2025年商務(wù)師職業(yè)資格考試題庫(kù)：電商數(shù)據(jù)分析與用戶行為洞察考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題1分，共20分）1.以下哪個(gè)指標(biāo)主要衡量用戶在單個(gè)會(huì)話中平均花費(fèi)的金額？A.流量B.轉(zhuǎn)化率C.客單價(jià)D.新用戶增長(zhǎng)率2.在用戶分群方法中，RFM模型主要基于以下哪三個(gè)維度對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分和分群？A.最近一次購(gòu)買時(shí)間（Recency）、購(gòu)買頻率（Frequency）、購(gòu)買金額（Monetary）B.新用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)、流失用戶數(shù)C.用戶年齡、用戶地域、用戶性別D.跳出率、轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)3.以下哪種分析方法最適合用來(lái)識(shí)別用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到完成目標(biāo)行為（如購(gòu)買）過(guò)程中哪些環(huán)節(jié)流失率較高？A.相關(guān)性分析B.用戶分群C.漏斗分析D.趨勢(shì)分析4.衡量一批新用戶在一定時(shí)期內(nèi)，從第一次訪問(wèn)到最終流失所產(chǎn)生總價(jià)值的指標(biāo)是？A.用戶生命周期價(jià)值（LTV）B.留存率C.客單價(jià)D.獲客成本（CAC）5.“AARRR”模型中，代表用戶獲取和品牌知名度的階段是？A.Acquisition（獲取）B.Activation（激活）C.Retention（留存）D.Revenue（收入）6.在進(jìn)行電商數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種情況不屬于異常值處理？A.刪除明顯錯(cuò)誤的數(shù)值（如-1件商品）B.將缺失值用平均值或中位數(shù)填充C.對(duì)極端值進(jìn)行Winsorize處理（限制極值）D.將重復(fù)記錄刪除7.如果某電商平臺(tái)發(fā)現(xiàn)通過(guò)社交媒體渠道帶來(lái)的新用戶，其后續(xù)的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率顯著高于其他渠道，這表明該平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析有助于？A.識(shí)別高價(jià)值用戶群B.發(fā)現(xiàn)不同渠道的用戶行為差異C.評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的ROID.預(yù)測(cè)未來(lái)銷售額趨勢(shì)8.以下哪個(gè)工具通常被認(rèn)為更適合進(jìn)行大規(guī)模網(wǎng)站流量和用戶行為數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析？A.ExcelB.SQLC.PythonD.GoogleAnalytics9.用戶畫像的核心目的是什么？A.對(duì)用戶進(jìn)行數(shù)學(xué)建模B.描述典型用戶的特征、需求和行為C.預(yù)測(cè)用戶的未來(lái)購(gòu)買D.分析用戶訪問(wèn)路徑10.如果電商平臺(tái)的加購(gòu)率（Add-to-CartRate）持續(xù)下降，可能的原因不包括？A.產(chǎn)品頁(yè)面描述吸引力不足B.用戶購(gòu)物車中商品數(shù)量過(guò)多C.結(jié)算流程過(guò)于復(fù)雜D.用戶對(duì)產(chǎn)品價(jià)格感知過(guò)高且普遍增加11.衡量用戶在一段時(shí)間內(nèi)返回平臺(tái)訪問(wèn)的頻率的指標(biāo)是？A.新用戶占比B.用戶活躍度C.購(gòu)買頻率D.流量來(lái)源12.對(duì)比不同時(shí)間段或不同用戶群組某個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)差異的方法屬于？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.推斷性統(tǒng)計(jì)C.對(duì)比分析D.相關(guān)性分析13.在電商數(shù)據(jù)分析中，“會(huì)話”（Session）通常指？A.用戶完成一次購(gòu)買的行為B.用戶在網(wǎng)站或App上的一系列交互操作C.用戶注冊(cè)成為平臺(tái)會(huì)員的行為D.用戶對(duì)平臺(tái)的一次廣告點(diǎn)擊14.LTV（用戶生命周期價(jià)值）高的用戶群通常具有哪些特征？