2025年商務師職業(yè)資格考試題庫：電商數(shù)據(jù)分析與營銷解析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20題，每題1分，共20分。請根據(jù)題干要求，選擇最符合題意的選項。）1.在電商數(shù)據(jù)分析中，哪個指標最能直接反映用戶的購買意愿？A.瀏覽量B.跳出率C.轉化率D.頁面停留時間2.以下哪個工具最適合進行電商平臺的用戶行為路徑分析？A.ExcelB.TableauC.SQLD.Python3.電商數(shù)據(jù)分析中，“RFM模型”主要用來評估用戶的哪方面價值？A.客戶忠誠度B.購買頻率C.購買金額D.潛在價值4.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品退貨率異常高時，應該優(yōu)先考慮哪個分析步驟？A.提高廣告投放量B.分析用戶購買前的瀏覽行為C.調(diào)整商品價格D.加強客服溝通5.電商營銷中，“AARRR模型”的核心目標是什么？A.提高用戶留存率B.增加用戶獲取成本C.提升客單價D.擴大市場份額6.在進行電商用戶畫像分析時，以下哪個數(shù)據(jù)維度最不重要？A.年齡性別B.購買歷史C.社交媒體活躍度D.客服咨詢記錄7.電商平臺常用的“漏斗分析法”主要用來解決什么問題？A.用戶流失率B.廣告點擊率C.庫存周轉率D.運營成本8.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次促銷活動轉化率低于預期時，應該首先檢查哪個環(huán)節(jié)？A.促銷力度B.廣告投放渠道C.用戶評價D.商品庫存9.電商數(shù)據(jù)分析中，“關聯(lián)規(guī)則挖掘”主要用于發(fā)現(xiàn)什么規(guī)律？A.用戶購買時間B.商品之間的關聯(lián)性C.用戶地域分布D.商品價格波動10.在進行電商競品分析時，以下哪個指標最能有效反映對手的市場地位？A.用戶數(shù)量B.營銷預算C.市場份額D.廣告頻率11.電商平臺常用的“聚類分析”主要解決什么問題？A.用戶分類B.商品推薦C.廣告優(yōu)化D.庫存管理12.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品的用戶復購率低時，應該考慮哪個策略？A.提高商品價格B.增加優(yōu)惠券發(fā)放C.減少廣告投放D.改進商品包裝13.電商數(shù)據(jù)分析中，“時間序列分析”主要用來預測什么？A.用戶行為B.商品銷量C.廣告效果D.客服響應速度14.在進行電商用戶分層時，以下哪個維度最能有效區(qū)分用戶群體？A.年齡性別B.購買金額C.購買頻率D.用戶活躍度15.電商平臺常用的“回歸分析”主要用來解決什么問題？A.用戶流失預測B.商品價格優(yōu)化C.廣告效果評估D.庫存需求預測16.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次直播帶貨的轉化率異常高時，應該首先分析哪個因素？A.主播影響力B.商品性價比C.直播時長D.用戶評價17.電商數(shù)據(jù)分析中，“用戶生命周期價值”主要用來評估什么？A.用戶購買力B.用戶忠誠度C.用戶活躍度D.用戶獲取成本18.在進行電商廣告投放優(yōu)化時，以下哪個指標最能有效反映廣告效果？A.點擊率B.轉化率C.展示量D.成本19.電商平臺常用的“異常值檢測”主要用來發(fā)現(xiàn)什么問題？A.用戶行為異常B.商品銷量異常C.廣告投放異常D.庫存管理異常20.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品的用戶評價差時，應該優(yōu)先考慮哪個分析步驟？A.提高廣告投放量B.分析用戶購買前的瀏覽行為C.調(diào)整商品價格D.加強客服溝通二、多選題（本部分共15題，每題2分，共30分。請根據(jù)題干要求，選擇所有符合題意的選項。）1.電商數(shù)據(jù)分析中，哪些指標可以用來評估用戶的購買意愿？A.瀏覽量B.轉化率C.跳出率D.頁面停留時間2.