2025年銀行數(shù)據(jù)分析能力專項(xiàng)考核模擬試卷（含答案）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題1分，共20分。請將正確選項(xiàng)的字母填在括號內(nèi)）1.下列哪個(gè)選項(xiàng)不屬于描述性統(tǒng)計(jì)量的范疇？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.相關(guān)系數(shù)2.在銀行客戶數(shù)據(jù)分析中，"客戶流失"通常被視為一個(gè)什么類型的問題？A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則問題3.以下哪種方法不屬于處理數(shù)據(jù)集中缺失值的技術(shù)？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用回歸預(yù)測填充D.保持原樣不處理4.SQL語句中，用于計(jì)算平均值A(chǔ)ggregate函數(shù)是？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()5.對于具有明顯線性關(guān)系的兩個(gè)變量，最適合用來衡量其相關(guān)性強(qiáng)弱的統(tǒng)計(jì)量是？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)6.在進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)，常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是？A.邏輯回歸B.線性回歸C.K-Means聚類D.決策樹7.以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于評估分類模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性？A.R平方（R-squared）B.均方誤差（MSE）C.準(zhǔn)確率（Accuracy）D.斜率（Slope）8.時(shí)間序列分析中，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)長期向上或向下的趨勢，通常需要考慮使用哪種模型？A.AR（自回歸模型）B.MA（移動平均模型）C.ARIMA（自回歸積分移動平均模型）D.聚類模型9.在數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）的分層結(jié)構(gòu)中，通常位于底層的是？A.數(shù)據(jù)加載層B.數(shù)據(jù)存儲層C.數(shù)據(jù)集市層D.查詢層10.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)挖掘的范疇？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.異常檢測C.數(shù)據(jù)清洗D.序列模式挖掘11.對于銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評估，哪個(gè)指標(biāo)通常被認(rèn)為是重要的負(fù)向指標(biāo)？A.收入水平B.婚姻狀況C.信用歷史長度D.負(fù)債比率12.使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析時(shí)，以下哪個(gè)選項(xiàng)是正確的操作？A.將數(shù)據(jù)透視表字段拖放到“篩選”區(qū)域以進(jìn)行篩選B.將數(shù)據(jù)透視表字段拖放到“值”區(qū)域以進(jìn)行排序C.將數(shù)據(jù)透視表字段拖放到“報(bào)告布局”區(qū)域以改變布局D.所有以上選項(xiàng)都是正確的13.在銀行營銷活動中，進(jìn)行客戶響應(yīng)預(yù)測通常屬于哪種分析任務(wù)？A.描述性分析B.診斷性分析C.預(yù)測性分析D.規(guī)范性分析14.下列哪個(gè)軟件通常被認(rèn)為主要用于數(shù)據(jù)可視化？A.SPSSB.SASC.TableauD.Python15."數(shù)據(jù)治理"在銀行業(yè)務(wù)中的主要目標(biāo)不包括？A.確保數(shù)據(jù)質(zhì)量B.提高數(shù)據(jù)安全C.最大化數(shù)據(jù)盈利能力D.規(guī)范數(shù)據(jù)使用16.在進(jìn)行特征工程時(shí)，"特征交叉"指的是？A.對特征進(jìn)行排序B.創(chuàng)建新的特征組合C.刪除不重要的特征D.對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化17.以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式最適合于需要快速隨機(jī)訪問的大型數(shù)據(jù)集？A.數(shù)據(jù)湖B.數(shù)據(jù)倉庫C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.NoSQL數(shù)據(jù)庫18.在銀行反欺詐分析中，識別出與正常交易模式顯著不同的異常交易，這屬于？A.關(guān)聯(lián)分析B.聚類分析C.異常檢測D.回歸分析19.以下哪個(gè)選項(xiàng)是衡量銀行運(yùn)營效率的常見指標(biāo)？