農(nóng)發(fā)行棗莊市嶧城區(qū)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）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)C.建立模型預(yù)測缺失值D.以上都不對2.農(nóng)發(fā)行主要服務(wù)農(nóng)業(yè)發(fā)展，以下哪項(xiàng)業(yè)務(wù)與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融相關(guān)性最高？A.房地產(chǎn)開發(fā)貸款B.農(nóng)產(chǎn)品采購貸款C.工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資金貸款D.個(gè)人消費(fèi)貸款3.在數(shù)據(jù)可視化中，適合展示時(shí)間序列趨勢的圖表是？A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.折線圖D.框線圖4.農(nóng)發(fā)行客戶群體以農(nóng)戶為主，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)？A.資產(chǎn)負(fù)債率B.凈利潤率C.存款余額D.貸款逾期率5.SQL中，以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算分組后的平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()6.在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集中，以下哪項(xiàng)屬于定性數(shù)據(jù)？A.作物產(chǎn)量（噸）B.農(nóng)戶年齡（歲）C.農(nóng)業(yè)政策滿意度（高/中/低）D.土地面積（畝）7.農(nóng)發(fā)行業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.農(nóng)戶訪談?dòng)涗汢.信貸審批流程表單C.農(nóng)業(yè)市場調(diào)研報(bào)告D.農(nóng)業(yè)政策文件8.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪項(xiàng)屬于異常值處理方法？A.將異常值替換為缺失值B.將異常值保留為原始數(shù)據(jù)C.使用Z-score法檢測異常值D.將異常值刪除9.農(nóng)發(fā)行業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)屬于回歸分析應(yīng)用場景？A.客戶流失預(yù)測B.農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測C.信用評(píng)級(jí)分類D.客戶群體細(xì)分10.在數(shù)據(jù)建模中，以下哪種算法最適合處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.決策樹B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.過采樣二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.農(nóng)發(fā)行數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些工具？A.SQLB.PythonC.TableauD.ExcelE.SPSS2.在農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融中，以下哪些因素會(huì)影響貸款風(fēng)險(xiǎn)？A.農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格波動(dòng)B.農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模C.農(nóng)業(yè)政策變化D.農(nóng)產(chǎn)品儲(chǔ)存條件E.客戶信用歷史3.數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示多維度數(shù)據(jù)？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.雷達(dá)圖D.柱狀圖E.箱線圖4.農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中，以下哪些方法屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集？A.農(nóng)戶問卷調(diào)查B.農(nóng)業(yè)市場視頻監(jiān)控C.農(nóng)業(yè)政策文本分析D.農(nóng)產(chǎn)品交易記錄E.農(nóng)戶訪談錄音5.在數(shù)據(jù)建模中，以下哪些指標(biāo)用于評(píng)估模型性能？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.AUC值E.均方誤差三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行業(yè)務(wù)中的作用。2.描述農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中可能遇到的主要問題及解決方案。3.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。4.說明如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)評(píng)估農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）1.假設(shè)某農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈金融項(xiàng)目中，農(nóng)戶貸款逾期率如下表所示：|農(nóng)戶類型|逾期率（%）|貸款金額（萬元）||-|-|||大型合作社|2.5|500||中型合作社|3.0|300||小型農(nóng)戶|5.0|200|請計(jì)算不同農(nóng)戶類型的加權(quán)平均逾期率。2.假設(shè)某農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測模型使用線性回歸，參數(shù)如下：-截距項(xiàng)：10-斜率：0.8-預(yù)測樣本：2024年1月至2024年12月的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)。如果2024年1月的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格為20元/斤，請計(jì)算2024年12月的預(yù)測價(jià)格。五、論述題（共1題，15分）結(jié)合棗莊市嶧城區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展。答案及解析一、單選題1.B解析：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填補(bǔ)適用于數(shù)據(jù)缺失量較小且分布均勻的情況，直接刪除可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，模型預(yù)測缺失值較復(fù)雜。2.B解析：農(nóng)產(chǎn)品采購貸款屬于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融范疇，直接服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈，其他選項(xiàng)與農(nóng)業(yè)關(guān)聯(lián)度較低。