2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與用戶行為預(yù)測考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述在電子商務(wù)環(huán)境下，用戶行為數(shù)據(jù)通常具有哪些特點？2.解釋數(shù)據(jù)預(yù)處理在電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要性，并列舉至少三種常見的預(yù)處理任務(wù)及其目的。3.分別說明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度、置信度和提升度這三個指標(biāo)分別衡量什么？4.在構(gòu)建用戶流失預(yù)測模型時，與模型精度相比，還有哪些重要的評估指標(biāo)？為什么？二、論述題（每題10分，共30分）5.詳細(xì)闡述利用分類算法進(jìn)行用戶分群（UserSegmentation）在個性化推薦中的應(yīng)用過程，包括關(guān)鍵步驟和可能遇到的挑戰(zhàn)。6.以“購物籃分析”為例，說明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用價值，并討論在實際應(yīng)用中可能需要考慮的問題。7.結(jié)合電子商務(wù)場景，論述如何構(gòu)建一個有效的用戶行為預(yù)測模型？請從數(shù)據(jù)選擇、特征工程、模型選擇、評估與優(yōu)化等方面進(jìn)行說明。三、計算與分析題（共50分）8.假設(shè)你正在分析一個電子商務(wù)平臺的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，目的是發(fā)現(xiàn)用戶的瀏覽路徑模式。請簡述你會采用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或方法？并說明在分析過程中需要注意哪些關(guān)鍵問題？（15分）9.某電商平臺收集了用戶的購買歷史數(shù)據(jù)，希望預(yù)測用戶未來購買特定商品（如商品A）的可能性?，F(xiàn)有以下特征：用戶過去購買商品A的次數(shù)、用戶過去購買商品A的總金額、用戶年齡、用戶性別、用戶所在地區(qū)、距離上次購買商品A的時間（天）。請說明在構(gòu)建預(yù)測模型前，你會如何進(jìn)行特征工程？至少提出三種具體的特征工程方法，并簡述其理由。（15分）10.某數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊為一家電商公司進(jìn)行了用戶價值預(yù)測，他們嘗試了邏輯回歸和隨機(jī)森林兩種模型，并在相同的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和評估。評估結(jié)果顯示，邏輯回歸模型的準(zhǔn)確率為85%，召回率為70%；隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確率為90%，召回率為60%。請分析這兩個模型的性能特點，并從業(yè)務(wù)角度給該公司提出基于模型結(jié)果的建議。（20分）試卷答案一、簡答題（每題5分，共20分）1.答案：電子商務(wù)用戶行為數(shù)據(jù)通常具有以下特點：*海量性：用戶訪問、點擊、瀏覽、購買等行為產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。*高維度性：數(shù)據(jù)包含用戶屬性、商品屬性、行為屬性等多個維度。*稀疏性：在用戶-商品交互矩陣中，非零值（用戶購買或瀏覽商品）比例較低。*動態(tài)性：用戶行為和偏好隨時間變化，數(shù)據(jù)是持續(xù)更新的。*無序性：用戶行為序列沒有固定的先后順序，需要專門分析。*噪聲性：數(shù)據(jù)中可能包含錯誤記錄、缺失值等。*非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化：除了結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)，還有網(wǎng)頁日志、評論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。解析思路：考察對電子商務(wù)數(shù)據(jù)基本特征的掌握。需要列舉并簡要解釋海量、高維、稀疏、動態(tài)等核心特征，并可適當(dāng)補(bǔ)充無序、噪聲、結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化等特征。2.答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理在電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要性體現(xiàn)在：*提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：清洗原始數(shù)據(jù)，去除噪聲和錯誤，填補(bǔ)缺失值，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。