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建设银行2025河源市数据分析师笔试题及答案

建设银行2025河源市数据分析师笔试题及答案

一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）

1.在河源市，某电商平台的用户活跃度数据显示，3月份周末用户登录量比工作日平均高出40%。若要分析此现象的原因，以下哪种方法最合适？

A.相关性分析

B.聚类分析

C.时间序列分解

D.回归分析

2.建设银行在河源市推出“乡村振兴信贷计划”，需评估贷款违约风险。以下哪种模型最适合用于预测个人贷款违约概率？

A.决策树模型

B.线性回归模型

C.逻辑回归模型

D.K-Means聚类模型

3.河源市某工业园区企业用电量数据显示，夏季用电量显著高于其他季节。若要优化电力分配方案，以下哪种指标最能有效衡量电力供需匹配度？

A.均值绝对误差（MAE）

B.峰值负荷率

C.决策树覆盖率

D.标准差

4.建设银行河源分行需分析客户流失原因，以下哪种分析方法最适合揭示客户行为模式的差异？

A.主成分分析（PCA）

B.卡方检验

C.顾客细分（RFM模型）

D.描述性统计

5.河源市某商圈的商户数据显示，节假日销售额波动较大。若要预测未来销售额，以下哪种模型最适合？

A.ARIMA模型

B.神经网络模型

C.支持向量机（SVM）

D.决策树集成模型

二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）

1.在河源市，若要分析某区域房价与人口密度的关系，常用的统计方法是__________。

2.建设银行在河源市推广“智慧农业”贷款时，需收集农户的种植面积、收入等数据，这些数据属于__________类型。

3.若要评估河源市某商业银行的信贷审批效率，常用的指标是__________。

4.在客户行为分析中，通过客户的消费金额、购买频率和最近一次消费时间等数据，可以构建__________模型进行客户分层。

5.河源市某企业需优化供应链库存，常用的数据分析方法包括__________和__________。

三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）

1.简述在河源市开展客户流失分析时，如何利用数据挖掘技术识别高流失风险客户？

2.建设银行河源分行计划推出针对小微企业的一键式贷款产品，如何利用数据分析优化产品设计？

3.河源市某旅游景区的游客流量数据显示，周末和节假日客流明显增加。如何利用时间序列分析预测未来客流趋势？

四、计算题（共2题，每题15分，合计30分）

1.某商业银行在河源市收集了100户客户的贷款数据，其中包括年龄、收入、贷款金额和还款是否逾期等信息。现需计算以下指标：

-平均贷款金额（单位：万元）；

-收入与贷款金额的相关系数；

-逾期客户的占比。

假设数据如下（部分示例）：

|客户ID|年龄|收入（万元）|贷款金额（万元）|是否逾期|

|--||--||-|

|1|28|5|10|否|

|2|35|8|15|是|

|...|...|...|...|...|

请计算上述指标（假设贷款金额数据完整）。

2.河源市某商圈的商户数据如下（部分示例）：

|商户ID|日均客流量|销售额（元）|是否属于热门商户|

|--||-||

|1|200|5000|是|

|2|150|3000|否|

|...|...|...|...|

假设共有50个商户，请回答以下问题：

-如何计算热门商户的占比？

-若要分析日均客流量与销售额的关系，适合使用哪种图表？

-若要识别高潜力商户，可以采用哪些聚类方法？

五、论述题（共1题，20分）

结合河源市的产业特点（如：农业、制造业、旅游业等），论述如何利用数据分析支持建设银行在当地的业务发展。

答案及解析

一、选择题

1.C

解析：用户活跃度的时间差异明显，适合使用时间序列分解方法分析周期性因素（如周末效应）。

2.C

解析：逻辑回归模型适用于二分类问题（如违约/不违约），可量化违约概率。

3.B

解析：峰值负荷率直接反映电力供需紧张程度，适合优化分配方案。

4.C

解析：RFM模型通过消费行为数据分层，能有效识