A.資產(chǎn)負(fù)債率B.每筆交易處理時(shí)間C.股東權(quán)益回報(bào)率D.市場占有率20.離散型隨機(jī)變量X的可能取值為1,2,3,4，其概率分布為P(X=1)=0.1,P(X=2)=0.2,P(X=3)=0.3,P(X=4)=x，則x的值是？A.0.1B.0.2C.0.3D.0.4二、填空題（每空1分，共10分。請將答案填在橫線上）21.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為______，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。22.在銀行客戶數(shù)據(jù)分析中，"客戶生命周期價(jià)值"（CLV）是一個(gè)重要的______指標(biāo)。23.SQL中，用于連接兩個(gè)或多個(gè)表的語句是______。24.評估一個(gè)分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率，常用的指標(biāo)還有精確率、召回率和______。25.時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，描述數(shù)據(jù)點(diǎn)隨時(shí)間變化趨勢的成分通常包括趨勢成分、季節(jié)成分和______成分。26.數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占據(jù)了整個(gè)流程中______左右的時(shí)間。27.在進(jìn)行A/B測試時(shí)，為了確保測試結(jié)果的可靠性，需要保證兩個(gè)測試組在______上是可比的。28.銀行在進(jìn)行信用評分時(shí)，通常會使用邏輯回歸模型，其輸出結(jié)果通常是一個(gè)介于0到1之間的______。29.數(shù)據(jù)可視化能夠幫助分析師更直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的______和模式。30.根據(jù)香農(nóng)信息熵的定義，一個(gè)隨機(jī)變量的熵值越大，表示其______程度越高。三、操作題（共30分）31.（15分）假設(shè)你獲得了一份包含以下字段的銀行信用卡交易樣本數(shù)據(jù)：交易ID（TransactionID，唯一標(biāo)識），客戶ID（CustomerID），交易金額（Amount，數(shù)值型），交易時(shí)間（TransactionTime，日期時(shí)間型），交易地點(diǎn)（Location，文本型），是否欺詐標(biāo)記（FraudFlag，布爾型，1表示是欺詐，0表示非欺詐）。請根據(jù)要求完成以下操作：a)寫出使用SQL查詢，找出過去一個(gè)月內(nèi)交易金額超過1000元的所有交易記錄的SQL語句。b)寫出使用SQL查詢，計(jì)算每個(gè)客戶的總交易金額，并按總金額從高到低排序的SQL語句。c)假設(shè)使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，請寫出使用Pandas庫讀取上述數(shù)據(jù)文件（假設(shè)文件名為transactions.csv，字段分隔符為逗號），并將交易時(shí)間轉(zhuǎn)換為星期幾（Monday到Sunday）的Python代碼片段。32.（15分）假設(shè)你正在分析銀行個(gè)人貸款數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含以下字段：貸款I(lǐng)D（LoanID），客戶收入（Income，數(shù)值型），貸款金額（LoanAmount，數(shù)值型），貸款期限（Term，數(shù)值型，以月為單位），信用評分（CreditScore，數(shù)值型），是否違約（DefaultFlag，布爾型，1表示違約，0表示未違約）。請回答以下問題：a)如果要利用該數(shù)據(jù)進(jìn)行貸款違約預(yù)測建模，你認(rèn)為哪些特征可能對預(yù)測結(jié)果有重要影響？請簡述理由。b)假設(shè)你使用邏輯回歸模型進(jìn)行建模，模型輸出了一個(gè)關(guān)于違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測概率。請解釋該預(yù)測概率的含義，并說明銀行如何利用這個(gè)概率進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理決策（例如，是否批準(zhǔn)貸款，或要求更高的利率）。四、分析題（共40分）33.某銀行希望提升其網(wǎng)上銀行產(chǎn)品的用戶活躍度。你作為數(shù)據(jù)分析師，收到了過去三個(gè)月的用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)記錄了每個(gè)用戶的每天登錄次數(shù)、使用的主要功能模塊（如轉(zhuǎn)賬、理財(cái)、支付、查詢）、每次會話時(shí)長、以及是否是新增用戶（NewUser，1為是，0為否）等。同時(shí)，你也獲得了市場部進(jìn)行的最近一次線上營銷活動的數(shù)據(jù)，包括活動參與用戶的上述行為數(shù)據(jù)。請根據(jù)上述背景，回答以下問題：a)你認(rèn)為可以通過哪些數(shù)據(jù)分析方法來評估這次線上營銷活動的效果？（至少提出三種方法，并簡要說明每種方法的應(yīng)用思路）。