以下哪些工具適合進行電商平臺的用戶行為路徑分析？A.ExcelB.TableauC.SQLD.Python3.電商數(shù)據(jù)分析中，“RFM模型”主要用來評估用戶的哪方面價值？A.客戶忠誠度B.購買頻率C.購買金額D.潛在價值4.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品退貨率異常高時，應該優(yōu)先考慮哪些分析步驟？A.提高廣告投放量B.分析用戶購買前的瀏覽行為C.調(diào)整商品價格D.加強客服溝通5.電商營銷中，“AARRR模型”的核心目標是什么？A.提高用戶留存率B.增加用戶獲取成本C.提升客單價D.擴大市場份額6.在進行電商用戶畫像分析時，哪些數(shù)據(jù)維度最不重要？A.年齡性別B.購買歷史C.社交媒體活躍度D.客服咨詢記錄7.電商平臺常用的“漏斗分析法”主要用來解決哪些問題？A.用戶流失率B.廣告點擊率C.庫存周轉率D.運營成本8.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次促銷活動轉化率低于預期時，應該首先檢查哪些環(huán)節(jié)？A.促銷力度B.廣告投放渠道C.用戶評價D.商品庫存9.電商數(shù)據(jù)分析中，“關聯(lián)規(guī)則挖掘”主要用于發(fā)現(xiàn)哪些規(guī)律？A.用戶購買時間B.商品之間的關聯(lián)性C.用戶地域分布D.商品價格波動10.在進行電商競品分析時，哪些指標最能有效反映對手的市場地位？A.用戶數(shù)量B.營銷預算C.市場份額D.廣告頻率11.電商平臺常用的“聚類分析”主要解決哪些問題？A.用戶分類B.商品推薦C.廣告優(yōu)化D.庫存管理12.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品的用戶復購率低時，應該考慮哪些策略？A.提高商品價格B.增加優(yōu)惠券發(fā)放C.減少廣告投放D.改進商品包裝13.電商數(shù)據(jù)分析中，“時間序列分析”主要用來預測哪些內(nèi)容？A.用戶行為B.商品銷量C.廣告效果D.客服響應速度14.在進行電商用戶分層時，哪些維度最能有效區(qū)分用戶群體？A.年齡性別B.購買金額C.購買頻率D.用戶活躍度15.電商平臺常用的“回歸分析”主要用來解決哪些問題？A.用戶流失預測B.商品價格優(yōu)化C.廣告效果評估D.庫存需求預測三、判斷題（本部分共15題，每題1分，共15分。請根據(jù)題干要求，判斷正誤。）1.瀏覽量越高，說明電商平臺的流量越好，轉化率也一定越高。（正確/錯誤）2.電商數(shù)據(jù)分析中，用戶行為路徑分析主要用來找出用戶在平臺上的每一個操作步驟。（正確/錯誤）3.RFM模型中的“R”代表的是用戶最近一次購買的時間間隔。（正確/錯誤）4.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品退貨率異常高時，應該優(yōu)先考慮提高廣告投放量，以提升銷量。（正確/錯誤）5.AARRR模型中的“R”代表的是用戶留存率，是衡量用戶忠誠度的重要指標。（正確/錯誤）6.電商用戶畫像分析不需要考慮用戶的購買歷史，只需要關注用戶的年齡和性別即可。（正確/錯誤）7.漏斗分析法主要用來分析用戶的購買流程，找出用戶在哪個環(huán)節(jié)流失最多。（正確/錯誤）8.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次促銷活動轉化率低于預期時，應該首先檢查商品庫存是否充足。（正確/錯誤）9.關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)性，比如經(jīng)常一起購買的商品。（正確/錯誤）10.電商競品分析中，廣告頻率越高的平臺，其市場份額一定越大。（正確/錯誤）11.聚類分析主要用來對用戶進行分類，根據(jù)用戶的購買行為和特征分成不同的群體。（正確/錯誤）12.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品的用戶復購率低時，應該優(yōu)先考慮提高商品價格，以提升利潤。