銀行數(shù)據(jù)分析能力2025年案例分析測(cè)試試卷（含答案）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______第一題某商業(yè)銀行希望提升其信用卡產(chǎn)品的客戶(hù)活躍度。近期數(shù)據(jù)顯示，部分老客戶(hù)的使用頻率明顯下降，而新客戶(hù)的初期活躍度也未能達(dá)到預(yù)期。銀行管理層希望了解導(dǎo)致客戶(hù)活躍度下降的可能原因，并探索提升活躍度的有效策略?？晒┓治龅臄?shù)據(jù)包括近兩年所有信用卡客戶(hù)的交易流水、卡片信息、個(gè)人信息以及部分客戶(hù)的問(wèn)卷調(diào)查反饋。請(qǐng)基于以上背景，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，用于診斷客戶(hù)活躍度下降的原因。方案應(yīng)至少包含以下內(nèi)容：1.定義“客戶(hù)活躍度”指標(biāo)，并說(shuō)明選擇該指標(biāo)的理由。2.描述你會(huì)如何利用交易流水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)分析客戶(hù)行為變化趨勢(shì)。3.說(shuō)明你會(huì)如何通過(guò)客戶(hù)信息和個(gè)人信息數(shù)據(jù)，識(shí)別不同活躍度客戶(hù)群體的特征差異。4.如果可以利用到問(wèn)卷調(diào)查反饋數(shù)據(jù)，請(qǐng)說(shuō)明如何將其融入分析以獲得更深入的洞察。5.基于以上分析，提出至少三種可能的原因分析，并簡(jiǎn)要說(shuō)明后續(xù)驗(yàn)證這些原因的分析思路。第二題某區(qū)域性銀行發(fā)現(xiàn)其小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的不良率近期出現(xiàn)上升趨勢(shì)，但整體不良貸款主要集中在少數(shù)幾個(gè)行業(yè)。銀行信貸部門(mén)希望利用歷史貸款數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的模型來(lái)識(shí)別潛在的高風(fēng)險(xiǎn)借款企業(yè)，以便在審批過(guò)程中進(jìn)行更嚴(yán)格的審查?？捎玫臍v史數(shù)據(jù)包括借款企業(yè)的基本信息、行業(yè)分類(lèi)、貸款金額、貸款期限、擔(dān)保方式、申請(qǐng)時(shí)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（如營(yíng)收、利潤(rùn)率等）以及歷史還款記錄（是否逾期、逾期天數(shù)）。請(qǐng)描述你會(huì)如何利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的分析方案。1.明確此分析中的目標(biāo)變量（因變量）是什么？為什么選擇該變量？2.描述你會(huì)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括處理缺失值、可能的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或特征工程步驟。3.說(shuō)明你會(huì)考慮使用哪些類(lèi)型的模型（至少兩種）來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，并簡(jiǎn)述選擇這些模型的原因。4.在模型構(gòu)建過(guò)程中，你會(huì)關(guān)注哪些關(guān)鍵的評(píng)價(jià)指標(biāo)？為什么？5.假設(shè)模型構(gòu)建完成并得到一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果，請(qǐng)說(shuō)明你會(huì)如何解釋該模型的業(yè)務(wù)含義，并提出至少一條基于模型結(jié)果的信貸審批建議。第三題一家全國(guó)性商業(yè)銀行正在計(jì)劃推出一項(xiàng)新的手機(jī)銀行APP積分獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)希望評(píng)估不同積分策略對(duì)用戶(hù)注冊(cè)、登錄頻率以及APP使用深度（如使用理財(cái)、繳費(fèi)等非交易類(lèi)功能）的影響。為此，他們收集了一個(gè)假設(shè)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，其中包含了用戶(hù)ID、是否參與積分計(jì)劃（是/否）、積分規(guī)則類(lèi)型（A/B/C，假設(shè)A為高積分、B為中積分、C為低積分）、注冊(cè)后的登錄次數(shù)、平均登錄間隔天數(shù)以及使用非交易功能次數(shù)。