農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據(jù)收集的常見方法？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)B.問卷調(diào)查C.API接口調(diào)用D.意見箱收集2.針對農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)的信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，以下哪種指標(biāo)最適合評估貸款違約風(fēng)險？A.凈利潤率B.貸款逾期率C.市場占有率D.成本費(fèi)用率3.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同區(qū)域（如汕尾市各城區(qū)）的農(nóng)業(yè)貸款分布情況？A.折線圖B.散點圖C.餅圖D.條形圖4.假設(shè)農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)某農(nóng)產(chǎn)品（如海鮮）的銷售數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動，以下哪種時間序列分析方法最合適？A.線性回歸分析B.ARIMA模型C.邏輯回歸分析D.決策樹分類5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除含有缺失值的樣本B.填充均值或中位數(shù)C.使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值D.以上都是二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)的數(shù)據(jù)分析師需要重點關(guān)注的農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務(wù)指標(biāo)包括__________、__________和__________。（提示：與信貸風(fēng)險管理相關(guān)）2.在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，常用的數(shù)據(jù)處理庫有__________、__________和__________。（提示：Pandas、NumPy等）3.數(shù)據(jù)分析報告中，常用的可視化工具包括__________、__________和__________。（提示：Excel、Tableau等）4.對于農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)的漁業(yè)貸款數(shù)據(jù)，可以通過__________分析評估不同養(yǎng)殖模式的盈利能力。（提示：與成本收益相關(guān)）5.在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時，常用的模型評估指標(biāo)包括__________、__________和__________。（提示：準(zhǔn)確率、召回率等）三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)工作中可能面臨的挑戰(zhàn)，并列舉至少三種應(yīng)對策略。（提示：結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)特點，如漁業(yè)、特色種植等）2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉至少四種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。（提示：針對信貸數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)等）3.如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)優(yōu)化信貸資源配置？請說明具體步驟和方法。（提示：結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等）四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.某農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)的漁業(yè)貸款數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該區(qū)域2024年漁船貸款的平均逾期天數(shù)，并分析逾期率較高的原因。|貸款編號|漁船類型|貸款金額（萬元）|逾期天數(shù)|是否違約（是/否）||||-||-||001|冷藏船|50|15|是||002|捕撈船|30|5|否||003|冷藏船|80|30|是||004|捕撈船|45|0|否||005|冷藏船|60|10|否|要求：-計算平均逾期天數(shù)；-分析逾期率較高的原因（如漁船類型、貸款金額等）。2.某農(nóng)發(fā)行汕尾市城區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品（如海鮮）銷售數(shù)據(jù)如下表所示，請計算2024年各季度的銷售額占比，并繪制餅圖說明結(jié)果。|季度|銷售額（萬元）|||--||Q1|120||Q2|150||Q3|180||Q4|90|要求：-計算各季度銷售額占比；-描述銷售數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征。五、論述題（共1題，20分）結(jié)合汕尾市城區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀（如漁業(yè)、特色種植等），論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助農(nóng)發(fā)行優(yōu)化信貸風(fēng)險評估模型，并提高貸款審批效率。（提示：可從數(shù)據(jù)來源、模型選擇、風(fēng)險指標(biāo)設(shè)計等方面展開論述）答案及解析一、選擇題答案1.D（意見箱收集不屬于數(shù)據(jù)收集方法）2.B（貸款逾期率直接反映違約風(fēng)險）3.D（條形圖適合展示區(qū)域分布）4.B（ARIMA模型適用于季節(jié)性時間序列）5.D（以上方法均可用于處理缺失值）二、填空題答案1.貸款逾期率、不良貸款率、撥備覆蓋率2.Pandas、NumPy、Matplotlib3.Excel、Tableau、PowerBI4.成本收益分析5.準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)三、簡答題答案1.挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略-挑戰(zhàn)：-汕尾市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如漁業(yè)、特色種植）分散，難以整合；-信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險較高，需精準(zhǔn)識別違約客戶；-當(dāng)?shù)卣咦兓瘜J款業(yè)務(wù)影響較大。-應(yīng)對策略：-建立多源數(shù)據(jù)采集渠道（如與漁業(yè)協(xié)會、農(nóng)業(yè)部門合作）；-運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林）識別高風(fēng)險客戶；-定期分析政策對信貸業(yè)務(wù)的影響，動態(tài)調(diào)整風(fēng)險偏好。2.數(shù)據(jù)清洗方法-刪除重復(fù)數(shù)據(jù)；-填充缺失值（均值、中位數(shù)、模型預(yù)測）；-檢測并處理異常值（如貸款金額異常高）；-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期、金額單位）。3.優(yōu)化信貸資源配置-步驟：1.收集區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如漁業(yè)產(chǎn)值、種植面積）；2.分析各行業(yè)貸款需求與風(fēng)險水平；3.建立信貸評分模型，區(qū)分優(yōu)質(zhì)客戶；4.動態(tài)調(diào)整貸款額度，優(yōu)先支持高成長行業(yè)（如特色養(yǎng)殖）。-方法：-使用聚類分析識別重點支持行業(yè)；-結(jié)合政府農(nóng)業(yè)扶持政策，優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)。四、計算題答案1.漁船貸款平均逾期天數(shù)-計算公式：平均逾期天數(shù)=(15+5+30+0+10)/5=10天-逾期原因分析：-冷藏船逾期率較高，可能因船舶折舊快、運(yùn)營成本高；-貸款金額較大的冷藏船（如80萬元）逾期天數(shù)更長，需加強(qiáng)貸后管理。2.季度銷售額占比-總銷售額=120+150+180+90=540萬元-各季度占比：-Q1：120/540≈22.2%-Q2：150/540≈27.8%-Q3：180/540≈33.3%-Q4：90/540≈16.7%-季節(jié)性特征：-Q3銷售額最高，可能與汕尾海鮮豐收季（如金秋螃蟹）有關(guān)；-Q4較低，可能因冬季捕撈減少。五、論述題答案數(shù)據(jù)分析師如何幫助農(nóng)發(fā)行優(yōu)化信貸風(fēng)險評估模型1.數(shù)據(jù)整合與清洗-整合農(nóng)業(yè)部門、漁業(yè)協(xié)會、氣象局等多源數(shù)據(jù)，清洗缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.特征工程與模型選擇-提取關(guān)鍵特征（如貸款金額、漁船類型、養(yǎng)殖規(guī)模、歷史逾期記錄）；-使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如XGBoost）構(gòu)建風(fēng)險評分模型，結(jié)合汕尾市特色（如臺風(fēng)影響下的漁業(yè)貸款風(fēng)險）。3.動態(tài)風(fēng)險監(jiān)控-建立實時監(jiān)控系統(tǒng)，跟蹤貸款還款情況，及時預(yù)警高風(fēng)險客戶；-結(jié)合當(dāng)?shù)卣撸ㄈ鐫O業(yè)補(bǔ)貼