农发行南宁市马山县2025秋招数据分析师笔试题及答案

农发行南宁市马山县2025秋招数据分析师笔试题及答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在数据分析师工作中，以下哪项不属于数据预处理的主要任务？A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据变换2.若某地区玉米种植面积与产量数据呈正相关，则以下哪个指标最适用于衡量两者关系强度？A.相关系数B.回归系数C.折线图D.箱线图3.在使用Excel进行数据透视分析时，若想查看不同乡镇的糖料蔗种植面积占比，应选择哪种图表类型？A.柱形图B.饼图C.散点图D.折线图4.SQL中，用于筛选数据的语句是？A.`INSERT`B.`UPDATE`C.`SELECT`D.`DELETE`5.农发行某项目需评估糖料蔗种植的ROI（投资回报率），以下哪个指标最适合用于长期预测？A.净现值（NPV）B.内部收益率（IRR）C.投资回收期D.现金流量表6.若某县水稻产量数据存在异常值，以下哪种方法最适合处理？A.删除异常值B.使用中位数替代C.标准化处理D.以上皆非7.在Python中，用于处理缺失数据的库是？A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.NumPy8.农发行业务中，以下哪项属于分类数据？A.土地面积B.作物种类C.产量数值D.温度9.若某乡镇糖料蔗种植成本数据按年度变化，最适合绘制哪种图表？A.雷达图B.水平条形图C.热力图D.面积图10.在数据可视化中，若想突出不同年份的糖料蔗产量趋势，应选择哪种图表？A.散点图B.堆积柱形图C.箱线图D.股价图二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.数据分析师常用的SQL语句包括哪些？A.`JOIN`B.`GROUPBY`C.`WHERE`D.`ORDERBY`E.`INSERT`2.在分析糖料蔗种植收益时，以下哪些因素需要考虑？A.种植面积B.成本投入C.市场价格D.天气影响E.政策补贴3.Python中，用于数据清洗的函数包括？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`mean()`D.`std()`E.`unique()`4.农发行业务中，以下哪些属于时间序列数据？A.月度糖料蔗价格B.年度水稻种植面积C.季度化肥需求量D.亩产收益E.降雨量5.数据可视化中，以下哪些图表适合展示分布情况？A.箱线图B.频率直方图C.散点图D.饼图E.热力图三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.数据清洗是数据分析中最基础也是最重要的环节。（√）2.SQL中的`INNERJOIN`与`LEFTJOIN`的区别在于是否保留左表中的所有记录。（√）3.农发行业务中，糖料蔗种植面积属于连续型数据。（×）4.线性回归模型适用于所有类型的数据关系。（×）5.数据透视表可以自动计算不同维度的统计指标。（√）6.在Python中，`NumPy`主要用于数值计算，`Pandas`用于数据分析。（√）7.折线图适合展示多组数据随时间的变化趋势。（√）8.异常值的存在一定会影响数据分析结果的准确性。（√）9.农发行业务中，糖料蔗产量预测通常采用时间序列模型。（√）10.数据可视化中，饼图适合展示占比关系，但不宜用于比较多个类别的差异。（√）四、简答题（共3题，每题5分，共15分）1.简述数据分析师在农业项目中的主要职责。答：数据分析师在农业项目中需负责数据采集、清洗、整理，通过统计分析、建模预测等方式，为糖料蔗、水稻等作物的种植规划、成本控制、收益评估提供数据支持，同时需结合政策、市场等因素进行综合分析，优化资源配置。2.解释SQL中`GROUPBY`和`HAVING`的区别。答：`GROUPBY`用于对数据进行分组，通常与聚合函数（如`SUM`、`AVG`）配合使用；`HAVING`则用于对分组后的结果进行筛选，相当于`WHERE`语句在分组后的应用，常用于条件过滤。3.描述数据分析师如何处理缺失值。答：处理缺失值的方法包括删除记录、填充（均值、中位数、众数）、插值法等；需根据数据类型和缺失比例选择合适方法，同时需说明处理原因以保持数据一致性。五、论述题（共1题，10分）结合马山县糖料蔗种植现状，分析数据分析师如何通过数据建模提升种植效益。答：1.数据采集与整合：收集马山县糖料蔗种植面积、成本、产量、市场价格、气象数据、政策补贴等，整合至统一数据库。2.需求分析：通过SQL查询或Python分析各乡镇种植效益差异，识别高成本、低收益区域。3.模型构建：采用线性回归或时间序列模型预测产量，结合成本函数计算ROI，优化种植规模。4.可视化呈现：用地图热力图展示效益分布，用折线图分析价格波动，为决策提供直观依据。5.政策建议：基于数据提出补贴优化、轮作建议等，降低种植风险，提升整体效益。答案及解析一、单选题1.C（数据挖掘属于分析阶段，非预处理）2.A（相关系数衡量线性关系强度）3.B（饼图适合展示占比）4.C（`SELECT`用于查询）5.A（NPV适合长期投资评估）6.B（中位数对异常值鲁棒性更强）7.B（Pandas的`dropna()`/`fillna()`处理缺失值）8.B（作物种类为分类数据）9.D（面积图适合展示年度趋势）10.B（堆积柱形图突出趋势变化）二、多选题1.ABCD（均为常用SQL语句）2.ABCDE（需综合多种因素分析收益）3.AB（`dropna()`/`fillna()`用于清洗）4.ABC（时间序列数据具有时间维度）5.AB（箱线图/直方图展示分布）三、判断题1.√2.√3.×（面积属离散型）4.×（需满足线性关系）5.√6.√7.√8.√9.√10.√四、简答题解析1.职责涵盖数据采集、清洗、分析、建模，为农业生产提供决策支持。2.`GROUPBY`分组，`HAVING`筛选