農(nóng)發(fā)行周口市西華縣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，計(jì)20分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)變換2.農(nóng)發(fā)行西華縣某鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米種植面積的歷史數(shù)據(jù)呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，若需預(yù)測(cè)2025年種植面積，最適合的模型是？A.決策樹模型B.線性回歸模型C.K-Means聚類模型D.邏輯回歸模型3.在SQL查詢中，用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)平均值的關(guān)鍵字是？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()4.農(nóng)發(fā)行信貸業(yè)務(wù)中，常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不包括？A.信用評(píng)分模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)模型D.馬爾可夫鏈模型5.若某農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)受季節(jié)性因素影響，以下哪種時(shí)間序列分析方法最合適？A.ARIMA模型B.GARCH模型C.線性回歸模型D.樸素預(yù)測(cè)法6.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示部分與整體關(guān)系的圖表是？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖7.農(nóng)發(fā)行西華縣某項(xiàng)目貸款還款數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)部分客戶的還款延遲時(shí)間呈正態(tài)分布，則最適合的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是？A.卡方檢驗(yàn)B.T檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.曼-惠特尼U檢驗(yàn)8.在Python中，用于處理缺失值常用的庫(kù)是？A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.TensorFlow9.農(nóng)發(fā)行西華縣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)中，若需分析不同險(xiǎn)種的理賠金額分布，最適合的圖表是？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.箱線圖D.平行坐標(biāo)圖10.以下哪種方法不屬于特征工程中的降維技術(shù)？A.PCA（主成分分析）B.LDA（線性判別分析）C.決策樹修剪D.特征選擇二、多選題（共5題，每題3分，計(jì)15分）1.數(shù)據(jù)分析師在處理農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，可能遇到的主要數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)重復(fù)C.數(shù)據(jù)不一致D.數(shù)據(jù)噪聲E.數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤2.農(nóng)發(fā)行西華縣某農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中，影響銷售量的關(guān)鍵因素可能包括？A.季節(jié)因素B.購(gòu)買力水平C.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度D.物流成本E.政策補(bǔ)貼3.在使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)，以下哪些操作屬于聚合函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景？A.計(jì)算總銷售額B.統(tǒng)計(jì)客戶數(shù)量C.找出最大訂單金額D.按地區(qū)分組求平均利潤(rùn)E.排序客戶名稱4.農(nóng)發(fā)行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中，常用的數(shù)據(jù)建模方法包括？A.邏輯回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.聚類分析E.時(shí)間序列預(yù)測(cè)5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適用于展示多維數(shù)據(jù)關(guān)系？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.平行坐標(biāo)圖D.箱線圖E.3D曲面圖三、判斷題（共10題，每題1分，計(jì)10分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析流程中唯一必須執(zhí)行的步驟。（×）2.線性回歸模型可以處理非線性關(guān)系。（×）3.SQL中的JOIN操作可以合并多個(gè)表的數(shù)據(jù)。（√）4.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)是衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的單一指標(biāo)。（×）5.K-Means聚類算法對(duì)初始聚類中心的選擇敏感。（√）6.數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式。（√）7.Pandas庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)分析和可視化。（√）8.信用評(píng)分模型可以完全消除信貸風(fēng)險(xiǎn)。（×）9.餅圖適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。（×）10.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的可選步驟。（×）四、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，計(jì)15分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在處理農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？