2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)科學(xué)在改善電子商務(wù)用戶體驗方面的主要作用體現(xiàn)在哪些方面。二、解釋什么是用戶畫像，并說明在電商精準營銷中構(gòu)建用戶畫像的主要數(shù)據(jù)來源。三、比較協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)和基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)在原理、優(yōu)缺點及適用場景上的主要區(qū)別。四、在電子商務(wù)欺詐檢測中，描述使用異常檢測算法進行欺詐識別的基本流程。五、簡述進行電商網(wǎng)站A/B測試時，需要考慮的主要設(shè)計要素和關(guān)鍵步驟。六、論述大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何幫助電商平臺進行庫存管理和優(yōu)化。七、某電商平臺收集了用戶的瀏覽日志數(shù)據(jù)，記錄了用戶訪問的商品ID和訪問時間戳。請設(shè)計一個基本的流程，說明如何利用這些數(shù)據(jù)計算用戶的平均會話時長，并簡述可能遇到的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理步驟。八、描述機器學(xué)習模型在電商產(chǎn)品定價策略中的應(yīng)用方式，并舉例說明一種具體的模型應(yīng)用場景。九、結(jié)合一個具體的電子商務(wù)場景（如在線旅游、生鮮電商、服裝零售等），闡述數(shù)據(jù)可視化在該場景下的作用，并列舉幾種可能采用的可視化圖表類型及其要表達的信息。試卷答案一、數(shù)據(jù)科學(xué)可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)用戶個性化推薦，提升購物效率和滿意度；通過用戶反饋分析，優(yōu)化網(wǎng)站界面和購物流程，改善用戶體驗；通過情感分析，了解用戶對產(chǎn)品和服務(wù)的評價，及時調(diào)整策略；通過預(yù)測用戶需求，提供更及時的服務(wù)，如個性化促銷、優(yōu)惠券推送等。二、用戶畫像是指通過對用戶的各種信息進行匯總、分析，構(gòu)建出用戶的基本屬性、行為特征、興趣偏好等維度的用戶模型。在電商精準營銷中，構(gòu)建用戶畫像的主要數(shù)據(jù)來源包括：用戶的注冊信息（如性別、年齡、地域等）、用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽記錄、搜索關(guān)鍵詞、加購記錄、購買記錄等）、交易數(shù)據(jù)（如購買頻率、客單價、偏好品類等）、社交數(shù)據(jù)（如關(guān)注的人、點贊的商品、社交媒體信息等）、以及第三方數(shù)據(jù)（如人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、消費能力指數(shù)等）。三、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)和基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的區(qū)別在于：1.原理：協(xié)同過濾基于“物以類聚，人以群分”的原理，利用用戶或物品的相似性進行推薦，分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)則基于物品的屬性信息，分析用戶過去喜歡的物品屬性，推薦具有相似屬性的物品。2.優(yōu)點：協(xié)同過濾能發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)，推薦新穎物品?；趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)推薦結(jié)果可解釋性強，對冷啟動物品友好。3.缺點：協(xié)同過濾存在數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動、可擴展性問題?；趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)可能推薦同質(zhì)化物品，對新物品的推薦效果不佳。4.適用場景：協(xié)同過濾適用于用戶和物品數(shù)量龐大，但用戶評價數(shù)據(jù)相對較少的場景?；趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)適用于物品屬性描述豐富，用戶評價數(shù)據(jù)較少或物品較新的場景。四、使用異常檢測算法進行電商欺詐識別的基本流程如下：1.數(shù)據(jù)收集：收集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等。2.特征工程：提取能夠反映欺詐可能性的特征，如交易金額、交易頻率、設(shè)備信息、地理位置、登錄行為等。3.模型選擇：選擇合適的異常檢測算法，如孤立森林（IsolationForest）、One-ClassSVM、DBSCAN等。4.模型訓(xùn)練：使用正常交易數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，學(xué)習正常行為的模式。5.