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邮储银行亳州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.在数据预处理阶段，对于缺失值处理方法中，以下哪项不属于常见的处理方式？

A.删除含有缺失值的行

B.填充缺失值（均值、中位数、众数等）

C.使用模型预测缺失值

D.将缺失值视为一个独立类别进行处理

2.以下哪种指标更适合衡量银行客户流失的严重性？

A.净推荐值（NPS）

B.流失率

C.客户满意度

D.客户留存率

3.在构建客户信用评分模型时，以下哪个特征可能对模型的预测效果影响最小？

A.账户余额

B.贷款历史

C.客户年龄

D.交易频率

4.对于时间序列数据的分析，以下哪种方法最适合捕捉长期趋势？

A.线性回归

B.移动平均法

C.ARIMA模型

D.逻辑回归

5.在进行客户分群时，以下哪种算法通常被认为对大规模数据集效率更高？

A.K-Means聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN聚类

D.谱聚类

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在数据清洗过程中，处理重复数据的常用方法是__________。

2.银行客户流失分析中，常用的预测模型包括__________和__________。

3.信用评分模型的核心目标是评估客户的__________。

4.时间序列分析中，季节性因素通常用__________来表示。

5.在客户分群分析中，选择合适的聚类数量常用的方法是__________。

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.简述数据预处理在数据分析流程中的重要性，并列举至少三种常见的数据预处理方法。

2.在分析亳州市邮储银行客户流失问题时，你认为哪些因素可能是关键的影响因素？如何通过数据分析来验证这些因素？

3.解释什么是A/B测试，并说明在银行产品推广中如何应用A/B测试来优化客户体验。

四、计算题（共2题，每题15分，共30分）

1.假设某邮储银行在亳州市的三个营业网点收集了客户满意度数据，数据如下表所示：

|网点|满意客户数|不满意客户数|总客户数|

|||--|-|

|网点A|120|30|150|

|网点B|150|50|200|

|网点C|80|20|100|

请计算每个网点的客户满意度，并分析哪个网点的客户满意度最高。

2.某邮储银行亳州市分行在2023年1月至6月的存款余额数据如下表所示：

|月份|存款余额（万元）|

||--|

|1月|500|

|2月|550|

|3月|520|

|4月|580|

|5月|600|

|6月|620|

请计算该分行存款余额的月环比增长率，并分析存款余额的变化趋势。

五、论述题（1题，20分）

结合亳州市的银行业竞争环境，论述如何利用数据分析技术提升邮储银行客户忠诚度，并给出具体的数据分析方法和实施步骤。

答案及解析

一、选择题（共5题，每题2分，共10分）

1.D

解析：将缺失值视为一个独立类别通常用于分类模型，但不是常见的缺失值处理方式。其他选项均为常见方法。

2.B

解析：流失率直接衡量客户流失的严重性，而其他指标更多反映客户态度或留存情况。

3.C

解析：客户年龄对信用评分的影响相对较小，其他特征如账户余额、贷款历史和交易频率更直接相关。

4.C

解析：ARIMA模型能有效捕捉时间序列的长期趋势和季节性因素，而其他方法或模型更适合短期预测或线性关系。

5.A

解析：K-Means算法在大数据集上效率较高，适合大规模客户分群，而其他算法可能受限于计算资源。

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.删除重复数据或去重

2.逻辑回归、决策树

3.还款能力

4.季节性指数（SeasonalIndex）

5.肘部法则（ElbowMethod）

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.数据预处理的重要性及方法

解析：数据预处理是数据分析的基础，目的是提高数据质量，确保后续分析的准确性。常见方法包括：

-数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等。

-数据转换：如归一化、标准化、对数变换等。

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