*提升算法效果：很多數(shù)據(jù)挖掘算法對數(shù)據(jù)格式有要求（如數(shù)值型），預(yù)處理可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度。*降低算法復(fù)雜度：通過降維等方法減少數(shù)據(jù)特征數(shù)量，降低算法計算成本，避免維度災(zāi)難。*發(fā)現(xiàn)潛在信息：特征工程等預(yù)處理步驟可以挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)和模式，為后續(xù)分析提供支持。常見的預(yù)處理任務(wù)：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值）、數(shù)據(jù)集成（合并多源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化）、數(shù)據(jù)規(guī)約（維度規(guī)約、數(shù)量規(guī)約）。解析思路：考察對數(shù)據(jù)預(yù)處理重要性的理解以及常見任務(wù)的掌握。需先闡述其重要性（保證質(zhì)量、提升效果、降低復(fù)雜度、發(fā)現(xiàn)信息），再列舉常見任務(wù)并簡述其目的。3.答案：*支持度（Support）：衡量一個項集（如{商品A,商品B}）在所有交易記錄中出現(xiàn)的頻繁程度。表示該組合發(fā)生的普遍性。計算公式為：支持度=包含項集的交易數(shù)/總交易數(shù)。*置信度（Confidence）：衡量當(dāng)用戶購買了項集A時，同時購買項集B的可能性。表示規(guī)則A->B的可靠性。計算公式為：置信度=包含項集A和B的交易數(shù)/包含項集A的交易數(shù)。*提升度（Lift）：衡量規(guī)則A->B的強(qiáng)度，即項集B在項集A出現(xiàn)時，比在所有交易中出現(xiàn)的頻繁程度高多少倍。表示規(guī)則A->B的關(guān)聯(lián)性。計算公式為：提升度=置信度/(包含項集B的交易數(shù)/總交易數(shù))。Lift>1表示正向關(guān)聯(lián)，Lift<1表示負(fù)向關(guān)聯(lián)，Lift=1表示無關(guān)聯(lián)。解析思路：考察對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘核心指標(biāo)定義的掌握。需要準(zhǔn)確解釋支持度（普遍性）、置信度（可靠性）和提升度（關(guān)聯(lián)強(qiáng)度/顯著性），并給出計算公式。4.答案：在用戶流失預(yù)測中，除了模型精度（如準(zhǔn)確率、AUC）外，以下指標(biāo)同樣重要：*召回率（Recall）：衡量模型正確識別出的流失用戶占所有實際流失用戶的比例。對于流失預(yù)測，漏掉真正的流失用戶（FalseNegatives）可能導(dǎo)致收入損失，因此高召回率很重要。*精確率（Precision）：衡量被模型預(yù)測為流失的用戶中，實際確實流失的比例。預(yù)測過多非流失用戶（FalsePositives）可能導(dǎo)致不必要的干預(yù)成本或資源浪費(fèi)。*F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）：精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者的表現(xiàn)。*ROC曲線下面積（AUC）：評估模型在不同閾值下的整體區(qū)分能力。選擇理由：因為流失預(yù)測業(yè)務(wù)目標(biāo)通常是在控制誤報率（保證精確率）的同時，盡可能多地找到流失用戶（保證召回率），單純追求高準(zhǔn)確率可能無法滿足業(yè)務(wù)需求。精確率和召回率的平衡（如F1分?jǐn)?shù)）更能反映模型的綜合表現(xiàn)。AUC則提供了一種整體區(qū)分能力的量化評估。解析思路：考察對預(yù)測模型評估指標(biāo)的理解，特別是針對特定業(yè)務(wù)場景（如流失預(yù)測）的需求。需要指出除精度外的重要指標(biāo)（召回率、精確率、F1、AUC），并解釋為何這些指標(biāo)重要以及它們與業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)。二、論述題（每題10分，共30分）5.答案：利用分類算法進(jìn)行用戶分群（UserSegmentation）在個性化推薦中的應(yīng)用過程如下：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽、點擊、購買、搜索等）、用戶屬性數(shù)據(jù)（年齡、性別、地域等）和商品數(shù)據(jù)。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，構(gòu)建用戶特征向量。*特征選擇與工程：選擇與用戶分群或推薦相關(guān)的特征，可能進(jìn)行特征組合或轉(zhuǎn)換，如計算用戶的購買力、活躍度、偏好標(biāo)簽等。*選擇分類算法：根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分群目標(biāo)選擇合適的分類算法，如K-Means（聚類，但常作為分群預(yù)處理或結(jié)果分析）、決策樹、SVM、邏輯回歸等。*模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型，將用戶劃分為不同的類別（分群）。