（多選，請(qǐng)選擇所有適用選項(xiàng)）A.購(gòu)買頻率高B.每次購(gòu)買金額高C.購(gòu)買周期長(zhǎng)D.流失風(fēng)險(xiǎn)低E.只購(gòu)買一次15.通過(guò)分析用戶在網(wǎng)站上的點(diǎn)擊、瀏覽、搜索等行為序列，了解用戶如何與平臺(tái)互動(dòng)，這種方法屬于？A.用戶分群分析B.用戶路徑分析C.AARRR模型應(yīng)用D.漏斗分析16.電商平臺(tái)的“跳出率”（BounceRate）高，通常意味著什么？A.用戶忠誠(chéng)度高B.頁(yè)面內(nèi)容與用戶期望不符C.用戶停留時(shí)間很長(zhǎng)D.用戶購(gòu)買欲望強(qiáng)烈17.在使用SQL進(jìn)行電商數(shù)據(jù)提取時(shí)，以下哪個(gè)語(yǔ)句關(guān)鍵字用于篩選滿足特定條件的記錄？A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.JOIN18.以下哪項(xiàng)不是構(gòu)成AARRR模型中“Revenue”（收入）階段的關(guān)鍵因素？A.付費(fèi)轉(zhuǎn)化率B.平均訂單價(jià)值C.用戶活躍度D.用戶獲取成本19.數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，僅僅羅列數(shù)據(jù)而缺乏對(duì)數(shù)據(jù)背后原因的探究和結(jié)論提煉，這種問(wèn)題稱為？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)偏差C.數(shù)據(jù)解讀不足D.數(shù)據(jù)可視化問(wèn)題20.為了評(píng)估某次促銷活動(dòng)對(duì)銷售額的影響，需要收集哪些數(shù)據(jù)？（多選，請(qǐng)選擇所有適用選項(xiàng)）A.活動(dòng)期間的總銷售額B.活動(dòng)期間的總訪客數(shù)C.活動(dòng)期間新用戶的數(shù)量D.活動(dòng)期間老用戶的購(gòu)買金額E.促銷活動(dòng)結(jié)束后的銷售額數(shù)據(jù)二、判斷題（每題1分，共10分）1.客單價(jià)（AOV）是衡量店鋪盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)。（）2.用戶流失分析只能幫助減少用戶流失，無(wú)法幫助提升用戶活躍度。（）3.描述性統(tǒng)計(jì)分析旨在探索數(shù)據(jù)背后的未知模式或關(guān)系。（）4.任何電商數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目都必須使用復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型才能得出有效結(jié)論。（）5.用戶畫像一旦建立就無(wú)需更新，其內(nèi)容是永久有效的。（）6.跳出率與頁(yè)面瀏覽量（PV）成正比關(guān)系。（）7.獲客成本（CAC）是計(jì)算用戶生命周期價(jià)值（LTV）的分母。（）8.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中不可或缺的一步，其目的是讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更“干凈”。（）9.Excel是進(jìn)行電商數(shù)據(jù)分析的唯一工具。（）10.AARRR模型揭示了用戶從認(rèn)知到忠誠(chéng)的完整生命周期過(guò)程。（）三、填空題（每空1分，共15分）1.衡量網(wǎng)站或App在特定時(shí)間段內(nèi)被訪問(wèn)的次數(shù)稱為________。2.某電商平臺(tái)的轉(zhuǎn)化率（即完成購(gòu)買的用戶占總訪客的比例）為5%，意味著平均每________訪客中有1位完成購(gòu)買。3.分析用戶從第一次訪問(wèn)平臺(tái)到最后一次購(gòu)買或流失之間的行為和價(jià)值，常用的模型是________模型。4.在用戶行為路徑分析中，識(shí)別用戶在完成目標(biāo)過(guò)程中放棄的步驟，稱為________分析。5.如果一個(gè)用戶的最近一次購(gòu)買發(fā)生在很久以前，且很少再訪問(wèn)平臺(tái)，則其RFM模型中的Recency(R)值通常較低，可能預(yù)示著________。6.進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，為了消除極端值對(duì)結(jié)果的影響，有時(shí)會(huì)采用________或截尾均值等方法。7.“用戶畫像”的核心是刻畫________的用戶群體。8.在電商數(shù)據(jù)分析中，衡量用戶在一段時(shí)間內(nèi)是否再次訪問(wèn)平臺(tái)的指標(biāo)是________。9.通過(guò)分析不同渠道帶來(lái)的用戶數(shù)量及其后續(xù)行為差異，可以幫助優(yōu)化________。