2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)與用戶行為預(yù)測(cè)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在括號(hào)內(nèi)。）1.下列哪一項(xiàng)不屬于大數(shù)據(jù)的“4V”特征？（）A.容量（Volume）B.速度（Velocity）C.變異性（Variety）D.可信度（Veracity）2.在用戶行為數(shù)據(jù)中，用戶的注冊(cè)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽路徑等屬于哪種類(lèi)型的數(shù)據(jù)？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.事務(wù)數(shù)據(jù)3.構(gòu)建用戶畫(huà)像的主要目的是什么？（）A.對(duì)用戶進(jìn)行分組B.預(yù)測(cè)用戶未來(lái)行為C.了解用戶特征，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)D.提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率4.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)？（）A.缺失值處理B.異常值檢測(cè)與處理C.數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)規(guī)范化5.RFM模型中，M代表的是什么？（）A.Recency（近期性）B.Frequency（頻次）C.Monetary（價(jià)值）D.Member（會(huì)員）6.適用于分析用戶購(gòu)買(mǎi)模式的算法是？（）A.K-Means聚類(lèi)算法B.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.決策樹(shù)分類(lèi)算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法7.在用戶流失預(yù)測(cè)中，通常將已經(jīng)流失的用戶歸為哪一類(lèi)？（）A.正類(lèi)B.負(fù)類(lèi)C.中類(lèi)D.隱類(lèi)8.評(píng)估分類(lèi)模型性能時(shí)，如果更關(guān)注找出實(shí)際為正類(lèi)的用戶中有多少被正確識(shí)別，應(yīng)優(yōu)先考慮哪個(gè)指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.精確率（Precision）D.F1分?jǐn)?shù)9.協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)主要利用了用戶之間的什么關(guān)系？（）A.用戶與物品之間的相似性B.物品與物品之間的相似性C.用戶與用戶之間的相似性D.物品與用戶之間的關(guān)聯(lián)度10.對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析的主要目的是？（）A.建立預(yù)測(cè)模型B.驗(yàn)證營(yíng)銷(xiāo)假設(shè)C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和異常D.進(jìn)行用戶分組二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上。）1.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)除了4V外，通常還包括______和______。2.從網(wǎng)站服務(wù)器日志中獲取的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)屬于______數(shù)據(jù)。3.通過(guò)對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來(lái)描述用戶特征的過(guò)程稱(chēng)為_(kāi)_____。4.在處理缺失值時(shí)，常見(jiàn)的填充方法有使用______、______等。5.評(píng)估一個(gè)用戶行為預(yù)測(cè)模型的好壞，常用的指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、______和AUC等。6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度衡量的是一個(gè)項(xiàng)集在所有交易中出現(xiàn)的______。7.用戶分群的目標(biāo)是將具有相似特征的用戶劃分為不同的______。8.決策樹(shù)模型通過(guò)構(gòu)建______的方式來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行分類(lèi)或預(yù)測(cè)。9.推薦系統(tǒng)旨在幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們可能感興趣的商品或服務(wù)，從而提高_(dá)_____。10.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)分析時(shí)，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)用戶的______。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題。）