b)假設(shè)通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，參與活動的用戶在活動期間的平均登錄次數(shù)顯著高于未參與活動的用戶。請進(jìn)一步分析可能導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因（至少提出兩種可能的原因）。c)基于你的分析，請?zhí)岢鲋辽賰蓷l具體的建議，幫助銀行優(yōu)化未來的線上營銷活動，以更有效地提升用戶活躍度。請說明每條建議的理由和預(yù)期的效果。試卷答案一、選擇題（每題1分，共20分。請將正確選項(xiàng)的字母填在括號內(nèi)）1.D解析：描述性統(tǒng)計(jì)量用于描述數(shù)據(jù)集的集中趨勢、離散程度和分布形狀，包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、極差等。相關(guān)系數(shù)（如Pearson相關(guān)系數(shù)）用于衡量兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，屬于推斷性統(tǒng)計(jì)或相關(guān)性分析的范疇。2.A解析：客戶流失預(yù)測的目標(biāo)是判斷哪些客戶可能會離開銀行，這是一個(gè)典型的將客戶分成“流失”和“未流失”兩個(gè)類別的二分類問題，屬于分類問題。3.D解析：處理缺失值的技術(shù)主要包括刪除（列表刪除、完全刪除）、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、回歸填充、KNN填充）和數(shù)據(jù)插補(bǔ)等。保持原樣不處理通常不是一個(gè)可行的策略，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，影響后續(xù)分析。4.B解析：AVG()是SQL中用于計(jì)算數(shù)值列平均值的聚合函數(shù)。SUM()計(jì)算總和，MAX()計(jì)算最大值，COUNT()計(jì)算數(shù)量。5.D解析：相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient）是衡量兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度和方向的統(tǒng)計(jì)量，其取值范圍通常在-1到1之間，絕對值越接近1表示線性關(guān)系越強(qiáng)。方差和標(biāo)準(zhǔn)差衡量數(shù)據(jù)的離散程度，協(xié)方差衡量兩個(gè)變量的聯(lián)合變化程度，但不直接衡量線性相關(guān)性強(qiáng)弱。6.C解析：K-Means聚類是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，簇間數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低，用于數(shù)據(jù)探索和客戶細(xì)分等場景。邏輯回歸、線性回歸是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類和回歸算法，決策樹也是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。7.C解析：準(zhǔn)確率（Accuracy）是分類模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有樣本數(shù)的比例，是評估分類模型性能的常用指標(biāo)。R平方（R-squared）主要用于回歸模型評估擬合優(yōu)度，均方誤差（MSE）是回歸模型的損失函數(shù)，斜率（Slope）是線性回歸模型中的參數(shù)。8.C解析：ARIMA模型（自回歸積分移動平均模型）是時(shí)間序列分析中常用的模型，特別適用于具有趨勢成分（需要差分實(shí)現(xiàn)積分）和自相關(guān)性成分的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。AR模型和MA模型分別處理自相關(guān)性和隨機(jī)擾動，但通常不直接處理明顯的趨勢。9.B解析：數(shù)據(jù)倉庫的分層結(jié)構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)存儲層（或稱數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層/底層）、數(shù)據(jù)集市層和查詢層。數(shù)據(jù)存儲層是整個(gè)倉庫的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)存儲原始數(shù)據(jù)或清洗后的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。10.C解析：數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）是指處理數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)誤、不完整、不一致等問題，是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的前提步驟，本身不屬于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)范疇。