請(qǐng)分析這個(gè)數(shù)據(jù)集，評(píng)估不同積分策略的效果。1.描述你會(huì)如何使用此數(shù)據(jù)集來(lái)比較不同積分策略（A/B/C）對(duì)用戶(hù)登錄頻率的影響。2.說(shuō)明你會(huì)如何評(píng)估不同積分策略對(duì)用戶(hù)APP使用深度（非交易功能使用）的影響。3.在進(jìn)行上述分析時(shí)，需要考慮哪些潛在的因素干擾（混淆變量）？你會(huì)如何控制這些因素的影響？4.基于你的分析，請(qǐng)?zhí)岢鲫P(guān)于哪種積分規(guī)則類(lèi)型可能更有效的結(jié)論性建議，并簡(jiǎn)要說(shuō)明理由。5.如果需要進(jìn)一步優(yōu)化積分計(jì)劃，你會(huì)建議從哪些方面進(jìn)行深入分析或調(diào)整？第四題某銀行的財(cái)富管理部門(mén)注意到，近年來(lái)通過(guò)線上渠道獲取的財(cái)富管理產(chǎn)品客戶(hù)數(shù)量有所增長(zhǎng)，但線上客戶(hù)的后續(xù)產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和資產(chǎn)配置遵守度普遍低于線下渠道的客戶(hù)。管理部門(mén)希望了解線上客戶(hù)行為的特點(diǎn)，并找出提升其轉(zhuǎn)化率和遵守度的方法?？色@取的數(shù)據(jù)包括客戶(hù)注冊(cè)渠道（線上/線下）、年齡、風(fēng)險(xiǎn)偏好評(píng)分、歷史產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)記錄、線上互動(dòng)行為數(shù)據(jù)（如瀏覽頁(yè)面、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、咨詢(xún)次數(shù)）以及客戶(hù)經(jīng)理的服務(wù)記錄（如有）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析方案，以幫助財(cái)富管理部門(mén)理解線上客戶(hù)的獨(dú)特性并制定改進(jìn)策略。1.描述你會(huì)如何利用客戶(hù)信息和風(fēng)險(xiǎn)偏好數(shù)據(jù)，比較線上與線下客戶(hù)在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征和風(fēng)險(xiǎn)承受能力上的差異。2.說(shuō)明你會(huì)如何分析線上互動(dòng)行為數(shù)據(jù)，以識(shí)別不同購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和資產(chǎn)配置遵守度客戶(hù)的線上行為模式。3.解釋你會(huì)如何結(jié)合歷史產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)記錄，分析線上客戶(hù)偏好的產(chǎn)品類(lèi)型。4.考慮到客戶(hù)經(jīng)理的服務(wù)可能對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，你會(huì)如何利用客戶(hù)經(jīng)理的服務(wù)記錄數(shù)據(jù)來(lái)輔助分析？5.基于以上分析，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰蓷l針對(duì)提升線上客戶(hù)轉(zhuǎn)化率和資產(chǎn)配置遵守度的具體策略建議，并說(shuō)明建議的理由。試卷答案第一題1.定義與理由：客戶(hù)活躍度可定義為客戶(hù)在一定時(shí)期內(nèi)（如月度）使用信用卡進(jìn)行交易或與銀行信用卡相關(guān)服務(wù)的頻率。選擇該指標(biāo)的理由是，活躍度直接反映了客戶(hù)對(duì)銀行信用卡產(chǎn)品的粘性和使用意愿，是衡量產(chǎn)品價(jià)值和客戶(hù)生命周期的關(guān)鍵指標(biāo)，與收入貢獻(xiàn)和營(yíng)銷(xiāo)效率密切相關(guān)。2.分析交易流水：首先，按客戶(hù)ID和時(shí)間段（如月度）對(duì)交易流水進(jìn)行匯總，計(jì)算每個(gè)客戶(hù)的交易筆數(shù)、交易金額、交易頻率、交易類(lèi)型分布（消費(fèi)、取現(xiàn)、轉(zhuǎn)賬等）、常用商戶(hù)類(lèi)型和地理位置等。其次，對(duì)比不同活躍度級(jí)別客戶(hù)（如高頻、中頻、低頻、非活躍）在這些交易特征上的統(tǒng)計(jì)差異。再次，分析活躍度下降客戶(hù)的交易行為變化趨勢(shì)，如交易頻率、金額的下降幅度，交易類(lèi)型的變化（是否轉(zhuǎn)向取現(xiàn)或低價(jià)值交易），以及是否減少在銀行自有商戶(hù)或優(yōu)質(zhì)商戶(hù)的交易。