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的主要優(yōu)勢(shì)。2.解釋什么是用戶畫(huà)像，并列舉至少三個(gè)用戶畫(huà)像的維度。3.描述數(shù)據(jù)預(yù)處理在用戶行為分析中的主要步驟及其目的。4.簡(jiǎn)述分類(lèi)模型和回歸模型在用戶行為預(yù)測(cè)中的主要區(qū)別。四、綜合應(yīng)用題（每題10分，共30分。請(qǐng)根據(jù)要求完成下列任務(wù)。）1.假設(shè)你正在為一個(gè)電商平臺(tái)進(jìn)行用戶行為分析。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)如何利用用戶瀏覽記錄和購(gòu)買(mǎi)記錄數(shù)據(jù)來(lái)：a.構(gòu)建用戶畫(huà)像，以識(shí)別高價(jià)值用戶。b.預(yù)測(cè)用戶未來(lái)是否會(huì)對(duì)某類(lèi)商品（如“冬季外套”）產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)意向。c.發(fā)現(xiàn)哪些商品之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并說(shuō)明這種發(fā)現(xiàn)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的啟示。2.某公司希望利用用戶過(guò)去的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其生命周期價(jià)值（LTV）。請(qǐng)說(shuō)明：a.LTV預(yù)測(cè)的目標(biāo)是什么？它對(duì)于公司有何意義？b.簡(jiǎn)要描述一種常用的LTV預(yù)測(cè)模型（無(wú)需深入公式）。c.在實(shí)際應(yīng)用LTV預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)，公司可以采取哪些針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略？3.你收集了一批用戶在App內(nèi)的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，包含用戶ID、點(diǎn)擊時(shí)間、點(diǎn)擊頁(yè)面類(lèi)型等信息。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析方案，說(shuō)明你會(huì)如何利用這些數(shù)據(jù)：a.分析用戶的活躍時(shí)段和常用功能模塊。b.識(shí)別出可能流失的用戶群體（假設(shè)有明確流失定義，如30天未登錄）。c.為提升用戶參與度，提出至少兩條基于數(shù)據(jù)分析的改進(jìn)建議。五、編程/代碼分析題（15分。請(qǐng)根據(jù)要求完成。）假設(shè)有以下一段Python偽代碼，用于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的K-Means聚類(lèi)算法的核心步驟（數(shù)據(jù)點(diǎn)表示為二維列表data_points，初始質(zhì)心表示為centroids）：```python#計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到每個(gè)質(zhì)心的距離distances=[[euclidean_distance(point,centroid)forcentroidincentroids]forpointindata_points]#找到每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)距離最近的質(zhì)心，并分配簇標(biāo)簽labels=[distances[i].index(min(distances[i]))foriinrange(len(data_points))]#根據(jù)當(dāng)前簇標(biāo)簽計(jì)算新的質(zhì)心new_centroids=[]forkinrange(len(centroids)):cluster_points=[data_points[i]foriinrange(len(data_points))iflabels[i]==k]ifcluster_points:#避免除以零new_centroid=[sum(dim)/len(cluster_points)fordiminzip(*cluster_points)]new_centroids.append(new_centroid)else:new_centroids.append(centroids[k])#如果簇為空，保持原質(zhì)心#判斷是否收斂（質(zhì)心變化是否足夠小或達(dá)到最大迭代次數(shù)）ifnotconvergence_condition:#假設(shè)這是收斂判斷條件returnlabels,new_centroids#如果未收斂，繼續(xù)迭代else:returnlabels,new_centroids#返回最終的簇標(biāo)簽和質(zhì)心```請(qǐng)回答：1.(5分)這段代碼的核心目的是什么？它屬于聚類(lèi)分析中的哪種算法？2.(5分)代碼中`euclidean_distance(point,centroid)`函數(shù)的作用是什么？它在計(jì)算過(guò)程中扮演了什么角色？3.(5分)簡(jiǎn)述這段偽代碼中K-Means算法的主要迭代過(guò)程。試卷答案一、選擇題1.D2.A3.C4.C5.C6.B7.B8.B9.C10.C二、填空題1.持續(xù)性（Continuity）/價(jià)值（Value）/真實(shí)性（Veracity）2.