2025年銀行數(shù)據(jù)分析技能專項(xiàng)訓(xùn)練測(cè)試試卷（含答案）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在銀行客戶細(xì)分中，將客戶劃分為具有相似特征或行為的群體，主要應(yīng)用了哪種數(shù)據(jù)分析方法？A.回歸分析B.聚類(lèi)分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列分析2.下列關(guān)于銀行信用評(píng)分模型的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是？A.信用評(píng)分模型旨在量化客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。B.模型的準(zhǔn)確性通常通過(guò)AUC（ROC曲線下面積）等指標(biāo)評(píng)估。C.模型構(gòu)建后無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新。D.模型的輸入變量通常包括客戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況和信用歷史等。3.在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量最適合用來(lái)描述數(shù)據(jù)集中某個(gè)連續(xù)變量的中心趨勢(shì)？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均值D.相關(guān)系數(shù)4.某銀行需要查詢過(guò)去一年中，每位客戶的總交易金額。以下哪種SQL聚合函數(shù)最適合此需求？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()5.下列關(guān)于缺失值處理的描述，錯(cuò)誤的是？A.刪除含有缺失值的記錄是一種簡(jiǎn)單的方法，但可能導(dǎo)致信息損失。B.填充缺失值時(shí)，可以使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量。C.缺失值本身不攜帶信息，因此直接忽略即可。D.對(duì)于分類(lèi)變量，可以使用模式填充（最頻繁出現(xiàn)的類(lèi)別）。6.在銀行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果評(píng)估中，通常使用哪些指標(biāo)來(lái)衡量活動(dòng)的成功？（選擇所有適用項(xiàng)）A.投資回報(bào)率（ROI）B.參與人數(shù)C.轉(zhuǎn)化率D.活動(dòng)成本7.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-Means聚類(lèi)B.主成分分析（PCA）C.決策樹(shù)D.因子分析8.對(duì)于銀行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中的異常交易檢測(cè)，以下哪種方法可能較為適用？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類(lèi)分析C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.孤立森林（IsolationForest）9.在使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析時(shí)，以下哪個(gè)功能可以幫助我們快速了解不同維度下的數(shù)據(jù)分布情況？A.VLOOKUPB.數(shù)據(jù)透視圖C.條件格式D.SUMIFS10.根據(jù)信息熵的概念，一個(gè)完全混亂的系統(tǒng)的信息熵是？A.0B.1C.負(fù)無(wú)窮D.正無(wú)窮二、判斷題1.銀行客戶數(shù)據(jù)通常包含大量敏感信息，因此在任何情況下都不應(yīng)對(duì)外共享。（）2.簡(jiǎn)單線性回歸模型只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系。（）3.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中不可或缺的一步，其目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。（）4.任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)都優(yōu)于其在測(cè)試集上的表現(xiàn)。（）5.在進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè)時(shí)，可以將所有流失客戶歸為一類(lèi)，所有未流失客戶歸為另一類(lèi)，以此構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)模型。