最后，可以繪制活躍度客戶(hù)隨時(shí)間的滾動(dòng)趨勢(shì)圖，觀察下降趨勢(shì)的起點(diǎn)、速度和持續(xù)性。3.分析客戶(hù)與個(gè)人信息：通過(guò)客戶(hù)信息（如年齡、職業(yè)、收入水平、教育程度）和個(gè)人信息（如居住地、婚姻狀況）與活躍度標(biāo)簽進(jìn)行交叉分析，計(jì)算不同特征群體中活躍客戶(hù)的占比。比較活躍與不活躍客戶(hù)在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征上的顯著差異，例如，是否活躍客戶(hù)在年齡、職業(yè)類(lèi)型或收入水平上存在明顯區(qū)別。這些差異有助于識(shí)別哪些客群是活躍度下降的重點(diǎn)區(qū)域，或者是否存在特定客群被邊緣化的現(xiàn)象。4.利用問(wèn)卷調(diào)查：對(duì)已完成問(wèn)卷調(diào)查的活躍與不活躍客戶(hù)樣本進(jìn)行對(duì)比分析，重點(diǎn)關(guān)注那些在交易數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)的顯著差異特征相關(guān)的開(kāi)放性問(wèn)題或選擇題。例如，如果數(shù)據(jù)顯示低活躍度客戶(hù)更傾向于線上交易，可以分析問(wèn)卷中關(guān)于線上服務(wù)體驗(yàn)、操作便捷性等問(wèn)題上的回答差異。問(wèn)卷結(jié)果可以驗(yàn)證或補(bǔ)充交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的洞察，從客戶(hù)主觀感受角度解釋行為變化的原因，如服務(wù)不滿(mǎn)、需求變化、外部競(jìng)爭(zhēng)等。5.原因分析與驗(yàn)證思路：*原因一：外部競(jìng)爭(zhēng)加劇。驗(yàn)證思路：分析客戶(hù)流失前是否進(jìn)入了新的競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)區(qū)域，或同業(yè)推出了更具吸引力的產(chǎn)品/權(quán)益（可通過(guò)外部市場(chǎng)報(bào)告、客戶(hù)流失原因調(diào)研輔助驗(yàn)證）。*原因二：產(chǎn)品/服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力下降。驗(yàn)證思路：對(duì)比低活躍度客戶(hù)使用的卡片類(lèi)型、享受的權(quán)益與高活躍度客戶(hù)的差異，結(jié)合產(chǎn)品成本與收益分析、客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)研結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。*原因三：客戶(hù)需求/生命周期變化。驗(yàn)證思路：結(jié)合客戶(hù)個(gè)人信息變化（如婚姻狀態(tài)、住房變化）、交易類(lèi)型變化（如大額消費(fèi)減少、旅游消費(fèi)增加）以及客戶(hù)經(jīng)理反饋進(jìn)行綜合判斷和驗(yàn)證。第二題1.目標(biāo)變量：目標(biāo)變量是“歷史還款記錄”中的“是否逾期”或“是否不良貸款”。選擇該變量是因?yàn)樗苯臃从沉私杩钇髽I(yè)的還款能力和信用風(fēng)險(xiǎn)，是已知的、用于衡量貸款風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)簽，是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的核心依據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：*缺失值處理：根據(jù)缺失比例和性質(zhì)，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等關(guān)鍵變量采用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充、回歸填充或基于其他變量的預(yù)測(cè)模型填充。對(duì)于分類(lèi)變量（如擔(dān)保方式）的缺失，可考慮創(chuàng)建一個(gè)“缺失”類(lèi)別或使用模型預(yù)測(cè)填充。歷史還款記錄中的缺失需仔細(xì)判斷，通常不應(yīng)丟棄，可按“未逾期”處理或保留作為特征。*數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換/特征工程：對(duì)連續(xù)型財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（如營(yíng)收、利潤(rùn)率）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。