銀行數(shù)據(jù)統(tǒng)計2025年統(tǒng)計分析專項訓練試卷（含答案）考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在銀行客戶細分中，根據(jù)客戶的交易金額、頻率等行為特征進行聚類分析，屬于哪種數(shù)據(jù)分析方法的應用？A.描述性統(tǒng)計B.推斷統(tǒng)計C.回歸分析D.分類與聚類分析2.某銀行想知道其新推出的手機銀行APP功能對用戶活躍度是否有顯著影響，應采用哪種統(tǒng)計檢驗方法？A.相關性分析B.t檢驗C.卡方檢驗D.方差分析3.下列哪個指標最適合用于衡量銀行信貸資產(chǎn)的整體風險狀況？A.流動比率B.資產(chǎn)回報率（ROA）C.不良貸款率（NPLRatio）D.營業(yè)收入增長率4.銀行在評估潛在貸款申請人的信用風險時，常用邏輯回歸模型，其主要輸出結果是什么？A.預測的連續(xù)數(shù)值B.數(shù)據(jù)的相關系數(shù)C.申請人事后違約的概率D.解釋變量的方差5.分析銀行季度利潤數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的上升和下降周期，最適合采用哪種時間序列分析方法？A.簡單移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.線性回歸分析6.一項調(diào)查結果顯示，使用網(wǎng)上銀行服務的客戶比未使用者的平均交易次數(shù)高20%，該結論屬于什么類型的統(tǒng)計推斷？A.參數(shù)估計B.假設檢驗C.相關性分析D.回歸系數(shù)估計7.在進行客戶滿意度調(diào)查時，收集到的“非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意”這類數(shù)據(jù)屬于什么類型？A.比例數(shù)據(jù)B.定序數(shù)據(jù)C.定比數(shù)據(jù)D.定性數(shù)據(jù)8.銀行需要分析不同年齡段客戶對某種信貸產(chǎn)品的偏好差異，最適合采用哪種統(tǒng)計方法？A.獨立樣本t檢驗B.配對樣本t檢驗C.單因素方差分析D.相關性分析9.下列哪個統(tǒng)計指標可以用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度或波動性？A.樣本量（n）B.均值（Mean）C.標準差（StandardDeviation）D.中位數(shù)（Median）10.銀行通過A/B測試比較兩種不同的營銷郵件主題對打開率的影響，這屬于什么統(tǒng)計方法的實踐應用？A.時間序列分析B.假設檢驗（通過比較兩組比例）C.回歸分析D.聚類分析二、計算題（請寫出計算過程和結果，每題10分，共30分）1.某銀行分行2024年第一季度個人存款余額分別為：月初1.2億，季末1.5億。該季度該分行個人存款余額的平均增長速度是多少？（假設存款余額均勻增長）2.某信用評分模型中，某客戶的信用得分計算部分包含三個指標：按時還款記錄（權重30%）、負債收入比（權重50%，計算結果為0.2）、歷史信用查詢次數(shù)（權重20%，查詢次數(shù)為2次，評分標準為：0次5分，1次3分，2次1分）。假設其他指標得分均為滿分，計算該客戶在信用得分計算部分的得分。（提示：需要先將負債收入比和查詢次數(shù)轉換為評分值）3.某銀行抽樣調(diào)查了100名信用卡客戶，其中使用移動支付功能的客戶有70人。請計算使用移動支付功能的客戶比例的95%置信區(qū)間。（假設樣本比例p=70/100，總體比例未知，可用樣本比例代替，Z值取1.96）三、分析題（請結合銀行業(yè)務場景進行分析，要求說明分析思路、選用方法、關鍵步驟和基本結論，每題25分，共50分）1.某銀行發(fā)現(xiàn)近半年來，部分長期穩(wěn)定的老客戶的交易頻率有所下降。假設銀行獲得了過去兩年內(nèi)這些老客戶每月交易筆數(shù)的記錄數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)已脫敏處理，無缺失值和明顯異常值）。請設計一個分析方案，說明你將如何利用這些數(shù)據(jù)來探究客戶交易頻率下降的原因，并簡述可能的分析步驟和需要關注的重點。不需要進行實際計算，但要說明會使用哪些類型的分析方法或指標。2.銀行計劃推出一款針對年輕人的新型消費貸款產(chǎn)品，并希望根據(jù)用戶的線上行為數(shù)據(jù)進行精準營銷。假設銀行擁有用戶的年齡、性別、線上瀏覽記錄（如瀏覽了哪些類別的商品）、App使用時長等數(shù)據(jù)。