（正確/錯誤）13.時間序列分析主要用于預測商品銷量，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測未來的銷售趨勢。（正確/錯誤）14.電商用戶分層時，購買金額越高的用戶，其用戶活躍度一定越高。（正確/錯誤）15.回歸分析主要用于預測用戶流失，根據(jù)用戶的行為特征預測用戶是否會流失。（正確/錯誤）四、簡答題（本部分共5題，每題5分，共25分。請根據(jù)題干要求，簡要回答問題。）1.簡述電商數(shù)據(jù)分析中，RFM模型的具體含義和應用場景。2.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次直播帶貨的轉化率異常高時，應該從哪些方面進行分析？3.簡述電商數(shù)據(jù)分析中，關聯(lián)規(guī)則挖掘的主要方法和應用場景。4.在進行電商用戶分層時，常用的用戶分層維度有哪些？請列舉至少三個。5.簡述電商數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析的主要方法和應用場景。五、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請根據(jù)題干要求，詳細回答問題。）1.結合實際案例，論述電商數(shù)據(jù)分析在營銷策略制定中的重要作用。2.詳細說明電商數(shù)據(jù)分析中，用戶行為路徑分析的具體步驟和方法，并舉例說明如何利用用戶行為路徑分析優(yōu)化電商平臺運營。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.C轉化率最能直接反映用戶的購買意愿。轉化率是指用戶完成購買行為的比例，直接體現(xiàn)了用戶從瀏覽到購買的轉化能力，是衡量用戶購買意愿的核心指標。瀏覽量只是用戶進入平臺的初步行為，跳出率反映的是用戶體驗問題，頁面停留時間可以輔助判斷用戶興趣，但都不如轉化率直接體現(xiàn)購買意愿。2.BTableau是專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，特別適合進行電商平臺的用戶行為路徑分析。Tableau可以直觀地展示用戶在平臺上的瀏覽軌跡，幫助運營人員發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式。Excel適合簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，SQL用于數(shù)據(jù)提取，Python雖然可以分析但可視化效果不如Tableau直觀。3.ARFM模型中的R代表Recency（最近一次購買時間），F(xiàn)代表Frequency（購買頻率），M代表Monetary（購買金額），主要用來評估客戶的忠誠度。通過這三個維度，可以將用戶分為不同的價值群體，制定差異化的營銷策略。4.B分析用戶購買前的瀏覽行為可以幫助找出導致高退貨率的原因。比如用戶瀏覽了多次但未購買，可能是因為價格、功能不匹配；或者用戶被促銷吸引但收貨后發(fā)現(xiàn)與預期不符。直接提高廣告投放量可能治標不治本，調(diào)整價格和加強客服溝通也需要基于對問題的深入了解。5.AAARRR模型全稱是Acquisition（用戶獲?。?、Activation（用戶激活）、Retention（用戶留存）、Revenue（收入）和Referral（推薦），其核心目標是提高用戶留存率。留存率是衡量用戶是否愿意持續(xù)使用平臺的關鍵指標，直接影響平臺的長期價值。6.D客服咨詢記錄雖然重要，但不是用戶畫像分析的最重要維度。用戶畫像分析更側重于用戶的消費習慣、行為特征等可量化數(shù)據(jù)，客服記錄更多反映的是用戶在特定場景下的行為，參考價值相對較低。7.A漏斗分析法主要用來解決用戶流失率問題。通過分析用戶從認知到購買的各個環(huán)節(jié)的轉化率，找出流失的關鍵節(jié)點，從而制定針對性的優(yōu)化措施。廣告點擊率、庫存周轉率和運營成本雖然也是重要指標，但漏斗分析的核心是用戶流失。