2025年交通银行吉林市数据分析师笔试题及答案

2025年交通银行吉林市数据分析师笔试题及答案本文基于近年相关经典题库，通过专业模型学习创作而成，力求帮助考生深入理解题型，提升应试能力。#2025年交通银行吉林市数据分析师笔试题及答案一、选择题（共10题，每题2分，总计20分）1.在处理交通银行吉林市分行信用卡用户的逾期数据时，最适合使用的统计方法是什么？-A.回归分析-B.聚类分析-C.离群值检测-D.主成分分析2.吉林市交通银行网点分布数据的地理信息系统中，最适合表示单个网点位置的数据结构是？-A.树结构-B.图结构-C.网格结构-D.数组结构3.在分析吉林市交通银行客户流失原因时，以下哪种数据可视化方法最直观？-A.散点图-B.条形图-C.饼图-D.热力图4.吉林市交通银行客户交易数据的特征工程中，以下哪项不属于常见的数据预处理步骤？-A.缺失值填充-B.数据归一化-C.特征编码-D.模型选择5.在吉林市交通银行构建客户信用评分模型时，以下哪种算法最适合？-A.决策树-B.神经网络-C.聚类分析-D.关联规则6.吉林市交通银行网点客流数据分析中，以下哪种时间序列分析方法最适用？-A.ARIMA模型-B.线性回归-C.逻辑回归-D.支持向量机7.在处理吉林市交通银行客户投诉数据时，以下哪种文本分析方法最有效？-A.主题模型-B.关联规则-C.决策树-D.线性回归8.吉林市交通银行构建客户流失预测模型时，以下哪种评估指标最常用？-A.AUC-B.MAE-C.RMSE-D.F1-score9.在吉林市交通银行客户交易数据中，以下哪种特征最可能存在多重共线性问题？-A.交易金额和交易频率-B.交易金额和交易时间-C.交易频率和交易地点-D.交易金额和交易地点10.吉林市交通银行客户画像分析中，以下哪种聚类算法最适合？-A.K-means-B.DBSCAN-C.层次聚类-D.谱聚类二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）1.在吉林市交通银行客户流失分析中，可以使用______方法来识别潜在的流失客户。2.吉林市交通银行网点客流预测中，______模型可以有效捕捉时间序列的周期性变化。3.吉林市交通银行客户投诉数据中，______方法可以提取客户投诉的主题。4.吉林市交通银行客户信用评分模型中，______指标可以衡量模型的区分能力。5.吉林市交通银行客户画像分析中，______算法可以有效地将客户分为不同的群体。三、简答题（共3题，每题10分，总计30分）1.简述在吉林市交通银行进行客户流失分析时，数据预处理的主要步骤有哪些？2.简述在吉林市交通银行构建客户信用评分模型时，如何选择合适的特征？3.简述在吉林市交通银行进行客户交易数据分析时，如何处理缺失值？四、论述题（共1题，20分）论述在吉林市交通银行如何利用数据分析技术提升客户服务体验。答案及解析一、选择题1.C.离群值检测-解析：逾期数据属于离群值问题，离群值检测可以有效识别异常客户。2.B.图结构-解析：地理信息系统通常使用图结构表示地理位置关系。3.B.条形图-解析：条形图可以直观展示不同类别数据的分布情况。4.D.模型选择-解析：模型选择属于模型构建阶段，不属于数据预处理步骤。5.A.决策树-解析：决策树适合处理分类问题，适合信用评分。6.A.ARIMA模型-解析：ARIMA模型适合处理时间序列数据，捕捉周期性变化。7.A.主题模型-解析：主题模型可以有效提取文本数据中的主题。8.A.AUC-解析：AUC指标适合评估分类模型的区分能力。9.A.交易金额和交易频率-解析：交易金额和交易频率可能存在高度相关性。10.A.K-means-解析：K-means算法适合将客户分为不同的群体。二、填空题1.逻辑回归-解析：逻辑回归可以预测客户流失概率。2.ARIMA-解析：ARIMA模型适合捕捉时间序列的周期性变化。3.主题模型-解析：主题模型可以提取客户投诉的主题。4.AUC-解析：AUC指标可以衡量模型的区分能力。5.K-means-解析：K-means算法适合将客户分为不同的群体。三、简答题1.数据预处理的主要步骤-数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。-数据集成：合并多个数据源。-数据变换：数据归一化、标准化等。-数据规约：减少数据量，提高效率。2.选择合适的特征-相关性分析：选择与目标变量高度相关的特征。-特征重要性排序：使用特征选择算法排序。-递归特征消除：逐步剔除不重要的特征。3.处理缺失值-删除：删除包含缺失值的记录。-填充：使用均值、中位数或众数填充。-插值：使用插值方法填充缺失值。四、论述题如何利用数据分析技术提升客户服务体验1.客户画像分析-通过聚类分析将客户分为不同群体，针对不同群体提供个性化服务。-利用关联规则分析客户购买行为，推荐相关产品。2.客户流失预测-通过逻辑回归或决策树模型预测潜在流失客户，提前采取措施挽留。-分析流失原因，改进服务和产品。3.客户投诉分析-利用主题模型分析客户投诉主题，识别服务中的问题。-通过情感分析了解客户满意度，改进服务体验。4.交易数据分析-通过时间序列分析预测客户交易需求，优化资源配置。-通过异常检测识别欺诈交