農發(fā)行岳陽市岳陽縣2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案筆試題（數(shù)據(jù)分析師方向）一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.題干：在分析農發(fā)行岳陽縣農業(yè)貸款數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分農戶貸款逾期率較高。若需探究逾期原因，以下哪種分析方法最為直接有效？A.相關性分析B.聚類分析C.回歸分析D.留存分析2.題干：岳陽縣水稻種植面積近年呈波動趨勢，若需預測2026年種植面積，以下哪種模型最適合？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.樸素貝葉斯模型3.題干：在處理岳陽縣農村信用社歷史交易數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分記錄存在缺失值。以下哪種方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值填充C.KNN填充D.回歸填充4.題干：農發(fā)行岳陽縣某鄉(xiāng)鎮(zhèn)農產(chǎn)品電商銷售額數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動，分析其趨勢時，以下哪種方法最合適？A.ARIMA模型B.線性回歸模型C.SVM模型D.決策樹模型5.題干：在評估岳陽縣農業(yè)補貼政策效果時，需分析補貼金額與農戶收入的關系，以下哪種統(tǒng)計檢驗方法最合適？A.t檢驗B.卡方檢驗C.F檢驗D.ANOVA二、多選題（共3題，每題3分，共9分）6.題干：在進行岳陽縣農業(yè)生產(chǎn)成本分析時，以下哪些因素可能對成本產(chǎn)生影響？A.氣候條件B.農資價格C.勞動力成本D.政策補貼E.市場需求7.題干：若需構建岳陽縣農村信用風險評估模型，以下哪些特征變量可能具有較高預測價值？A.貸款金額B.逾期天數(shù)C.農戶經(jīng)營規(guī)模D.聯(lián)保情況E.社會信用評分8.題干：在分析岳陽縣農產(chǎn)品供應鏈效率時，以下哪些指標可能被納入評估體系？A.庫存周轉率B.物流時效C.產(chǎn)品損耗率D.貨款回收周期E.市場覆蓋率三、判斷題（共5題，每題2分，共10分）9.題干：在處理岳陽縣農業(yè)氣象數(shù)據(jù)時，若數(shù)據(jù)存在異常值，直接剔除異常值不會影響分析結果的準確性。（×）10.題干：岳陽縣某農產(chǎn)品價格波動與全國市場價格波動呈正相關，因此可通過全國市場數(shù)據(jù)直接預測當?shù)貎r格。（×）11.題干：在進行岳陽縣農村居民消費支出分析時，若樣本量較小，采用抽樣調查法比全面調查法更可靠。（×）12.題干：農發(fā)行岳陽縣某鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農業(yè)貸款不良率高于全縣平均水平，因此該鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農戶經(jīng)營風險一定較高。（×）13.題干：在構建岳陽縣農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析模型時，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的關聯(lián)強度可通過熵權法進行量化評估。（√）四、簡答題（共3題，每題5分，共15分）14.題干：簡述在分析岳陽縣農業(yè)貸款數(shù)據(jù)時，如何識別潛在的風險農戶？15.題干：若需分析岳陽縣農產(chǎn)品電商發(fā)展現(xiàn)狀，應從哪些維度展開？16.題干：在評估岳陽縣農業(yè)補貼政策效果時，如何控制其他因素的干擾？五、論述題（共1題，10分）17.題干：結合岳陽縣農業(yè)發(fā)展實際情況，論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術提升農業(yè)貸款風險控制水平。答案及解析一、單選題（共10分）1.答案：A解析：探究逾期原因需分析逾期與哪些因素相關，相關性分析可直接揭示變量間的關聯(lián)性。2.答案：B解析：預測種植面積屬于趨勢預測問題，線性回歸模型適用于處理時間序列數(shù)據(jù)。3.答案：C解析：KNN填充能利用相似樣本數(shù)據(jù)填補缺失值，適用于農業(yè)數(shù)據(jù)中的局部缺失問題。4.答案：A解析：ARIMA模型適用于處理具有季節(jié)性波動的時序數(shù)據(jù)。5.答案：A解析：分析補貼金額與收入關系需檢驗兩組數(shù)據(jù)均值差異，t檢驗適用。二、多選題（共9分）6.答案：A、B、C、D解析：氣候、農資、勞動力及政策均直接影響農業(yè)生產(chǎn)成本。7.答案：A、B、C、D解析：貸款金額、逾期天數(shù)、經(jīng)營規(guī)模及聯(lián)保情況均與信用風險相關。8.答案：A、B、C、D、E解析：庫存周轉率、物流時效、產(chǎn)品損耗率、貨款回收周期及市場覆蓋率均反映供應鏈效率。三、判斷題（共10分）9.解析：剔除異常值可能損失關鍵信息，需結合業(yè)務背景判斷是否刪除。10.解析：局部市場受全國影響，但受本地供需、政策等因素調節(jié)，不能完全直接預測。11.解析：樣本量小可能存在抽樣誤差，全面調查更準確但成本高。12.解析：不良率高僅反映貸款風險，未必代表經(jīng)營風險，需結合其他指標綜合判斷。13.解析：熵權法可量化產(chǎn)業(yè)鏈關聯(lián)強度，適用于評估農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結構。四、簡答題（共15分）14.解析：-逾期率高于均值；-貸款金額異常（過高或過低）；-農資采購或銷售數(shù)據(jù)異常；-社會信用評分低。15.解析：-電商銷售額與線下銷售額對比；-主營農產(chǎn)品種類及占比；-用戶畫像（年齡、收入等）；-物流效率及售后服務滿意度。16.解析：-采用對照實驗法，設置補貼組與未補貼組；-控制其他政策（如價格補貼）；-調整樣本時間跨度，排除短期波動影響。五、論述題（10分）解析：1.數(shù)據(jù)采集與清洗：整合農業(yè)貸款、農戶經(jīng)營、氣象、市場等多源數(shù)據(jù)，剔除異常值和冗余信息。2.風險指標構建：建立逾期率、資產(chǎn)負債率、經(jīng)營現(xiàn)金流等動態(tài)監(jiān)測指標，結合岳陽縣農業(yè)特點（如水稻、生豬養(yǎng)殖）細化指標。3.模型應用：-使用邏輯回歸或XGBoost模型預測農戶違約概率；-利用聚類分析識別高風險農戶群體。4.政策優(yōu)化建議：-對高風險群體實施差異化貸