8.B廣告投放渠道直接影響用戶看到促銷信息的概率，是影響轉化率的關鍵環(huán)節(jié)。如果廣告沒有精準觸達目標用戶，即使促銷力度再大、商品再好，轉化率也可能不高。其他環(huán)節(jié)也需要關注，但廣告渠道是優(yōu)先排查的對象。9.B關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)性，比如"購買A商品的用戶往往也購買B商品"。這種分析可以幫助電商平臺進行商品推薦、組合促銷等。用戶購買時間、用戶地域分布和商品價格波動雖然也是重要數(shù)據(jù)，但不是關聯(lián)規(guī)則挖掘的核心內(nèi)容。10.C市場份額最能反映對手的市場地位。用戶數(shù)量和營銷預算可以反映實力，但市場份額才是最直接的競爭指標。廣告頻率可能高但轉化效果不佳，所以不能簡單用廣告頻率判斷市場地位。11.A聚類分析的主要作用是用戶分類。通過將具有相似特征的用戶歸為一類，可以針對不同群體制定差異化的營銷策略。商品推薦、廣告優(yōu)化和庫存管理雖然也需要用戶數(shù)據(jù)，但聚類分析的核心是用戶分類。12.B增加優(yōu)惠券發(fā)放可以刺激用戶復購。復購率低通常意味著用戶對產(chǎn)品或服務的滿意度不高，優(yōu)惠券可以降低用戶再次購買的門檻。提高價格、減少廣告投放和改進包裝雖然也是可能的策略，但增加優(yōu)惠券是最直接有效的方法之一。13.B時間序列分析主要用于預測商品銷量。通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)，可以預測未來的銷售趨勢，幫助電商平臺進行庫存管理、促銷規(guī)劃等。用戶行為、廣告效果和客服響應速度雖然也需要數(shù)據(jù)分析，但時間序列分析的核心是銷量預測。14.B購買金額是區(qū)分用戶群體的重要維度。高購買金額的用戶可能更注重品質(zhì)或價值感，低購買金額的用戶可能更敏感于價格。年齡性別、購買頻率和用戶活躍度也都是重要維度，但購買金額直接反映了用戶的消費能力。15.A用戶流失預測是回歸分析在電商領域的典型應用。通過分析用戶的各項行為特征，可以預測用戶流失的可能性，從而提前采取措施挽留用戶。商品價格優(yōu)化、廣告效果評估和庫存需求預測雖然也是回歸分析的應用場景，但用戶流失預測是最直接的應用。二、多選題答案及解析1.B、D轉化率和頁面停留時間更能反映用戶的購買意愿。轉化率直接體現(xiàn)了用戶從瀏覽到購買的轉化能力，頁面停留時間可以輔助判斷用戶對商品的興趣程度。瀏覽量只是用戶進入平臺的初步行為，跳出率反映的是用戶體驗問題，與購買意愿關聯(lián)性較弱。2.B、DTableau和Python適合進行電商平臺的用戶行為路徑分析。Tableau提供專業(yè)的可視化工具，Python可以處理更復雜的數(shù)據(jù)分析。Excel適合簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，SQL主要用于數(shù)據(jù)提取，不太適合路徑分析。3.A、B、CRFM模型主要評估用戶的客戶忠誠度、購買頻率和購買金額。這三個維度可以幫助電商平臺了解用戶的消費能力和忠誠度，從而制定差異化的營銷策略。潛在價值雖然重要，但不是RFM模型的核心內(nèi)容。4.B、D分析用戶購買前的瀏覽行為和加強客服溝通是優(yōu)先步驟。用戶瀏覽行為可以揭示導致高退貨率的原因，客服溝通可以了解用戶的直接反饋。提高廣告投放量和調(diào)整商品價格都是可能的措施，但需要基于對問題的深入了解。5.A、CAARRR模型的核心目標是提高用戶留存率和提升客單價。留存率是衡量用戶是否愿意持續(xù)使用平臺的關鍵指標，客單價直接影響平臺的收入。增加用戶獲取成本和擴大市場份額雖然也是平臺的目標，但不是AARRR模型的核心。6.C、D社交媒體活躍度和客服咨詢記錄相對不重要。用戶畫像分析更側重于用戶的消費習慣、行為特征等可量化數(shù)據(jù)，社交媒體活躍度和客服記錄更多反映的是用戶在特定場景下的行為，參考價值相對較低。7.A、D漏斗分析法主要解決用戶流失率和運營成本問題。