2025年商務(wù)師職業(yè)資格考試題庫：電商數(shù)據(jù)分析與用戶行為研究試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分）1.在電商數(shù)據(jù)分析中，描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的常用指標(biāo)不包括以下哪一項(xiàng)？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)2.下列哪項(xiàng)指標(biāo)主要用于衡量網(wǎng)站或App新用戶的訪問頻率？A.跳出率B.回訪率C.頁面瀏覽量D.平均訪問時(shí)長(zhǎng)3.AARRR模型中，代表用戶完成首次購買階段的字母是？A.A(Acquisition)B.R(Retention)C.R(Revenue)D.R(Referral)4.用戶旅程地圖的核心目的是什么？A.提高網(wǎng)站流量B.量化用戶價(jià)值C.可視化用戶從認(rèn)知到購買的全過程體驗(yàn)D.優(yōu)化廣告投放ROI5.以下哪種分析方法最適合用于發(fā)現(xiàn)用戶訪問路徑中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)和流失點(diǎn)？A.用戶分群分析B.相關(guān)性分析C.用戶路徑分析D.聚類分析6.衡量一個(gè)用戶在一定時(shí)期內(nèi)平均貢獻(xiàn)的總價(jià)值，最常用的指標(biāo)是？A.客單價(jià)B.活躍用戶數(shù)C.用戶生命周期價(jià)值（LTV）D.復(fù)購率7.在進(jìn)行用戶分層時(shí)，RFM模型中的“M”代表什么？A.Recency(最近一次購買時(shí)間)B.Frequency(購買頻率)C.Monetary(購買金額)D.Value(用戶價(jià)值)8.將用戶按照相似特征或行為模式歸類，這一過程稱為？A.用戶畫像構(gòu)建B.用戶分群C.用戶路徑分析D.轉(zhuǎn)化漏斗分析9.電商數(shù)據(jù)分析中，SQL語言主要用于？A.前端頁面開發(fā)B.數(shù)據(jù)可視化展示C.數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)提取D.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練10.下列哪個(gè)工具通常被用作前端網(wǎng)站/App的用戶行為追蹤和分析？A.TableauB.PythonC.GoogleAnalyticsD.SPSS11.提供用戶基本信息、偏好和行為的綜合描述性概覽，指的是？A.用戶分群B.用戶畫像C.數(shù)據(jù)儀表盤D.A/B測(cè)試報(bào)告12.電商活動(dòng)中，通過同時(shí)展示兩種或多種版本的內(nèi)容，以測(cè)試哪種版本效果更好的一種方法叫？A.用戶調(diào)研B.A/B測(cè)試C.留存分析D.用戶路徑優(yōu)化13.衡量用戶進(jìn)入網(wǎng)站后未完成預(yù)期目標(biāo)（如購買、注冊(cè)）就離開頁面的指標(biāo)是？A.轉(zhuǎn)化率B.跳出率C.流失率D.客單價(jià)14.在用戶行為分析中，“激活”通常指用戶完成了什么關(guān)鍵行為，表明其開始體驗(yàn)產(chǎn)品或服務(wù)？A.首次訪問網(wǎng)站B.下載APPC.完成注冊(cè)或首次購買D.關(guān)注公眾號(hào)15.能夠根據(jù)用戶歷史行為或?qū)傩?，預(yù)測(cè)其未來可能進(jìn)行某種行為（如購買、流失）的分析方法屬于？A.描述性分析B.推斷性分析C.預(yù)測(cè)性分析D.洞察性分析16.數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的一種簡(jiǎn)單方法是？A.用平均值或中位數(shù)填充B.直接刪除含有缺失值的記錄C.建立模型預(yù)測(cè)缺失值D.以上都是17.電商運(yùn)營(yíng)中，通過向目標(biāo)用戶群體推送個(gè)性化信息或產(chǎn)品推薦，以提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率的策略，體現(xiàn)了用戶行為研究的哪一應(yīng)用？A.用戶細(xì)分B.個(gè)性化營(yíng)銷C.流失預(yù)警D.用戶獲取優(yōu)化18.用戶在完成一個(gè)目標(biāo)后，再次訪問網(wǎng)站或App的頻率，通常指？A.活躍度B.回訪率C.轉(zhuǎn)化率D.留存率19.某電商平臺(tái)分析發(fā)現(xiàn)，從首頁進(jìn)入商品詳情頁的用戶，有70%最終完成了購買。這個(gè)70%反映了哪個(gè)指標(biāo)？A.流量獲取效率B.跳出率C.轉(zhuǎn)化漏斗中的轉(zhuǎn)化率D.用戶滿意度20.