如果是無監(jiān)督聚類，則直接應(yīng)用聚類算法（如K-Means）。*分群分析：分析每個分群的用戶特征和偏好，為每個群組畫像。例如，高價值用戶群、價格敏感用戶群、特定興趣用戶群等。*個性化推薦實施：基于用戶所屬的類別，為該類用戶推薦更符合其特征的商品或內(nèi)容。例如，向高價值用戶推薦高端商品，向價格敏感用戶推薦促銷信息。*評估與優(yōu)化：評估分群效果和推薦效果（如點擊率、轉(zhuǎn)化率），根據(jù)反饋調(diào)整特征、算法或推薦策略。可能遇到的挑戰(zhàn)：*特征選擇困難：電子商務(wù)數(shù)據(jù)維度高，有效特征難以篩選。*動態(tài)性適應(yīng)：用戶偏好變化快，分群結(jié)果需要定期更新。*業(yè)務(wù)理解結(jié)合：如何將算法結(jié)果與實際業(yè)務(wù)場景有效結(jié)合。*冷啟動問題：新用戶缺乏行為數(shù)據(jù)，難以準(zhǔn)確分群。*維度災(zāi)難：高維數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致模型效果下降。解析思路：考察對分類算法在用戶分群中應(yīng)用流程的理解。需要覆蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、算法選擇、訓(xùn)練、分群分析、應(yīng)用（推薦）、評估等環(huán)節(jié)，并能指出該過程可能面臨的主要挑戰(zhàn)。6.答案：購物籃分析的具體應(yīng)用價值：*交叉銷售（Cross-selling）：發(fā)現(xiàn)經(jīng)常被一起購買的商品，推薦捆綁銷售或相關(guān)商品。例如，購買尿布和啤酒的用戶群體，可以交叉推薦啤酒。*貨架布局優(yōu)化：了解商品關(guān)聯(lián)關(guān)系，決定商品在實體店或電商網(wǎng)站上的擺放位置，提高顧客購買轉(zhuǎn)化率。*制定營銷策略：設(shè)計針對特定商品組合的促銷活動。例如，對購買某商品的用戶推薦其配件。*了解顧客需求：分析顧客的購買習(xí)慣和潛在需求，深化顧客畫像。*新品推廣：將新品與熱銷商品組合，利用熱銷商品的流量推廣新品。實際應(yīng)用中可能需要考慮的問題：*時序性：商品的關(guān)聯(lián)性可能隨時間變化。*數(shù)據(jù)稀疏性：需要足夠多的交易數(shù)據(jù)才能發(fā)現(xiàn)有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。*業(yè)務(wù)背景理解：需要結(jié)合業(yè)務(wù)知識判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則的商業(yè)價值，排除偶然關(guān)聯(lián)。*規(guī)則數(shù)量爆炸：可能產(chǎn)生大量低價值或無價值的規(guī)則，需要設(shè)定最小支持度和置信度閾值進(jìn)行篩選。*計算復(fù)雜度：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori）的計算復(fù)雜度較高，尤其是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上。*因果性vs.相關(guān)性：關(guān)聯(lián)規(guī)則只能發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，不能證明因果關(guān)系。解析思路：考察對購物籃分析（關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）應(yīng)用價值的理解和實際操作中需要注意的問題。需要具體說明其在交叉銷售、貨架布局、營銷策略等方面的應(yīng)用，并列舉數(shù)據(jù)稀疏性、業(yè)務(wù)理解、規(guī)則篩選、計算復(fù)雜度等實際問題。7.答案：構(gòu)建有效的用戶行為預(yù)測模型（以預(yù)測用戶未來購買行為為例）：*數(shù)據(jù)選擇：確定預(yù)測目標(biāo)（如購買某商品、購買總額、購買頻率等），選擇包含該目標(biāo)及相關(guān)驅(qū)動因素的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源可能包括交易記錄、用戶行為日志、用戶畫像數(shù)據(jù)等。*特征工程：這是關(guān)鍵步驟。*用戶特征：年齡、性別、地域、職業(yè)、會員等級、歷史購買力、活躍度、生命周期階段等。*商品特征：商品類別、價格、品牌、評價、折扣信息、關(guān)聯(lián)商品等。*上下文特征：購物時間、季節(jié)、促銷活動信息、用戶訪問渠道等。*行為特征：過去購買次數(shù)、瀏覽/加購次數(shù)、搜索關(guān)鍵詞、對特定商品的互動行為等。*特征轉(zhuǎn)換/衍生：計算時間間隔（如距離上次購買）、創(chuàng)建用戶分群標(biāo)簽、進(jìn)行特征編碼（如獨(dú)熱編碼）、特征交叉等。*模型選擇：根據(jù)預(yù)測目標(biāo)（分類：是否購買；回歸：購買金額/次數(shù)）和數(shù)據(jù)特性選擇模型。常用模型包括：*分類：邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、梯度提升樹（XGBoost,LightGBM）、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。