2025年郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案(安徽地區(qū))本文基于近年相關(guān)經(jīng)典題庫(kù)，通過(guò)專(zhuān)業(yè)模型學(xué)習(xí)創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解題型，提升應(yīng)試能力。#2025年郵儲(chǔ)銀行數(shù)據(jù)分析師筆試題（安徽地區(qū)）一、選擇題（共10題，每題1分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括以下哪項(xiàng)？-A.刪除含有缺失值的行-B.使用均值或中位數(shù)填充-C.使用眾數(shù)填充-D.使用模型預(yù)測(cè)缺失值2.以下哪個(gè)不是描述性統(tǒng)計(jì)量的類(lèi)型？-A.均值-B.方差-C.協(xié)方差-D.相關(guān)系數(shù)3.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型中p、d、q分別代表什么？-A.自回歸項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)-B.移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)、自回歸項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)-C.差分次數(shù)、自回歸項(xiàng)數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)-D.自回歸項(xiàng)數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)4.以下哪個(gè)不是常用的分類(lèi)算法？-A.決策樹(shù)-B.線性回歸-C.邏輯回歸-D.支持向量機(jī)5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表適合展示不同類(lèi)別之間的數(shù)量對(duì)比？-A.散點(diǎn)圖-B.柱狀圖-C.折線圖-D.餅圖6.以下哪個(gè)不是異常值檢測(cè)的方法？-A.Z-score方法-B.IQR方法-C.箱線圖-D.決策樹(shù)7.在聚類(lèi)分析中，K-means算法的缺點(diǎn)不包括以下哪項(xiàng)？-A.對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感-B.需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)量-C.無(wú)法處理非凸形狀的聚類(lèi)-D.計(jì)算復(fù)雜度較高8.在特征工程中，以下哪個(gè)不是特征選擇的常用方法？-A.互信息法-B.卡方檢驗(yàn)-C.Lasso回歸-D.決策樹(shù)9.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪個(gè)不是常用的評(píng)估指標(biāo)？-A.準(zhǔn)確率-B.精確率-C.召回率-D.相關(guān)系數(shù)10.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪個(gè)不是常用的文本預(yù)處理方法？-A.分詞-B.去除停用詞-C.詞性標(biāo)注-D.特征提取二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的過(guò)程稱(chēng)為_(kāi)_________。2.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的p代表__________。3.在分類(lèi)算法中，邏輯回歸的損失函數(shù)是__________。4.在數(shù)據(jù)可視化中，散點(diǎn)圖適合展示__________之間的關(guān)系。5.在特征工程中，特征交叉的目的是__________。三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。2.解釋什么是時(shí)間序列分析，并簡(jiǎn)述其應(yīng)用場(chǎng)景。3.描述決策樹(shù)算法的基本原理。4.解釋什么是異常值檢測(cè)，并簡(jiǎn)述其常用方法。5.簡(jiǎn)述特征工程的主要目的和方法。四、計(jì)算題（共2題，每題5分，共10分）1.假設(shè)有一組數(shù)據(jù)：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，計(jì)算其均值和方差。2.假設(shè)有一組數(shù)據(jù)：[1,2,3,4,5]，計(jì)算其5階移動(dòng)平均。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合安徽地區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師在該地區(qū)金融行業(yè)中的重要作用及應(yīng)用場(chǎng)景。答案及解析一、選擇題答案及解析1.D.使用模型預(yù)測(cè)缺失值-解析：處理缺失值的方法包括刪除、均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充、KNN填充等，使用模型預(yù)測(cè)缺失值是另一種方法，但選項(xiàng)中未列出。2.D.相關(guān)系數(shù)-解析：描述性統(tǒng)計(jì)量包括均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)等，相關(guān)系數(shù)屬于推斷性統(tǒng)計(jì)量。3.A.自回歸項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)-解析：ARIMA模型中p代表自回歸項(xiàng)數(shù)，d代表差分次數(shù)，q代表移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)。4.B.線性回歸-解析：線性回歸是回歸算法，不是分類(lèi)算法。決策樹(shù)、邏輯回歸、支持向量機(jī)都是常用的分類(lèi)算法。5.B.柱狀圖-解析：柱狀圖適合展示不同類(lèi)別之間的數(shù)量對(duì)比，散點(diǎn)圖適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，折線圖適合展示趨勢(shì)，餅圖適合展示占比。6.D.決策樹(shù)-解析：異常值檢測(cè)的方法包括Z-score、IQR、箱線圖等，決策樹(shù)是分類(lèi)算法。7.D.計(jì)算復(fù)雜度較高-解析：K-means算法的缺點(diǎn)包括對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感、需預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)量、無(wú)法處理非凸形狀的聚類(lèi)，計(jì)算復(fù)雜度較高是其優(yōu)點(diǎn)。8.D.決策樹(shù)-解析：特征選擇的常用方法包括互信息法、卡方檢驗(yàn)、Lasso回歸等，決策樹(shù)是分類(lèi)算法。9.D.相關(guān)系數(shù)-解析：常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率等，相關(guān)系數(shù)是描述性統(tǒng)計(jì)量。