通過分析用戶從認知到購買的各個環(huán)節(jié)的轉化率，找出流失的關鍵節(jié)點，從而優(yōu)化運營策略。廣告點擊率和庫存周轉率雖然也是重要指標，但漏斗分析的核心是用戶流失。8.A、B促銷力度和廣告投放渠道是優(yōu)先檢查的環(huán)節(jié)。促銷力度不夠或廣告沒有精準觸達目標用戶，都會導致轉化率低于預期。用戶評價和商品庫存也需要關注，但不是首要排查的對象。9.B、D關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)性，比如經(jīng)常一起購買的商品。這種分析可以幫助電商平臺進行商品推薦、組合促銷等。用戶購買時間、用戶地域分布和商品價格波動雖然也是重要數(shù)據(jù)，但不是關聯(lián)規(guī)則挖掘的核心內(nèi)容。10.A、C用戶數(shù)量和市場份額最能反映對手的市場地位。營銷預算可以反映實力，但市場份額才是最直接的競爭指標。廣告頻率可能高但轉化效果不佳，所以不能簡單用廣告頻率判斷市場地位。11.A、C聚類分析主要解決用戶分類和廣告優(yōu)化問題。通過將具有相似特征的用戶歸為一類，可以針對不同群體制定差異化的營銷策略。商品推薦和庫存管理雖然也需要用戶數(shù)據(jù)，但聚類分析的核心是用戶分類。12.B、D增加優(yōu)惠券發(fā)放和改進商品包裝是可能的策略。復購率低通常意味著用戶對產(chǎn)品或服務的滿意度不高，優(yōu)惠券可以降低用戶再次購買的門檻，改進商品包裝可以提升用戶體驗。提高價格和減少廣告投放可能適得其反。13.B、D時間序列分析主要用于預測商品銷量和客服響應速度。通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)，可以預測未來的銷售趨勢；通過分析歷史客服響應數(shù)據(jù)，可以預測未來的響應速度。用戶行為和廣告效果雖然也需要數(shù)據(jù)分析，但時間序列分析的核心是銷量預測。14.B、C購買金額和購買頻率是區(qū)分用戶群體的有效維度。高購買金額的用戶可能更注重品質(zhì)或價值感，高購買頻率的用戶可能更忠誠。年齡性別、用戶活躍度也都是重要維度，但購買金額和購買頻率更直接反映用戶的消費特征。15.A、D用戶流失預測和庫存需求預測是回歸分析的主要應用。通過分析用戶的各項行為特征，可以預測用戶流失的可能性；通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)，可以預測未來的庫存需求。商品價格優(yōu)化和廣告效果評估雖然也是回歸分析的應用場景，但用戶流失預測和庫存需求預測是最直接的應用。三、判斷題答案及解析1.錯誤瀏覽量高并不一定意味著轉化率也高。高瀏覽量可能意味著平臺吸引了大量非目標用戶，或者廣告投放不夠精準，導致用戶對產(chǎn)品不感興趣。轉化率才是衡量平臺營銷效果的關鍵指標。2.正確用戶行為路徑分析主要用來追蹤用戶在平臺上的每一個操作步驟，從進入平臺到最終購買或離開的完整過程。通過分析這些步驟，可以發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，找出優(yōu)化點。3.正確RFM模型中的R代表Recency，即用戶最近一次購買的時間間隔。這個指標反映了用戶的活躍程度，最近購買時間越近，說明用戶越活躍。4.錯誤當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品退貨率異常高時，應該優(yōu)先分析原因，而不是直接提高廣告投放量。提高廣告投放量可能會暫時提升銷量，但如果產(chǎn)品質(zhì)量或描述問題沒有解決，退貨率仍然會居高不下。5.正確AARRR模型中的R代表Retention，即用戶留存率。留存率是衡量用戶是否愿意持續(xù)使用平臺的關鍵指標，直接影響平臺的長期價值。6.錯誤電商用戶畫像分析需要考慮多個維度，包括年齡性別、購買歷史、消費能力等。購買歷史是用戶畫像分析的重要維度，不能忽視。7.正確漏斗分析法主要用來分析用戶的購買流程，找出用戶在哪個環(huán)節(jié)流失最多。通過優(yōu)化這些環(huán)節(jié)，可以提高用戶的轉化率。