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交通银行长春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.在交通银行长春分行，若要分析某区域客户贷款逾期率与收入水平的关系，最适合使用的图表是？

A.散点图

B.柱状图

C.饼图

D.折线图

2.长春冬季气温波动较大，交通银行某信贷产品需根据气温调整利率，以下哪种时间序列分析方法最适用？

A.线性回归

B.ARIMA模型

C.逻辑回归

D.决策树

3.交通银行长春分行某年客户存款增长率下降，但贷款业务仍增长，可能的原因是？

A.存款利率上调

B.宏观经济增速放缓

C.长春旅游业复苏

D.分行信贷审批收紧

4.在长春市某商圈，交通银行ATM使用频率与周边餐饮店营业额正相关，该现象说明？

A.客户资金流动性强

B.ATM布放位置不合理

C.餐饮业客户依赖现金交易

D.分行需增加ATM机

5.交通银行长春分行通过客户画像分析发现，某类客户群体逾期率较高，以下哪个策略最可能改善情况？

A.提高贷款利率

B.加强催收力度

C.提供信用修复计划

D.降低审批门槛

二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）

1.交通银行长春分行2023年客户活跃度指标（DAU）同比下降15%，可能的原因是______。

（答案：线上渠道体验下降）

2.长春冬季低温导致部分客户减少线下交易，交通银行可通过______手段提升业务转化率。

（答案：智能客服引导）

3.某类客户在长春分行贷款逾期后，其存款余额通常______（增加/减少），需重点关注。

（答案：减少）

4.交通银行长春分行需评估某区域网点客流，可使用______模型预测未来一周客流趋势。

（答案：指数平滑）

5.长春小微企业贷款业务需结合______数据判断还款能力，避免单一依赖财务报表。

（答案：经营流水）

三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）

1.交通银行长春分行某年信用卡逾期率突然上升，请分析可能的原因并提出改进措施。

答案：

可能原因：

-长春地区经济下行，部分客户收入减少；

-信用卡营销活动过度，导致客户负债增加；

-催收政策宽松，客户逾期成本低；

-长春冬季消费低迷，还款压力增大。

改进措施：

-实时监测客户负债率，对高风险客户进行预警；

-优化催收流程，采用分层催收策略；

-推出分期还款计划，减轻客户短期压力；

-结合长春消费特点，调整信用卡额度策略。

2.交通银行长春分行计划在某个商圈增设ATM，请说明如何通过数据分析确定最佳布放位置。

答案：

-数据采集：收集商圈人流数据（地铁、公交站点客流）、周边商户交易频率（POS机数据）、现有ATM使用率及排队时长；

-需求分析：统计商圈内高净值客户分布、夜间消费时段、老年客户占比等；

-模型应用：使用空间聚类分析（如K-Means）识别高需求区域，结合商户类型（餐饮、零售）确定优先布放区域；

-模拟测试：通过GIS工具模拟ATM布放后的覆盖范围，评估对周边客户的影响。

3.长春冬季信贷业务面临客户还款意愿下降的问题，请设计一项数据分析方案缓解风险。

答案：

-数据维度：结合客户消费流水、社交关系（如微信转账记录）、居住地供暖情况（推测家庭负担）；

-风险模型：构建还款压力评分模型（PSI），纳入长春地区最低工资、供暖费、信用卡账单等变量；

-动态监控：对评分低于阈值的客户，提前发送还款提醒或提供临时展期方案；

-政策调整：根据季节性还款数据，优化长春分行的信贷政策（如调整逾期罚息规则）。

四、论述题（1题，20分）

交通银行长春分行某年数字化转型进展缓慢，请结合数据分析角度，分析可能的原因并提出解决方案。

答案：

可能原因：

1.数据孤岛问题：各业务系统（信贷、存款、理财）数据未打通，无法形成客户全视图；

2.长春本地化数据不足：分析模型未考虑长春特有的经济特征（如汽车产业依赖度高、冬季消费低迷）；

3.人才缺失：缺乏既懂金融又懂数据分析的复合型人才；

4.技术投入不足：大数据平台老旧，无法支持实时分析需求；

5.管理层重视不够：未将数据分析与业务考核挂钩。

解决方案：

1.数据整合：建立统一数据中台，整合CRM、风控、营销系统数据，形成长春客户标签体系；

2.本地化模型：开发长春经济周期敏感度指标，结合汽车产业波动调整信贷策略；

3.人才培养：与高校合作开设数据分析课程，引进本地数据科学家；

4.技术升级：引入云平台（如阿里云），支持实时数据采集与可视化；

5.业务考核：设定数据分析应用率KPI，如“基于客户画像的精准营销转化率提升10%”。

本试题基于近年相关经典考题创作而成，力求帮助考生提升应试能