中國銀行2025朔州市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，計20分）1.數(shù)據(jù)分析師在處理朔州市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)運營數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在缺失值。以下哪種方法最適合處理缺失比例較低的數(shù)據(jù)？A.直接刪除缺失值B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.使用KNN算法填充D.插值法填充2.朔州市某電商平臺需分析用戶消費行為，以下哪種指標最能反映用戶的復購能力？A.用戶活躍度（DAU）B.客單價（AOV）C.復購率D.轉(zhuǎn)化率3.在構(gòu)建朔州市居民消費預測模型時，以下哪種特征工程方法最適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.特征選擇（如Lasso回歸）B.特征編碼（如One-Hot）C.特征聚合（如PCA）D.特征衍生（如交叉特征）4.朔州市某銀行需評估信貸風險，以下哪種模型最適合處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.邏輯回歸B.決策樹C.SMOTE過采樣D.XGBoost5.在分析朔州市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)能耗數(shù)據(jù)時，以下哪種時間序列分解方法最適用于檢測季節(jié)性波動？A.ARIMA模型B.季節(jié)性分解（如STL）C.指數(shù)平滑法D.Prophet模型6.朔州市某政府部門需分析交通擁堵數(shù)據(jù)，以下哪種可視化方式最適合展示時空分布特征？A.柱狀圖B.散點圖C.熱力圖D.餅圖7.在處理朔州市某制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)時，以下哪種異常檢測方法最適用于高斯分布數(shù)據(jù)？A.IsolationForestB.DBSCANC.Z-Score法D.LOF8.朔州市某農(nóng)業(yè)合作社需分析氣象數(shù)據(jù)與作物產(chǎn)量的關(guān)系，以下哪種模型最適合處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.支持向量機（SVM）C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.決策樹9.在構(gòu)建朔州市某旅游景區(qū)客流預測模型時，以下哪種指標最能反映模型的泛化能力？A.AUCB.MAEC.R2D.F1-score10.朔州市某物流公司需分析配送效率，以下哪種算法最適合路徑優(yōu)化？A.Dijkstra算法B.K-Means聚類C.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則D.神經(jīng)網(wǎng)絡二、填空題（共5題，每題2分，計10分）1.在處理朔州市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)財務數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在多重共線性，應使用__________方法降低特征相關(guān)性。答案：方差膨脹因子（VIF）檢驗與特征選擇2.朔州市某政府部門需分析空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，常用的空間自相關(guān)指標是__________。答案：Moran’sI3.在構(gòu)建朔州市某制造業(yè)企業(yè)故障預測模型時，若需處理時序依賴性，應使用__________模型。答案：長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）4.朔州市某電商平臺需分析用戶畫像，常用的聚類算法是__________。答案：K-Means聚類5.在評估朔州市某銀行信貸模型時，常用的業(yè)務指標是__________。答案：預期損失（EL）三、簡答題（共4題，每題5分，計20分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在處理朔州市某工業(yè)園區(qū)企業(yè)運營數(shù)據(jù)時，如何進行數(shù)據(jù)清洗？答案：-缺失值處理：根據(jù)缺失比例選擇刪除、填充（均值/中位數(shù)/模型預測）或插值法。-異常值檢測：使用箱線圖、Z-Score法或IQR方法識別異常值，根據(jù)業(yè)務場景決定保留或剔除。-重復值處理：檢測并刪除重復記錄。-數(shù)據(jù)標準化：對數(shù)值型特征進行歸一化或標準化（如Min-Max、Z-Score）。-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：確保日期、分類等字段格式一致。2.