對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，其主要目的是？A.美化報(bào)表B.更直觀地揭示數(shù)據(jù)規(guī)律和趨勢(shì)C.展示數(shù)據(jù)量大小D.增加報(bào)表頁數(shù)二、判斷題（每題1分，共10分，請(qǐng)判斷正誤，正確的劃“√”，錯(cuò)誤的劃“×”）1.用戶畫像（Persona）是完全基于真實(shí)用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建的。（）2.高標(biāo)準(zhǔn)的用戶留存率通常意味著高標(biāo)準(zhǔn)的用戶激活率。（）3.用戶路徑分析只能展示用戶的點(diǎn)擊流，無法了解用戶的最終轉(zhuǎn)化情況。（）4.客單價(jià)越高，說明用戶的購買力越強(qiáng)，對(duì)平臺(tái)的貢獻(xiàn)越大。（）5.A/B測(cè)試可以同時(shí)測(cè)試多個(gè)版本，以獲得最優(yōu)方案。（）6.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析過程中不可或缺的一步，其目的是為了提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。（）7.用戶行為研究只關(guān)注用戶在網(wǎng)站或App內(nèi)的行為，與線下行為無關(guān)。（）8.LTV（用戶生命周期價(jià)值）高的用戶一定是高價(jià)值用戶，無論其當(dāng)前狀態(tài)如何。（）9.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于描述數(shù)據(jù)本身的特征，而不涉及對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。（）10.用戶分層的主要目的是為了進(jìn)行差異化的運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷。（）三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共30分）1.簡(jiǎn)述電商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述AARRR模型中“獲取”（Acquisition）、“激活”（Activation）和“留存”（Retention）三個(gè)環(huán)節(jié)的核心目標(biāo)。3.用戶畫像構(gòu)建通常包含哪些關(guān)鍵要素？其對(duì)電商運(yùn)營(yíng)有何重要意義？4.什么是轉(zhuǎn)化漏斗？請(qǐng)簡(jiǎn)述一個(gè)典型的電商轉(zhuǎn)化漏斗包含哪些主要步驟，并說明分析轉(zhuǎn)化漏斗的關(guān)鍵指標(biāo)。5.簡(jiǎn)述用戶行為路徑分析的基本思路及其在優(yōu)化電商用戶體驗(yàn)中的應(yīng)用價(jià)值。6.在電商數(shù)據(jù)分析中，如何理解“用戶價(jià)值”？常見的用戶價(jià)值評(píng)估方法有哪些？四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合電商行業(yè)的特點(diǎn)，論述進(jìn)行用戶行為研究的必要性和重要性。2.假設(shè)你負(fù)責(zé)一個(gè)電商平臺(tái)的部分運(yùn)營(yíng)工作，請(qǐng)闡述你會(huì)如何利用用戶行為分析的方法來提升用戶的留存率，并說明可能采取的具體措施和分析維度。---試卷答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.C4.C5.C6.C7.C8.B9.C10.C11.B12.B13.B14.C15.C16.D17.B18.B19.C20.B二、判斷題1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√三、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的：*缺失值處理：步驟包括刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值（如用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或模型預(yù)測(cè)）。目的在于避免分析結(jié)果因缺失數(shù)據(jù)而偏差或不可靠。*異常值處理：步驟包括識(shí)別異常值（如使用箱線圖、統(tǒng)計(jì)方法）并決定是否處理（刪除或修正）。目的在于防止異常值對(duì)分析結(jié)果（如均值、標(biāo)準(zhǔn)差）產(chǎn)生過大的扭曲。*重復(fù)數(shù)據(jù)處理：步驟包括識(shí)別重復(fù)記錄并進(jìn)行刪除。目的在于確保數(shù)據(jù)的唯一性，避免統(tǒng)計(jì)量計(jì)算時(shí)的虛增。