（）6.Python的Pandas庫(kù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的強(qiáng)大工具，但其性能通常不如SQL。（）7.報(bào)告中的圖表應(yīng)該盡可能復(fù)雜，以全面展示數(shù)據(jù)信息。（）8.A/B測(cè)試是銀行進(jìn)行產(chǎn)品功能優(yōu)化或營(yíng)銷(xiāo)策略測(cè)試的常用方法。（）9.時(shí)序分析主要用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，在銀行中可用于預(yù)測(cè)貸款余額、存款增長(zhǎng)等。（）10.交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化能力的技術(shù)，可以有效避免過(guò)擬合問(wèn)題。（）三、操作題（Python）假設(shè)你已經(jīng)使用Python的Pandas庫(kù)加載了一個(gè)名為`df`的DataFrame，其中包含銀行客戶的以下信息：`CustomerID`（客戶ID），`Age`（年齡），`Income`（年收入），`CreditScore`（信用評(píng)分），`LoanStatus`（貸款狀態(tài)，'Approved'或'Denied'）。請(qǐng)編寫(xiě)Python代碼片段完成以下任務(wù)：1.計(jì)算所有客戶的平均年齡和平均年收入。2.篩選出信用評(píng)分高于700的客戶，并存儲(chǔ)到一個(gè)新的DataFrame名為`high_credit_df`。3.計(jì)算被批準(zhǔn)貸款和被拒絕貸款客戶的數(shù)量。4.對(duì)`df`按照`Income`列從高到低進(jìn)行排序，并打印排序后的前5行數(shù)據(jù)。四、案例分析題某商業(yè)銀行注意到近年來(lái)年輕客戶（25-35歲）的流失率有所上升。為了解決這個(gè)問(wèn)題，銀行計(jì)劃進(jìn)行一項(xiàng)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，以識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)年輕客戶的特點(diǎn)，并找出可能的原因，從而制定有針對(duì)性的挽留策略。如果你是負(fù)責(zé)這個(gè)項(xiàng)目的分析師，請(qǐng)描述你的分析思路和步驟：1.你會(huì)從哪些數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)？需要哪些關(guān)鍵信息？2.你將如何定義“年輕客戶”和“客戶流失”？3.你會(huì)進(jìn)行哪些探索性數(shù)據(jù)分析來(lái)初步了解年輕客戶流失的情況？4.你可能會(huì)考慮使用哪些數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶？5.基于分析結(jié)果，你會(huì)提出哪些具體的客戶挽留建議？請(qǐng)說(shuō)明理由。試卷答案一、選擇題1.B解析：客戶細(xì)分的目標(biāo)是將具有相似特征或行為的客戶歸為一類(lèi)，這正是聚類(lèi)分析的核心思想。2.C解析：信用評(píng)分模型需要定期維護(hù)和更新，以適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境和客戶行為的變化，保持其有效性。3.C解析：均值是描述數(shù)據(jù)集中某個(gè)連續(xù)變量中心趨勢(shì)的常用統(tǒng)計(jì)量。標(biāo)準(zhǔn)差和方差描述離散程度，相關(guān)系數(shù)描述線性關(guān)系。4.A解析：SUM()函數(shù)用于計(jì)算一組數(shù)值的總和，正好符合查詢每位客戶總交易金額的需求。5.C解析：缺失值雖然本身不攜帶信息，但刪除缺失值可能導(dǎo)致信息損失和樣本量減小。填充缺失值（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、模式填充）是更常見(jiàn)的方法。6.A,B,C,D解析：投資回報(bào)率衡量活動(dòng)盈利能力，參與人數(shù)反映活動(dòng)覆蓋范圍，轉(zhuǎn)化率衡量活動(dòng)效果，活動(dòng)成本是投入，這四個(gè)都是評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果的重要指標(biāo)。7.C解析：決策樹(shù)是一種用于分類(lèi)和回歸的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。A和D是聚類(lèi)算法，B和D是降維或分析技術(shù)，通常屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。