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交通银行西宁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.在交通银行西宁分行开展客户流失预警分析时，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.聚类分析模型

2.假设交通银行西宁分行的客户交易数据中，某变量“月均消费金额”的分布呈现右偏态，以下哪种方法可以使其更接近正态分布？

A.平移法

B.对数转换法

C.分位数法

D.标准化法

3.交通银行西宁分行想通过用户行为数据分析客户偏好，最适合采用的数据挖掘技术是？

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.回归分析

D.分类分析

4.在处理交通银行西宁分行信用卡客户的欺诈检测问题时，哪种评估指标最为合适？

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.F1分数（F1-Score）

D.AUC值（ROC曲线下面积）

5.交通银行西宁分行在构建客户信用评分模型时，以下哪个变量对预测客户违约概率的影响最小？

A.账户余额

B.信用历史记录

C.客户年龄

D.贷款逾期次数

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在分析交通银行西宁分行的客户交易数据时，可以使用______方法来识别异常交易行为。

（答案：孤立森林）

2.交通银行西宁分行若想评估营销活动的效果，通常采用______指标来衡量客户转化率。

（答案：转化率）

3.在处理交通银行西宁分行客户数据的缺失值时，常用的填充方法包括______和多重插补。

（答案：均值/中位数/众数填充）

4.交通银行西宁分行在客户细分时，常用的聚类算法有K-Means和______。

（答案：层次聚类）

5.若交通银行西宁分行发现某变量的方差较大，可能需要通过______方法来降低其波动性。

（答案：标准化/归一化）

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.简述交通银行西宁分行在进行客户流失分析时，数据预处理的主要步骤有哪些？

答案：

-数据清洗：处理缺失值（如用均值/中位数填充）、异常值（如用3σ法则识别并修正）。

-数据整合：合并来自不同业务系统的客户数据（如交易数据、信贷数据）。

-特征工程：构建新的特征（如客户活跃度指数、负债收入比）。

-数据标准化：对数值型特征进行归一化或标准化，消除量纲影响。

-数据转换：将分类变量转换为数值型（如独热编码）。

2.交通银行西宁分行如何利用数据分析技术提升信用卡业务的风险控制能力？请列举至少三种方法。

答案：

-实时欺诈检测：通过机器学习模型（如异常检测算法）识别异常交易行为，如短时间内异地多笔大额消费。

-客户信用评分：结合历史数据和机器学习模型（如逻辑回归、XGBoost）构建信用评分体系，动态评估客户风险。

-反欺诈规则优化：基于数据分析结果，优化风控规则（如调整交易限额、增加验证步骤）。

3.交通银行西宁分行若想通过数据分析提升客户满意度，可以采取哪些策略？

答案：

-客户分群：通过聚类分析将客户分为不同群体（如高价值客户、流失风险客户），针对性提供服务。

-行为分析：分析客户交易和产品使用习惯，推荐个性化金融产品（如信用卡、理财）。

-满意度监测：通过问卷和交易数据结合，构建客户满意度模型，及时发现问题并改进服务。

四、计算题（共2题，每题15分，共30分）

1.交通银行西宁分行某支行的客户数据如下表所示，请计算该支行客户的平均年龄（精确到小数点后两位）。

|客户ID|年龄|账户余额（万元）|信用评分|

|--|||-|

|001|32|15|720|

|002|45|28|680|

|003|28|8|650|

|004|52|35|710|

|005|38|12|690|

答案：

平均年龄=(32+45+28+52+38)/5=195/5=39.00

2.交通银行西宁分行某营销活动的客户转化数据如下，请计算该活动的转化率（精确到百分比，保留两位小数）。

|活动总触达人数|转化人数|未转化人数|

|-|-||

|1000|120|880|

答案：

转化率=(转化人数/总触达人数)×100%=(