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建设银行盘锦市数据分析师笔试题及答案

一、选择题（共5题，每题2分，计10分）

1.在分析盘锦市居民房贷数据时，若需衡量房贷金额与收入水平的关联性，最适合使用的统计指标是？

A.相关系数

B.偏度系数

C.方差分析

D.回归系数

2.盘锦市某企业客户数据中存在大量缺失值，若数据量较大且需保留样本完整性，以下哪种处理方法最合适？

A.直接删除缺失值样本

B.均值/中位数填补

C.KNN填充

D.插值法

3.建设银行盘锦分行需分析信用卡用户活跃度，以下哪个指标最能反映用户近期行为？

A.账户余额

B.交易频率

C.信用额度

D.账户开户年限

4.在对盘锦市小微企业贷款数据进行分类建模时，若需平衡预测精度和模型可解释性，以下哪种算法较优？

A.随机森林

B.XGBoost

C.逻辑回归

D.神经网络

5.盘锦地区信用卡欺诈检测中，若样本不均衡（正常交易远多于欺诈交易），以下哪种策略能有效提升模型性能？

A.过采样

B.SMOTE算法

C.权重调整

D.以上都是

二、填空题（共5题，每题2分，计10分）

1.在分析盘锦市零售客户流失数据时，若发现某区域流失率异常高，可使用______方法定位关键影响因素。

（答案：特征重要性分析）

2.建设银行盘锦分行信用卡审批中，若需评估客户还款能力，常用______模型预测未来信用表现。

（答案：逻辑回归）

3.盘锦市企业贷款业务中，客户信用评分可通过______方法结合多维度数据计算得出。

（答案：加权评分模型）

4.在处理盘锦地区商户交易数据时，若需识别异常交易模式，可使用______算法检测离群点。

（答案：孤立森林）

5.建设银行盘锦分行需优化网点布局，可利用______模型分析客户分布与业务需求。

（答案：地理加权回归）

三、简答题（共3题，每题10分，计30分）

1.简述在盘锦市开展客户分群分析时，如何选择合适的聚类算法？

答案：

-数据类型：盘锦市客户数据多为离散型（如年龄、职业）和连续型（如收入、消费额），需选择兼顾灵活性与稳定性的算法。

-样本量：若数据量较大（如10万+样本），K-Means效率更高；若需处理高维稀疏数据，DBSCAN更优。

-业务需求：若需明确分群边界（如精准营销），K-Means更直观；若需探索性分析，层次聚类更合适。

-盘锦地域特性：结合当地行业（如农业、石油化工）特征，可调整聚类前特征工程（如增加“本地行业占比”）。

2.建设银行盘锦分行如何利用数据挖掘技术提升小微企业经营贷风险控制？

答案：

-数据采集：整合企业工商信息、司法涉诉、水电煤账单等本地化数据。

-特征工程：构建“经营活跃度指数”（如盘锦本地供应链交易频率）、“现金流稳定性”等指标。

-模型应用：采用随机森林或XGBoost进行风险评分，结合LGD（损失给定概率）预测坏账率。

-动态监控：建立贷后预警系统，监测企业异常指标（如盘锦地区行业政策变动关联的现金流波动）。

3.盘锦市信用卡用户活跃度低，如何通过数据分析制定针对性营销策略？

答案：

-用户分层：基于交易金额、频率、年龄等维度分群（如“高价值活跃群”“本地消费偏好群”）。

-行为分析：分析盘锦本地消费热点（如辽河油田周边加油消费、湿地旅游消费），设计区域定向优惠。

-流失预警：对低活跃用户进行RFM模型评分，结合本地竞品（如盘锦本地银行信用卡）活动影响，推送挽留方案。

-渠道优化：针对盘锦用户手机银行使用率较高的特点，推送APP端专属权益。

四、论述题（1题，20分）

结合盘锦市经济特点（如石油化工主导、农业占比高），论述建设银行如何通过数据分析实现区域业务差异化发展？

答案：

1.行业特征分析：

-石油化工行业：针对盘锦石化企业，开发“供应链金融”数据产品，通过监测上下游交易流水（如辽河油田关联企业）评估融资需求。

-农业领域：结合当地水稻、甜菜种植数据，推出“农业周期贷”模型，动态调整额度基于气象数据（如盘锦气象局灾害预警）。

2.客户需求分层：

-本地企业客户：分析“盘锦市企业数据库”中中小微企业贷款逾期与行业周期的关联性，优化审批风控。

-居民客户：基于“盘锦消费白皮书”数据，对“湿地旅游”消费偏好强的用户推送信用卡分期或商户折扣。

3.渠道策略适配：

-线下网点：在盘锦市老城区（如火车站周边）增设小微贷款咨询岗，结合大数据分析“企业扎堆区域”的网点资源倾斜。

-线上服务：针对盘锦农村用户手机银行渗透率较低问题，开发“语音办贷”功能，结合本地方言优化交互体验。

4.政策响应：

-监测盘锦市“十四五”规划中的新能源产业扶持政策，提前布局绿色信贷数据模型，筛选符合条件的企业