高級(jí)Python編程與數(shù)據(jù)分析師考題2026版一、選擇題（共5題，每題2分，總計(jì)10分）背景：本部分考查Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理庫(kù)應(yīng)用及數(shù)據(jù)分析思維，結(jié)合中國(guó)金融行業(yè)場(chǎng)景。1.在金融風(fēng)控中，常用Pandas處理海量交易數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)函數(shù)最適合對(duì)交易金額按降序排列并去除重復(fù)記錄？A.`df.sort_values()`B.`df.drop_duplicates()`C.`df.rank()`D.`dfnlargest()`2.假設(shè)某銀行需要使用Scikit-learn進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè)，以下哪種模型最適合處理不平衡數(shù)據(jù)（少數(shù)類客戶流失）？A.邏輯回歸（默認(rèn)參數(shù)）B.隨機(jī)森林（默認(rèn)參數(shù)）C.SMOTE過(guò)采樣后使用支持向量機(jī)D.決策樹(shù)（默認(rèn)參數(shù)）3.在Python中，以下哪個(gè)庫(kù)最常用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的可視化（如股票K線圖）？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.cufflinks4.某分析師需要計(jì)算A/B測(cè)試中兩組用戶轉(zhuǎn)化率的差異，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)最合適？A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)5.在Spark中處理分布式金融日志數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)參數(shù)能有效優(yōu)化內(nèi)存使用？A.`spark.sql.shuffle.partitions`B.`spark.executor.memory`C.`spark.driver.maxMemory`D.`spark.default.parallelism`二、填空題（共5題，每題2分，總計(jì)10分）背景：考查Python語(yǔ)法、數(shù)據(jù)清洗及金融行業(yè)常用公式。6.若使用Pandas計(jì)算某城市房貸申請(qǐng)表中“收入”列的中位數(shù)，應(yīng)使用`______`函數(shù)。7.在機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程中，將類別變量“城市”（如北京、上海）轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼，Pandas中可使用`______`方法。8.若某股票的日對(duì)數(shù)收益率服從正態(tài)分布，其波動(dòng)率（年化）的計(jì)算公式為`σ=sqrt(252)σdaily`，其中`σdaily`是日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，則該股票的年化波動(dòng)率公式為`______`。9.在Hadoop生態(tài)中，HDFS的默認(rèn)塊大小為_(kāi)_____字節(jié)。10.假設(shè)某基金投資組合中包含股票A（權(quán)重30%，預(yù)期收益率10%）和債券B（權(quán)重70%，預(yù)期收益率4%），則該組合的預(yù)期收益率為_(kāi)_____%。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，總計(jì)30分）背景：考查實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的解決方案設(shè)計(jì)。11.某銀行需要分析用戶行為數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)存款流失風(fēng)險(xiǎn)。請(qǐng)簡(jiǎn)述以下步驟：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理（處理缺失值、異常值）；（2）特征工程（至少提出3個(gè)有效特征）；（3）選擇合適的模型并說(shuō)明理由。12.假設(shè)你需要用Python爬取中國(guó)股市某公司的實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)（如股票代碼、開(kāi)盤(pán)價(jià)、成交量），請(qǐng)寫(xiě)出關(guān)鍵代碼邏輯（使用`requests`和`BeautifulSoup`），并說(shuō)明如何處理反爬策略（如`User-Agent`偽裝）。13.在金融監(jiān)管中，反洗錢(qián)（AML）系統(tǒng)需要檢測(cè)大額交易模式。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于Python的規(guī)則引擎，識(shí)別可疑交易（如短時(shí)間內(nèi)多賬戶資金集中轉(zhuǎn)移），并說(shuō)明核心邏輯。四、編程題（共2題，每題15分，總計(jì)30分）背景：考查Python實(shí)戰(zhàn)能力，結(jié)合金融數(shù)據(jù)處理。14.數(shù)據(jù)清洗與可視化：給定以下DataFrame`df`，包含某銀行信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)（列：`date`（日期）、`amount`（金額）、`type`（交易類型：支出/收入））。要求：（1）計(jì)算每月總支出金額，并繪制折線圖；（2）篩選出金額超過(guò)5000的交易，按月份分組統(tǒng)計(jì)交易數(shù)量，并繪制柱狀圖；代碼示例（僅提示）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('transactions.csv')完成任務(wù)15.