交通银行厦门市数据分析师笔试题及答案.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

交通银行厦门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.在厦门市，若要分析地铁线路对周边商铺销售额的影响，最适合使用的分析方法是？

A.相关性分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.主成分分析

2.交通银行厦门市分行在客户流失预警中，发现某客户近期交易频率下降且取现金额增加，这属于哪种数据特征？

A.线性特征

B.非线性特征

C.异常特征

D.正态分布特征

3.厦门市某商圈的商贩投诉数据显示，周末投诉量是工作日的1.5倍，若要分析原因，应优先考虑？

A.时间序列分解

B.因子分析

C.决策树模型

D.网络分析

4.交通银行在厦门市推出“小微企业贷款智能审批系统”，若要评估模型效果，应采用什么指标？

A.准确率

B.AUC

C.F1值

D.召回率

5.厦门市某小区的业主满意度调查中，评分分布呈现偏态，应如何处理数据？

A.标准化处理

B.对数转换

C.线性插值

D.最大最小值归一化

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在厦门市，若某区域信用卡逾期率高于全市平均水平，可通过______分析找出高风险客户群体。

答案：聚类分析

2.交通银行厦门市分行在分析客户消费行为时，常用______算法对交易数据进行分类。

答案：决策树或K-Means

3.若要评估厦门市某条街道的交通拥堵程度，可使用______模型进行预测。

答案：时间序列或GRU（门控循环单元）

4.在厦门市，某企业贷款申请审批中，若要减少人为干预，可引入______技术。

答案：机器学习或规则引擎

5.若厦门市某商场发现会员复购率下降，可通过______分析找出流失原因。

答案：漏斗分析或RFM模型

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.简述厦门市交通银行如何利用数据分析提升小微企业贷款审批效率。

答案：

-数据整合：整合企业工商信息、纳税记录、交易流水等多维度数据，构建企业信用评分模型。

-模型优化：采用机器学习算法（如XGBoost）自动识别高风险企业，减少人工审核比例。

-实时监控：对贷款企业交易行为进行动态监测，异常波动时触发预警，降低违约风险。

-地域适配：结合厦门市政策（如“科创贷”），调整模型权重，提高审批精准度。

2.厦门市某商圈的线下门店客流数据如下：周一至周五每日平均客流5,000人，周末达8,000人。请分析可能的原因并提出解决方案。

答案：

-原因分析：

-工作日客流低：周一至周五为通勤时段，客流集中在通勤路线店铺；

-周末客流高：休闲消费需求增加，商圈周边居民和游客集中。

-解决方案：

-工作日引流：与地铁/公交合作推出优惠券，吸引通勤人群；

-周末活动：举办限时促销或体验活动，延长顾客停留时间。

3.交通银行厦门市分行在客户流失分析中发现，部分客户因“服务体验差”离开。请设计一套数据驱动的改进方案。

-答案：

-数据采集：收集客户投诉记录、服务工单、满意度调研数据，识别高频问题（如网点排队时间过长、线上客服响应慢）。

-根因分析：使用关联规则挖掘（如A伴随B投诉）找出关键痛点。

-优化措施：

-网点引入智能叫号系统，缩短排队时间；

-线上客服引入智能外呼，主动解决客户疑问。

-效果评估：通过留存率变化验证改进效果。

四、计算题（共2题，每题15分，共30分）

1.厦门市某小区业主满意度调查如下表，请计算该小区的满意度均值（假设评分范围为1-5分）。

|业主ID|满意度评分|

|--||

|1|4.2|

|2|3.8|

|3|4.5|

|4|2.9|

|5|4.1|

答案：

-计算公式：均值=(4.2+3.8+4.5+2.9+4.1)/5=3.95

-结论：该小区满意度均值为3.95（中等偏上）。

2.交通银行厦门市分行某季度信用卡逾期客户数据如下，请计算逾期率的95%置信区间（样本量n=1,000）。

|逾期状态|客户数|

||--|

|逾期|150|

|未逾期|850|

答案：

-逾期率：150/1,000=15%

-标准误（SE）：√[(0.15×0.85)/1,000]≈0.0113

-95%置信区间：0.15±1.96×0.0113≈[12.8%,17.2%]

五、论述题（1题，20分）

结合厦门市商业发展趋势，论述交通银行如何利用数据分析实现