2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——企業(yè)數(shù)據(jù)分析與市場營銷策略研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題干后的括號內(nèi)）1.在進行企業(yè)客戶數(shù)據(jù)分析時，對客戶歷史交易記錄進行清洗，主要目的是去除或修正（）。A.數(shù)據(jù)中的重復(fù)項B.數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)中的異常值和錯誤值D.數(shù)據(jù)中的時間戳信息2.以下哪種圖表類型最適合用于展示不同類別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系？A.折線圖B.散點圖C.餅圖D.柱狀圖3.SQL語言中，用于從數(shù)據(jù)庫表中檢索數(shù)據(jù)的命令是？A.UPDATEB.DELETEC.CREATED.SELECT4.企業(yè)在進行客戶細分時，常用的RFM模型中的M代表？A.Recency（近期性）B.Frequency（頻率）C.Monetary（金額）D.Market（市場）5.當企業(yè)想要發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)品購買行為之間的潛在關(guān)聯(lián)時，最適合使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是？A.聚類分析B.分類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析6.以下哪項指標通常用于衡量企業(yè)獲取一個新客戶所需的平均成本？A.客戶生命周期價值（LTV）B.市場份額C.用戶獲取成本（CAC）D.投資回報率（ROI）7.數(shù)據(jù)倉庫的主要特征之一是？A.數(shù)據(jù)實時更新B.數(shù)據(jù)事務(wù)性C.數(shù)據(jù)面向應(yīng)用D.數(shù)據(jù)詳細記錄歷史8.在進行用戶購買路徑分析時，主要關(guān)注的是？A.用戶在哪些渠道購買產(chǎn)品B.用戶從認識品牌到最終購買的各個觸點序列C.用戶的年齡分布D.用戶的購買頻率9.基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為高價值客戶提供個性化產(chǎn)品推薦，屬于哪種市場營銷策略？A.品牌營銷B.促銷營銷C.個性化營銷D.公關(guān)營銷10.將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的、可執(zhí)行的行動計劃，是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策過程的哪個環(huán)節(jié)？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)分析C.洞察提煉D.行動執(zhí)行二、填空題（每題2分，共20分。請將答案填在題干后的橫線上）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析和計算過程中的重要步驟，主要包括數(shù)據(jù)清洗、__________、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約等。2.在描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值特征的統(tǒng)計量中，__________反映了數(shù)據(jù)的集中趨勢。3.SQL語句中，用于對數(shù)據(jù)進行排序的子句是__________。4.企業(yè)通過分析用戶在社交媒體上的互動行為，了解其興趣偏好，進而進行精準廣告投放，這是數(shù)據(jù)在__________領(lǐng)域的應(yīng)用。5.衡量一個營銷活動效果的關(guān)鍵指標之一是轉(zhuǎn)化率，它等于__________除以活動曝光量（或觸達人數(shù)）。6.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為__________的過程，以便更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。7.數(shù)據(jù)庫的ACID特性中的"I"代表__________。8.企業(yè)在進行市場預(yù)測時，如果歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的線性增長趨勢，可以考慮使用__________模型。9.客戶流失分析旨在識別那些有可能停止使用產(chǎn)品或服務(wù)的學(xué)生客戶，并采取措施進行挽留，這有助于提高企業(yè)的__________。10.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策強調(diào)基于__________而非直覺或經(jīng)驗來做出管理和營銷決策。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述在進行企業(yè)營銷數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)有哪些？2.解釋什么是客戶細分，并說明進行客戶細分至少兩種主要的方法。3.簡述數(shù)據(jù)倉庫與操作型數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)存儲、管理目標和數(shù)據(jù)訪問方式上的主要區(qū)別。