8.錯誤當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次促銷活動轉化率低于預期時，應該首先檢查促銷策略是否合理，而不是直接檢查商品庫存。庫存充足但促銷力度不夠或廣告投放不當，同樣會導致轉化率低。9.正確關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)性，比如經(jīng)常一起購買的商品。這種分析可以幫助電商平臺進行商品推薦、組合促銷等。10.錯誤廣告頻率高并不一定意味著市場份額就大。廣告頻率高但轉化效果不佳，同樣無法提升市場份額。市場份額才是最直接的競爭指標。11.正確聚類分析主要用來對用戶進行分類，根據(jù)用戶的購買行為和特征分成不同的群體。通過用戶分類，可以針對不同群體制定差異化的營銷策略。12.錯誤當電商平臺發(fā)現(xiàn)某類商品的用戶復購率低時，應該優(yōu)先考慮提升產(chǎn)品質(zhì)量或改善用戶體驗，而不是直接提高商品價格。提高價格可能會適得其反，導致用戶流失更多。13.正確時間序列分析主要用于預測商品銷量，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測未來的銷售趨勢。這種分析方法可以幫助電商平臺進行庫存管理、促銷規(guī)劃等。14.錯誤購買金額高并不一定意味著用戶活躍度就高。用戶活躍度是指用戶在平臺上頻繁操作的程度，與購買金額沒有必然聯(lián)系。15.正確回歸分析主要用于預測用戶流失，根據(jù)用戶的行為特征預測用戶是否會流失。這種預測可以幫助電商平臺提前采取措施挽留用戶。四、簡答題答案及解析1.RFM模型的具體含義是：-R（Recency）：用戶最近一次購買的時間間隔，以天、周或月為單位。時間間隔越短，說明用戶越活躍。-F（Frequency）：用戶在一定時間內(nèi)購買的次數(shù)。購買次數(shù)越多，說明用戶越忠誠。-M（Monetary）：用戶在一定時間內(nèi)購買的總金額。金額越高，說明用戶的消費能力越強。應用場景：電商平臺可以通過RFM模型將用戶分為不同的價值群體，比如高價值用戶、潛力用戶、流失風險用戶等，然后針對不同群體制定差異化的營銷策略。例如，對高價值用戶可以提供專屬優(yōu)惠，對潛力用戶可以增加互動，對流失風險用戶可以加強挽留。2.當電商平臺發(fā)現(xiàn)某次直播帶貨的轉化率異常高時，應該從以下方面進行分析：-主播影響力：主播的個人魅力、專業(yè)度、與粉絲的互動等是否提升了用戶的購買意愿。-商品性價比：直播中的商品是否具有吸引力，價格是否具有競爭力。-直播內(nèi)容：直播內(nèi)容是否生動有趣，能否有效展示商品的特點和優(yōu)勢。-用戶群體：參與直播的用戶群體是否具有更高的購買力或購買意愿。-促銷策略：直播中的促銷力度是否足夠吸引用戶。-技術支持：直播平臺的穩(wěn)定性、互動功能等是否影響了用戶體驗。3.關聯(lián)規(guī)則挖掘的主要方法是Apriori算法，應用場景包括：-商品推薦：根據(jù)用戶購買歷史，推薦經(jīng)常一起購買的商品。-組合促銷：將經(jīng)常一起購買的商品進行組合促銷，提高客單價。-商鋪布局：優(yōu)化商鋪布局，將經(jīng)常一起購買的商品放在一起。Apriori算法的基本原理是：首先找出所有的頻繁項集，然后根據(jù)頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則。頻繁項集是指同時出現(xiàn)的商品組合，滿足一定的支持度閾值。關聯(lián)規(guī)則是指兩個或多個商品之間的關聯(lián)關系，滿足一定的置信度閾值。4.進行電商用戶分層時，常用的用戶分層維度包括：-購買金額：高消費用戶、中等消費用戶、低消費用戶。-購買頻率：高頻購買用戶、中頻購買用戶、低頻購買用戶。-用戶活躍度：活躍用戶、一般用戶、不活躍用戶。-用戶生命周期：新用戶、成長用戶、成熟用戶、衰退用戶。-用戶來源：付費用戶、免費用戶、廣告用戶、自然流量用戶。通過這些維度，可以將用戶分成不同的群體，針對不同群體制定差異化的營銷策略