創(chuàng)建新的特征，如財(cái)務(wù)比率（流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率）、貸款金額與營(yíng)收比、歷史逾期次數(shù)/比例等。對(duì)分類(lèi)變量（行業(yè)、擔(dān)保方式）進(jìn)行獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）或標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）。將時(shí)間相關(guān)的逾期天數(shù)轉(zhuǎn)換為分類(lèi)變量（如0天、1-30天、31-90天、90天以上）。3.考慮的模型類(lèi)型：*邏輯回歸（LogisticRegression）：原因是模型簡(jiǎn)單、結(jié)果可解釋性強(qiáng)，能提供各特征對(duì)不良風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度（系數(shù)），適合作為基線模型或用于理解特征重要性。*決策樹(shù)（DecisionTree）/隨機(jī)森林（RandomForest）/梯度提升樹(shù)（GradientBoosting,如XGBoost,LightGBM）：原因是這些模型能自動(dòng)處理非線性關(guān)系和特征交互，對(duì)結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)通常表現(xiàn)良好，能夠捕捉復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)模式。特別是集成模型（隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)）通常具有更高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。4.關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)：*準(zhǔn)確率（Accuracy）：了解模型的整體預(yù)測(cè)正確率，但在不良貸款樣本很少的類(lèi)別不平衡數(shù)據(jù)中可能具有誤導(dǎo)性。*精確率（Precision）：衡量預(yù)測(cè)為“不良”的樣本中實(shí)際為“不良”的比例，關(guān)注假陽(yáng)性率，對(duì)銀行而言，降低將好客戶(hù)誤判為壞客戶(hù)的成本很重要。*召回率（Recall）/敏感度（Sensitivity）：衡量實(shí)際為“不良”的樣本中被模型正確預(yù)測(cè)出的比例，關(guān)注假陰性率，對(duì)銀行而言，盡可能發(fā)現(xiàn)所有真正的風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)至關(guān)重要。*F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）：精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合評(píng)價(jià)模型在類(lèi)別不平衡下的表現(xiàn)。*AUC（AreaUndertheROCCurve）：衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力，值越接近1越好。*（針對(duì)特定業(yè)務(wù)）PR曲線下面積（AreaUnderthePrecision-RecallCurve）：在正負(fù)樣本極度不平衡時(shí)，PR曲線比ROC曲線更能反映模型的實(shí)際應(yīng)用效果。5.模型結(jié)果解釋與建議：*解釋?zhuān)和ㄟ^(guò)模型系數(shù)（邏輯回歸）或特征重要性排序（樹(shù)模型/集成模型），識(shí)別出對(duì)不良風(fēng)險(xiǎn)影響最大的因素（如歷史逾期次數(shù)、負(fù)債率、貸款金額、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等）?？梢酝ㄟ^(guò)繪制特征影響圖或局部可解釋模型不可知解釋?zhuān)↙IME）來(lái)更直觀地解釋單個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的原因。*建議：基于模型結(jié)果，建議信貸審批政策向高風(fēng)險(xiǎn)特征（如高負(fù)債率、多筆逾期歷史、處于高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的客戶(hù)）傾斜，實(shí)施更嚴(yán)格的審查或提高風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)（如提高利率、要求更強(qiáng)擔(dān)保）。