四、計算題/編程題（8分）假設(shè)某電商平臺提供了以下模擬銷售數(shù)據(jù)（僅示意，非真實數(shù)據(jù)）：|OrderID|UserID|ProductID|Category|PurchaseDate|Amount||--------|-------|----------|---------|-------------|-------||1001|U100|P500|Electronics|2023-10-26|2999||1002|U101|P501|Apparel|2023-10-26|299||1003|U102|P502|Apparel|2023-10-27|199||1004|U103|P503|Home|2023-10-27|599||1005|U100|P504|Apparel|2023-10-28|499||1006|U104|P505|Electronics|2023-10-28|1999||1007|U105|P506|Home|2023-10-28|799||1008|U101|P507|Apparel|2023-10-29|399|請使用SQL語言或Python的Pandas庫，完成以下任務(wù)：（1）查詢2023年10月28日購買的所有訂單信息。（2）計算每個用戶的總消費金額，并按總消費金額從高到低排序，列出前兩名用戶的用戶ID和總消費金額。（請使用一種你熟悉的方式完成，如寫SQL語句或Python代碼，無需運行結(jié)果）五、案例分析題（17分）某在線教育機構(gòu)希望提升其營銷效果和用戶留存率。機構(gòu)收集了過去半年的用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶注冊信息、課程瀏覽記錄、課程購買記錄、作業(yè)提交情況、用戶反饋等。數(shù)據(jù)團隊對原始數(shù)據(jù)進行了清洗和整合，并進行了初步分析，發(fā)現(xiàn)了一些有趣的模式：*A類用戶：注冊后很快購買課程，學(xué)習(xí)活躍度高，完成率超過80%，消費金額較大，很少提交負面反饋。*B類用戶：注冊后瀏覽大量課程，但購買意愿低，很少完成課程，消費金額少，偶爾有負面反饋。*C類用戶：注冊后購買課程，但學(xué)習(xí)不活躍，完成率低于30%，有時會取消訂閱，有較高的流失風(fēng)險?；谝陨蠑?shù)據(jù)分析結(jié)果，請?zhí)岢鲋辽偃龡l具體的、可操作的營銷策略建議，分別針對A、B、C三類用戶群體，并簡要說明每條建議的理由。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.D4.C5.C6.C7.D8.B9.C10.D二、填空題1.數(shù)據(jù)集成2.平均值（或中位數(shù)、眾數(shù)）3.ORDERBY4.個性化營銷（或精準營銷）5.轉(zhuǎn)化數(shù)量6.圖形（或視覺化形式）7.原子性（Atomicity）8.線性回歸9.客戶生命周期價值（或LTV）10.數(shù)據(jù)分析結(jié)果（或數(shù)據(jù)洞察）三、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括：處理缺失值（如刪除、填充）、處理重復(fù)值（如刪除）、處理異常值（如識別、處理）、處理不一致數(shù)據(jù)（如格式統(tǒng)一、規(guī)范命名）、處理噪聲數(shù)據(jù)（如平滑技術(shù)）。2.客戶細分是根據(jù)客戶的某些特征（如人口統(tǒng)計特征、行為特征、心理特征）將客戶群體劃分為若干個具有相似性的子群體的過程。主要方法包括：基于人口統(tǒng)計特征細分（年齡、性別、收入、教育程度等）、基于行為特征細分（購買歷史、使用頻率、品牌忠誠度、生命周期階段等）、基于心理特征細分（生活方式、價值觀、個性等）。3.數(shù)據(jù)倉庫與操作型數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別在于：數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫存儲歷史匯總數(shù)據(jù)，操作型數(shù)據(jù)庫存儲當前詳細數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)管理目標，數(shù)據(jù)倉庫支持分析和決策，操作型數(shù)據(jù)庫支持日常交易處理；數(shù)據(jù)訪問方式，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)通常只讀或以低頻更新，操作型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)頻繁讀寫。四、計算題/編程題（以下提供SQL和PythonPandas兩種方式的示例）方式一：SQL（1）```sqlSELECT*FROMSalesDataWHEREPurchaseDate='2023-10-28';```（2）```sqlSELECTUserID,SUM(Amount)ASTotalSpentFROMSalesDataWHEREPurchaseDateBETWEEN'2023-10-28'AND'2023-10-28'GROUPBYUserIDORDERBYTotalSpentDESCLIMIT2;```方式二：PythonPandas（1）```pythonimportpandasaspd#假設(shè)df是包含上述數(shù)據(jù)的DataFramefiltered_df=df[df['PurchaseDate']=='2023-10-28']print(filtered_df)```（2）```pythonimportpandasaspd#假設(shè)df是包含上述數(shù)據(jù)的DataFrametop_users=df[df['PurchaseDate']=='2023-10-28'].groupby('UserID')['Amount'].sum().sort_values(ascending=False).head(2)print(top_users)```五、案例分析題1.針對A類用戶（高價值、高活躍度）：*策略建議：提供高級會員服務(wù)或?qū)賰?nèi)容，增加互動和個性化體驗，進行交叉銷售或向上銷售推薦更高價值課程。*理由：該類用戶價值高且忠誠度高，提供更高層級的價值（如獨家內(nèi)容、專家指導(dǎo)、優(yōu)先客服）能進一步鞏固關(guān)系，增加用戶粘性。交叉銷售和向上銷售則能提升單用戶收入。2.針對B類用戶（高瀏覽、低購買、低活躍度）：*策略建議：分析其瀏覽課程特征，進行精準的再營銷廣告推送，優(yōu)化課程介紹和購買流程，提供小額優(yōu)惠券或體驗課刺激首次購買。*理由：該類用戶對內(nèi)容有潛在興趣但購買門檻高或未被