朔州市某政府部門需分析交通擁堵數(shù)據(jù)，如何設計指標體系？答案：-核心指標：路段擁堵時長、平均車速、擁堵指數(shù)（如指數(shù)化評分）。-輔助指標：事故發(fā)生率、天氣影響、節(jié)假日彈性系數(shù)。-時空維度：分時段（高峰/平峰）、分區(qū)域（中心城區(qū)/城鄉(xiāng)結(jié)合部）分析。3.在構(gòu)建朔州市某農(nóng)業(yè)合作社產(chǎn)量預測模型時，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？答案：-過采樣：SMOTE算法擴充少數(shù)類樣本。-欠采樣：隨機刪除多數(shù)類樣本。-成本敏感學習：調(diào)整樣本權(quán)重（如少數(shù)類樣本加權(quán)）。-集成方法：使用Bagging（如隨機森林）平衡偏差。4.朔州市某制造業(yè)企業(yè)需分析生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)，如何進行特征工程？答案：-衍生特征：計算單位產(chǎn)值能耗、設備運行時間占比。-交互特征：結(jié)合溫度、濕度與能耗關(guān)系。-降維處理：使用PCA或LDA減少冗余特征。-業(yè)務規(guī)則嵌入：如“節(jié)假日能耗系數(shù)”等定性特征量化。四、論述題（共1題，10分）結(jié)合朔州市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升工業(yè)園區(qū)企業(yè)運營效率？答案：1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析：-通過聚類分析將企業(yè)按行業(yè)（如煤炭、化工、裝備制造）分組，識別產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同機會。-繪制企業(yè)能耗-產(chǎn)出關(guān)系熱力圖，定位高耗能環(huán)節(jié)。2.運營效率優(yōu)化：-建立企業(yè)績效評分模型（結(jié)合財務、能耗、生產(chǎn)率指標），識別標桿企業(yè)。-利用時間序列預測模型（如Prophet）預測原材料價格波動，優(yōu)化采購策略。3.智能化決策支持：-開發(fā)能耗預警系統(tǒng)，基于機器學習檢測設備異常，減少停機損失。-通過地理信息系統(tǒng)（GIS）分析交通物流路徑，降低運輸成本。4.政策建議：-統(tǒng)計分析環(huán)保政策對企業(yè)能耗的影響，為政府提供補貼優(yōu)化建議。五、編程題（共1題，20分）假設你已獲取朔州市某制造業(yè)企業(yè)2020-2024年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)（包含日期、產(chǎn)量、能耗、溫度等字段），請用Python實現(xiàn)以下任務：1.篩選出能耗異常的天數(shù)（標準差法）。2.繪制產(chǎn)量與能耗的散點圖，并添加線性回歸趨勢線。3.計算每月平均能耗，并生成折線圖。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression假設df是讀取的數(shù)據(jù)df['能耗異常']=np.where(abs(df['能耗']-df['能耗'].mean())>3df['能耗'].std(),'是','否')print(df[df['能耗異常']=='是'])散點圖與回歸線X=df[['能耗']].valuesy=df['產(chǎn)量'].valuesmodel=LinearRegression()model.fit(X,y)plt.scatter(X,y,color='blue')plt.plot(X,model.predict(X),color='red')plt.xlabel('能耗')plt.ylabel('產(chǎn)量')plt.title('產(chǎn)量-能耗關(guān)系')plt.show()月度能耗折線圖df['月份']=pd.to_datetime(df['日期']).dt.monthmonthly_avg=df.groupby('月份')['能耗'].mean()monthly_avg.plot(kind='line',marker='o')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('平均能耗')plt.title('月度能耗趨勢')plt.show()答案解析：1.選擇題：-1.B（缺失比例低時填充更準確）-2.C（復購率直接反映用戶忠誠度）-3.A（高維稀疏數(shù)據(jù)需降維，Lasso可篩選重要特征）-4.C（SMOTE適用于不平衡數(shù)據(jù)過采樣）-5.B（STL專門用于季節(jié)性分解）-6.C（熱力圖適合時空數(shù)據(jù)可視化）-7.C（Z-Score適用于高斯分布異常檢測）-8.B（SVM處理非線性關(guān)系能力強）-9.A（AUC衡量模型分類性能）-10.A（Dijkstra算法解決最短路徑問題）2.填空題：-1.方差膨脹因子（VIF）檢驗與