建設(shè)銀行巴中市南江縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案試題內(nèi)容一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.巴中市南江縣2025年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中，若要分析水稻種植面積與氣象數(shù)據(jù)（如降雨量）的相關(guān)性，最適合使用的統(tǒng)計方法是？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析D.因子分析2.建設(shè)銀行南江支行需分析客戶貸款逾期風險，以下哪個指標最能反映客戶的短期償債能力？A.流動比率B.資產(chǎn)負債率C.利息保障倍數(shù)D.凈資產(chǎn)收益率3.南江縣文旅局統(tǒng)計游客數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某景區(qū)2024年國慶節(jié)期間游客量呈非線性增長趨勢，適合擬合該數(shù)據(jù)的模型是？A.線性回歸模型B.指數(shù)增長模型C.對數(shù)線性模型D.S型曲線模型4.某企業(yè)分析南江縣域電商銷售數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)不同年齡段的消費者購買偏好差異顯著，最適合的探索性分析方法是？A.相關(guān)分析B.獨立樣本t檢驗C.方差分析（ANOVA）D.卡方檢驗5.建設(shè)銀行南江分行需優(yōu)化信貸審批流程，若要評估現(xiàn)有模型的預測準確率，最適合使用的評估指標是？A.均方誤差（MSE）B.AUC（ROC曲線下面積）C.相關(guān)系數(shù)D.決策樹深度二、多選題（共4題，每題3分，共12分）6.南江縣2024年工業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析中，影響企業(yè)生產(chǎn)效率的主要因素可能包括？A.勞動力技能水平B.原材料采購成本C.政府補貼政策D.燃氣價格波動E.市場需求飽和度7.建設(shè)銀行南江支行在構(gòu)建客戶畫像時，可利用的數(shù)據(jù)源可能包括？A.支行交易流水B.社會信用體系數(shù)據(jù)C.公共交通出行記錄D.第三方征信報告E.縣統(tǒng)計局人口普查數(shù)據(jù)8.分析南江縣農(nóng)村電商發(fā)展時，需要重點關(guān)注的關(guān)鍵指標可能包括？A.農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡零售額B.農(nóng)村物流配送時效C.淘寶村等級分布D.消費者復購率E.政府電商培訓覆蓋率9.若要評估南江縣銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效，可參考的維度包括？A.線上業(yè)務占比B.客戶滿意度調(diào)研結(jié)果C.系統(tǒng)平均響應時間D.數(shù)字普惠金融指數(shù)E.員工技能培訓完成率三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）10.簡述在南江縣縣域經(jīng)濟分析中，如何利用時間序列模型預測未來3個月的旅游收入？（需說明數(shù)據(jù)預處理步驟、模型選擇依據(jù)及關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整）11.建設(shè)銀行南江支行客戶數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，請?zhí)岢鲋辽偃N處理缺失值的方法并說明適用場景。12.結(jié)合南江縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)狀，分析大數(shù)據(jù)技術(shù)如何助力農(nóng)產(chǎn)品供應鏈優(yōu)化？（需從數(shù)據(jù)采集、分析、應用三個環(huán)節(jié)展開）13.若需為南江縣中小企業(yè)設(shè)計信貸風險評估模型，應如何平衡模型的預測精度與業(yè)務可解釋性？四、計算題（共2題，每題10分，共20分）14.南江縣2024年茶葉種植企業(yè)數(shù)據(jù)如下：|企業(yè)編號|種植面積（畝）|產(chǎn)量（噸）|平均單價（元/噸）||||--|||1|200|120|8000||2|150|90|7500||3|300|180|8500||4|250|150|7800|要求：（1）計算該地區(qū)茶葉種植的平均畝產(chǎn)量；（2）若某企業(yè)計劃2025年擴大種植面積至400畝，基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測其產(chǎn)量范圍（假設(shè)單價保持穩(wěn)定）。15.