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2025年银行数据分析能力专项测试试卷（含答案）

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

假设某银行希望分析其信用卡客户的消费行为，以优化营销策略和产品设计。银行提供了过去一年内所有信用卡客户的交易数据（已脱敏处理），其中包括客户ID、交易日期、交易金额、交易类型（消费、取现、还款）、商户类别（如餐饮、购物、加油、医疗等）等信息。请根据此背景，回答以下问题：

1.请列出在进行客户消费行为分析前，需要对原始交易数据进行清洗和预处理的主要步骤，并简述每一步的目的。

2.假设你要分析客户的月度消费总额趋势。请描述你会如何利用交易数据计算每个客户的月度消费总额，并说明可能遇到的问题及解决方法。

3.银行希望识别出“高价值消费客户”。请提出至少两种衡量“高价值”的指标，并解释选择这些指标的理由。

二、

某银行信用卡部门进行了一次针对性的积分兑换活动，将积分与热门商品进行捆绑销售。活动期间，随机选取了10万客户，其中5万客户收到了活动推广信息（实验组），5万客户未收到（对照组）。活动结束后，银行收集了两组客户的积分兑换率（兑换活动商品积分占总积分的比例）和活动期间的新增交易额数据。请回答以下问题：

1.为了检验此次积分兑换活动是否有效提升了客户的积分兑换意愿，应采用什么统计方法？请简述该方法的基本原理。

2.假设通过统计方法检验发现活动有效提升了兑换率。进一步地，银行想知道这种提升是否主要来自于实验组中原本就活跃的客户。请描述你将如何分析这个问题，并说明可能的分析步骤。

3.除了兑换率，银行还关心活动对客户新增交易额的影响。请简述在进行这项分析时需要注意的关键点，以及如何处理可能存在的混淆变量问题。

三、

银行风险管理部希望利用历史信贷数据预测个人贷款客户的违约风险。他们收集了过去三年所有个人贷款客户的审批数据，包括客户的人口统计学信息（年龄、性别、教育程度等）、信用历史信息（征信评分、过往贷款记录等）、贷款信息（贷款金额、期限、利率等）以及最终是否违约（是否逾期超过90天）的标签。请回答以下问题：

1.在构建预测模型之前，需要对数据进行探索性分析。请列举至少三种探索性分析的方法，并说明每种方法在预测模型构建中的作用。

2.假设使用逻辑回归模型进行违约风险预测。请简述逻辑回归模型的基本原理，并列出在应用该模型前需要检查的主要假设条件。

3.模型建成后，银行关心模型的业务价值。请说明如何评估模型的预测性能，并解释模型性能指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC）在信贷风险场景下的具体含义和重要性。

四、

某银行的线上银行平台记录了用户在访问网站或使用App时的行为日志，包括用户ID、访问时间、页面浏览序列、操作类型（点击、浏览、有哪些信誉好的足球投注网站、提交等）等信息。业务部门希望利用这些数据分析用户的行为路径，以优化平台导航设计和提升用户体验。请回答以下问题：

1.请描述一种常用的分析方法，用于发现用户在平台上的典型访问路径或行为模式。简述该方法的基本思想。

2.分析发现部分用户在完成某关键任务（如申请贷款）时，中途退出率较高。请说明你将如何利用用户行为日志数据进行深入分析，以识别导致用户流失的关键节点或原因。

3.假设通过分析发现用户在有哪些信誉好的足球投注网站特定关键词后，往往浏览了多个相关产品页面但最终未进行购买。请提出至少两种可能的优化建议，并说明这些建议如何基于用户行为数据分析得出。

五、

银行IT部门负责维护和管理庞大的数据系统，需要定期监控数据质量，确保数据的准确性和完整性。请回答以下问题：

1.在监控数据质量时，常见的数据质量问题有哪些？请列举至少四种，并简述每种问题的定义。

2.假设你需要监控核心交易数据库中“客户姓名”字段的完整性。请描述你会如何设计监控机制，以及如何设定合理的阈值来判断数据质量是否合格。

3.当发现数据质量存在问题（例如，大量客户姓名为空）时，需要追溯原因并制定改进措施。请简述通常的排查步骤和可能的改进方向。

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试卷答案

一、

1.主要步骤包括：缺失值处理（识别并决定填充或删除）、异常值检测与处理（识别并决定修正或删除）、重复值检测与处理（识别并删除）、数据格式转换（统一日期格式、分类变量编码等）、数据标准化/归一化（针对特定分析需求）、数据整合（如合并多源数据）。目的分别是保证数据完整性、保证数据准确性、保证数据一致性、便于模型处理、满足特定分析需求、消除量纲影响。

2.计算方法：按客户ID和交易日期对数据进行分组，统计每个客户每天的交易总额，然后按月对每日总额进行求和，得到每个客户的月度消费总额。可能遇到的问题及解决方法：交易日期格式不统一（需统一格式并解析）；存在跨月交易（需按实际发生月份归属）；客户信息缺失（可先计