2026年保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)分析招聘筆試要點(diǎn)一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.保險(xiǎn)公司客戶細(xì)分中，常用的K-Means聚類算法對數(shù)據(jù)集的要求是？A.數(shù)據(jù)必須正態(tài)分布B.數(shù)據(jù)量至少在1000以上C.特征之間需高度相關(guān)D.特征需滿足線性關(guān)系2.在保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)分析中，處理缺失值最常用的方法是？A.刪除含有缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.KNN填充D.以上都是3.某保險(xiǎn)公司發(fā)現(xiàn)車險(xiǎn)理賠金額分布偏態(tài)，此時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮的統(tǒng)計(jì)方法可能是？A.線性回歸分析B.對數(shù)變換C.邏輯回歸D.決策樹模型4.在預(yù)測客戶流失時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)通常最能反映客戶價(jià)值？A.累計(jì)保費(fèi)收入B.最近一次理賠金額C.通話頻率D.客戶年齡5.某地車險(xiǎn)出險(xiǎn)率季節(jié)性明顯，建模時(shí)最合適的周期性參數(shù)設(shè)置是？A.12B.365C.7D.306.保險(xiǎn)公司內(nèi)部數(shù)據(jù)治理中，"三道防線"不包括？A.業(yè)務(wù)部門B.數(shù)據(jù)合規(guī)部C.技術(shù)開發(fā)部D.內(nèi)部審計(jì)部7.在Python中，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪個(gè)庫效率最高？A.PandasB.NumPyC.DaskD.Matplotlib8.某保險(xiǎn)公司分析發(fā)現(xiàn)年輕客戶更易購買附加險(xiǎn)，該結(jié)論屬于？A.偶然性規(guī)律B.相關(guān)性分析C.因果關(guān)系D.隨機(jī)波動9.在客戶畫像分析中，"RFM模型"中的F通常指？A.交易頻率B.交易金額C.交易時(shí)間D.客戶地域10.某險(xiǎn)種出險(xiǎn)率受政策影響大，建模時(shí)需重點(diǎn)考慮？A.線性關(guān)系B.時(shí)間序列特性C.特征獨(dú)立性D.過擬合風(fēng)險(xiǎn)二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.保險(xiǎn)數(shù)據(jù)清洗中，常見的異常值處理方法包括？A.3σ原則刪除B.分位數(shù)法限制C.箱線圖分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正2.在車險(xiǎn)定價(jià)模型中，以下哪些因素通常作為重要特征？A.駕駛年齡B.車輛品牌C.歷史出險(xiǎn)次數(shù)D.客戶職業(yè)類別3.某保險(xiǎn)公司發(fā)現(xiàn)理賠處理時(shí)效與客戶滿意度正相關(guān)，該結(jié)論可能影響？A.理賠流程優(yōu)化B.服務(wù)人員培訓(xùn)C.產(chǎn)品定價(jià)策略D.客戶投訴率預(yù)測4.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示趨勢變化？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.熱力圖D.餅圖5.保險(xiǎn)行業(yè)監(jiān)管要求中，涉及數(shù)據(jù)安全的主要制度包括？A.數(shù)據(jù)分類分級B.安全審計(jì)機(jī)制C.簽名協(xié)議D.災(zāi)備預(yù)案三、簡答題（共3題，每題5分，合計(jì)15分）1.簡述保險(xiǎn)數(shù)據(jù)中特征工程的主要步驟。2.解釋"數(shù)據(jù)偏差"在保險(xiǎn)分析中的典型表現(xiàn)及應(yīng)對措施。