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交通银行张掖市数据分析师笔试题及答案

一、选择题（共5题，每题2分，共10分）

1.在交通银行张掖分行进行客户流失预测时，最适合使用的机器学习模型是？

A.决策树模型

B.线性回归模型

C.神经网络模型

D.K-Means聚类模型

2.张掖市居民消费具有季节性波动特征，以下哪种方法最适合进行时间序列预测？

A.线性回归

B.ARIMA模型

C.逻辑回归

D.支持向量机

3.交通银行在张掖市推广信用卡业务时，需要分析客户信用评分，以下哪个指标最能反映客户的还款能力？

A.账户余额

B.信用历史长度

C.收入水平

D.交易频率

4.张掖市交通拥堵问题严重，交通银行希望通过数据分析优化网约车调度，最适合使用的算法是？

A.聚类算法

B.路径优化算法（如Dijkstra）

C.关联规则挖掘

D.主成分分析

5.在张掖市开展精准营销时，以下哪种方法最适合进行客户分群？

A.线性回归分析

B.逻辑回归分类

C.K-Means聚类

D.决策树分类

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在张掖市进行客户信用风险评估时，常用的数据预处理方法包括______、______和______。

2.交通银行张掖分行可以通过______分析，了解客户在不同季节的消费偏好。

3.时间序列分析中，ARIMA模型的三个主要参数分别是______、______和______。

4.在张掖市进行市场细分时，常用的量化方法是______和______。

5.交通银行可以通过______算法，识别张掖市高价值客户群体。

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.简述交通银行张掖分行在进行客户流失预测时，数据收集的主要步骤和关键指标。

2.结合张掖市经济特点，说明如何利用数据分析优化信用卡营销策略。

3.交通银行张掖分行希望提升网点运营效率，请提出至少三种数据分析方法，并说明其应用场景。

四、计算题（共2题，每题15分，共30分）

1.某数据集包含以下客户信息：

-客户年龄（岁）：25,30,35,40,45

-存款金额（万元）：5,8,12,15,20

请计算该数据集的线性回归方程，并预测年龄为38岁的客户存款金额。

2.交通银行张掖分行某网点2023年1月至6月的信用卡交易数据如下表：

|月份|交易笔数|平均交易金额（元）|

||-|-|

|1月|1200|1500|

|2月|1300|1600|

|3月|1100|1400|

|4月|1400|1700|

|5月|1500|1800|

|6月|1600|1900|

请使用移动平均法（窗口大小为3）预测7月的交易笔数和平均交易金额。

五、论述题（1题，20分）

结合张掖市旅游业和农业发展的特点，论述交通银行如何利用数据分析支持当地小微企业发展。

答案及解析

一、选择题答案

1.A

-决策树模型适合处理分类问题，如客户流失预测，可以直观展示决策路径。

2.B

-ARIMA模型适用于具有明显季节性波动的时间序列数据，如张掖市消费数据。

3.C

-收入水平是信用评分的核心指标之一，直接影响客户的还款能力。

4.B

-路径优化算法可以解决网约车调度问题，减少行驶时间，提高效率。

5.C

-K-Means聚类适合客户分群，可根据消费行为等特征划分客户群体。

二、填空题答案

1.标准化、缺失值填充、异常值处理

2.季节性分析

3.自回归系数（p）、差分阶数（d）、移动平均系数（q）

4.聚类分析、因子分析

5.聚类算法（如K-Means）

三、简答题答案

1.客户流失预测的数据收集步骤：

-收集客户基本信息（年龄、性别、职业等）；

-收集交易数据（存款、贷款、信用卡使用情况等）；

-收集行为数据（活跃度、投诉次数等）；

-收集外部数据（张掖市经济政策、竞争对手活动等）。

关键指标：客户留存率、流失率、客户生命周期价值（CLV）、最近一次交易时间（RFM模型中的R）。

2.信用卡营销策略优化：

-精准营销：通过客户画像分析，针对张掖市居民消费偏好（如旅游、农产品购买）推送信用卡优惠；

-额度管理：基于客户信用评分和消费能力，动态调整信用卡额度；

-风险控制：利用机器学习模型识别高风险客户，减少欺诈损失。

3.网点运营效率提升方法：