中信銀行東營(yíng)市墾利區(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）題目：1.數(shù)據(jù)分析師在處理銀行客戶(hù)流失數(shù)據(jù)時(shí)，最適合使用的可視化工具是？A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.熱力圖D.箱線圖2.某銀行在東營(yíng)市墾利區(qū)開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)客戶(hù)還款能力與以下哪個(gè)指標(biāo)相關(guān)性最高？A.客戶(hù)年齡B.客戶(hù)職業(yè)穩(wěn)定性C.客戶(hù)社交媒體活躍度D.客戶(hù)居住地房屋估值3.在分析中信銀行東營(yíng)分行信用卡用戶(hù)消費(fèi)行為時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映用戶(hù)忠誠(chéng)度？A.人均消費(fèi)金額B.消費(fèi)頻率C.信用卡年費(fèi)收入D.逾期還款次數(shù)4.某銀行在東營(yíng)市開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，需要根據(jù)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，最適合使用的算法是？A.線性回歸B.決策樹(shù)C.K-means聚類(lèi)D.邏輯回歸5.在處理東營(yíng)地區(qū)銀行客戶(hù)交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失數(shù)據(jù)B.均值填充C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.以上皆非二、填空題（共5題，每題2分，共10分）題目：1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，常用的異常值檢測(cè)方法包括______和______。2.中信銀行東營(yíng)分行信貸業(yè)務(wù)中，客戶(hù)信用評(píng)分模型常用的特征包括______、______和______。3.數(shù)據(jù)分析師在評(píng)估銀行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果時(shí)，常用的指標(biāo)是______和______。4.在分析東營(yíng)市居民消費(fèi)能力時(shí)，銀行通常關(guān)注______和______兩個(gè)維度。5.中信銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）中，客戶(hù)分層分類(lèi)的核心依據(jù)是______和______。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，共30分）題目：1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務(wù)中如何利用數(shù)據(jù)提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平。2.結(jié)合東營(yíng)市經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，說(shuō)明銀行在制定信貸政策時(shí)應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵因素。3.描述數(shù)據(jù)分析師在優(yōu)化銀行客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)時(shí)，可以采取哪些具體措施。四、計(jì)算題（共2題，每題15分，共30分）題目：1.某銀行東營(yíng)分行2024年信用卡用戶(hù)數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該分行信用卡用戶(hù)的平均年齡、中位數(shù)消費(fèi)金額，并分析年齡與消費(fèi)金額的相關(guān)性（需說(shuō)明計(jì)算方法）。|客戶(hù)ID|年齡|消費(fèi)金額（元）||--||-||001|28|12000||002|35|20000||003|45|15000||004|50|8000||005|32|18000|2.某銀行東營(yíng)分行2024年第三季度信用卡逾期數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算逾期率的趨勢(shì)變化，并分析可能的原因。|月份|逾期客戶(hù)數(shù)|總客戶(hù)數(shù)|逾期率（%）||--||-|-||7月|120|1000|12%||8月|150|1100|13.6%||9月|180|1200|15%|五、論述題（1題，20分）題目：結(jié)合中信銀行在東營(yíng)市墾利區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析支持銀行業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)控制。答案及解析一、選擇題答案1.C.熱力圖-解析：熱力圖適用于展示二維數(shù)據(jù)中的分布情況，如客戶(hù)在不同區(qū)域（如東營(yíng)市墾利區(qū)）的消費(fèi)密度，更適合銀行分析地域性客戶(hù)行為。2.B.客戶(hù)職業(yè)穩(wěn)定性-解析：職業(yè)穩(wěn)定性與還款能力直接相關(guān)，銀行信貸業(yè)務(wù)中常用此指標(biāo)評(píng)估客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)，而年齡、社交媒體活躍度等指標(biāo)相關(guān)性較低。3.B.消費(fèi)頻率-解析：消費(fèi)頻率反映客戶(hù)對(duì)信用卡的依賴(lài)程度，高頻率使用通常意味著客戶(hù)忠誠(chéng)度高。人均消費(fèi)金額可能受單次大額消費(fèi)影響，年費(fèi)收入與忠誠(chéng)度無(wú)直接關(guān)系，逾期次數(shù)則表明客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)。4.C.K-means聚類(lèi)-解析：K-means聚類(lèi)算法適用于客戶(hù)分群，通過(guò)行為數(shù)據(jù)（如消費(fèi)金額、頻率等）將客戶(hù)分為不同群體，便于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。線性回歸和邏輯回歸主要用于預(yù)測(cè)，決策樹(shù)適用于分類(lèi)但計(jì)算復(fù)雜度較高。5.C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值-解析：均值填充簡(jiǎn)單但可能扭曲數(shù)據(jù)分布，直接刪除缺失值會(huì)損失信息。模型預(yù)測(cè)（如多重插補(bǔ)）更準(zhǔn)確，適用于銀行客戶(hù)數(shù)據(jù)缺失量較大時(shí)。二、填空題答案1.標(biāo)準(zhǔn)差法、箱線圖法-解析：標(biāo)準(zhǔn)差法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)偏離均值的程度檢測(cè)異常值，箱線圖法通過(guò)四分位數(shù)范圍識(shí)別異常點(diǎn)，均適用于銀行交易數(shù)據(jù)。2.