建設(shè)銀行南江支行某類貸款數(shù)據(jù)：|客戶編號|年齡|貸款金額（萬元）|逾期天數(shù)|||||-||101|35|50|0||102|45|80|15||103|28|30|0||104|50|60|30|要求：（1）計算該樣本的貸款金額與逾期天數(shù)的簡單相關(guān)系數(shù)；（2）若某客戶年齡為40歲，貸款金額為70萬元，基于上述數(shù)據(jù)預測其逾期風險等級（需說明假設(shè)條件）。五、論述題（1題，共15分）16.結(jié)合巴中市南江縣的實際情況，論述大數(shù)據(jù)分析在推動縣域鄉(xiāng)村振興中的應用價值與潛在挑戰(zhàn)。（需從產(chǎn)業(yè)扶貧、農(nóng)村治理、金融服務等方面展開，并分析數(shù)據(jù)壁壘、隱私保護等風險）答案及解析一、單選題1.A解析：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面積與氣象數(shù)據(jù)（如降雨量）屬于典型的因變量與自變量關(guān)系，回歸分析通過建立數(shù)學模型揭示兩者之間的定量關(guān)系，符合題干需求。2.A解析：流動比率（流動資產(chǎn)/流動負債）直接反映企業(yè)短期償債能力，數(shù)值越高說明短期債務覆蓋越充分，與銀行信貸風險評估高度相關(guān)。3.D解析：S型曲線模型（邏輯斯蒂曲線）適用于描述增長受限的現(xiàn)象，如游客量在資源承載力范圍內(nèi)呈現(xiàn)先加速后減速的趨勢，符合國慶節(jié)數(shù)據(jù)特征。4.C解析：方差分析（ANOVA）用于比較不同組（年齡段）的均值是否存在顯著差異，適合分析消費者偏好差異問題。5.B解析：AUC（AreaUnderCurve）衡量分類模型在不同閾值下的綜合性能，適用于評估信貸審批模型的預測準確率。二、多選題6.A、B、C、E解析：勞動力技能、原材料成本、政策補貼及市場需求均直接影響生產(chǎn)效率，燃氣價格屬于次要因素。7.A、B、D、E解析：交易流水、征信報告、第三方數(shù)據(jù)及統(tǒng)計年鑒是銀行構(gòu)建客戶畫像的核心數(shù)據(jù)源，公共交通數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性較弱。8.A、B、D、E解析：網(wǎng)絡零售額、物流時效、復購率及培訓覆蓋率是衡量電商發(fā)展的關(guān)鍵指標，淘寶村等級屬于參考維度。9.A、B、C、D解析：線上業(yè)務占比、客戶滿意度、系統(tǒng)性能及普惠金融指數(shù)是數(shù)字化成效的核心指標，員工培訓屬于支撐維度。三、簡答題10.答案要點：-數(shù)據(jù)預處理：剔除異常值，按月度平滑數(shù)據(jù)，構(gòu)建滯后變量（如上月旅游收入）；-模型選擇：ARIMA模型（考慮季節(jié)性），因南江旅游旺季集中在節(jié)假日；-參數(shù)調(diào)整：通過滾動窗口法校準自回歸系數(shù)，結(jié)合節(jié)假日虛擬變量優(yōu)化擬合效果。11.答案要點：-刪除法：直接刪除含缺失值的樣本（若缺失率低于5%）；-均值/中位數(shù)填補：適用于缺失值分布均勻的場景；-多重插補法：基于已有數(shù)據(jù)模擬缺失值生成過程，適用于缺失機制復雜的情況。12.答案要點：-數(shù)據(jù)采集：整合氣象、土壤、市場供需數(shù)據(jù)；-分析：建立產(chǎn)量預測模型，分析價格波動風險；-應用：動態(tài)調(diào)整種植計劃，優(yōu)化物流路徑，實現(xiàn)產(chǎn)銷精準匹配。13.答案要點：-模型精度：采用隨機森林或XGBoost提高預測準確率；-可解釋性：結(jié)合LIME或SHAP解釋模型決策依據(jù)，如“年齡超65歲風險系數(shù)+0.3”；-平衡策略：設(shè)置閾值分割模型輸出，核心風險因子強制展示。四、計算題14.（1）平均畝產(chǎn)量\[(120/200)+(90/150)+(180/300)+(150/250)=0.6+0.6+0.6+0.6=2.4\]答案：平均畝產(chǎn)量為2.4噸/畝。（2）預測產(chǎn)量范圍假設(shè)單價穩(wěn)定在8000元/噸，則產(chǎn)量預測區(qū)間為：\[400\times2.4=960\]答案：預計產(chǎn)量為960噸（若考慮邊際效應，可給出95%置信區(qū)間如900-1000噸）。15.（1）相關(guān)系數(shù)\[r=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum(x_i-\bar{x})^2\sum(y_i-\bar{y})^2}}=-0.81\]答案：相關(guān)系數(shù)為-0.81，表明貸款金額與逾期天數(shù)呈強負相關(guān)。（2）逾期風險預測假設(shè)線性回歸模型為：逾期天數(shù)=5+0.2×年齡-0.05×貸款金額，代入數(shù)據(jù)得：\[5+0.2\times40-0.05\times70=12\]答案：預計逾期12天，風險等級為“中高風險”（閾值可設(shè)為10天）。五、論述題答案要點：應用價值：-產(chǎn)業(yè)扶貧：通過大數(shù)據(jù)識別貧困農(nóng)戶需求，精準匹配信貸資源（如“南江黃茶種植貸”）；-農(nóng)村治理：基于環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化秸稈焚燒監(jiān)管，利用遙感影像評