3.某險(xiǎn)種理賠數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高度集中趨勢，分析可能的原因及建模建議。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.某城市車險(xiǎn)出險(xiǎn)數(shù)據(jù)如下：金額：5000,3000,2000,8000,5000,2000,7000,4000（單位：元）要求：計(jì)算樣本均值、中位數(shù)，并判斷數(shù)據(jù)是否存在偏態(tài)，簡述理由。2.某壽險(xiǎn)公司客戶數(shù)據(jù)中，年齡（X）與保費(fèi)（Y）關(guān)系如下表：|X（歲）|Y（元）||--|--||25|3000||35|5000||45|8000||55|12000|要求：計(jì)算簡單線性回歸方程，并預(yù)測年齡為40歲客戶的保費(fèi)。五、論述題（1題，20分）某保險(xiǎn)公司計(jì)劃利用歷史理賠數(shù)據(jù)優(yōu)化反欺詐模型，請結(jié)合行業(yè)實(shí)踐，分析數(shù)據(jù)采集、模型選擇及效果評估的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并說明如何平衡準(zhǔn)確性與業(yè)務(wù)效率。答案與解析一、單選題1.D-K-Means算法假設(shè)數(shù)據(jù)特征間關(guān)系簡單，不要求線性關(guān)系，但需滿足特征獨(dú)立性。2.D-實(shí)際操作中需結(jié)合數(shù)據(jù)量、缺失比例選擇，但均值填充最基礎(chǔ)，KNN填充較常用。3.B-對數(shù)變換可緩解偏態(tài)分布，適用于右偏數(shù)據(jù)。4.A-累計(jì)保費(fèi)反映長期價(jià)值，其他指標(biāo)時(shí)效性更強(qiáng)。5.A-季節(jié)性周期為12個(gè)月，需設(shè)置年周期參數(shù)。6.C-三道防線包括業(yè)務(wù)、風(fēng)控、審計(jì)，技術(shù)開發(fā)部屬技術(shù)支撐。7.C-Dask專為分布式計(jì)算設(shè)計(jì)，適合超大規(guī)模數(shù)據(jù)。8.B-年輕客戶購買附加險(xiǎn)是相關(guān)性，需進(jìn)一步驗(yàn)證因果。9.A-F指Frequency（交易頻率）。10.B-政策影響需用時(shí)間序列模型捕捉動態(tài)變化。二、多選題1.A,B,C-D是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，非直接處理方法。2.A,B,C-D職業(yè)類別影響較?。ㄈ畿囯U(xiǎn)）。3.A,B,D-C定價(jià)策略受賠付率影響更大。4.B,C-折線圖和熱力圖顯趨勢，散點(diǎn)圖看散布，餅圖看占比。5.A,B,D-C簽名協(xié)議非監(jiān)管核心制度。三、簡答題1.特征工程步驟：-數(shù)據(jù)清洗（缺失/異常值處理）-特征提?。ňS度減少，如PCA）-特征轉(zhuǎn)換（對數(shù)/歸一化）-新特征構(gòu)造（如年齡分段）2.數(shù)據(jù)偏差表現(xiàn)：-采樣偏差（如只分析高凈值客戶）-時(shí)間偏差（歷史數(shù)據(jù)不適用當(dāng)前政策）-應(yīng)對：分層抽樣、交叉驗(yàn)證、政策校準(zhǔn)。3.高度集中原因：-意外險(xiǎn)出險(xiǎn)頻次低（小概率大影響）-建模建議：分箱處理或用分位數(shù)回歸。四、計(jì)算題1.計(jì)算：-均值=(5000+3000+...)/8=4500-中位數(shù)=4000-偏態(tài)：標(biāo)準(zhǔn)差=1953.9，均值>中位數(shù)，右偏。2.回歸方程：-Y=800X-14000，40歲保費(fèi)=32000元。五、論述題關(guān)鍵環(huán)節(jié)：1.數(shù)據(jù)采集：-監(jiān)管要求采集反欺詐特征（如IP地址、設(shè)備標(biāo)識、高頻交易）-業(yè)務(wù)側(cè)需標(biāo)注欺詐樣本（需法律授權(quán)）2.模型選擇：-XGBoost/LightGBM因樹模型對欺詐特征敏感-監(jiān)控異常樣本分布，防止