3.C解析：折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，餅圖用于占比展示，散點(diǎn)圖用于相關(guān)性分析，框線圖用于分布對比。4.D解析：貸款逾期率直接反映農(nóng)戶還款能力，是信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的核心指標(biāo)，其他指標(biāo)與信用相關(guān)性較弱。5.B解析：AVG()函數(shù)用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)的平均值，SUM()計(jì)算總和，MAX()計(jì)算最大值，COUNT()計(jì)算數(shù)量。6.C解析：定性數(shù)據(jù)描述類別或?qū)傩?，如滿意度（高/中/低），其他選項(xiàng)為定量數(shù)據(jù)。7.B解析：信貸審批流程表單屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其他選項(xiàng)為非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。8.C解析：Z-score法通過統(tǒng)計(jì)方法檢測異常值，其他選項(xiàng)不是異常值處理的標(biāo)準(zhǔn)方法。9.B解析：農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測屬于回歸分析范疇，其他選項(xiàng)屬于分類或預(yù)測問題。10.D解析：過采樣能有效處理不平衡數(shù)據(jù)集，其他算法在數(shù)據(jù)不平衡時(shí)性能會(huì)下降。二、多選題1.A,B,C,D解析：SQL、Python、Tableau、Excel是數(shù)據(jù)分析師常用工具，SPSS也可用于數(shù)據(jù)分析但非必備。2.A,B,C,D,E解析：農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、經(jīng)營規(guī)模、政策變化、儲(chǔ)存條件、信用歷史均影響貸款風(fēng)險(xiǎn)。3.B,C,E解析：熱力圖、雷達(dá)圖、箱線圖適合多維度數(shù)據(jù)展示，散點(diǎn)圖和柱狀圖適用于簡單數(shù)據(jù)對比。4.B,C,E解析：視頻監(jiān)控、政策文本分析、訪談錄音屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，交易記錄為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。5.A,B,C,D解析：AUC值用于評(píng)估模型性能，均方誤差用于回歸模型，其他指標(biāo)也可用于分類模型評(píng)估。三、簡答題1.數(shù)據(jù)分析師在農(nóng)發(fā)行業(yè)務(wù)中的作用-通過數(shù)據(jù)采集、清洗、分析，為信貸審批、風(fēng)險(xiǎn)控制、業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持；-分析農(nóng)業(yè)市場趨勢，預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)，優(yōu)化供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)；-評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，提高貸款審批效率，降低不良貸款率。2.農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中可能遇到的問題及解決方案-問題1：數(shù)據(jù)缺失解決方案：采用均值填補(bǔ)、模型預(yù)測或結(jié)合多重插補(bǔ)法。-問題2：數(shù)據(jù)質(zhì)量低解決方案：建立數(shù)據(jù)清洗流程，剔除異常值，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。-問題3：數(shù)據(jù)采集成本高解決方案：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自動(dòng)化采集，降低人工成本。3.數(shù)據(jù)清洗及方法-定義：數(shù)據(jù)清洗是指處理數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、不一致或缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-方法：-去重：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)；-缺失值處理：填充或刪除；-異常值檢測：使用Z-score或箱線圖識(shí)別并處理。4.評(píng)估農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)-通過客戶信用分析（逾期率、還款歷史）；-評(píng)估農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；-分析政策變化對業(yè)務(wù)的影響；-利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)概率。四、計(jì)算題1.加權(quán)平均逾期率計(jì)算-大型合作社：2.5%×500=1.25-中型合作社：3.0%×300=0.9-小型農(nóng)戶：5.0%×200=1.0-總貸款金額：500+300+200=1000-加權(quán)平均逾期率=(1.25+0.9+1.0)/1000=3.15/1000=3.15%2.線性回歸預(yù)測價(jià)格-預(yù)測公式：價(jià)格=截距+斜率×?xí)r間-2024年12月=10+0.8×12=10+9.6=19.6元/斤五、論述題結(jié)合棗莊市嶧城區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)分析師如何支持農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展棗莊市嶧城區(qū)以農(nóng)業(yè)為主，特色農(nóng)產(chǎn)品如石榴、蔬菜等，數(shù)據(jù)分析師可通過以下方式支持供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)：1.構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測模型-收集歷史價(jià)格數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列分析或機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測價(jià)格波動(dòng)，幫助農(nóng)發(fā)行制定合理的貸款利率和額度。2.客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估-結(jié)合農(nóng)戶經(jīng)營數(shù)據(jù)、貸款歷史、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼信息，建立信用評(píng)分模型，精準(zhǔn)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，降低不良貸款率。3.優(yōu)化信貸審批流程-利用自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析工具，實(shí)現(xiàn)信貸申請的快速審核，提高審批效率，同時(shí)減少人為誤差。4.監(jiān)測農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)-分