*數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：步驟包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)類型（如將文本日期轉(zhuǎn)換為日期格式）、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)單位等。目的在于保證數(shù)據(jù)的一致性，便于后續(xù)計(jì)算和分析。*數(shù)據(jù)一致性檢查：步驟包括核對(duì)不同數(shù)據(jù)源或字段間是否存在邏輯矛盾。目的在于確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。*目的：整體目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其準(zhǔn)確、完整、一致、無冗余，為后續(xù)有效的數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)。2.AARRR模型三個(gè)環(huán)節(jié)的核心目標(biāo)：*獲?。ˋcquisition）：核心目標(biāo)是吸引潛在用戶，將他們引導(dǎo)至平臺(tái)（如網(wǎng)站、App）。衡量指標(biāo)通常是流量來源、新用戶增長(zhǎng)率等。目標(biāo)是擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)。*激活（Activation）：核心目標(biāo)是讓新用戶體驗(yàn)到產(chǎn)品的核心價(jià)值，完成一次“激活”行為，表明他們開始真正使用產(chǎn)品或服務(wù)。衡量指標(biāo)通常是注冊(cè)率、首次購買率、首次使用核心功能率等。目標(biāo)是提高用戶參與度，讓用戶“粘”上來。*留存（Retention）：核心目標(biāo)是讓用戶在激活后持續(xù)回訪和使用平臺(tái)，形成復(fù)購或持續(xù)活躍。衡量指標(biāo)通常是次日/7日/30日留存率、回訪率等。目標(biāo)是培養(yǎng)用戶習(xí)慣，增強(qiáng)用戶粘性，降低早期流失。3.用戶畫像要素及其意義：*關(guān)鍵要素：通常包含基本信息（如年齡、性別、地域）、行為特征（如瀏覽偏好、購買頻率、常用設(shè)備）、心理特征（如生活方式、價(jià)值觀、興趣愛好）、需求痛點(diǎn)等。*重要意義：用戶畫像幫助運(yùn)營(yíng)者和管理者更直觀、更具體地理解目標(biāo)用戶群體，打破對(duì)用戶的模糊認(rèn)知。其意義在于指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化、內(nèi)容創(chuàng)作、精準(zhǔn)營(yíng)銷、提升用戶體驗(yàn)、制定更有效的商業(yè)策略等，從而提高運(yùn)營(yíng)效率和商業(yè)成果。4.轉(zhuǎn)化漏斗及其分析關(guān)鍵指標(biāo)：*定義：轉(zhuǎn)化漏斗是描述用戶從最初了解產(chǎn)品/服務(wù)，到最終完成期望動(dòng)作（如購買、注冊(cè)、訂閱等）所經(jīng)過的一系列步驟和階段，以及在每個(gè)階段用戶數(shù)量的變化情況。它形象地展示了用戶在轉(zhuǎn)化過程中的流失情況。*典型步驟（電商）：通常包括認(rèn)識(shí)（如看到廣告/搜索）、進(jìn)入（如訪問網(wǎng)站）、瀏覽（如查看商品詳情）、加購、下單、支付等。*關(guān)鍵指標(biāo)：*各階段轉(zhuǎn)化率：計(jì)算方式為（當(dāng)前階段用戶數(shù)/上一個(gè)階段用戶數(shù)）*100%。用于衡量用戶在漏斗中每個(gè)環(huán)節(jié)的通過效率。*總轉(zhuǎn)化率：計(jì)算方式為（最終完成目標(biāo)的用戶數(shù)/最初認(rèn)識(shí)的用戶數(shù)）*100%。用于衡量整個(gè)轉(zhuǎn)化過程的效率。*流失率：計(jì)算方式為（流失的用戶數(shù)/進(jìn)入該階段的用戶數(shù)）*100%。用于衡量用戶在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失最嚴(yán)重。5.用戶行為路徑分析思路及應(yīng)用價(jià)值：*基本思路：通過分析用戶在平臺(tái)（網(wǎng)站/App）內(nèi)的點(diǎn)擊流、瀏覽頁面順序、停留時(shí)間、交互行為等，追蹤用戶從進(jìn)入平臺(tái)到離開或完成某個(gè)目標(biāo)的完整過程。主要關(guān)注用戶如何發(fā)現(xiàn)內(nèi)容、如何導(dǎo)航、在哪里遇到障礙、最終如何轉(zhuǎn)化或流失。*應(yīng)用價(jià)值：*優(yōu)化導(dǎo)航結(jié)構(gòu)：了解用戶訪問路徑，可以發(fā)現(xiàn)導(dǎo)航上的不合理之處，優(yōu)化信息架構(gòu)和菜單布局，引導(dǎo)用戶更順暢地找到目標(biāo)。