收入水平、負(fù)債情況、信用歷史-解析：銀行信貸評(píng)分模型依賴(lài)這些核心特征評(píng)估客戶(hù)還款能力，收入和負(fù)債直接反映償債能力，信用歷史則反映還款意愿。3.轉(zhuǎn)化率、ROI-解析：轉(zhuǎn)化率衡量營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果（如開(kāi)戶(hù)、貸款申請(qǐng)），ROI（投資回報(bào)率）評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)成本效益，銀行常用此評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)策略有效性。4.收入水平、消費(fèi)習(xí)慣-解析：東營(yíng)市經(jīng)濟(jì)以石油產(chǎn)業(yè)為主，居民收入與消費(fèi)習(xí)慣受行業(yè)影響較大，銀行需關(guān)注這兩個(gè)維度以制定針對(duì)性信貸政策。5.客戶(hù)價(jià)值、行為特征-解析：CRM系統(tǒng)通過(guò)客戶(hù)價(jià)值（如RFM模型中的R、F、M）和行為特征（如交易頻率、產(chǎn)品偏好）進(jìn)行客戶(hù)分層，便于差異化服務(wù)。三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)分析師如何利用數(shù)據(jù)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平？-構(gòu)建信用評(píng)分模型：通過(guò)歷史數(shù)據(jù)（如收入、負(fù)債、還款記錄）建立評(píng)分模型，預(yù)測(cè)客戶(hù)違約概率。-實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：利用流數(shù)據(jù)處理技術(shù)（如Spark）監(jiān)控交易異常行為（如大額轉(zhuǎn)賬、異地交易），及時(shí)預(yù)警欺詐風(fēng)險(xiǎn)。-客戶(hù)行為分析：通過(guò)聚類(lèi)分析識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)群體，針對(duì)性加強(qiáng)催收或限制信貸額度。-宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合東營(yíng)市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如油價(jià)波動(dòng)）評(píng)估區(qū)域信貸風(fēng)險(xiǎn)。2.銀行在制定信貸政策時(shí)應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵因素？-區(qū)域經(jīng)濟(jì)特征：東營(yíng)市經(jīng)濟(jì)依賴(lài)石油產(chǎn)業(yè)，政策需考慮行業(yè)周期性風(fēng)險(xiǎn)。-客戶(hù)信用分層：根據(jù)客戶(hù)價(jià)值（如高凈值客戶(hù)、小微企業(yè)）制定差異化利率和額度政策。-合規(guī)性要求：遵循銀保監(jiān)會(huì)關(guān)于小微企業(yè)貸款、個(gè)人信貸的規(guī)定。-市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)：參考當(dāng)?shù)仄渌y行（如農(nóng)業(yè)銀行墾利分行）的信貸政策，保持競(jìng)爭(zhēng)力。3.數(shù)據(jù)分析師如何優(yōu)化銀行客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)？-客戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建：通過(guò)交易數(shù)據(jù)、服務(wù)記錄分析客戶(hù)偏好，提供個(gè)性化推薦（如信用卡權(quán)益匹配）。-服務(wù)流程優(yōu)化：利用客戶(hù)反饋數(shù)據(jù)（如滿意度調(diào)研）識(shí)別服務(wù)瓶頸（如網(wǎng)點(diǎn)排隊(duì)時(shí)間），提出改進(jìn)方案。-智能客服部署：基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）開(kāi)發(fā)智能客服，提升線上服務(wù)效率。-流失預(yù)警：通過(guò)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)流失風(fēng)險(xiǎn)，提前進(jìn)行挽留干預(yù)。四、計(jì)算題答案1.平均年齡與中位數(shù)消費(fèi)金額計(jì)算-平均年齡=(28+35+45+50+32)/5=38.6歲-中位數(shù)消費(fèi)金額：排序后為8000、12000、15000、18000、20000，中位數(shù)為15000元-相關(guān)性分析：-計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)：-年齡與消費(fèi)金額數(shù)據(jù)：-Σ(年齡-38.6)×(消費(fèi)金額-15000)=5800-Σ(年齡-38.6)2=456-Σ(消費(fèi)金額-15000)2=9200000-相關(guān)系數(shù)≈0.28（低相關(guān)）-結(jié)論：年齡對(duì)消費(fèi)金額影響較弱，可能與職業(yè)收入更相關(guān)。2.逾期率趨勢(shì)變化分析-趨勢(shì)：逾期率從7月的12%上升至9月的15%，呈線性增長(zhǎng)。-原因分析：-季節(jié)性因素：第三季度為消費(fèi)高峰期（如旅游、裝修），可能導(dǎo)致還款壓力增大。-經(jīng)濟(jì)環(huán)境：東營(yíng)市石油產(chǎn)業(yè)波動(dòng)可能影響部分客戶(hù)收入。-銀行政策：若9月放寬信貸審批，可能加劇逾期風(fēng)險(xiǎn)。五、論述題答案中信銀行東營(yíng)分行數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析支持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)控制？支持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)：1.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：通過(guò)客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)（如加油站消費(fèi)、家電購(gòu)買(mǎi)）識(shí)別高價(jià)值客戶(hù)，定向推送信用卡優(yōu)惠或分期貸款。2.產(chǎn)品優(yōu)化：分析東營(yíng)市居民消費(fèi)偏好（如汽車(chē)、教育），設(shè)計(jì)針對(duì)性金融產(chǎn)品（如汽車(chē)抵押貸、教育金）。3.渠道效率：結(jié)合ATM使用頻率、網(wǎng)銀活躍度數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局或提升線上服務(wù)體驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)控制：1.信用風(fēng)險(xiǎn)：構(gòu)建基于本地經(jīng)濟(jì)特征的信貸評(píng)分模型，降低模型泛化誤差。2.反欺詐：利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別異常