2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——電商大數(shù)據(jù)分析與商品推廣策略考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。在每小題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內(nèi)。錯選、多選或未選均無分。）1.在電商大數(shù)據(jù)分析中，對海量用戶行為日志進(jìn)行清洗，去除重復(fù)記錄、填充缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)，主要屬于數(shù)據(jù)計算流程中的哪個階段？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)分析2.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最適合用于發(fā)現(xiàn)電商網(wǎng)站中不同商品之間被購買的可能性，從而實現(xiàn)商品推薦或購物籃分析？A.聚類分析B.分類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析3.在用戶畫像構(gòu)建中，將用戶按一定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則劃分成不同的群體，以便進(jìn)行差異化營銷，這一過程主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)的哪種分析方法？A.描述性統(tǒng)計B.用戶細(xì)分C.聚類分析D.時間序列分析4.假設(shè)某電商平臺A商品與B商品的關(guān)聯(lián)購買概率顯著高于其他商品，根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，平臺可以在展示A商品時，重點推薦B商品。這種商品推廣策略屬于？A.基于內(nèi)容的推薦B.基于規(guī)則的推薦C.基于協(xié)同過濾的推薦D.廣告投放策略5.評價一個商品推廣活動效果時，哪個指標(biāo)最能直接反映活動帶來的銷售額增長？A.點擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率（CVR）C.廣告支出回報率（ROAS）D.用戶增長率二、判斷題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。請判斷下列各題敘述的正誤，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）6.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)計算過程中可有可無的步驟，對最終分析結(jié)果影響不大。7.電商用戶畫像的構(gòu)建是一個靜態(tài)的過程，一旦完成就無需再更新。8.精準(zhǔn)營銷的核心在于利用大數(shù)據(jù)分析，識別出潛在的高價值用戶，并向其推送最相關(guān)的商品或服務(wù)信息。9.推薦系統(tǒng)只能用于商品推薦，不能用于內(nèi)容推薦或服務(wù)推薦。10.提升電商商品推廣策略的有效性，關(guān)鍵在于選擇最復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。三、簡答題（本大題共4小題，每小題5分，共20分。請將答案寫在答題紙上。）11.簡述電商大數(shù)據(jù)分析相比一般大數(shù)據(jù)分析具有哪些顯著特點。12.列舉并簡要說明電商大數(shù)據(jù)分析中常用的三種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。13.解釋什么是用戶細(xì)分，并說明用戶細(xì)分在商品推廣中的主要作用。14.簡述推薦系統(tǒng)在商品推廣中的主要優(yōu)勢。四、綜合應(yīng)用題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題紙上。）15.假設(shè)你負(fù)責(zé)某電商平臺的數(shù)據(jù)分析工作。該平臺收集了用戶的瀏覽、加購、購買日志數(shù)據(jù)。請設(shè)計一個簡單的分析流程，用于識別出對某一特定品類（如“夏季連衣裙”）有較高興趣的用戶群體，并提出至少兩種基于此分析結(jié)果的商品推廣策略建議。16.某電商賣家希望通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化其商品推廣預(yù)算分配。已知其推廣渠道包括搜索引擎廣告、社交媒體廣告和內(nèi)容平臺廣告。請簡述你會采用哪些數(shù)據(jù)分析方法來評估各渠道推廣效果，并說明如何根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整推廣預(yù)算分配。---試卷答案一、單項選擇題1.C2.C3.B4.B5.C二、判斷題6.×7.×8.√9.×10.×三、簡答題11.電商大數(shù)據(jù)分析的特點：*數(shù)據(jù)來源多樣化：包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等。