農(nóng)發(fā)行南昌市新建區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、單選題（共10題，每題2分，合計20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.使用模型預(yù)測缺失值D.均不可行2.農(nóng)發(fā)行南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若要分析不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貸款發(fā)放效率，最適合使用哪種圖表？A.散點圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖3.在Python中，用于處理缺失值的pandas庫函數(shù)是？A.dropna()B.fillna()C.bothAandBD.NeitherAnorB4.若某數(shù)據(jù)集存在異常值，以下哪種方法可能最合適？A.直接刪除異常值B.使用Z-score或IQR方法處理C.使用回歸模型平滑異常值D.以上皆非5.農(nóng)發(fā)行新建區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格波動分析中，時間序列模型中ARIMA模型的核心假設(shè)是？A.數(shù)據(jù)呈線性關(guān)系B.數(shù)據(jù)具有自相關(guān)性C.數(shù)據(jù)方差恒定D.以上皆非6.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同年份貸款總額的變化趨勢？A.餅圖B.折線圖C.散點圖D.箱線圖7.若要分析南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)貸款客戶的信用風(fēng)險，以下哪種模型最適合？A.決策樹B.線性回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-means聚類8.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪項屬于“重復(fù)數(shù)據(jù)”問題？A.缺失值B.格式不一致C.記錄重復(fù)D.以上皆非9.農(nóng)發(fā)行新建區(qū)農(nóng)村電商貸款數(shù)據(jù)中，若要分析不同年齡段客戶的貸款偏好，最適合使用哪種分析方法？A.描述性統(tǒng)計B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.聚類分析10.在數(shù)據(jù)建模中，若要預(yù)測南昌市新建區(qū)某農(nóng)產(chǎn)品（如水稻）的產(chǎn)量，以下哪種模型可能最合適？A.邏輯回歸B.支持向量機C.時間序列模型D.樸素貝葉斯二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的關(guān)鍵任務(wù)？A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)清洗C.特征工程D.模型訓(xùn)練2.農(nóng)發(fā)行南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若要分析貸款違約風(fēng)險，以下哪些因素可能需要考慮？A.客戶收入水平B.貸款金額C.貸款用途D.客戶歷史信用記錄3.在Python數(shù)據(jù)分析中，以下哪些庫是常用的？A.pandasB.NumPyC.MatplotlibD.TensorFlow4.數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示分類數(shù)據(jù)的分布情況？A.柱狀圖B.餅圖C.散點圖D.熱力圖5.在農(nóng)業(yè)貸款風(fēng)險控制中，以下哪些方法可能有助于降低風(fēng)險？A.審核更嚴(yán)格的貸款條件B.增加擔(dān)保措施C.使用機器學(xué)習(xí)模型進行風(fēng)險評估D.減少貸款總額三、簡答題（共4題，每題5分，合計20分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務(wù)中可能面臨的主要挑戰(zhàn)。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉至少三種數(shù)據(jù)清洗的方法。3.在分析南昌市新建區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格波動時，如何使用時間序列模型進行預(yù)測？4.簡述特征工程在數(shù)據(jù)建模中的重要性，并舉例說明。四、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.某數(shù)據(jù)集包含以下貸款數(shù)據(jù)：|客戶ID|年齡|貸款金額（萬元）|逾期天數(shù)||--|||-||1|35|10|0||2|28|8|3||3|45|15|0||4|32|12|5||5|50|20|0|假設(shè)“逾期天數(shù)”的缺失值用均值填充，計算填充后的均值及標(biāo)準(zhǔn)差。2.某農(nóng)產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)如下：|月份|價格（元/斤）|||--||1|2.5||2|2.7||3|2.6||4|2.8|使用簡單線性回歸預(yù)測5月份的價格（假設(shè)斜率為0.1，截距為2.5）。五、論述題（共1題，15分）結(jié)合南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務(wù)的效率與風(fēng)險控制能力。答案及解析一、單選題1.C-解析：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充適用于缺失比例不高且數(shù)據(jù)分布較均勻的情況，直接刪除可能導(dǎo)致樣本偏差，模型預(yù)測缺失值適用于復(fù)雜場景但計算成本高。2.B-解析：柱狀圖適合展示不同類別的數(shù)值對比，直觀體現(xiàn)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)貸款發(fā)放效率的差異。3.C-解析：pandas庫的dropna()用于刪除缺失值，fillna()用于填充缺失值，兩者結(jié)合使用效果更佳。4.B-解析：Z-score或IQR方法能有效識別并處理異常值，避免對模型造成干擾。5.B-解析：ARIMA模型的核心假設(shè)是數(shù)據(jù)具有自相關(guān)性，適用于時間序列預(yù)測。6.B-解析：折線圖適合展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，直觀反映貸款總額的年度變化。7.A-解析：決策樹模型適合分類問題，能根據(jù)客戶特征判斷信用風(fēng)險。8.C-解析：重復(fù)數(shù)據(jù)指同一記錄多次出現(xiàn)，需通過去重處理。9.D-解析：聚類分析能將客戶按年齡等特征分組，揭示不同群體的貸款偏好。10.C-解析：時間序列模型適合預(yù)測具有周期性或趨勢性的數(shù)據(jù)，如農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。二、多選題1.A,B,C-解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括缺失值處理、數(shù)據(jù)清洗和特征工程，模型訓(xùn)練屬于建模階段。2.A,B,C,D-解析：客戶收入、貸款金額、用途和信用記錄均影響違約風(fēng)險。3.A,B,C-解析：TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架，不屬于常規(guī)數(shù)據(jù)分析工具。4.A,B-解析：柱狀圖和餅圖適合展示分類數(shù)據(jù)分布，散點圖和熱力圖適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。5.A,B,C-解析：減少貸款總額不屬于風(fēng)險控制手段。三、簡答題1.數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行南昌市新建區(qū)農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務(wù)中可能面臨的主要挑戰(zhàn)：-農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，如農(nóng)戶信息不完整、貸款用途難以量化；-農(nóng)業(yè)貸款風(fēng)險較高，受天氣、市場波動等因素影響；-需結(jié)合政策（如補貼、貼息）進行數(shù)據(jù)分析，但政策變量復(fù)雜。2.數(shù)據(jù)清洗：-定義：指處理數(shù)據(jù)中錯誤、不一致或缺失的部分，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-方法：缺失值處理、重復(fù)數(shù)據(jù)去重、異常值檢測、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一。3.時間序列模型預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格：-步驟：-提取時間序列數(shù)據(jù)，檢測趨勢和季節(jié)性；-選擇ARIMA或指數(shù)平滑模型；-訓(xùn)練模型并進行預(yù)測。4.特征工程的重要性及舉例：-重要性：通過組合、轉(zhuǎn)換原始特征，提升模型效果。-舉例：將“貸款金額”和“貸款期限”組合為“貸款利率”，更直觀反映客戶還款壓力。四、計算題1.均值及標(biāo)準(zhǔn)差計算：-逾期天數(shù)的均值：\[(0+3+0+5+0)/5=1.8\]-標(biāo)準(zhǔn)差：\[\sqrt{\frac{(0-1.8)^2+(3-1.8)^2+(0-1.8)^2+(5-1.8)^2+(0-1.8)^2}{5}}\approx2.58\]2.線性回歸預(yù)測：-預(yù)測公式：\(y=2.5+0.1\times5=3.0\)（元/斤）。五、論述題數(shù)據(jù)分析師如何提升農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務(wù)效率與風(fēng)險控制：1.效率提升：-通過聚類分析識別優(yōu)質(zhì)客戶群體，優(yōu)化營銷策略；-建立貸款審批自動化模型，縮短審批時間