機(jī)器學(xué)習(xí)建模：假設(shè)你已獲取某保險(xiǎn)公司的客戶數(shù)據(jù)（`age`（年齡）、`income`（年收入）、`claim_history`（理賠次數(shù)）、`policy_type`（保單類型，分類變量）），需預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)提出理賠（二分類目標(biāo)）。要求：（1）使用Scikit-learn構(gòu)建邏輯回歸模型，并處理分類變量；（2）計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率，并分析結(jié)果；代碼示例（僅提示）：pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression完成任務(wù)答案與解析一、選擇題答案1.A解析：`df.sort_values()`可按指定列排序并保留重復(fù)值，結(jié)合`inplace=True`或重賦值可去除重復(fù)。其他選項(xiàng)不滿足去重需求。2.C解析：SMOTE過(guò)采樣能平衡少數(shù)類樣本，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）提高預(yù)測(cè)效果，適合金融風(fēng)控中的不平衡問(wèn)題。3.C解析：Plotly支持交互式圖表（如K線圖），適合金融數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib和Seaborn更偏向靜態(tài)圖表。4.A解析：t檢驗(yàn)適用于兩組連續(xù)數(shù)據(jù)的均值差異檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)化率屬于連續(xù)變量。卡方檢驗(yàn)用于分類數(shù)據(jù)。5.B解析：`spark.executor.memory`控制執(zhí)行器內(nèi)存，直接影響Spark處理大數(shù)據(jù)的效率。二、填空題答案6.`median()`解析：Pandas的`median()`函數(shù)計(jì)算中位數(shù)，適用于數(shù)值列。7.`get_dummies()`解析：`pd.get_dummies()`將分類變量轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼。8.`σ=sqrt(252)σdaily`解析：年化波動(dòng)率公式基于交易日數(shù)（252天）計(jì)算。9.128MB解析：HDFS默認(rèn)塊大小為128MB（較舊版本可能為64MB，但2026年仍以128MB為主流）。10.5.8%解析：組合預(yù)期收益=0.3×10%+0.7×4%=5.8%。三、簡(jiǎn)答題解析11.（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：-缺失值：用均值/中位數(shù)填充（如`age`），或刪除含空值的行（如`income`）；-異常值：使用IQR法則識(shí)別并替換（如`transaction_amount`）。（2）特征工程：-`average_daily_spend`（日均消費(fèi)）；-`log_income`（對(duì)數(shù)化收入，降低偏度）；-`account_age_days`（賬戶時(shí)長(zhǎng)）。（3）模型選擇：隨機(jī)森林（處理非線性關(guān)系，抗過(guò)擬合），因客戶行為數(shù)據(jù)多為混合類型。12.代碼邏輯：pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0...'}#偽裝瀏覽器res=requests.get('/data',headers=headers)soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml')data=soup.find('table',class_='stock-table').find_all('tr')forrowindata[1:]:#跳過(guò)標(biāo)題行cols=row.find_all('td')code,open_price,volume=cols[0].text,cols[1].text,cols[5].textprint(f'代碼：{code},開(kāi)盤(pán)價(jià)：{open_price},成交量：{volume}')13.規(guī)則引擎設(shè)計(jì)：-條件：若`amount>10000`且`sender`為匿名賬戶，記錄交易；-邏輯：使用`pandas`篩選并統(tǒng)計(jì)短時(shí)間內(nèi)（如1小時(shí)內(nèi)）的多賬戶轉(zhuǎn)賬行為。四、編程題解析14.數(shù)據(jù)清洗與可視化代碼示例：pythondf['date']=pd.to_datetime(df['date'])df['month']=df['date'].dt.monthmonthly_expense=df[df['type']=='支出'].groupby('month')['amount'].sum()monthly_expense.plot(kind='line',title='月度總支出')plt.show()high_value_transactions=df[df['amount']>5000].groupby('month').size()high_value_transactions.plot(kind='bar',title='高額交易月度統(tǒng)計(jì)')plt.show()15.機(jī)器學(xué)習(xí)建模代碼示例：pythondf=pd.get_dummies(df,columns=['policy_type'])#獨(dú)熱編碼X=df[['age','income','claim_history','policy_type_A','policy_type_B']]y=df['is_claim']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y