2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不屬于電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)來源？A.用戶瀏覽日志B.交易記錄C.社交媒體評論D.供應(yīng)商庫存清單2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理缺失值常用的方法不包括？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.使用回歸或預(yù)測模型填充D.對缺失值進行隨機編碼3.以下哪種圖表類型最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)量或頻率分布？A.散點圖B.折線圖C.條形圖D.餅圖4.RFM模型中，M代表的是？A.Recency（最近一次消費）B.Frequency（消費頻率）C.Monetary（消費金額）D.Member（會員資格）5.用于預(yù)測連續(xù)型數(shù)值變量（如銷售額、價格）最常用的回歸模型是？A.邏輯回歸B.線性回歸C.K-近鄰D.決策樹回歸6.適用于處理具有明顯時間序列特性的數(shù)據(jù)（如每日銷售量）的預(yù)測方法是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.時間序列分析D.主成分分析7.在電商用戶流失預(yù)測中，通常將已流失用戶歸為哪一類？A.正類（Class1）B.負類（Class0）C.中類（Class2）D.隱類（Class-1）8.下列哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.決策樹分類C.K-均值聚類D.邏輯回歸9.衡量分類模型預(yù)測準確性的指標(biāo)不包括？A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分數(shù)（F1-Score）D.決策樹深度（Depth）10.能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間隱藏關(guān)聯(lián)性的分析方法稱為？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.主成分分析二、填空題（每空1分，共15分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的第一步，主要目的是處理數(shù)據(jù)中的________、重復(fù)、不一致和缺失等問題。2.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為________、圖形或其他視覺形式的過程，以便更直觀地展示數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。3.在用戶行為分析中，根據(jù)用戶的________、_______和________來評估用戶價值和進行用戶分群是常見的方法。4.評估回歸模型預(yù)測性能的常用指標(biāo)有均方誤差（MSE）和________。5.機器學(xué)習(xí)模型的選擇需要考慮模型的復(fù)雜度、預(yù)測性能和模型的________等因素。6.大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理電商海量數(shù)據(jù)時，可以提供強大的________和________能力支持。7.推薦系統(tǒng)是電商領(lǐng)域重要的應(yīng)用之一，其核心目標(biāo)是為用戶推薦他們可能感興趣的________。8.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的“支持度”度量的是項集在所有交易記錄中出現(xiàn)的________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的重要性。2.描述描述性統(tǒng)計分析在探索電商用戶行為數(shù)據(jù)中的作用。3.解釋時間序列預(yù)測模型與回歸預(yù)測模型的主要區(qū)別。4.闡述選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)需要考慮的因素。四、計算題（每題10分，共20分）1.某電商網(wǎng)站連續(xù)三天的銷售額數(shù)據(jù)（單位：萬元）分別為：10,12,15。請計算這三天的平均銷售額和銷售額的標(biāo)準差。2.假設(shè)有一個簡單的線性回歸模型預(yù)測用戶的月消費金額（Y），模型參數(shù)為：斜率b0=50，截距b1=10。如果某用戶的年齡（X）為25歲，請計算該用戶預(yù)測的月消費金額。五、應(yīng)用題（每題15分，共30分）1.假設(shè)你是一名電商數(shù)據(jù)分析工程師，需要分析用戶的購買行為以提升銷售額。請簡述你會如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)性，并提出至少兩種基于這些發(fā)現(xiàn)來制定營銷策略的建議。2.某電商平臺希望預(yù)測未來一個月某熱門商品的銷售量。請列舉至少三種可以用于該預(yù)測任務(wù)的時間序列預(yù)測模型，并簡要說明選擇其中一種模型時需要考慮的數(shù)據(jù)特性。