10.電商平臺(tái)的“客單價(jià)”也可以稱為________。11.識(shí)別出對(duì)平臺(tái)價(jià)值貢獻(xiàn)最大的用戶群體，并進(jìn)行針對(duì)性維護(hù)，是基于對(duì)________分析的結(jié)果。12.SQL語(yǔ)言中，用于連接多個(gè)數(shù)據(jù)表的語(yǔ)法是________。13.評(píng)估一個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)效果時(shí)，需要比較活動(dòng)投入的________與帶來(lái)的回報(bào)。14.電商數(shù)據(jù)分析的最終目的是為了更好地理解用戶，從而制定更有效的________策略。15.“LTV/CAC>1”通常被認(rèn)為是衡量電商平臺(tái)健康發(fā)展的一個(gè)基本標(biāo)準(zhǔn)。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述電商數(shù)據(jù)分析在提升用戶體驗(yàn)方面的作用。2.請(qǐng)解釋什么是“用戶分群”，并說(shuō)明其在電商運(yùn)營(yíng)中的至少兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述進(jìn)行電商數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和目的。4.如果發(fā)現(xiàn)某款產(chǎn)品的頁(yè)面跳出率遠(yuǎn)高于其他產(chǎn)品頁(yè)面，請(qǐng)分析可能的原因并提出至少兩條改進(jìn)建議。五、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.某電商平臺(tái)在一個(gè)月內(nèi)共有100,000次會(huì)話，其中完成購(gòu)買的用戶數(shù)為5,000人，平均每會(huì)話產(chǎn)生的訂單數(shù)為0.08個(gè)。計(jì)算該平臺(tái)的：(1)轉(zhuǎn)化率（保留兩位小數(shù)）。(2)平均客單價(jià)（假設(shè)總銷售額為400萬(wàn)元）。(3)提示：計(jì)算客單價(jià)時(shí)，可以先計(jì)算總訂單數(shù)。2.假設(shè)某用戶在過(guò)去3個(gè)月內(nèi)的行為數(shù)據(jù)如下：最近一個(gè)月購(gòu)買，購(gòu)買頻率為每月1次，平均每次購(gòu)買金額為200元。請(qǐng)根據(jù)RFM模型的基本評(píng)分規(guī)則（例如，R=最近1個(gè)月為5分，F(xiàn)=每月1次為3分，M=200元為4分），為該用戶打分，并簡(jiǎn)要說(shuō)明這個(gè)分?jǐn)?shù)組合可能代表的用戶價(jià)值特征。六、論述題（15分）結(jié)合電商行業(yè)的特點(diǎn)，論述如何利用用戶行為數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)用戶增長(zhǎng)和提升用戶生命周期價(jià)值。請(qǐng)從用戶行為路徑分析、用戶分群與精準(zhǔn)營(yíng)銷、流失預(yù)警與干預(yù)等方面進(jìn)行闡述。試卷答案一、選擇題1.C2.A3.C4.A5.A6.B7.B8.D9.B10.D11.C12.C13.B14.A,B,C,D15.B16.B17.C18.C19.C20.A,B,D二、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.√7.√8.√9.×10.√三、填空題1.流量(或訪問(wèn)量/訪客數(shù))2.2003.用戶生命周期價(jià)值(或LTV)4.漏斗(或跳出漏斗)5.流失風(fēng)險(xiǎn)(或失去可能性高)6.Winsorize(或Winsorizing)7.典型(或代表性)8.留存率9.營(yíng)銷(或營(yíng)銷策略/獲客渠道)10.平均每單金額11.用戶分群(或用戶價(jià)值)12.JOIN13.獲客成本(或CAC)14.商業(yè)(或運(yùn)營(yíng)/增長(zhǎng))15.LTV/CAC四、簡(jiǎn)答題1.電商數(shù)據(jù)分析可以通過(guò)分析用戶瀏覽行為、購(gòu)買偏好、搜索關(guān)鍵詞、頁(yè)面停留時(shí)間等數(shù)據(jù)，了解用戶需求和痛點(diǎn)?；谶@些洞察，可以優(yōu)化網(wǎng)站或App的界面設(shè)計(jì)、商品推薦算法、購(gòu)物流程、客服響應(yīng)機(jī)制等，從而提升用戶的瀏覽體驗(yàn)、操作便捷性、信任度和滿意度，最終提高用戶粘性和轉(zhuǎn)化率。2.用戶分群是指根據(jù)用戶的某些共同特征（如人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、購(gòu)買行為、興趣愛好、用戶價(jià)值等）將用戶劃分為不同的群體。