農(nóng)發(fā)行哈爾濱市方正縣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，共20分）題目：1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種方法最適合用于處理缺失值？（）A.刪除含缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.KNN填充D.均勻分布隨機填充2.以下哪個指標不屬于銀行業(yè)風險控制的核心指標？（）A.不良貸款率（NPLRatio）B.資產(chǎn)收益率（ROA）C.流動性覆蓋率（LCR）D.貸款損失準備金覆蓋率3.在方正縣農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務中，若要分析不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貸款違約率差異，最適合的統(tǒng)計圖表是？（）A.散點圖B.條形圖C.餅圖D.熱力圖4.農(nóng)發(fā)行貸款業(yè)務中，"三重一大"決策機制指的是？（）A.重大決策、重大人事任免、重大項目安排、大額資金使用B.信貸審批、風險管理、財務審計、合規(guī)檢查C.貸款投放、還款催收、資產(chǎn)處置、客戶服務D.政策研究、市場分析、業(yè)務培訓、績效考核5.以下哪種SQL語句用于篩選出貸款金額大于10萬元且貸款期限為1年的記錄？（）A.`SELECTWHERE貸款金額>10AND期限='1年'`B.`SELECTFROM貸款表WHERE貸款金額>10AND期限LIKE'%1年%'`C.`SELECTWHERE貸款金額>10AND期限IN('1年')`D.`SELECTWHERE貸款金額>=10AND期限=1`6.在方正縣農(nóng)村信用社數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)某農(nóng)戶的貸款余額與其家庭年收入呈強正相關，這可能暗示？（）A.貸款需求不足B.貸款風險較高C.數(shù)據(jù)存在異常值D.貸款審批過于寬松7.以下哪個Python庫常用于數(shù)據(jù)可視化？（）A.PandasB.MatplotlibC.NumPyD.Scikit-learn8.農(nóng)發(fā)行信貸業(yè)務中，"評級授信"的核心邏輯是？（）A.依據(jù)企業(yè)財務報表確定信用等級B.基于抵押物評估確定貸款額度C.綜合評估借款人還款能力、信用記錄、行業(yè)前景等D.僅依靠銀行內(nèi)部風控模型9.在方正縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)中，若要分析水稻種植面積與化肥使用量的關系，最適合的統(tǒng)計方法？（）A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析（PCA）D.時間序列分析10.若方正縣某合作社貸款逾期率突然上升，初步排查時應重點關注？（）A.合作社經(jīng)營現(xiàn)金流變化B.合作社股權(quán)結(jié)構(gòu)變動C.合作社成員年齡分布D.合作社貸款利率調(diào)整二、多選題（共5題，每題3分，共15分）題目：1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務中需要關注的宏觀指標？（）A.GDP增長率B.失業(yè)率C.存款準備金率D.社會消費品零售總額E.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)2.在方正縣農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些屬于異常值處理方法？（）A.3σ法則剔除B.基于業(yè)務規(guī)則的過濾C.分位數(shù)法限制D.線性插值填充E.基于模型預測修正3.以下哪些場景適合使用決策樹模型進行信貸風險評估？（）A.解釋性要求高B.數(shù)據(jù)量較小C.需要快速迭代模型D.特征之間存在非線性關系E.預測精度要求極高4.農(nóng)發(fā)行信貸業(yè)務中，"四查"指的是？（）A.查貸款用途B.查還款能力C.查抵質(zhì)押物D.查借款人信用記錄E.查擔保措施5.在方正縣縣域經(jīng)濟數(shù)據(jù)中，若要分析農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)村居民收入的影響，可能需要收集哪些數(shù)據(jù)？（）A.各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)貸款余額B.農(nóng)村居民人均可支配收入C.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值D.農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移規(guī)模E.政策性農(nóng)業(yè)補貼發(fā)放情況三、判斷題（共10題，每題1分，共10分）題目：1.