8.D解析：孤立森林是一種高效的異常檢測(cè)算法，特別適用于高維數(shù)據(jù)，能夠識(shí)別與大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)顯著不同的異常點(diǎn)，適合檢測(cè)異常交易。9.B解析：數(shù)據(jù)透視圖是數(shù)據(jù)透視表的可視化形式，能夠直觀地展示不同維度下的數(shù)據(jù)分布情況，便于理解和分析。10.B解析：信息熵是衡量信息不確定性的指標(biāo)，一個(gè)完全混亂（不確定性最大）的系統(tǒng)具有最大的信息熵，通常取值為1（在信息論中，熵的最大值取決于系統(tǒng)的基本概率分布）。二、判斷題1.×解析：在合規(guī)和保密的前提下，銀行可以通過(guò)脫敏處理等方式，將非核心數(shù)據(jù)或聚合后的數(shù)據(jù)用于研究或共享，并非絕對(duì)禁止。2.×解析：簡(jiǎn)單線性回歸處理的是兩個(gè)變量（一個(gè)自變量和一個(gè)因變量）之間的關(guān)系。復(fù)雜線性回歸可以處理多個(gè)自變量。3.√解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，通過(guò)處理缺失值、異常值、重復(fù)值等問(wèn)題，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。4.×解析：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)通常優(yōu)于測(cè)試集，這本身就是過(guò)擬合的體現(xiàn)。良好的模型應(yīng)該在新數(shù)據(jù)（測(cè)試集）上也能有較好的表現(xiàn)。5.×解析：簡(jiǎn)單的二分類(lèi)模型可能過(guò)于粗糙，無(wú)法捕捉客戶流失的復(fù)雜性。需要考慮更多特征和更復(fù)雜的模型來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。6.×解析：Pandas在數(shù)據(jù)處理方面性能優(yōu)異，尤其對(duì)于中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集，其操作速度和便捷性往往超過(guò)直接使用SQL。但在處理極其龐大的數(shù)據(jù)集時(shí)，SQL或分布式計(jì)算框架可能更高效。7.×解析：圖表應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，突出重點(diǎn)信息，避免過(guò)度復(fù)雜導(dǎo)致難以理解。合適的圖表能夠有效傳達(dá)信息。8.√解析：A/B測(cè)試通過(guò)對(duì)比不同策略的效果，幫助銀行科學(xué)地評(píng)估和選擇最優(yōu)方案，是產(chǎn)品優(yōu)化和營(yíng)銷(xiāo)策略的重要手段。9.√解析：時(shí)序分析是預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的方法，銀行可以利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)貸款余額、存款增長(zhǎng)、交易量等隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。10.√解析：交叉驗(yàn)證通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，輪流進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，能夠更全面地評(píng)估模型的泛化能力，有效減少對(duì)特定數(shù)據(jù)分組的依賴，幫助識(shí)別和緩解過(guò)擬合問(wèn)題。三、操作題（Python）```python#1.計(jì)算所有客戶的平均年齡和平均年收入average_age=df['Age'].mean()average_income=df['Income'].mean()#2.篩選出信用評(píng)分高于700的客戶，并存儲(chǔ)到一個(gè)新的DataFrame名為`high_credit_df`high_credit_df=df[df['CreditScore']>700]#3.計(jì)算被批準(zhǔn)貸款和被拒絕貸款客戶的數(shù)量approved_count=df[df['LoanStatus']=='Approved'].shape[0]denied_count=df[df['LoanStatus']=='Denied'].shape[0]#4.對(duì)`df`按照`Income`列從高到低進(jìn)行排序，并打印排序后的前5行數(shù)據(jù)sorted_df=df.sort_values(by='Income',ascending=False).head(5)print(sorted_df)```四、案例分析題1.我會(huì)從以下數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)：*客戶基本信息庫(kù)：獲取客戶ID、年齡、性別、職業(yè)、教育程度、入行時(shí)間等。