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、序列模式挖掘都是數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)。11.D解析：負(fù)債比率（Debt-to-IncomeRatio）反映了客戶的負(fù)債水平相對于收入的比例，是衡量客戶償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。較高的負(fù)債比率通常被視為信貸風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向指標(biāo)。收入水平是正向指標(biāo)，信用歷史長度是參考因素，婚姻狀況有時(shí)也會被考慮，但負(fù)債比率通常更直接。12.D解析：在使用Excel數(shù)據(jù)透視表時(shí)，將字段拖放到“篩選”區(qū)域可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾；拖放到“值”區(qū)域用于顯示匯總值（如計(jì)數(shù)、求和等），并進(jìn)行排序（值排序）；拖放到“報(bào)告布局”區(qū)域用于設(shè)置數(shù)據(jù)透視表的展現(xiàn)方式（如行、列、表格、上下文）。因此，所有選項(xiàng)描述的操作都是正確的。13.C解析：客戶響應(yīng)預(yù)測是指預(yù)測客戶對銀行營銷活動（如發(fā)送促銷郵件、推出新產(chǎn)品等）可能做出的反應(yīng)（如是否點(diǎn)擊鏈接、是否購買等），這是一個(gè)典型的預(yù)測性分析任務(wù)。14.C解析：Tableau是一款功能強(qiáng)大的商業(yè)智能（BI）軟件，專注于數(shù)據(jù)可視化，幫助用戶創(chuàng)建交互式圖表和儀表板。SPSS和SAS是統(tǒng)計(jì)分析軟件，Python是通用編程語言，可用于數(shù)據(jù)分析但主要強(qiáng)于算法實(shí)現(xiàn)和腳本編寫。15.C解析：數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)包括確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高數(shù)據(jù)安全、規(guī)范數(shù)據(jù)使用、促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和合規(guī)性等。最大化數(shù)據(jù)盈利能力雖然是一個(gè)重要的業(yè)務(wù)目標(biāo)，但不是數(shù)據(jù)治理本身直接追求的技術(shù)或操作目標(biāo)，而是數(shù)據(jù)治理成果應(yīng)支持的業(yè)務(wù)成果之一。16.B解析：特征工程是指通過領(lǐng)域知識、統(tǒng)計(jì)分析和技術(shù)手段，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入的特征。特征交叉（FeatureInteraction）是特征工程的一種技術(shù)，指創(chuàng)建兩個(gè)或多個(gè)原始特征的組合（如乘積、交互項(xiàng)）以捕捉特征間的復(fù)雜關(guān)系。17.C解析：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RelationalDatabase）通常采用行和列的結(jié)構(gòu)存儲數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的SQL查詢，并優(yōu)化了基于索引的快速隨機(jī)數(shù)據(jù)訪問。數(shù)據(jù)湖（DataLake）通常存儲原始、未結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）存儲結(jié)構(gòu)化、面向主題的數(shù)據(jù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，有的適合隨機(jī)訪問，有的適合特定類型數(shù)據(jù)。18.C解析：異常檢測（AnomalyDetection）旨在識別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)或模式。在銀行反欺詐分析中，識別出與正常交易模式（基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的模式）顯著偏離的異常交易行為，正是異常檢測的應(yīng)用。19.B解析：每筆交易處理時(shí)間是衡量銀行系統(tǒng)或部門處理交易效率的直接指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，股東權(quán)益回報(bào)率衡量盈利能力，市場占有率衡量市場競爭力。運(yùn)營效率通常涉及處理速度、成本、錯(cuò)誤率等多個(gè)方面。20.A解析：根據(jù)概率分布的性質(zhì)，所有可能取值的概率之和必須等于1。因此，0.1+0.2+0.3+x=1。解此方程得x=1-(0.1+0.2+0.3)=1-0.6=0.1。二、填空題（每空1分，共10分。請將答案填在橫線上）21.0解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的常用方法包括Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，其公式為(X-μ)/σ，其中μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)化后，數(shù)據(jù)的均值μ變?yōu)?