例如，如果模型顯示“貸款金額/營(yíng)收比”是重要特征，可以設(shè)定該比率的閾值，超過(guò)閾值的申請(qǐng)進(jìn)行額外盡職調(diào)查。第三題1.比較登錄頻率：將數(shù)據(jù)集按“是否參與積分計(jì)劃”和“積分規(guī)則類(lèi)型（A/B/C）”分組，分別計(jì)算每個(gè)組的平均登錄次數(shù)和登錄頻率（如每日/每周登錄次數(shù)）。使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如ANOVA方差分析）比較不同積分規(guī)則參與組之間的登錄頻率是否存在顯著差異。繪制箱線圖或小提琴圖可視化各組登錄頻率的分布差異。特別關(guān)注積分計(jì)劃參與組內(nèi)部，不同積分規(guī)則（A/B/C）之間是否存在顯著效果差異。2.分析使用深度：同樣，按分組計(jì)算每個(gè)組的“使用非交易功能次數(shù)”的平均值和頻率。使用類(lèi)似ANOVA或Kruskal-Wallis檢驗(yàn)比較不同積分規(guī)則參與組在非交易功能使用上的差異?？梢赃M(jìn)一步分析特定功能（如理財(cái)配置、繳費(fèi)次數(shù)）的使用情況。同樣繪制可視化圖表展示分布。3.控制混淆變量：潛在混淆變量包括客戶(hù)年齡、風(fēng)險(xiǎn)偏好評(píng)分、注冊(cè)時(shí)間、客戶(hù)歷史活躍度等。這些因素可能同時(shí)影響客戶(hù)是否參與積分計(jì)劃以及其后續(xù)行為?？刂品椒ǎ涸诒容^分析時(shí)，應(yīng)使用多因素分析模型（如多元方差分析MANOVA、線性回歸、邏輯回歸，將積分規(guī)則類(lèi)型作為自變量，將登錄頻率/使用深度作為因變量，同時(shí)將潛在的混淆變量作為控制變量納入模型）來(lái)評(píng)估積分規(guī)則類(lèi)型的凈效應(yīng)。或者，采用分層分析，根據(jù)混淆變量的不同水平（如按年齡分組、按風(fēng)險(xiǎn)偏好分組）進(jìn)行子群比較。4.結(jié)論性建議：基于假設(shè)的分析結(jié)果（例如，如果A類(lèi)規(guī)則參與者的登錄頻率和使用深度顯著高于B類(lèi)和C類(lèi)），可以得出結(jié)論：較高的積分獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則（A類(lèi)）可能更有效地激勵(lì)客戶(hù)使用APP。建議選擇A類(lèi)積分規(guī)則作為新的標(biāo)準(zhǔn)策略，或進(jìn)一步測(cè)試A類(lèi)規(guī)則的優(yōu)化版本。5.進(jìn)一步分析/調(diào)整方向：如果發(fā)現(xiàn)積分規(guī)則本身效果不顯著，或不同客群對(duì)積分規(guī)則的響應(yīng)不同，可以進(jìn)一步分析：*積分獲取難度與消耗平衡：客戶(hù)是否覺(jué)得積分獲取容易但消耗困難，或反之？*積分價(jià)值感知：客戶(hù)認(rèn)為積分的實(shí)際價(jià)值如何？是否與提供的權(quán)益對(duì)等？*非積分因素影響：APP的易用性、功能豐富度、客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)等非積分因素對(duì)行為的影響有多大？*行為路徑分析：客戶(hù)從注冊(cè)到活躍、再到深度使用的完整行為路徑是怎樣的？積分在哪個(gè)環(huán)節(jié)起到了關(guān)鍵作用？*個(gè)性化策略：是否可以根據(jù)客戶(hù)特征（如新客戶(hù)/老客戶(hù)、高/低價(jià)值客戶(hù)）提供差異化的積分規(guī)則或權(quán)益？第四題1.比較人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征：使用交叉表或分組統(tǒng)計(jì)描述（如均值、中位數(shù)）來(lái)比較線上與線下客戶(hù)的年齡分布、職業(yè)構(gòu)成、收入水平、風(fēng)險(xiǎn)偏好評(píng)分、居住地等特征的差異。例如，計(jì)算線上客戶(hù)中高風(fēng)險(xiǎn)偏好客戶(hù)的比例是否顯著低于線下客戶(hù)?？梢暬梢酝ㄟ^(guò)分組柱狀圖或箱線圖展示這些特征的分布差異。2.分析線上互動(dòng)行為：對(duì)線上互動(dòng)行為數(shù)據(jù)按轉(zhuǎn)化率/遵守度進(jìn)行分組，比較不同組的瀏覽頁(yè)面偏好（如集中在產(chǎn)品介紹頁(yè)還是活動(dòng)頁(yè)）、平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、咨詢(xún)次數(shù)/類(lèi)型