數(shù)據(jù)抽樣時，分層抽樣比簡單隨機抽樣更能保證樣本代表性。（√）2.銀行信貸業(yè)務中，"黑名單"客戶通常指有重大失信行為的個人或企業(yè)。（√）3.SQL中的`JOIN`操作只能連接兩張表。（×）4.農(nóng)發(fā)行貸款業(yè)務中，"擔保比率"越高，貸款風險越低。（√）5.在方正縣農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)中，若某鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貸款集中度超過50%，則必須提高風險預警等級。（√）6.Python中的Pandas庫主要用于數(shù)據(jù)清洗，而NumPy庫用于數(shù)值計算。（√）7.機器學習模型中，過擬合會導致模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。（√）8.農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務中，"一戶一策"是指為每個農(nóng)戶制定個性化的貸款方案。（√）9.SQL中的`GROUPBY`子句可以與`HAVING`子句一起使用進行聚合條件過濾。（√）10.農(nóng)發(fā)行信貸政策要求，所有貸款必須由第三方擔保。（×）四、簡答題（共3題，每題5分，共15分）題目：1.簡述數(shù)據(jù)分析師在銀行信貸業(yè)務中如何識別潛在的風險點？2.解釋方正縣農(nóng)業(yè)貸款業(yè)務中"信用評分"的作用及計算邏輯。3.描述數(shù)據(jù)分析師如何利用SQL語句優(yōu)化銀行信貸數(shù)據(jù)的查詢效率？五、計算題（共2題，每題10分，共20分）題目：1.某農(nóng)戶在方正縣農(nóng)業(yè)合作社貸款20萬元，期限3年，年利率5%，按月等額還款。請計算每月還款額及總利息（假設按復利計算）。2.某銀行方正縣支行2024年農(nóng)業(yè)貸款不良率為3%，2025年預計不良率下降至2.5%，若2024年貸款總額為100億元，請計算2025年預計不良貸款金額及減少的金額。六、論述題（1題，15分）題目：結(jié)合方正縣農(nóng)業(yè)發(fā)展特點，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)貸款風險管理的科學性。答案及解析一、單選題答案1.B（均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充是常用方法，適用于不同數(shù)據(jù)分布）2.B（ROA是盈利能力指標，其他是風險控制指標）3.B（條形圖適合展示不同類別的對比）4.A（"三重一大"是重大決策機制）5.B（SQL語法需精確匹配，`LIKE`用于模糊匹配）6.B（強正相關可能暗示過度負債風險）7.B（Matplotlib是主流數(shù)據(jù)可視化庫）8.C（評級授信需綜合多維度因素）9.A（回歸分析適合分析變量間關系）10.A（現(xiàn)金流變化直接影響還款能力）二、多選題答案1.ABCDE（宏觀指標均影響農(nóng)業(yè)信貸）2.ABCE（異常值處理方法包括剔除、過濾、插值修正）3.ACD（決策樹適合解釋性強、非線性關系場景）4.ABCD（"四查"是傳統(tǒng)信貸審查流程）5.ABCDE（需結(jié)合多維度數(shù)據(jù)綜合分析）三、判斷題答案1.√2.√3.×（JOIN可連接多張表）4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.×（部分貸款可信用擔保）四、簡答題答案1.識別風險點的方法：-拆解貸款五要素（借款人、用途、金額、期限、擔保）分析異常點；-監(jiān)控關鍵風險指標（如逾期率、集中度、行業(yè)風險）；-結(jié)合宏觀政策（如方正縣農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）和區(qū)域特征（如方正縣水稻主產(chǎn)區(qū)）預警風險。2.信用評分作用及邏輯：-作用：量化評估借款人違約可能性，輔助審批決策；-邏輯：基于歷史數(shù)據(jù)（還款記錄、征信、財務報表）構(gòu)建模型（如邏輯回歸），賦予各特征權(quán)重（如方正縣農(nóng)戶的合作社經(jīng)營數(shù)據(jù)權(quán)重更高）。3.SQL優(yōu)化方法：-創(chuàng)建索引（如貸款表中的`借款人ID`、`逾期標志`）；-使用聚合函數(shù)（`SUM`、`AVG`）替代多次查詢；-避免`SELECT`，明確字段（如`SELECT貸款金額,逾期天數(shù)FROM貸款表`）；-優(yōu)化子查詢，優(yōu)先使用`JOIN`而非嵌套查詢。五、計算題答案1.月還款額計算：公式：`PMT(利率/12,期限12,本金)``PMT(5%/12,312,200000)≈6,560元/月`總利息：`6,56036-200,000=38,160元`2.不良貸款金額：2024年：`100億3%=3億`2025年：`100億2.5%=2.5億`減少金額：`3億-2.5億=0.5億`六、論述題答案要點-方正縣農(nóng)業(yè)特點：