10.D.特征提取-解析：文本預(yù)處理方法包括分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注等，特征提取是特征工程的一部分。二、填空題答案及解析1.標(biāo)準(zhǔn)化-解析：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的過(guò)程稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)化。2.自回歸項(xiàng)數(shù)-解析：ARIMA模型的p代表自回歸項(xiàng)數(shù)。3.邏輯損失函數(shù)（或交叉熵?fù)p失函數(shù)）-解析：邏輯回歸的損失函數(shù)是邏輯損失函數(shù)，也稱(chēng)為交叉熵?fù)p失函數(shù)。4.兩個(gè)變量-解析：散點(diǎn)圖適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。5.創(chuàng)建新的特征-解析：特征交叉的目的是創(chuàng)建新的特征。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等。-數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并。-數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，如抽樣、維度規(guī)約等。2.時(shí)間序列分析及其應(yīng)用場(chǎng)景-時(shí)間序列分析是研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的統(tǒng)計(jì)方法。應(yīng)用場(chǎng)景包括：-經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：如股票價(jià)格預(yù)測(cè)、GDP預(yù)測(cè)等。-天氣預(yù)報(bào)：如溫度、降雨量預(yù)測(cè)等。-電力需求預(yù)測(cè)：如用電量預(yù)測(cè)等。3.決策樹(shù)算法的基本原理-決策樹(shù)通過(guò)遞歸地分割數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)模型?；驹戆ǎ?選擇最優(yōu)特征進(jìn)行分割。-遞歸地對(duì)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分割，直到滿(mǎn)足停止條件。-最終形成決策樹(shù)模型。4.異常值檢測(cè)及其常用方法-異常值檢測(cè)是識(shí)別數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。常用方法包括：-Z-score方法：基于標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算異常值。-IQR方法：基于四分位數(shù)計(jì)算異常值。-箱線圖：可視化異常值。5.特征工程的主要目的和方法-主要目的：提高模型性能，減少數(shù)據(jù)維度，增強(qiáng)數(shù)據(jù)可用性。-常用方法：特征選擇、特征提取、特征變換等。四、計(jì)算題答案及解析1.均值和方差計(jì)算-均值：\(\frac{1+2+3+4+5+6+7+8+9+10}{10}=5.5\)-方差：\(\frac{(1-5.5)^2+(2-5.5)^2+\cdots+(10-5.5)^2}{10}=9.25\)2.5階移動(dòng)平均計(jì)算-\(\frac{1+2+3+4+5}{5}=3\)-\(\frac{2+3+4+5+6}{5}=4\)-\(\frac{3+4+5+6+7}{5}=5\)-\(\frac{4+5+6+7+8}{5}=6\)-\(\frac{5+6+7+8+9}{5}=7\)-結(jié)果：[3,4,5,6,7]五、論述題答案及解析結(jié)合安徽地區(qū)的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師在該地區(qū)金融行業(yè)中的重要作用及應(yīng)用場(chǎng)景安徽地區(qū)經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)為主，近年來(lái)在新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面也取得了顯著進(jìn)展。數(shù)據(jù)分析師在安徽金融行業(yè)中具有重要作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制-數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)分析客戶(hù)的信用數(shù)據(jù)、交易記錄等，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，幫助銀行識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。-例如，通過(guò)分析安徽地區(qū)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估其還款能力，從而優(yōu)化信貸政策。2.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)-數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)分析客戶(hù)的行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等，建立客戶(hù)畫(huà)像，幫助銀行進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。-例如，通過(guò)分析安徽地區(qū)居民的消費(fèi)習(xí)慣，可以推出更具針對(duì)性的理財(cái)產(chǎn)品，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。3.產(chǎn)品創(chuàng)新-數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、客戶(hù)需求等，幫助銀行進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，開(kāi)發(fā)更具競(jìng)爭(zhēng)力的金融產(chǎn)品。-例如，通過(guò)分析安徽地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，可以開(kāi)發(fā)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，支持農(nóng)業(yè)發(fā)展。4.運(yùn)營(yíng)優(yōu)化-數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)分析銀行的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，識(shí)別運(yùn)營(yíng)瓶頸，提出優(yōu)化建議，提高運(yùn)營(yíng)效率。-例如，通過(guò)分析安徽地區(qū)網(wǎng)點(diǎn)的客流量數(shù)據(jù)，可以?xún)?yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，提高服務(wù)效率