中信銀行吉林市船營區(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，計10分）說明：以下題目結(jié)合銀行業(yè)務(wù)特點及吉林市地域經(jīng)濟(jì)背景設(shè)計，考察考生對數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識的掌握程度。1.某銀行吉林市船營區(qū)支行為提升客戶營銷效率，收集了2024年1-6月客戶的年齡、存款余額、貸款余額及理財購買頻率數(shù)據(jù)。若要分析不同年齡段客戶的理財購買偏好，最適合的可視化圖表是？A.熱力圖B.散點圖C.餅圖D.箱線圖2.在處理吉林市某樓盤的房貸申請數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分客戶的“征信評分”存在缺失值。若數(shù)據(jù)量較大且需保持分析效率，以下哪種處理方式最合適？A.直接刪除缺失值B.填充均值C.填充中位數(shù)D.使用模型預(yù)測缺失值3.某銀行吉林市船營區(qū)分析2023年冬季信用卡逾期數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)逾期率在12月顯著升高。若要探究原因，以下哪個假設(shè)最值得驗證？A.12月氣溫過低導(dǎo)致客戶還款能力下降B.12月促銷活動增多導(dǎo)致信用卡使用頻率增加C.12月還款日集中在月底，客戶資金周轉(zhuǎn)壓力增大D.12月征信系統(tǒng)故障導(dǎo)致部分逾期未記錄4.某銀行吉林市船營區(qū)客戶數(shù)據(jù)中，"職業(yè)"字段存在大量分類（如“教師”“醫(yī)生”“公務(wù)員”等）。若要將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型特征，以下方法最合適？A.one-hot編碼B.標(biāo)準(zhǔn)化C.線性回歸D.主成分分析5.某銀行吉林市船營區(qū)分析客戶流失原因時，發(fā)現(xiàn)“居住區(qū)域”與“流失率”存在相關(guān)性。若要進(jìn)一步驗證該關(guān)系是否顯著，最適合的統(tǒng)計檢驗方法是？A.t檢驗B.卡方檢驗C.方差分析D.相關(guān)性分析二、填空題（共5題，每題2分，計10分）說明：題目結(jié)合吉林市銀行業(yè)務(wù)場景，考察考生對數(shù)據(jù)分析工具和方法的掌握。1.在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，若要處理缺失值，常用的庫是______。2.吉林市某銀行客戶數(shù)據(jù)中，“客戶生日”字段若要計算年齡，需先將其轉(zhuǎn)換為______格式。3.在進(jìn)行客戶聚類分析時，常用的距離度量方法是______。4.若要分析吉林市船營區(qū)某商場的客戶消費規(guī)律，最適合的時間序列分解方法是______。5.在銀行信貸風(fēng)險評估中，常用的邏輯回歸模型中，自變量需滿足______假設(shè)。三、簡答題（共3題，每題10分，計30分）說明：題目結(jié)合吉林市銀行業(yè)務(wù)實際，考察考生對數(shù)據(jù)分析流程和銀行業(yè)務(wù)的理解。1.某銀行吉林市船營區(qū)支行為提升信貸審批效率，計劃引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測客戶違約風(fēng)險。請簡述該項目的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需注意的關(guān)鍵步驟（至少列出4點）。2.吉林市冬季氣溫較低，某銀行發(fā)現(xiàn)船營區(qū)客戶信用卡透支率在11-12月顯著上升。請分析可能的原因，并提出至少2項數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)對策略。3.某銀行吉林市船營區(qū)需分析客戶流失原因，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包括客戶基本信息、交易記錄、產(chǎn)品使用情況等。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，說明如何通過特征工程和模型分析找出關(guān)鍵流失因素。四、編程題（共1題，計20分）說明：題目基于Python，結(jié)合銀行業(yè)務(wù)場景，考察考生編程能力和數(shù)據(jù)分析實踐能力。背景：某銀行吉林市船營區(qū)收集了2024年1-6月客戶存款數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失?，F(xiàn)需用Python完成以下任務(wù)：1.讀取CSV文件，處理缺失值（用均值填充數(shù)值型字段）。2.計算客戶平均存款余額，并按年齡分組（20歲以下、20-35歲、36-50歲、50歲以上）。3.繪制年齡分組的存款余額箱線圖，分析年齡與存款的關(guān)系。參考代碼框架：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("bank_data.csv")處理缺失值...計算分組平均存款...繪制箱線圖...答案及解析一、選擇題答案及解析1.D.箱線圖解析：箱線圖適合比較不同分組的數(shù)值型數(shù)據(jù)分布，可直接展示年齡分組的存款差異。2.C.填充中位數(shù)解析：銀行客戶數(shù)據(jù)分布可能偏態(tài)，中位數(shù)更穩(wěn)健。若數(shù)據(jù)量極大，可考慮KNN填充或模型預(yù)測。3.C.12月還款日集中在月底，客戶資金周轉(zhuǎn)壓力增大解析：冬季還款壓力增大是銀行業(yè)務(wù)常見現(xiàn)象，需結(jié)合客戶還款日分布驗證。4.A.one-hot編碼解析：職業(yè)分類無序，one-hot編碼能保留類別信息而不引入假設(shè)。5.B.卡方檢驗解析：檢驗分類變量（居住區(qū)域）與流失率（計數(shù)）的獨立性。二、填空題答案及解析1.Pandas解析：Pandas是Python數(shù)據(jù)處理核心庫，`dropna()`、`fillna()`等功能常用。2.日期解析：需將字符串轉(zhuǎn)換為日期格式才能計算年齡（如用`datetime`庫）。3.歐氏距離解析：聚類分析常用歐氏距離衡量樣本相似度。4.STL分解解析：適用于具有明顯季節(jié)性規(guī)律的時間序列（如商場消費）。5.線性關(guān)系解析：邏輯回歸要求自變量與因變量線性相關(guān)。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段關(guān)鍵步驟：-數(shù)據(jù)清洗：剔除異常值（如存款余額為負(fù)）、糾正格式錯誤（如身份證號）。-缺失值處理：數(shù)值型用均值/中位數(shù)填充，分類型用眾數(shù)/模型預(yù)測。-特征工程：衍生特征（如年齡=2024-出生年），降維（如PCA）。-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：防止量綱差異影響模型（如用Z-score縮放）。2.原因分析及策略：-原因：冬季消費支出增加（如取暖、年貨），部分客戶還款計劃調(diào)整。-策略：-數(shù)據(jù)驅(qū)動：分析透支客戶特征，推送個性化還款提醒。-業(yè)務(wù)措施：調(diào)整還款周期，推出“分期免息”活動。3.數(shù)據(jù)挖掘方案：-特征工程：-標(biāo)準(zhǔn)化交易頻率（如月均消費筆數(shù)）、客群標(biāo)簽（如“高凈值客戶”）。-構(gòu)建流失預(yù)警指標(biāo)（如連續(xù)3個月未交易）。-模型分析：-用邏輯回歸/決策樹分析流失關(guān)鍵因素（如“信用卡使用率”“產(chǎn)品持有數(shù)”）。-交叉驗證確保模型泛化能力。四、編程題參考代碼pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("bank_data.csv")處理缺失值data['存款余額'].fillna(data['存款余額'].mean(),inplace=True)計算年齡分組data['年齡分組']=pd.cut(data['出生年份'],bins=[19,35,50,100],labels=['20歲以下','20-35歲','36-50歲','50歲以上'])分組計算平均存款grouped=data.groupby('年齡分組')['存款余額'].mean()繪制箱線圖data.boxplot(