，標(biāo)準(zhǔn)差σ變?yōu)?。22.預(yù)測解析：客戶生命周期價(jià)值（CustomerLifetimeValue,CLV）是根據(jù)客戶歷史行為和未來預(yù)期行為預(yù)測其在與銀行的關(guān)系中能帶來的總利潤或總貢獻(xiàn)。它是一個(gè)前瞻性的、預(yù)測性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，用于評估客戶的價(jià)值。23.JOIN解析：在SQL中，用于連接（Combine）兩個(gè)或多個(gè)表并根據(jù)相關(guān)列的關(guān)系提取數(shù)據(jù)的語句是JOIN。根據(jù)連接條件的嚴(yán)格程度，有INNERJOIN（內(nèi)連接）、LEFTJOIN（左連接）、RIGHTJOIN（右連接）和FULLOUTERJOIN（全外連接）等。24.F1-Score解析：在評估分類模型（尤其是處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)）的性能時(shí)，除了準(zhǔn)確率，精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score是常用的指標(biāo)。F1-Score是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者。25.隨機(jī)（或不規(guī)則）解析：時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常包含四種成分：趨勢成分（Trend）、季節(jié)成分（Seasonality，周期性變化）、隨機(jī)成分（Random/Residual，也稱為噪聲或不規(guī)則成分，表示無法解釋的波動）。26.80%解析：在數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐中，數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等）往往占據(jù)了整個(gè)數(shù)據(jù)分析和挖掘流程中相當(dāng)大的比例，普遍認(rèn)為大約在70%到80%之間。27.基線（或特征）解析：在進(jìn)行A/B測試（或多變量測試）時(shí)，為了科學(xué)地評估某個(gè)變量（如營銷策略、界面設(shè)計(jì)）對結(jié)果的影響，需要確保除了被測試的變量外，兩個(gè)或多個(gè)測試組（A組和B組）在其他所有相關(guān)方面（稱為基線特征或控制變量）都是可比或相似的。28.概率解析：邏輯回歸模型輸出的是事件發(fā)生的概率（或?qū)?shù)幾率），其值介于0和1之間。對于二分類問題，這個(gè)概率通常被解釋為樣本屬于正類（如“違約”）的條件概率。29.模式（或關(guān)系）解析：數(shù)據(jù)可視化通過圖形化的方式將數(shù)據(jù)中的信息傳達(dá)給觀眾。它能夠幫助分析師快速識別數(shù)據(jù)中的潛在模式、趨勢、異常值、關(guān)聯(lián)關(guān)系等，從而更深入地理解數(shù)據(jù)背后的含義。30.不確定性（或熵）解析：根據(jù)信息論中香農(nóng)熵的定義，一個(gè)隨機(jī)變量的熵值反映了其取值的無序程度或不確定性。熵值越大，表示隨機(jī)變量的取值越分散，不確定性越高；熵值越小，表示取值越集中，確定性越高。三、操作題（共30分）31.（15分）a)SQL語句：```sqlSELECT*FROMCreditCardTransactionsWHERETransactionTime>=DATEADD(month,-1,GETDATE())ANDAmount>1000;```或者使用特定數(shù)據(jù)庫的日期函數(shù)，例如：```sqlSELECT*FROMCreditCardTransactionsWHERETransactionTime>=DATEADD(month,-3,CURRENT_DATE)ANDAmount>1000;```解析：查詢過去一個(gè)月內(nèi)的交易記錄，需要篩選TransactionTime字段，使其大于等于當(dāng)前時(shí)間減去一個(gè)月（或具體天數(shù)）的日期。查詢金額超過1000元的記錄，需要篩選Amount字段。使用AND連接兩個(gè)條件。SELECT*表示選擇所有字段。b)SQL語句：```sqlSELECTCustomerID,SUM(Amount)ASTotalSpentFROMCreditCardTransactionsWHERETransactionTime>=DATEADD(month,-3,GETDATE())--假設(shè)分析周期為過去三個(gè)月GROUPBYCustomerIDORDERBYTotalSpentDESC;```或者使用特定數(shù)據(jù)庫的日期函數(shù)：```sqlSELECTCustomerID,SUM(Amount)ASTotalSpentFROMCreditCardTransactionsWHERETransactionTime>=DATEADD(month,-3,CURRENT_DATE)GROUPBYCustomerIDORDERBYTotalSpentDESC;```解析：計(jì)算每個(gè)客戶的總交易金額，需要按CustomerID分組，并使用SUM()函數(shù)對Amount字段求和。