農(nóng)發(fā)行漢中市南鄭區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除缺失值B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.建立模型預(yù)測缺失值D.以上都不對2.農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)某農(nóng)產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)中，若要分析不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的銷售差異，最適合使用哪種圖表？（）A.散點圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖3.SQL中，查詢漢中市南鄭區(qū)2024年水稻種植面積大于500畝的村社數(shù)量，以下哪個SQL語句正確？（）sqlA.SELECTCOUNT()FROMagricultureWHEREarea>500ANDvillageIN('南鄭區(qū)')ANDcrop='水稻'B.SELECTCOUNT()FROMagricultureWHEREarea>500ANDregion='漢中市南鄭區(qū)'ANDcrop='水稻'C.SELECTCOUNT()FROMagricultureWHEREvillageLIKE'%南鄭區(qū)%'ANDarea>500ANDcrop='水稻'D.以上都不對4.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種情況屬于異常值？（）A.數(shù)據(jù)錄入錯誤（如手機(jī)號為字母）B.合理范圍內(nèi)的波動（如某月氣溫略高于常年）C.空值D.以上都不對5.農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)信貸數(shù)據(jù)中，若要評估某鄉(xiāng)鎮(zhèn)的信貸風(fēng)險，以下哪個指標(biāo)最常用？（）A.人均GDPB.逾期貸款率C.農(nóng)業(yè)貸款占比D.社會消費品零售總額二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.數(shù)據(jù)分析師在處理農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)時，可能遇到哪些問題？（）A.數(shù)據(jù)重復(fù)B.數(shù)據(jù)格式不一致C.數(shù)據(jù)缺失D.數(shù)據(jù)時間跨度大2.以下哪些方法可用于分析南鄭區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格波動？（）A.時間序列分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.主成分分析3.SQL中，以下哪些語句可用于查詢南鄭區(qū)2024年糧食種植面積排名前10的村社？（）sqlA.SELECTvillage,SUM(area)AStotal_areaFROMagricultureWHEREcropIN('小麥','玉米','水稻')ANDregion='南鄭區(qū)'GROUPBYvillageORDERBYtotal_areaDESCLIMIT10B.SELECTvillage,areaFROMagricultureWHEREcropIN('小麥','玉米','水稻')ANDregion='南鄭區(qū)'ORDERBYareaDESCLIMIT10C.SELECTvillage,areaFROMagricultureWHEREregion='南鄭區(qū)'ORDERBYareaDESCLIMIT10D.以上都不對4.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示南鄭區(qū)不同年份的農(nóng)業(yè)貸款趨勢？（）A.折線圖B.散點圖C.氣泡圖D.面積圖5.農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)信貸數(shù)據(jù)中，評估貸款風(fēng)險時需要考慮哪些因素？（）A.借款人信用記錄B.抵押物價值C.借款用途合理性D.宏觀經(jīng)濟(jì)政策三、判斷題（共5題，每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)可以直接用于建模分析。（×）2.SQL中，JOIN操作只能連接兩張表。（×）3.農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格波動主要受季節(jié)因素影響。（√）4.數(shù)據(jù)分析師需要具備良好的溝通能力，以便向非技術(shù)人員解釋數(shù)據(jù)結(jié)論。（√）5.南鄭區(qū)農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，逾期貸款率越高，信貸風(fēng)險越大。（√）四、簡答題（共3題，每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行南鄭區(qū)工作中可能面臨的主要挑戰(zhàn)。-答案：-數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：南鄭區(qū)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可能存在缺失、重復(fù)或格式不統(tǒng)一，需要大量清洗工作。-行業(yè)專業(yè)性：需熟悉農(nóng)業(yè)政策和信貸業(yè)務(wù)，以便準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)。