*存款/貸款賬戶信息：獲取賬戶類(lèi)型、余額、開(kāi)戶時(shí)間、交易歷史等。*交易流水?dāng)?shù)據(jù)：獲取交易金額、交易對(duì)手、交易頻率、常用渠道等。*營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)記錄：獲取客戶參與過(guò)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、活動(dòng)類(lèi)型、參與時(shí)間、活動(dòng)效果反饋等。*客戶服務(wù)交互記錄：獲取客戶咨詢記錄、投訴記錄、客服交互頻率等。需要的關(guān)鍵信息包括：客戶基本信息、賬戶行為、交易行為、信貸記錄、營(yíng)銷(xiāo)互動(dòng)、服務(wù)互動(dòng)以及明確的流失標(biāo)簽（例如，一定時(shí)期內(nèi)未活躍賬戶或主動(dòng)注銷(xiāo)賬戶）。2.我將如何定義“年輕客戶”和“客戶流失”：*“年輕客戶”：可以定義為年齡在25至35周歲之間的客戶。也可以考慮結(jié)合入行時(shí)間，例如定義為入行時(shí)間較短（如3年內(nèi)）且年齡在25-35歲的客戶，以更精準(zhǔn)地捕捉該群體特征。*“客戶流失”：可以定義為在過(guò)去特定時(shí)期（如6個(gè)月或1年）內(nèi)未產(chǎn)生任何交易、未登錄手機(jī)銀行/網(wǎng)上銀行、未進(jìn)行任何業(yè)務(wù)辦理的客戶?；蛘吒鼑?yán)格地定義為客戶主動(dòng)辦理了銷(xiāo)戶或轉(zhuǎn)出手續(xù)。3.我將進(jìn)行的探索性數(shù)據(jù)分析包括：*描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算年輕客戶群體的基本特征，如年齡分布、收入水平、信用評(píng)分分布、各類(lèi)型產(chǎn)品持有情況等。對(duì)比流失年輕客戶與非流失年輕客戶在關(guān)鍵變量上的均值差異。*數(shù)據(jù)可視化：繪制年齡分布圖（如直方圖）、收入分布圖、信用評(píng)分分布圖。使用條形圖或餅圖展示流失客戶在性別、職業(yè)、產(chǎn)品持有情況等分類(lèi)變量上的分布比例。繪制流失率隨時(shí)間變化的趨勢(shì)圖。*相關(guān)性分析：計(jì)算關(guān)鍵變量（如年齡、收入、信用評(píng)分、交易頻率、產(chǎn)品數(shù)量等）與流失率之間的相關(guān)系數(shù)，初步判斷哪些因素可能與流失有關(guān)。*篩選高流失風(fēng)險(xiǎn)特征客戶子集：識(shí)別出在關(guān)鍵指標(biāo)上（如低收入、低活躍度、近期有負(fù)面交互等）顯著區(qū)別于非流失客戶的年輕客戶群體。4.我可能會(huì)考慮使用以下數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶：*描述性統(tǒng)計(jì)與規(guī)則挖掘：基于EDA結(jié)果，總結(jié)流失客戶的關(guān)鍵特征組合，建立簡(jiǎn)單的流失規(guī)則。*分類(lèi)算法：使用邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。輸入變量包括客戶demographics、賬戶行為、交易行為、信貸歷史、營(yíng)銷(xiāo)響應(yīng)等。輸出是流失概率或分類(lèi)（流失/非流失）。*聚類(lèi)算法：對(duì)年輕客戶進(jìn)行無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)，識(shí)別出具有不同行為特征和潛在流失風(fēng)險(xiǎn)的客戶群組，然后分析各群組的特征。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致客戶流失的潛在行為模式或特征組合（例如，低交易頻率+近期負(fù)面服務(wù)體驗(yàn)->高流失風(fēng)險(xiǎn)）。5.基于分析結(jié)果，我會(huì)提出以下具體的客戶挽留建議：*針對(duì)低活躍度客戶：分析其不活躍的原因（如使用不便、缺乏需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手吸引等），優(yōu)化手機(jī)銀行/網(wǎng)上銀行體驗(yàn)，推送個(gè)性化產(chǎn)品推薦，或提供特定活動(dòng)激勵(lì)鼓勵(lì)其使用。*針對(duì)低收入/低價(jià)值客戶：了解其需求，提供符合其預(yù)算的增值服務(wù)或產(chǎn)品，設(shè)計(jì)針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，提升客戶感知價(jià)值。*針對(duì)有流失傾向（高風(fēng)險(xiǎn)）客戶：及時(shí)進(jìn)行溝通關(guān)懷，了解其不滿或需求，提供定制化解決方案或優(yōu)惠，