答案要點(diǎn)：-檢查并處理缺失值（如用均值、中位數(shù)填充）；-識(shí)別并去除重復(fù)數(shù)據(jù)；-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期、金額單位）；-檢測(cè)并修正異常值（如通過(guò)箱線圖識(shí)別）；-補(bǔ)全缺失字段（如根據(jù)已有數(shù)據(jù)推算）。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析中常用的特征工程方法。答案要點(diǎn)：-特征工程是指通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和組合，提取對(duì)模型有用的特征，提升模型性能。-農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析中常用的方法：-特征選擇（如基于相關(guān)性的特征篩選）；-特征構(gòu)造（如創(chuàng)建“耕地面積×勞動(dòng)力”復(fù)合特征）；-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（如使用Min-Max縮放處理價(jià)格數(shù)據(jù)）。3.農(nóng)發(fā)行西華縣某農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)受供需關(guān)系影響，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格趨勢(shì)？答案要點(diǎn)：-收集數(shù)據(jù)：歷史價(jià)格、產(chǎn)量、需求量、政策補(bǔ)貼等；-構(gòu)建模型：可使用時(shí)間序列模型（如ARIMA）或回歸模型；-分析關(guān)鍵因素：如供需缺口、季節(jié)性波動(dòng)；-模型驗(yàn)證：通過(guò)交叉驗(yàn)證確保預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；-調(diào)整優(yōu)化：根據(jù)市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)更新模型參數(shù)。五、計(jì)算題（共2題，每題10分，計(jì)20分）1.某農(nóng)戶2024年玉米種植面積數(shù)據(jù)如下（單位：畝）：120,135,140,150,160,165,170。計(jì)算其種植面積的平均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。答案：-平均值：\(\frac{120+135+140+150+160+165+170}{7}=140.71\)畝-中位數(shù)：排序后為120,135,140,150,160,165,170，中位數(shù)為150畝-標(biāo)準(zhǔn)差：方差=\(\frac{(120-140.71)^2+\cdots+(170-140.71)^2}{7}=672.14\)標(biāo)準(zhǔn)差=\(\sqrt{672.14}=25.93\)畝2.農(nóng)發(fā)行西華縣某項(xiàng)目貸款數(shù)據(jù)中，客戶A的月收入為5000元，月支出為3000元；客戶B的月收入為8000元，月支出為5500元。計(jì)算兩人的償債能力比率（月收入-月支出）并比較優(yōu)劣。答案：-客戶A：5000-3000=2000元-客戶B：8000-5500=2500元-比較：客戶B償債能力比率更高，風(fēng)險(xiǎn)更低。六、論述題（共1題，計(jì)20分）結(jié)合西華縣農(nóng)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析支持農(nóng)發(fā)行信貸業(yè)務(wù)決策。答案要點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)收集與整合：-整合西華縣耕地?cái)?shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)、農(nóng)戶信用記錄等；-利用政府公開數(shù)據(jù)（如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)）補(bǔ)充分析維度。2.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估：-通過(guò)聚類分析劃分農(nóng)戶信用等級(jí)，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)群體；-構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型，結(jié)合歷史違約數(shù)據(jù)優(yōu)化模型權(quán)重。3.業(yè)務(wù)決策支持：-分析不同險(xiǎn)種的理賠規(guī)律，優(yōu)化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)；-預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品供需缺口，為信貸投放提供依據(jù)（如玉米種植面積與信貸需求關(guān)聯(lián)分析）；-結(jié)合政策補(bǔ)貼（如高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)補(bǔ)貼）評(píng)估項(xiàng)目可行性。4.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化：-建立信貸業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)跟蹤還款情況；-利用時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)未來(lái)農(nóng)業(yè)貸款需求，提前儲(chǔ)備信貸資源。答案解析一、單選題1.C（數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆诮ｋA段，不屬于預(yù)處理）2.B（線性趨勢(shì)適用線性回歸）3.B（AVG()計(jì)算平均值）4.C（農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估無(wú)直接關(guān)聯(lián)）5.A（ARIMA適合季節(jié)性時(shí)間序列）6.C（餅圖展示占比關(guān)系）7.B（正態(tài)分布適用T檢驗(yàn)）8.B（Pandas有fillna、dropna等方法處理缺失值）9.C（箱線圖展示分布差異）10.C（決策樹修剪是模型優(yōu)化，非降維技術(shù)）二、多選題1.A,B,C,D,E（均屬數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題）2.A,B,C,D,E（供需受多因素影響）3.A,B,C,D（均為聚合函數(shù)應(yīng)用）4.A,B,C,D（均為常用建模方法）5.B,C,E（熱力圖、平行坐標(biāo)圖、3D曲面圖適用多維數(shù)據(jù)）三、判斷題1.×（數(shù)據(jù)清洗是可選但推薦步驟）2.×（線性回歸需線性關(guān)系）3.√（JOIN實(shí)現(xiàn)表連接）4.×（農(nóng)業(yè)發(fā)展需多指標(biāo)綜合衡量）5.√（K-Means依賴初始中心）6