異常評分/檢測：對新的交易數(shù)據(jù)進行評分，分數(shù)超過閾值的判定為異常（潛在欺詐）。6.結(jié)果處理：對檢測到的異常進行人工審核或自動攔截。五、進行電商網(wǎng)站A/B測試時，需要考慮的主要設(shè)計要素和關(guān)鍵步驟：1.設(shè)計要素：明確測試目標（如提升點擊率、轉(zhuǎn)化率），確定測試變量（如按鈕顏色、頁面布局、文案），設(shè)定對照組和實驗組，確定用戶分流方式，設(shè)定統(tǒng)計顯著性水平（通常為95%）和統(tǒng)計功效，確定測試周期。2.關(guān)鍵步驟：提出假設(shè)，設(shè)計實驗方案，實現(xiàn)實驗頁面，準備數(shù)據(jù)收集工具，執(zhí)行測試并收集數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析（如t檢驗），驗證假設(shè)，根據(jù)結(jié)果做出決策，實施優(yōu)化方案，進行回歸測試。六、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過以下方式幫助電商平臺進行庫存管理和優(yōu)化：1.需求預(yù)測：利用歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、用戶行為數(shù)據(jù)等進行預(yù)測，更準確地預(yù)測未來商品需求量，指導(dǎo)采購和備貨。2.庫存優(yōu)化：分析各商品的銷售速度、周轉(zhuǎn)率、利潤率等，識別滯銷品和暢銷品，進行動態(tài)庫存調(diào)配，平衡庫存水平和銷售需求，減少積壓和缺貨。3.供應(yīng)鏈協(xié)同：通過分析供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，優(yōu)化物流運輸路線和時間，提高供應(yīng)鏈效率，降低庫存持有成本。4.實時監(jiān)控與預(yù)警：利用大數(shù)據(jù)平臺實時監(jiān)控庫存狀態(tài)，設(shè)置安全庫存和預(yù)警機制，及時補貨或處理滯銷品。七、計算用戶平均會話時長的基本流程及數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：1.流程：*識別每個用戶的會話ID。*對每個用戶的每個會話，找到該會話的開始時間戳和結(jié)束時間戳。*計算每個會話的時長（結(jié)束時間戳-開始時間戳）。*計算所有用戶的會話時長的平均值。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：*數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如時間戳不完整）、異常值（如過長的會話時間可能為爬蟲行為）、重復(fù)記錄。*會話識別：定義會話的標準（如用戶在短時間內(nèi)無操作則視為同一會話結(jié)束，超過一定時間間隔則開啟新會話），根據(jù)時間戳和用戶ID識別并分配會話ID。需要處理跨設(shè)備、跨設(shè)備ID的會話合并問題。*時間戳格式統(tǒng)一與轉(zhuǎn)換：確保所有時間戳格式一致，可能需要轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的時間單位（如秒）。八、機器學(xué)習模型在電商產(chǎn)品定價策略中的應(yīng)用方式：1.動態(tài)定價：根據(jù)實時供需關(guān)系、競爭對手價格、用戶行為、時間、庫存等因素，利用機器學(xué)習模型（如線性回歸、梯度提升樹、強化學(xué)習等）動態(tài)調(diào)整價格，以最大化收益或市場份額。2.需求預(yù)測定價：基于機器學(xué)習模型預(yù)測不同價格點下的產(chǎn)品需求量，選擇能帶來最優(yōu)期望收益的價格。3.個性化定價：結(jié)合用戶畫像和購買力預(yù)測，為不同用戶群體或單個用戶推薦不同的價格，實現(xiàn)精準定價。應(yīng)用場景舉例：在線旅游平臺根據(jù)實時需求、天氣、節(jié)假日等因素動態(tài)調(diào)整機票或酒店價格；電商平臺針對不同用戶行為特征，對搜索或瀏覽特定商品的訪客展示不同的價格或優(yōu)惠券。九、結(jié)合在線旅游場景，數(shù)據(jù)可視化作用及圖表類型：數(shù)據(jù)可視化在該場景下的作用主要體現(xiàn)在：1.趨勢分析：可視化展示不同目的地、酒店類型、航班等的預(yù)訂量、價格隨時間的變化趨勢，幫助業(yè)務(wù)部門了解市場動態(tài)和季節(jié)性規(guī)律。2.用戶行為洞察：可視化展示用戶的搜索偏好、瀏覽路徑、預(yù)訂轉(zhuǎn)化漏斗等，幫助理解用戶需求和行為模式，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略。3.競爭分析：可視化對比自身與競爭對手在不同產(chǎn)品線、目標市場、價格策略上的表現(xiàn)。4.運營監(jiān)控：可視化展示關(guān)鍵運營指標（如入住率、取消率、用戶滿意度評分等），實時監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況?？赡懿捎玫目梢暬瘓D表類型及其要表達的信息：*折線圖/時間序列圖：展示預(yù)訂量、價格隨時間的變化趨勢。*柱狀圖/條形圖：對比不同目的地、酒店、產(chǎn)品類型的預(yù)訂量、價格或用戶評分。*地