結(jié)構(gòu)化3.用戶畫(huà)像構(gòu)建4.平均值/中位數(shù)/眾數(shù)/回歸預(yù)測(cè)5.精確率（Precision）6.概率/頻率7.群組/類(lèi)別8.決策樹(shù)/規(guī)則9.轉(zhuǎn)化率（ConversionRate）/用戶滿意度/銷(xiāo)售額10.隱私（Privacy）三、簡(jiǎn)答題1.解析：大數(shù)據(jù)具有體量大、速度快、多樣性、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中，大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在：能描繪更細(xì)致的用戶畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)千人千面；能實(shí)時(shí)捕捉用戶行為，及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略；能發(fā)現(xiàn)隱藏的營(yíng)銷(xiāo)洞察，優(yōu)化資源配置；能通過(guò)預(yù)測(cè)模型提高營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率和ROI。2.解析：用戶畫(huà)像是指基于用戶的各種數(shù)據(jù)（如基本信息、行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等），對(duì)用戶特征進(jìn)行抽象和概括，從而形成的一個(gè)虛擬的用戶模型。用戶畫(huà)像的維度通常包括：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（年齡、性別、地域、職業(yè)等）、行為特征（瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)記錄、搜索關(guān)鍵詞、APP使用習(xí)慣等）、心理特征（興趣愛(ài)好、價(jià)值觀、生活方式等）、社交特征（社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、影響力等）。3.解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析和建模的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，主要目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合進(jìn)行分析和建模的格式。主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、重復(fù)值等）、數(shù)據(jù)集成（合并來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（數(shù)據(jù)規(guī)范化、特征構(gòu)造等）、數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)規(guī)模，提高效率）。其目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。4.解析：分類(lèi)模型的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到預(yù)定義的類(lèi)別中，輸出類(lèi)別標(biāo)簽（如“是/否”、“高/中/低”）?；貧w模型的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的數(shù)值輸出（如預(yù)測(cè)用戶的生命周期價(jià)值、預(yù)測(cè)明天的銷(xiāo)售額）。分類(lèi)模型輸出類(lèi)別，回歸模型輸出數(shù)值。四、綜合應(yīng)用題1.解析：a.構(gòu)建用戶畫(huà)像：通過(guò)分析用戶的購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)品類(lèi)、瀏覽時(shí)長(zhǎng)、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶的RFM值或其他價(jià)值指標(biāo)（如CLV），識(shí)別出高消費(fèi)金額、高購(gòu)買(mǎi)頻次、近期有購(gòu)買(mǎi)行為且購(gòu)買(mǎi)品類(lèi)多樣的用戶。可以利用聚類(lèi)算法對(duì)用戶進(jìn)行分群，將高價(jià)值用戶群識(shí)別出來(lái)。b.預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)意向：可以利用邏輯回歸、決策樹(shù)等分類(lèi)模型。首先收集用戶對(duì)“冬季外套”品類(lèi)的瀏覽記錄、搜索記錄、加購(gòu)記錄、歷史購(gòu)買(mǎi)記錄等作為特征，將用戶標(biāo)記為“有購(gòu)買(mǎi)意向”（如加購(gòu)、瀏覽超過(guò)一定時(shí)長(zhǎng)、搜索過(guò)等）或“無(wú)購(gòu)買(mǎi)意向”，然后用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)模型，預(yù)測(cè)新用戶對(duì)“冬季外套”的購(gòu)買(mǎi)意向。c.發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系：使用Apriori算法或FP-Growth算法對(duì)用戶的購(gòu)買(mǎi)記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合（如“購(gòu)買(mǎi)A商品的用戶，80%也購(gòu)買(mǎi)了B商品”）。