請簡述如何利用這些數(shù)據(jù)對潛在目標客戶進行畫像（客戶細分），并說明在構建用戶畫像時，可能會考慮哪些關鍵因素以及可能采用哪些數(shù)據(jù)分析技術。---試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.C6.B7.B8.C9.C10.B二、計算題1.計算過程：*季度平均存款余額=(期初余額+期末余額)/2=(1.2億+1.5億)/2=1.35億*季度增長額=期末余額-期初余額=1.5億-1.2億=0.3億*季度平均增長速度=(季度增長額/季度平均存款余額)*100%=(0.3億/1.35億)*100%≈22.22%*（假設均勻增長，年化平均增長速度約為(1+季度平均增長速度)^4-1=(1+22.22%)^4-1≈1.0222^4-1≈1.094-1=0.094或9.4%）結果：該季度個人存款余額的平均增長速度約為22.22%。2.計算過程：*按時還款記錄得分：滿分假設為5分。*負債收入比得分：標準為0次5分，1次3分，2次1分。客戶查詢次數(shù)為2次，得1分。*歷史信用查詢次數(shù)得分：滿分假設為5分。*總分計算：*信用得分=(按時還款得分*30%)+(負債收入比得分*50%)+(查詢次數(shù)得分*20%)*信用得分=(5*0.3)+(1*0.5)+(5*0.2)*信用得分=1.5+0.5+1=3分結果：該客戶在信用得分計算部分的得分為3分。3.計算過程：*樣本比例p=70/100=0.7*樣本量n=100*標準誤差SE=sqrt[p(1-p)/n]=sqrt[0.7*(1-0.7)/100]=sqrt[0.21/100]=sqrt[0.0021]≈0.0458*95%置信區(qū)間臨界值Z=1.96*置信區(qū)間下限=p-Z*SE=0.7-1.96*0.0458≈0.7-0.0899≈0.6101*置信區(qū)間上限=p+Z*SE=0.7+1.96*0.0458≈0.7+0.0899≈0.7899結果：使用移動支付功能的客戶比例的95%置信區(qū)間約為（0.6101,0.7899），即（61.01%,78.99%）。三、分析題1.分析思路：首先確認數(shù)據(jù)質(zhì)量，然后通過描述性統(tǒng)計和對比分析初步了解交易頻率的整體變化和客戶分層差異，接著運用相關性分析或回歸分析探究交易頻率與可能影響因素（如年齡、產(chǎn)品持有情況、營銷活動參與度、宏觀經(jīng)濟指標等）之間的關系，最后結合業(yè)務經(jīng)驗解讀分析結果，識別潛在原因。選用方法/步驟：*描述性統(tǒng)計：計算整體平均交易頻率、中位數(shù)、標準差，按客戶年齡、持有產(chǎn)品類型、入行時間等維度分組計算平均交易頻率并進行對比。*對比分析：比較交易頻率下降前后的變化趨勢，或比較交易頻率下降的客戶與未下降的客戶在關鍵特征上的差異。*相關性分析/回歸分析：計算交易頻率與其他潛在影響因素（如產(chǎn)品數(shù)量、線上服務使用情況、營銷活動參與次數(shù)等）的相關系數(shù)，或建立回歸模型，分析各因素對交易頻率的影響程度和顯著性。*重要關注點：區(qū)分是普遍性下降還是僅限于特定客戶群；識別交易頻率下降是否與特定產(chǎn)品/服務變更、營銷活動、市場競爭或宏觀經(jīng)濟環(huán)境有關。基本結論：通過上述分析，可能識別出導致部分老客戶交易頻率下降的具體原因，例如產(chǎn)品吸引力下降、線上服務體驗不佳、客戶需求變化、競爭對手分流等，為銀行制定針對性的挽留策略提供數(shù)據(jù)支持。2.分析思路：目標是構建能夠代表潛在目標客戶特征的用戶畫像。首先對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行探索性分析，了解用戶群體的基本分布和特征；然后根據(jù)業(yè)務目標和數(shù)據(jù)情況選擇合適的客戶細分方法；最后將細分結果與用戶行為特征結合，描繪出典型目標客戶的畫像。選用方法/步驟：*探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：計算用戶年齡、性別等基本統(tǒng)計指標；分析線上瀏覽記錄的品類偏好、頻率、金額等；分析App使用時長、登錄頻率等行為數(shù)據(jù)。*客戶細分：*基于人口統(tǒng)計學特征：如年齡分段（18-25,26-35,36-45等）、性別比例。*基于行為特征：根據(jù)線上瀏覽記錄、App使用行為等，使用聚類分析（如K-Means）將用戶劃分為具有相似行為模式的群體。*結合RFM模型：如果數(shù)據(jù)支持，可以分析用戶的最近消費時間（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）。*用戶畫像構建：選擇與產(chǎn)品目標客群最匹配的細分群體，結合該群體的詳細行為