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农业银行来宾市数据分析师笔试题及答案

一、选择题（共5题，每题2分，共10分）

1.在农业银行来宾市开展农户信贷风险评估时，以下哪种数据特征最适合用于构建预测模型？

A.主观评价（如还款意愿）

B.客观财务数据（如收入、负债）

C.社交媒体言论

D.历史贷款违约案例

2.来宾市农业产业结构以水稻、糖料蔗为主，若需分析气候对农作物产量的影响，最适合采用哪种分析方法？

A.回归分析

B.聚类分析

C.关联规则挖掘

D.时间序列预测

3.农业银行来宾分行客户数据中，若需识别潜在的高价值农户客户，以下哪种模型效果最佳？

A.决策树

B.逻辑回归

C.聚类分析

D.神经网络

4.来宾市农村电商发展迅速，若需分析农产品线上销售的影响因素，以下哪个指标最关键？

A.用户年龄分布

B.产品价格弹性

C.物流配送效率

D.客户满意度

5.农业银行来宾分行信贷数据中，若发现某区域农户贷款逾期率异常偏高，可能的原因是？

A.数据采集错误

B.区域政策调整

C.自然灾害影响

D.以上都是

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在来宾市农业贷款审批中，特征工程是提高模型准确率的关键步骤。

2.若分析来宾市糖料蔗种植户的信贷风险，需重点关注应收账款周转率指标。

3.农业银行来宾分行客户画像分析中，RFM模型可用于评估客户价值。

4.在分析来宾市农村电商订单数据时，漏斗分析可衡量用户转化率。

5.若需评估来宾市某乡镇的农业信贷需求，需结合人口结构和产业分布进行综合判断。

三、简答题（共3题，每题10分，共30分）

1.简述在来宾市开展农户信贷风险评估时，数据预处理的主要步骤及目的。

答案：

-数据清洗：处理缺失值（如用均值或中位数填充）、异常值（如剔除或平滑处理）。

-特征工程：构建新特征（如计算负债收入比、种植面积等）。

-数据标准化：缩放数值特征（如使用Z-score或Min-Max缩放），避免模型偏向高量纲特征。

-目的：提高数据质量，减少噪声干扰，增强模型鲁棒性。

2.来宾市某乡镇水稻种植户贷款逾期率较高，请提出至少三种可能的原因及对应的解决方案。

答案：

-原因一：天气灾害（如洪涝、干旱）。

方案：增加农业保险覆盖，提供灾害补偿。

-原因二：市场价格波动（如稻价低迷）。

方案：引导农户加入合作社，统一销售，降低价格风险。

-原因三：贷款用途监管不严。

方案：加强贷后管理，确保资金用于水稻种植。

3.农业银行来宾分行计划推广“数字普惠金融”服务，请说明如何利用数据分析提升服务效果。

答案：

-精准营销：通过客户画像分析，识别高潜力区域及人群，定向推送贷款产品。

-风险预警：基于历史数据建立逾期预测模型，提前干预高风险客户。

-产品优化：分析用户行为数据，设计更符合农村需求的金融产品（如分期还款）。

四、计算题（共2题，每题15分，共30分）

1.来宾市某糖料蔗种植户2023年财务数据如下：

-种植面积：10公顷，平均单产：5吨/公顷，蔗价：4元/斤。

-贷款余额：20万元，年利率：5%，年支出（种子、化肥等）：8万元。

计算该农户的年净利润及负债收入比（负债总额/年利润）。

答案：

-年销售收入：10公顷×5吨/公顷×2000斤/吨×4元/斤=40万元。

-年利润：40万元-8万元-20万元×5%=28万元。

-负债收入比：20万元/28万元≈0.71（71%）。

2.农业银行来宾分行某区域农户信贷数据如下表，请计算该区域农户的平均贷款逾期率。

|乡镇|户数|逾期户数|逾期率|

|--||-|--|

|凤凰镇|300|30|10%|

|水口镇|500|50|10%|

|大兴镇|400|20|5%|

答案：

-总逾期户数：30+50+20=100户。

-总户数：300+500+400=1200户。

-平均逾期率：100户/1200户≈8.33%。

五、论述题（共1题，20分）

结合来宾市农业发展特点，论述数据分析在农业银行信贷风控中的应用价值。

答案：

1.精准识别风险：通过分析来宾市农户的产业类型（水稻、糖料蔗）、经营规模、历史信贷记录等，建立差异化风险评估模型，减少误判。

2.动态监测预警：结合气象数据、市场价格指数等外部信息，实时监测农户经营风险（如旱涝对水稻产量的影响），提前预警逾期风险。

3.优化信贷策略：基于数据分析结果，为来宾市不同区域