*提升用戶體驗(yàn)：識(shí)別用戶在路徑中遇到的困難、高跳出率頁面或負(fù)面體驗(yàn)點(diǎn)，進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)，減少用戶摩擦。*優(yōu)化轉(zhuǎn)化路徑：找到轉(zhuǎn)化漏斗中的瓶頸環(huán)節(jié)，簡(jiǎn)化流程，減少不必要的步驟，提高轉(zhuǎn)化效率。*內(nèi)容推薦優(yōu)化：根據(jù)用戶瀏覽路徑，了解用戶興趣點(diǎn)，為后續(xù)內(nèi)容或產(chǎn)品推薦提供依據(jù)。6.用戶價(jià)值理解及評(píng)估方法：*理解：用戶價(jià)值是指用戶在生命周期內(nèi)對(duì)平臺(tái)或品牌所能帶來的整體經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)或戰(zhàn)略意義。它不僅包括直接的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（如付費(fèi)金額），也可能包括間接價(jià)值（如帶來的新用戶、口碑傳播）。*常見評(píng)估方法：*RFM模型：通過Recency（最近購買時(shí)間）、Frequency（購買頻率）、Monetary（購買金額）三個(gè)維度評(píng)估用戶價(jià)值。*LTV（用戶生命周期價(jià)值）模型：預(yù)測(cè)用戶在未來整個(gè)生命周期內(nèi)預(yù)計(jì)能帶來的總收益。常用計(jì)算公式包括基于購買次數(shù)、基于平均客單價(jià)等。*分群分析：基于用戶的各種行為和屬性特征，將用戶劃分為不同價(jià)值群體（如高價(jià)值用戶、潛力用戶、流失風(fēng)險(xiǎn)用戶），并分析各群體的特征和價(jià)值差異。四、論述題1.論述進(jìn)行用戶行為研究的必要性和重要性：在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電商市場(chǎng)，深刻理解用戶行為是平臺(tái)生存和發(fā)展的基石。進(jìn)行用戶行為研究的必要性體現(xiàn)在：*洞察用戶需求與痛點(diǎn)：通過分析用戶如何與平臺(tái)互動(dòng)，可以了解用戶真正需要什么、在哪些環(huán)節(jié)遇到困難或不滿意，為產(chǎn)品迭代和功能優(yōu)化提供直接依據(jù)。*優(yōu)化用戶體驗(yàn)：用戶行為數(shù)據(jù)揭示了用戶旅程中的摩擦點(diǎn)和流失點(diǎn)?；谶@些洞察進(jìn)行優(yōu)化，可以提升用戶滿意度、降低跳出率、增加用戶粘性。*提升運(yùn)營(yíng)效率：理解用戶行為有助于更精準(zhǔn)地進(jìn)行用戶分層和目標(biāo)定位，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷、優(yōu)化資源配置，提高營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率和投入產(chǎn)出比。*驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：用戶行為研究提供的數(shù)據(jù)支持，使運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品決策不再是憑感覺，而是基于事實(shí)和分析，更具科學(xué)性和前瞻性。其重要性在于：能夠幫助電商平臺(tái)在用戶獲取、激活、留存、轉(zhuǎn)化等各個(gè)環(huán)節(jié)做出更明智的決策，構(gòu)建差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，最終實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)增長(zhǎng)。忽視用戶行為研究，平臺(tái)就如同在黑暗中航行，難以精準(zhǔn)觸達(dá)用戶，也難以優(yōu)化自身，容易在競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。2.如何利用用戶行為分析提升留存率及具體措施：利用用戶行為分析提升留存率，需要系統(tǒng)性地識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)、理解留存驅(qū)動(dòng)因素，并采取針對(duì)性措施。具體思路和措施如下：*識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)用戶：*行為分析：通過分析用戶活躍度（如連續(xù)未登錄天數(shù)、登錄頻率下降）、行為減少（如瀏覽頁數(shù)減少、互動(dòng)次數(shù)降低）、轉(zhuǎn)化行為停止（如停止購買）等指標(biāo)，識(shí)別出有流失傾向的用戶。