2026年保险公司数据分析招聘笔试要点

2026年保险公司数据分析招聘笔试要点一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.保险公司客户细分中，常用的K-Means聚类算法对数据集的要求是？A.数据必须正态分布B.数据量至少在1000以上C.特征之间需高度相关D.特征需满足线性关系2.在保险理赔数据分析中，处理缺失值最常用的方法是？A.删除含有缺失值的样本B.均值/中位数/众数填充C.KNN填充D.以上都是3.某保险公司发现车险理赔金额分布偏态，此时应优先考虑的统计方法可能是？A.线性回归分析B.对数变换C.逻辑回归D.决策树模型4.在预测客户流失时，以下哪个指标通常最能反映客户价值？A.累计保费收入B.最近一次理赔金额C.通话频率D.客户年龄5.某地车险出险率季节性明显，建模时最合适的周期性参数设置是？A.12B.365C.7D.306.保险公司内部数据治理中，"三道防线"不包括？A.业务部门B.数据合规部C.技术开发部D.内部审计部7.在Python中，处理大规模数据集时，以下哪个库效率最高？A.PandasB.NumPyC.DaskD.Matplotlib8.某保险公司分析发现年轻客户更易购买附加险，该结论属于？A.偶然性规律B.相关性分析C.因果关系D.随机波动9.在客户画像分析中，"RFM模型"中的F通常指？A.交易频率B.交易金额C.交易时间D.客户地域10.某险种出险率受政策影响大，建模时需重点考虑？A.线性关系B.时间序列特性C.特征独立性D.过拟合风险二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.保险数据清洗中，常见的异常值处理方法包括？A.3σ原则删除B.分位数法限制C.箱线图分析D.神经网络修正2.在车险定价模型中，以下哪些因素通常作为重要特征？A.驾驶年龄B.车辆品牌C.历史出险次数D.客户职业类别3.某保险公司发现理赔处理时效与客户满意度正相关，该结论可能影响？A.理赔流程优化B.服务人员培训C.产品定价策略D.客户投诉率预测4.在数据可视化中，以下哪些图表适合展示趋势变化？A.散点图B.折线图C.热力图D.饼图5.保险行业监管要求中，涉及数据安全的主要制度包括？A.数据分类分级B.安全审计机制C.签名协议D.灾备预案三、简答题（共3题，每题5分，合计15分）1.简述保险数据中特征工程的主要步骤。2.解释"数据偏差"在保险分析中的典型表现及应对措施。3.某险种理赔数据呈现高度集中趋势，分析可能的原因及建模建议。四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.某城市车险出险数据如下：金额：5000,3000,2000,8000,5000,2000,7000,4000（单位：元）要求：计算样本均值、中位数，并判断数据是否存在偏态，简述理由。2.某寿险公司客户数据中，年龄（X）与保费（Y）关系如下表：|X（岁）|Y（元）||--|--||25|3000||35|5000||45|8000||55|12000|要求：计算简单线性回归方程，并预测年龄为40岁客户的保费。五、论述题（1题，20分）某保险公司计划利用历史理赔数据优化反欺诈模型，请结合行业实践，分析数据采集、模型选择及效果评估的关键环节，并说明如何平衡准确性与业务效率。答案与解析一、单选题1.D-K-Means算法假设数据特征间关系简单，不要求线性关系，但需满足特征独立性。2.D-实际操作中需结合数据量、缺失比例选择，但均值填充最基础，KNN填充较常用。3.B-对数变换可缓解偏态分布，适用于右偏数据。4.A-累计保费反映长期价值，其他指标时效性更强。5.A-季节性周期为12个月，需设置年周期参数。6.C-三道防线包括业务、风控、审计，技术开发部属技术支撑。7.C-Dask专为分布式计算设计，适合超大规模数据。8.B-年轻客户购买附加险是相关性，需进一步验证因果。9.A-F指Frequency（交易频率）。10.B-政策影响需用时间序列模型捕捉动态变化。二、多选题1.A,B,C-D是机器学习模型，非直接处理方法。2.A,B,C-D职业类别影响较小（如车险）。3.A,B,D-C定价策略受赔付率影响更大。4.B,C-折线图和热力图显趋势，散点图看散布，饼图看占比。5.A,B,D-C签名协议非监管核心制度。三、简答题1.特征工程步骤：-数据清洗（缺失/异常值处理）-特征提取（维度减少，如PCA）-特征转换（对数/归一化）-新特征构造（如年龄分段）2.数据偏差表现：-采样偏差（如只分析高净值客户）-时间偏差（历史数据不适用当前政策）-应对：分层抽样、交叉验证、政策校准。3.高度集中原因：-意外险出险频次低（小概率大影响）-建模建议：分箱处理或用分位数回归。四、计算题1.计算：-均值=(5000+3000+...)/8=4500-中位数=4000-偏态：标准差=1953.9，均值>中位数，右偏。2.回归方程：-Y=800X-14000，40岁保费=32000元。五、论述题关键环节：1.数据采集：-监管要求采集反欺诈特征（如IP地址、设备标识、高频交易）-业务侧需标注欺诈样本（需法律授权）2.模型选择：-XGBoost/LightGBM因树模型对欺诈特征敏感-监控异常样本分布，防止