其在電商運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用場(chǎng)景包括：①精準(zhǔn)營(yíng)銷：針對(duì)不同分群的用戶推送個(gè)性化的商品推薦、優(yōu)惠券或營(yíng)銷活動(dòng)，提高營(yíng)銷效率和轉(zhuǎn)化率；②產(chǎn)品優(yōu)化：分析不同分群對(duì)產(chǎn)品的偏好和反饋，指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和功能改進(jìn)；③客戶服務(wù)：為不同價(jià)值的用戶提供差異化的服務(wù)和支持。3.電商數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：①數(shù)據(jù)探查：了解數(shù)據(jù)的基本情況，如數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型、是否存在缺失值或異常值；②缺失值處理：根據(jù)缺失情況選擇合適的處理方法，如刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、模型預(yù)測(cè)等）；③異常值處理：識(shí)別并處理異常值，方法包括刪除、Winsorize（限制極值）、分箱等；④數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：確保同一字段的數(shù)據(jù)格式一致，如日期格式、單位等；⑤數(shù)據(jù)一致性檢查：消除數(shù)據(jù)中的矛盾或不一致信息，如地址沖突等；⑥重復(fù)數(shù)據(jù)處理：識(shí)別并刪除重復(fù)記錄。數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定可靠的基礎(chǔ)，避免“垃圾進(jìn)，垃圾出”。4.某產(chǎn)品頁(yè)面跳出率遠(yuǎn)高于其他頁(yè)面，可能的原因有：①頁(yè)面內(nèi)容與用戶預(yù)期不符：頁(yè)面標(biāo)題、描述、圖片或產(chǎn)品本身與用戶通過(guò)搜索或鏈接進(jìn)入頁(yè)面的目的不匹配；②頁(yè)面加載速度慢：用戶因等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而失去耐心離開；③頁(yè)面設(shè)計(jì)或?qū)Ш交靵y：用戶找不到所需信息或操作入口；④頁(yè)面錯(cuò)誤或無(wú)內(nèi)容：頁(yè)面404錯(cuò)誤、加載失敗或未實(shí)際展示內(nèi)容。改進(jìn)建議：①優(yōu)化頁(yè)面內(nèi)容和元數(shù)據(jù)（標(biāo)題、描述），確保與用戶意圖一致；②提升頁(yè)面加載速度，優(yōu)化圖片大小、使用CDN等；③簡(jiǎn)化頁(yè)面設(shè)計(jì)，優(yōu)化導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，突出核心信息；④檢查并修復(fù)頁(yè)面錯(cuò)誤，確保內(nèi)容有效加載。五、計(jì)算題1.(1)轉(zhuǎn)化率=完成購(gòu)買的用戶數(shù)/總會(huì)話數(shù)=5,000/100,000=0.05=5.00%(2)總訂單數(shù)=總會(huì)話數(shù)×平均每會(huì)話訂單數(shù)=100,000×0.08=8,000訂單平均客單價(jià)=總銷售額/總訂單數(shù)=400萬(wàn)元/8,000訂單=500元/訂單(3)提示已給出。2.根據(jù)RFM評(píng)分規(guī)則（假設(shè)R=最近1個(gè)月為5分，F(xiàn)=每月1次為3分，M=200元為4分）：該用戶的R=5分，F(xiàn)=3分，M=4分。分?jǐn)?shù)組合5,3,4可能代表的用戶價(jià)值特征：該用戶近期有購(gòu)買行為（R=5），購(gòu)買頻率一般（F=3），但每次購(gòu)買金額尚可（M=4）。這是一個(gè)有一定價(jià)值但活躍度或消費(fèi)力有提升空間的用戶，屬于需要關(guān)注和維系的潛力用戶，可以嘗試推送新品或升級(jí)產(chǎn)品信息，鼓勵(lì)其增加購(gòu)買頻率或提升客單價(jià)。六、論述題利用用戶行為數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)用戶增長(zhǎng)和提升用戶生命周期價(jià)值是現(xiàn)代電商運(yùn)營(yíng)的核心策略。用戶行為數(shù)據(jù)記錄了用戶與平臺(tái)的每一次互動(dòng)，是理解用戶需求、偏好和意圖最直接、最豐富的信息來(lái)源。首先，通過(guò)用戶行為路徑分析，可以追蹤用戶從認(rèn)知、興趣、考慮到購(gòu)買、復(fù)購(gòu)及分享的全過(guò)程行為軌跡。分析用戶在網(wǎng)站