-多源數(shù)據(jù)整合：可能涉及政府統(tǒng)計、銀行信貸、企業(yè)運營等多維度數(shù)據(jù)，需高效整合。-風(fēng)險評估準(zhǔn)確性：需結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、政策等因素，確保信貸風(fēng)險分析結(jié)果可靠。2.描述如何使用SQL查詢南鄭區(qū)2024年糧食種植面積同比增長率最高的村社。-答案：sqlSELECTvillage,(SUM(area_2024)-SUM(area_2023))/SUM(area_2023)ASgrowth_rateFROMagricultureWHEREcropIN('小麥','玉米','水稻')ANDregion='南鄭區(qū)'GROUPBYvillageORDERBYgrowth_rateDESCLIMIT10;-解析：先按村社分組計算2024年糧食總面積，再計算同比增長率（新面積-舊面積）/舊面積，最后按增長率降序排序。3.如何利用Python分析南鄭區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格波動趨勢？-答案：-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：使用pandas讀取南鄭區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)（如CSV或數(shù)據(jù)庫）。-數(shù)據(jù)處理：清洗缺失值，按時間（月/季/年）聚合價格數(shù)據(jù)。-趨勢分析：用matplotlib繪制折線圖，觀察價格變化；用statsmodels進(jìn)行時間序列分解（趨勢+季節(jié)性）。-異常檢測：使用箱線圖或Z-score方法識別價格異常波動。五、編程題（共2題，每題15分，共30分）1.Python編程題：-題目：給定南鄭區(qū)某農(nóng)產(chǎn)品2024年各月銷售數(shù)據(jù)（如下表），用Python計算各月銷售量同比增長率（假設(shè)2023年數(shù)據(jù)已提供）。pythonimportpandasaspddata={'month':['1月','2月','3月','4月','5月','6月'],'2024_sales':[120,150,180,200,220,250]}df=pd.DataFrame(data)-答案：python假設(shè)2023年數(shù)據(jù)如下data_2023={'month':['1月','2月','3月','4月','5月','6月'],'2023_sales':[100,140,170,190,210,240]}df_2023=pd.DataFrame(data_2023)合并數(shù)據(jù)并計算同比增長率df=pd.merge(df,df_2023,on='month',how='left')df['growth_rate']=(df['2024_sales']-df['2023_sales'])/df['2023_sales']100print(df)-輸出：plaintextmonth2024_sales2023_salesgrowth_rate01月12010020.012月1501407.1423月1801705.8834月2001905.2645月2202104.7656月2502404.172.SQL編程題：-題目：給定南鄭區(qū)信貸數(shù)據(jù)表（如下），編寫SQL查詢逾期貸款率超過5%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)名單及逾期率。sqlCREATETABLEcredit(idINT,villageVARCHAR(50),regionVARCHAR(50),loan_amountDECIMAL(10,2),overdue_amountDECIMAL(10,2));-答案：sqlSELECTvillage,(overdue_amount/loan_amount)100ASoverdue_rateFROMcreditWHEREregion='南鄭區(qū)'GROUPBYvillageHAVING(overdue_amount/loan_amount)>0.05ORDERBYoverdue_rateDESC;答案與解析單選題1.B-解析：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充適用于缺失值較少且數(shù)據(jù)分布較均勻的情況，直接刪除會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，模型預(yù)測缺失值復(fù)雜度較高。2.B-解析：柱狀圖適合比較不同類別的數(shù)值差異，此處用于展示各鄉(xiāng)鎮(zhèn)銷售數(shù)據(jù)直觀。3.B-解析：正確使用`region`字段過濾區(qū)域，`crop`字段篩選作物類型。4.A-解析：數(shù)據(jù)錄入錯誤屬于異常值，合理波動和空值需區(qū)分處理。5.B-解析：逾期貸款率直接反映信貸風(fēng)險，其他指標(biāo)間接相關(guān)。多選題1.A,B,C-解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題常見，但時間跨度大屬于分析需求而非問題。2.A,B,C-解析：時間序列分析、相關(guān)性分析、回歸分析均適用于價格波動研究，主成分分析主要用于降維。3.A-解析：選項A正確篩選作物、區(qū)域并按面積排序，其他選項邏輯錯誤或遺漏條件。4.A,D-解析：折線圖和面積圖適合展示趨勢，散點圖和氣泡圖適用于關(guān)系分析。5.A,B,C-解析：信用記錄、抵押物、用途合理性均影響風(fēng)險，宏觀經(jīng)濟(jì)政策間接相關(guān)。判斷題1.×-解析：數(shù)據(jù)需驗證后才能建模，清洗