理由：-淄博為制造業(yè)重鎮(zhèn)，企業(yè)融資需求旺盛但傳統(tǒng)信貸審批周期長。-通過分析企業(yè)交易流水、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、輿情信息，可精準(zhǔn)評估風(fēng)險。-產(chǎn)品可結(jié)合政府扶持政策（如技改補(bǔ)貼），降低企業(yè)融資成本。實施步驟：1.數(shù)據(jù)采集：接入企業(yè)工商、稅務(wù)、銀行流水等數(shù)據(jù)。2.模型構(gòu)建：用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測企業(yè)還款能力，動態(tài)調(diào)整額度。3.推廣落地：在淄博工業(yè)園區(qū)設(shè)立“數(shù)據(jù)信貸服務(wù)站”，提高滲透率。四、編程題（共1題，20分）題目：假設(shè)你獲取了中信銀行淄博分行2024年1-12月的信用卡交易數(shù)據(jù)，包含以下字段：-`transaction_id`（交易ID）、`customer_id`（客戶ID）、`amount`（交易金額）、`date`（交易日期）、`product_type`（產(chǎn)品類型，如“取現(xiàn)”“消費(fèi)”）。要求：1.用Python（Pandas庫）計算每月總交易額及平均交易金額。2.繪制交易金額隨時間變化的折線圖，標(biāo)注淄博市GDP同期增長率（假設(shè)為5%）。3.分析“取現(xiàn)”和“消費(fèi)”兩類產(chǎn)品的交易占比，用餅圖展示。參考代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt模擬數(shù)據(jù)data={'transaction_id':range(1,1001),'customer_id':[f'cust{i%100}'foriinrange(1,1001)],'amount':[round(i100,2)foriinrange(1,1001)],'date':pd.date_range(start='2024-01-01',periods=1000,freq='D'),'product_type':['取現(xiàn)'ifi%3==0else'消費(fèi)'foriinrange(1,1001)]}df=pd.DataFrame(data)df['month']=df['date'].dt.month1.每月統(tǒng)計monthly_stats=df.groupby('month')['amount'].agg(['sum','mean'])print("每月交易統(tǒng)計：\n",monthly_stats)2.折線圖plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(monthly_stats.index,monthly_stats['sum'],label='月交易總額')plt.axhline(y=monthly_stats['sum'].mean()(1+0.05),color='r',linestyle='--',label='GDP增長率5%參考線')plt.title('淄博分行交易金額趨勢')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('金額')plt.legend()plt.show()3.餅圖product_counts=df['product_type'].value_counts()plt.pie(product_counts.values,labels=product_counts.index,autopct='%1.1f%%')plt.title('產(chǎn)品類型占比')plt.show()五、開放題（共1題，30分）題目：結(jié)合淄博市博山區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如陶瓷、醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)），分析中信銀行如何通過數(shù)據(jù)分析提升對本地中小企業(yè)的服務(wù)能力。答案要點(diǎn)：1.行業(yè)洞察：-陶瓷企業(yè)需高頻小額貸款（如窯爐改造），醫(yī)藥企業(yè)需穩(wěn)定長期資金（如研發(fā)投入）。-分析產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)（如供應(yīng)商交易流水），識別核心企業(yè)，提供供應(yīng)鏈金融支持。2.風(fēng)險控制：-建立本地中小企業(yè)信用評分模型，結(jié)合行業(yè)特征調(diào)整風(fēng)險權(quán)重。-監(jiān)測陶瓷展會、醫(yī)藥招標(biāo)等周期性事件對