這種發(fā)現(xiàn)可以用于購(gòu)物籃推薦、商品捆綁銷(xiāo)售、優(yōu)化店鋪布局等營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。2.解析：a.LTV預(yù)測(cè)目標(biāo)與意義：LTV（CustomerLifetimeValue）預(yù)測(cè)的目標(biāo)是估計(jì)一個(gè)客戶在整個(gè)與公司互動(dòng)期間預(yù)計(jì)能帶來(lái)的總價(jià)值。它對(duì)于公司意義重大，可以幫助公司識(shí)別高價(jià)值客戶，進(jìn)行差異化服務(wù)；優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)資源分配，將更多資源投入到高潛力客戶上；制定客戶維系策略，提高客戶留存率；評(píng)估客戶獲取成本是否合理。b.LTV預(yù)測(cè)模型：一種常用的模型是基于回歸的方法?？梢杂?jì)算客戶的每次購(gòu)買(mǎi)價(jià)值，并結(jié)合客戶的購(gòu)買(mǎi)頻次、最近一次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、用戶注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)等特征，構(gòu)建一個(gè)回歸模型（如線性回歸、梯度提升樹(shù)回歸）來(lái)預(yù)測(cè)客戶未來(lái)的總購(gòu)買(mǎi)價(jià)值。也可以基于RFM模型，結(jié)合客戶的生命周期階段，對(duì)不同階段的客戶賦予不同的價(jià)值系數(shù)進(jìn)行估算。c.基于LTV的營(yíng)銷(xiāo)策略：針對(duì)高LTV客戶，提供VIP服務(wù)、專(zhuān)屬優(yōu)惠、優(yōu)先客服等，增強(qiáng)客戶粘性；針對(duì)中等LTV客戶，通過(guò)個(gè)性化推薦、促銷(xiāo)活動(dòng)等方式，提升其購(gòu)買(mǎi)頻次和客單價(jià)，向高LTV轉(zhuǎn)化；針對(duì)低LTV客戶，分析其行為特征，設(shè)計(jì)針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)或產(chǎn)品，嘗試提升其價(jià)值，或者判斷其流失風(fēng)險(xiǎn)并采取挽留措施。3.解析：a.分析活躍時(shí)段和功能模塊：統(tǒng)計(jì)每個(gè)時(shí)間段（如每小時(shí)、每天）的用戶活躍數(shù)量/比例，找出用戶使用App最頻繁的時(shí)段。分析用戶訪問(wèn)的頁(yè)面類(lèi)型（如首頁(yè)、商品詳情頁(yè)、購(gòu)物車(chē)、訂單頁(yè)、個(gè)人中心等）的訪問(wèn)量或停留時(shí)間，識(shí)別出用戶最常使用的功能模塊。b.識(shí)別流失用戶：根據(jù)預(yù)設(shè)的流失定義（如N天未登錄，N天未購(gòu)買(mǎi)等），篩選出符合條件用戶?？梢越Y(jié)合用戶行為變化趨勢(shì)，如從活躍用戶變?yōu)槌聊脩?，或從高頻用戶變?yōu)榈皖l用戶等特征，構(gòu)建用戶流失預(yù)測(cè)模型（如使用邏輯回歸、決策樹(shù)等），對(duì)潛在流失用戶進(jìn)行標(biāo)記和識(shí)別。c.改進(jìn)建議：基于分析結(jié)果提出建議，例如：在用戶活躍高峰時(shí)段增加服務(wù)器資源或優(yōu)化接口響應(yīng)速度；針對(duì)用戶常訪問(wèn)的功能模塊進(jìn)行優(yōu)化或增加相關(guān)內(nèi)容；對(duì)于沉默或流失風(fēng)險(xiǎn)高的用戶，通過(guò)Push、短信、郵件等方式推送個(gè)性化推薦或優(yōu)惠活動(dòng)進(jìn)行召回；分析用戶在關(guān)鍵轉(zhuǎn)化頁(yè)面（如商品詳情頁(yè)到加入購(gòu)物車(chē)，購(gòu)物車(chē)到支付）的流失情況，優(yōu)化頁(yè)面設(shè)計(jì)或購(gòu)買(mǎi)流程，降低跳出率。五、編程/代碼分析題1.解析：這段代碼的核心目的是通過(guò)迭代的方式，將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為若干個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度盡可能高，而不同簇之間的相似度盡可能低。它屬于聚類(lèi)分析中的K-Means聚類(lèi)算法。K-Means算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)自動(dòng)分組。2.解析：`euclidean_distance(point,centroid)`函數(shù)的作用是計(jì)算一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（point）和一個(gè)質(zhì)心（centroid）之間的歐氏距離。歐氏距離是衡量空間中兩點(diǎn)之間直線距離的一種常見(jiàn)方式，在K-Means算法中，它用于衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與質(zhì)心之間的“接近”程度。在計(jì)算過(guò)程中，該函數(shù)是K-Means算法進(jìn)行簇分配的核心依據(jù)：每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)被分配到其歐氏距離最近的那個(gè)質(zhì)心所代表的簇中。3.解析：這段偽代碼中K-Means算法的主要迭