試卷答案一、選擇題1.D2.D3.C4.C5.B6.C7.A8.C9.D10.B二、填空題1.錯誤2.圖形3.最近一次消費,消費頻率,消費金額4.均方根誤差(RootMeanSquaredError)或RMSE5.可解釋性6.分布式計算,并行處理7.商品或服務(wù)8.概率三、簡答題1.解析思路：回答需涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量對分析結(jié)果的影響，預(yù)處理如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如：原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲、缺失、不一致等問題，直接分析可能導(dǎo)致結(jié)果偏差甚至錯誤。數(shù)據(jù)預(yù)處理通過清洗、轉(zhuǎn)換、集成等步驟，可以去除噪聲，填補缺失，統(tǒng)一格式，使數(shù)據(jù)達到分析要求，從而保證分析結(jié)果的準確性和可靠性，為后續(xù)的分析和建模奠定基礎(chǔ)，尤其在數(shù)據(jù)量大的電商領(lǐng)域至關(guān)重要。2.解析思路：回答需說明描述性統(tǒng)計如何概括用戶行為特征，其作用是什么。例如：描述性統(tǒng)計通過計算用戶行為數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、標(biāo)準差、頻率分布等指標(biāo)，以及繪制圖表（如用戶年齡分布圖、購買頻次直方圖），可以直觀地展示用戶的整體特征、分布情況和主要行為模式。這有助于快速了解用戶群體，發(fā)現(xiàn)異常值，為后續(xù)的深入分析（如用戶分群、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）提供基礎(chǔ)和方向。3.解析思路：回答需對比兩者的核心假設(shè)、數(shù)據(jù)類型和適用場景。例如：時間序列預(yù)測模型基于數(shù)據(jù)具有時間依賴性的假設(shè)，利用歷史數(shù)據(jù)序列本身的變化規(guī)律進行預(yù)測，如ARIMA模型考慮滯后項相關(guān)性。而回歸預(yù)測模型通常假設(shè)自變量和因變量之間存在某種線性或非線性關(guān)系，重點在于通過自變量預(yù)測因變量，如線性回歸假設(shè)線性關(guān)系。時間序列模型更關(guān)注數(shù)據(jù)的動態(tài)演變，而回歸模型更關(guān)注變量間的因果關(guān)系或關(guān)聯(lián)性。4.解析思路：回答需說明評估指標(biāo)選擇需考慮模型特性、業(yè)務(wù)目標(biāo)。例如：選擇評估指標(biāo)需考慮模型的預(yù)測目標(biāo)（分類或回歸）、數(shù)據(jù)分布（是否平衡）、業(yè)務(wù)側(cè)重點（如是否更關(guān)注召回率或AUC）。同時要考慮模型的泛化能力（避免過擬合）、計算復(fù)雜度以及結(jié)果的解釋性。不同的業(yè)務(wù)場景（如欺詐檢測與銷售預(yù)測）對評估指標(biāo)的要求也不同。四、計算題1.解析思路：平均銷售額計算公式為所有銷售額之和除以數(shù)量。標(biāo)準差衡量數(shù)據(jù)的離散程度，計算步驟為：求出每個數(shù)據(jù)點與平均值的差的平方，求平均值，再開平方根。*平均銷售額=(10+12+15)/3=37/3≈12.33萬元*各數(shù)據(jù)點與平均值的差平方：(10-12.33)2≈5.43,(12-12.33)2≈0.11,(15-12.33)2≈7.11*差平方平均值=(5.43+0.11+7.11)/3≈4.01*標(biāo)準差=√4.01≈2.00萬元2.解析思路：線性回歸模型預(yù)測公式為Y=b0+b1*X。將給定的X值（年齡25歲）和模型參數(shù)b0（50）、b1（10）代入公式即可計算預(yù)測值。*預(yù)測月消費金額Y=50+10*25=50+250=300萬元五、應(yīng)用題1.解析思路：*如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則：描述使用Apriori或FP-Growth等算法分析用戶的購物籃數(shù)據(jù)（事務(wù)數(shù)據(jù)庫），找出同時購買概率較高的商品對（如“啤酒”和“尿布”），或者找出被頻繁購買的商品組合。關(guān)注度通常用支持度和置信度來衡量。*營銷策略建議1：基于發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，進行商品捆綁銷售（如將關(guān)聯(lián)度高的商品打包優(yōu)惠），或者在購物車頁面推薦關(guān)聯(lián)商品，提高交叉銷售機會和客單價。*營銷策略建議2：針對購買了關(guān)聯(lián)規(guī)則中某個核心商品的用戶群體，進行定向營銷活動。例如，向購買了“啤酒”的用戶推送“尿布”的促銷信息，或反之。2.解析思路：*列舉模型：提出至少三種適合時間序列預(yù)測的模型，如：ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）、指數(shù)平滑法（SimpleExponentialSmoothing,Holt'sLinearTrend,Holt-Winters）、季節(jié)性分解的時間序列預(yù)測（STLDecomposition+Forec