中信銀行佛山市南海區(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，合計10分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種指標最適合衡量銀行客戶流失的嚴重程度？A.客戶數(shù)量增長率B.客戶流失率C.客戶平均存款余額D.客戶活躍度指數(shù)2.假設(shè)某銀行在佛山市南海區(qū)的信用卡業(yè)務(wù)年增長率為15%，而廣東省全省信用卡業(yè)務(wù)年增長率為12%，那么南海區(qū)信用卡業(yè)務(wù)在廣東省的相對增長優(yōu)勢屬于？A.顯著領(lǐng)先B.略有領(lǐng)先C.與全省持平D.低于全省平均水平3.在處理銀行客戶信用評分數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用KNN算法填充D.以上方法均不適用4.某銀行在佛山市南海區(qū)的網(wǎng)點客流量數(shù)據(jù)顯示，工作日客流量是周末的2倍，這種差異最可能體現(xiàn)的是？A.客戶群體結(jié)構(gòu)差異B.客戶行為模式差異C.網(wǎng)點布局不合理D.市場競爭壓力5.在銀行客戶細分中，RFM模型的核心指標不包括？A.R（Recency，最近一次消費時間）B.F（Frequency，消費頻率）C.M（Monetary，消費金額）D.V（Value，客戶價值評分）二、填空題（共4題，每題2分，合計8分）1.在銀行數(shù)據(jù)分析中，常用的異常值檢測方法包括箱線圖和Z-score。2.佛山市南海區(qū)作為制造業(yè)重鎮(zhèn)，銀行客戶的主要需求集中在小微企業(yè)貸款和供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域。3.在客戶流失預(yù)測中，邏輯回歸模型因其可解釋性強而被廣泛應(yīng)用于銀行行業(yè)。4.銀行客戶畫像的核心維度包括人口統(tǒng)計學(xué)特征、行為特征和心理特征。三、簡答題（共3題，每題4分，合計12分）1.簡述銀行數(shù)據(jù)分析師在客戶流失預(yù)警中的主要工作內(nèi)容。-答：-收集客戶行為數(shù)據(jù)（如交易頻率、產(chǎn)品使用情況、投訴記錄等）；-構(gòu)建流失預(yù)警模型（如邏輯回歸、決策樹等）；-定期監(jiān)測高風險客戶并制定挽留策略；-評估預(yù)警效果并優(yōu)化模型。2.結(jié)合佛山市南海區(qū)的經(jīng)濟特點，分析銀行在普惠金融方面可以重點關(guān)注哪些領(lǐng)域。-答：-南海區(qū)制造業(yè)發(fā)達，可重點發(fā)展小微企業(yè)貸款和設(shè)備融資；-珠三角地區(qū)消費活躍，可拓展信用卡業(yè)務(wù)和消費分期；-隨著產(chǎn)業(yè)升級，綠色金融（如環(huán)保貸款）和科創(chuàng)金融需求可能增加。3.在銀行客戶細分中，如何利用聚類分析進行精準營銷？-答：-收集客戶數(shù)據(jù)（如年齡、收入、消費習(xí)慣等）；-選擇合適的聚類算法（如K-means）；-識別不同客戶群體（如高凈值客戶、年輕白領(lǐng)等）；-針對每個群體設(shè)計差異化營銷方案（如高端理財推薦給高凈值客戶）。四、計算題（共2題，每題5分，合計10分）1.某銀行在佛山市南海區(qū)的網(wǎng)點A和網(wǎng)點B的客流量數(shù)據(jù)如下：-網(wǎng)點A：工作日客流量200人/天，周末客流量100人/天；-網(wǎng)點B：工作日客流量150人/天，周末客流量90人/天。計算兩個網(wǎng)點的周末客流量占比（以工作日為基準），并分析差異原因。-解：-網(wǎng)點A周末客流量占比=100/200=50%；-網(wǎng)點B周末客流量占比=90/150=60%；-差異原因：網(wǎng)點B可能位于商業(yè)區(qū)，周末消費活動更集中；或網(wǎng)點A有更多周邊居民客群。2.某銀行在佛山市南海區(qū)開展了一項營銷活動，活動前客戶存款增長率是5%，活動后增長率為8%。假設(shè)活動前后的客戶基數(shù)相同，計算活動帶來的存款增長提升幅度。-解：-提升幅度=(8%-5%)/5%=60%。-結(jié)論：營銷活動使存款增長提升了60%。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合佛山市南海區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點（如制造業(yè)、電商、物流等），論述銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升小微企業(yè)金融服務(wù)效率。-答：-產(chǎn)業(yè)特點分析：南海區(qū)小微企業(yè)集中在制造業(yè)（如家電、紡織）、電商（跨境電商）、物流等，對供應(yīng)鏈金融和訂單融資需求高。-數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：1.信用風險評估：通過企業(yè)工商信息、交易流水、社保繳納等數(shù)據(jù)，建立小微企業(yè)信用評分模型，降低貸前審核時間；2.智能風控：利用機器學(xué)習(xí)監(jiān)測企業(yè)資金流水異常，提前預(yù)警風險；3.精準營銷：根據(jù)企業(yè)行業(yè)和規(guī)模，推薦合適產(chǎn)品（如“稅易貸”針對小微企業(yè)）。-效率提升效果：數(shù)據(jù)驅(qū)動可減少人工審批依賴，提高審批效率，同時降低不良貸款率。答案及解析一、選擇題1.B（客戶流失率直接反映流失嚴重程度，其他指標較間接）；2.A（15%>12%，南海區(qū)增長顯著領(lǐng)先）；3.C（KNN填充能保留數(shù)據(jù)分布特征，均值填充可能扭曲）；4.B（工作日與周末客流量差異反映客戶行為模式不同）；5.D（RFM模型無V指標，其他均為標準維度）。二、填空題1.箱線圖、Z-score；2.小微企業(yè)貸款、供應(yīng)鏈金融；3.邏輯回歸模型；4.人口統(tǒng)計學(xué)特征、行為特征、心理特征。三、簡答題1.客戶流失預(yù)警工作：數(shù)據(jù)收集→模型構(gòu)建→風險監(jiān)控→策略制定→效果評估；2.普惠金融重點：制造業(yè)貸款、消費金融、綠色金融；3.聚類分析應(yīng)用：數(shù)據(jù)→聚類→分組→差異化營銷。四、計算題1.客流量占比分析：網(wǎng)點A/B周末占比分別為50%/60%，原因與區(qū)域定位相關(guān)；2.存款增長提升：60%（8%-5%=3%，3%/5%=60%）。五、論述題銀行如何利用數(shù)據(jù)分析提升小微