*數(shù)據(jù)體量巨大：電商平臺的用戶量和交易量巨大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模龐大。*數(shù)據(jù)實時性要求高：需要實時或近實時地分析用戶行為，以便進(jìn)行快速響應(yīng)和決策。*數(shù)據(jù)價值密度相對較低：海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著有價值的信息，但需要通過有效的分析方法進(jìn)行挖掘。*業(yè)務(wù)應(yīng)用性強(qiáng)：分析結(jié)果直接服務(wù)于電商業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，如用戶運(yùn)營、商品推薦、精準(zhǔn)營銷、供應(yīng)鏈優(yōu)化等。12.電商大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)：*數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值（如刪除、填充）、糾正錯誤數(shù)據(jù)、過濾噪聲數(shù)據(jù)等，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。*數(shù)據(jù)集成：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。*數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)歸一化等。*數(shù)據(jù)規(guī)約：通過減少數(shù)據(jù)量（如抽樣、聚類）或壓縮數(shù)據(jù)（如維度規(guī)約）來降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度，提高處理效率。13.用戶細(xì)分是指根據(jù)用戶的屬性、行為、偏好等特征，將用戶劃分為具有相似性的不同群體。用戶細(xì)分在商品推廣中的主要作用：*實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷：根據(jù)不同用戶群體的特征和需求，推送個性化的商品信息，提高營銷效率和用戶滿意度。*優(yōu)化用戶體驗：為用戶提供更符合其興趣的商品和服務(wù)，提升用戶粘性和忠誠度。*發(fā)現(xiàn)市場機(jī)會：通過分析不同用戶群體的行為模式，發(fā)現(xiàn)新的市場機(jī)會和潛在需求。*制定差異化策略：針對不同用戶群體制定差異化的產(chǎn)品開發(fā)、定價和推廣策略。14.推薦系統(tǒng)在商品推廣中的主要優(yōu)勢：*提高用戶參與度：通過向用戶推薦其可能感興趣的商品，吸引用戶關(guān)注和互動，提高用戶停留時間和頁面瀏覽量。*提升轉(zhuǎn)化率：精準(zhǔn)的商品推薦可以引導(dǎo)用戶完成購買行為，提高商品轉(zhuǎn)化率和銷售額。*降低營銷成本：通過個性化推薦減少無效推廣，降低獲客成本和營銷費用。*增強(qiáng)用戶粘性：持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)的商品推薦，可以滿足用戶需求，提升用戶滿意度和忠誠度。四、綜合應(yīng)用題15.分析流程：*數(shù)據(jù)采集：收集用戶在平臺上的瀏覽、加購、購買日志數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、操作類型（瀏覽、加購、購買）、時間戳等信息。*數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)記錄、缺失值處理等。*特征工程：根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)提取特征，如瀏覽“夏季連衣裙”頁面的次數(shù)、加購“夏季連衣裙”的次數(shù)、購買“夏季連衣裙”的次數(shù)、購買過“夏季連衣裙”的用戶的購買金額等。*用戶評分：根據(jù)用戶行為特征，對用戶對“夏季連衣裙”的興趣程度進(jìn)行評分（如，購買得滿分，加購次之，瀏覽得分最低）。*用戶細(xì)分：根據(jù)評分結(jié)果，將用戶劃分為對“夏季連衣裙”興趣程度高、中等、低三個群體。*結(jié)果輸出：輸出對“夏季連衣裙”興趣程度高的用戶群體名單。商品推廣策略建議：*策略一：針對對“夏季連衣裙”興趣程度高的用戶群體，在首頁、商品詳情頁、購物車頁面等位置優(yōu)先推薦“夏季連衣裙”及其相關(guān)商品（如搭配的鞋子、包包等），并在APP推送中重點推送“夏季連衣裙”的促銷信息。*策略二：為該用戶群體提供個性化的“夏季連衣裙”穿搭建議、搭配推薦、尺碼選擇指導(dǎo)等增值服務(wù)，提升用戶體驗和購買意愿。16.評估各渠道推廣效果的數(shù)據(jù)分析方法：*關(guān)聯(lián)分析：分析各渠道用戶的行為特征，如購買轉(zhuǎn)化率、客單價、復(fù)購率等，評估各渠道用戶的價值。*A/B測試：通過對比不同渠道的推廣效果，評估各渠道的ROI（投資回報率）。*多元回歸分析：建立模型分析各渠道推廣對銷售額的影響程度，評估各渠道的貢獻(xiàn)度。*用戶生命周期價值（LTV）分析：分析各渠道用戶的生命周期價值，評估各渠道的長期效益。調(diào)整推廣預(yù)算分配：