將求和結(jié)果命名為TotalSpent。最后按TotalSpent字段進(jìn)行降序排序。c)Python代碼片段（使用Pandas）：```pythonimportpandasaspd#假設(shè)文件路徑為'transactions.csv'#假設(shè)日期時(shí)間格式為'YYYY-MM-DDHH:MM:SS'df=pd.read_csv('transactions.csv',delimiter=',',parse_dates=['TransactionTime'])#轉(zhuǎn)換TransactionTime為星期幾，周一為0，周日為6df['DayOfWeek']=df['TransactionTime'].dt.dayofweek#或者使用字符串表示（需要確保Pandas版本支持）#df['DayOfWeek']=df['TransactionTime'].dt.day_name()```解析：使用pandas庫的read_csv函數(shù)讀取CSV文件，指定分隔符為逗號。由于TransactionTime字段是日期時(shí)間類型，使用parse_dates參數(shù)自動解析該字段。使用dt.dayofweek屬性獲取每個(gè)交易時(shí)間的星期數(shù)（周一為0，周日為6）。也可以使用dt.day_name()獲取星期名稱的字符串。32.（15分）a)可能對預(yù)測結(jié)果有重要影響的特征包括：*貸款金額（LoanAmount）：金額越大的貸款，若客戶還款能力不足，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。這是一個(gè)重要的正向指標(biāo)。*客戶收入（Income）：收入越高，通常還款能力越強(qiáng)，違約風(fēng)險(xiǎn)越低。這是一個(gè)重要的負(fù)向指標(biāo)。*信用評分（CreditScore）：信用評分是衡量客戶信用歷史和償債意愿的重要參考，分?jǐn)?shù)越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。這是一個(gè)重要的負(fù)向指標(biāo)。*貸款期限（Term）：期限越長，總還款額越高，潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)可能越大?？赡苁且粋€(gè)正向指標(biāo)。*是否違約（歷史標(biāo)簽，用于建模，非預(yù)測輸入，但影響模型選擇）：雖然是模型的目標(biāo)變量，但也是定義違約風(fēng)險(xiǎn)概念的基礎(chǔ)。解析：選擇特征應(yīng)基于業(yè)務(wù)理解和相關(guān)性分析。上述特征都與客戶的信用狀況和還款能力直接相關(guān)，是預(yù)測貸款違約的常用關(guān)鍵輸入變量。b)預(yù)測概率的含義及風(fēng)險(xiǎn)管理決策：*含義：模型輸出的預(yù)測概率表示給定某客戶（具有特定的Income、LoanAmount、CreditScore、Term等特征）在獲得貸款后，發(fā)生違約的可能性有多大（介于0到1之間）。例如，概率為0.7表示該客戶有70%的可能性會違約。*風(fēng)險(xiǎn)管理決策：銀行可以利用這個(gè)概率進(jìn)行差異化風(fēng)險(xiǎn)管理。*拒絕貸款：對于預(yù)測概率高于某個(gè)閾值（如10%、15%或更高，取決于銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和成本收益分析）的客戶，銀行可以決定拒絕發(fā)放貸款。*提高利率：對于預(yù)測概率介于可接受風(fēng)險(xiǎn)水平與閾值之間的客戶，銀行可以考慮提高貸款利率，以補(bǔ)償潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)增加。風(fēng)險(xiǎn)越高，利率越高。*附加條件：對于風(fēng)險(xiǎn)相對較低但仍在關(guān)注范圍內(nèi)的客戶，銀行可能要求提供額外的擔(dān)?；蛟黾拥盅何?。*審慎批準(zhǔn)：即使概率低于閾值，但若概率接近閾值或客戶特征存在其他疑點(diǎn)，也可能需要更嚴(yán)格的審核。*接受貸款：對于預(yù)測概率遠(yuǎn)低于閾值的客戶，銀行可以放心地批準(zhǔn)貸款，可能給予較為優(yōu)惠的利率。解析：邏輯回歸模型輸出的概率為銀行提供了量化風(fēng)險(xiǎn)的手段。通過設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)容忍度（閾值），銀行可以將概率轉(zhuǎn)化為具體的信貸審批決策（批準(zhǔn)、拒絕、調(diào)整條件），實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制目標(biāo)。四、分析題（共40分）33.（40分）a)評估營銷活動效果的數(shù)據(jù)分析方法：1.比較分析：對比活動參與組（TreatmentGroup）和未參與組（ControlGroup）在關(guān)鍵行為指標(biāo)（如登錄次數(shù)、會話時(shí)長、使用功能數(shù)）上的平均差異?？梢允褂锚?dú)立樣本T檢驗(yàn)或Mann-WhitneyU檢驗(yàn)（如果數(shù)據(jù)非正態(tài)分布）來統(tǒng)計(jì)差異的顯著性。解析：這是最直接的方法，通過比較兩組基線行為和活動后行為的差異，判斷活動是否對用戶行為產(chǎn)生了顯著影響。2.A/B測試分析：如果活動是A