*回歸：線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸、決策樹回歸、隨機(jī)森林回歸、梯度提升回歸。*考慮因素：數(shù)據(jù)量、維度、線arity/非線性關(guān)系、實時性要求、模型解釋性需求。*模型訓(xùn)練與驗證：劃分訓(xùn)練集、驗證集和測試集。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，使用驗證集調(diào)整模型參數(shù)（如超參數(shù)調(diào)優(yōu)），選擇表現(xiàn)最佳的模型。采用交叉驗證等方法防止過擬合。*模型評估：選擇合適的評估指標(biāo)。*分類：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC-ROC、混淆矩陣。根據(jù)業(yè)務(wù)側(cè)重點（如召回率對流失預(yù)測更重要）選擇。*回歸：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R平方（R2）。*模型優(yōu)化：根據(jù)評估結(jié)果，分析模型不足之處，回到特征工程或模型選擇步驟進(jìn)行優(yōu)化。可能需要處理不平衡數(shù)據(jù)、特征選擇、集成學(xué)習(xí)等。*模型部署與監(jiān)控：將最終模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，用于預(yù)測新用戶的行為。建立監(jiān)控機(jī)制，持續(xù)跟蹤模型性能，定期使用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練或更新模型，以適應(yīng)數(shù)據(jù)變化。解析思路：考察構(gòu)建預(yù)測模型的系統(tǒng)性思維和具體操作步驟。需要覆蓋從數(shù)據(jù)、特征、模型選擇、訓(xùn)練驗證、評估到優(yōu)化部署的全過程，并體現(xiàn)對各個環(huán)節(jié)關(guān)鍵點的理解，特別是特征工程和模型選擇的重要性。三、計算與分析題（共50分）8.答案：分析用戶瀏覽路徑模式，可采用以下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或方法：*序列模式挖掘（SequencePatternMining）：使用Apriori或FP-Growth等算法，發(fā)現(xiàn)用戶訪問商品或頁面的常見序列。例如，發(fā)現(xiàn)購買家電的用戶之后常訪問配件頁面。這有助于理解用戶決策流程。*路徑分析（PathAnalysis）：統(tǒng)計用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到離開（或完成購買）的常見瀏覽路徑。識別關(guān)鍵入口、關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點和流失節(jié)點。*用戶訪問模式聚類（UserAccessPatternClustering）：使用K-Means或DBSCAN等聚類算法，根據(jù)用戶的訪問序列或頁面停留時間等特征，將用戶劃分為不同群體。例如，發(fā)現(xiàn)急購型用戶、研究型用戶、隨意瀏覽型用戶。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（AssociationRuleMining）：發(fā)現(xiàn)用戶瀏覽頁面之間的關(guān)聯(lián)性，如“瀏覽了頁面A的用戶，有70%的概率會瀏覽頁面B”。*頁面重要性排序（PageImportanceRanking）：使用PageRank或類似算法，評估頁面在用戶訪問網(wǎng)絡(luò)中的中心度或影響力。分析過程中需要注意的關(guān)鍵問題：*數(shù)據(jù)粒度：定義“訪問”是指瀏覽頁面、點擊鏈接還是完成某個動作。*時間窗口：明確用戶行為的時間限制，例如“用戶在1小時內(nèi)瀏覽的頁面序列”。*數(shù)據(jù)清洗：處理異常訪問、錯誤記錄、用戶不活躍數(shù)據(jù)。*用戶代表性：分析結(jié)果是否能夠代表整體用戶行為。*結(jié)果解釋與業(yè)務(wù)結(jié)合：將挖掘出的模式與網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、營銷活動等業(yè)務(wù)場景聯(lián)系起來，解釋其意義并指導(dǎo)優(yōu)化。*隱私保護(hù)：在分析用戶行為時，需遵守數(shù)據(jù)隱私法規(guī)。解析思路：考察對適用于分析用戶瀏覽路徑模式的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的掌握。需要列舉序列模式挖掘、路徑分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等至少三種方法，并簡述其原理和目的。同時，要指出在應(yīng)用這些方法時需要注意的關(guān)鍵問題，如數(shù)據(jù)定義、時間范圍、數(shù)據(jù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性等。9.答案：在構(gòu)建用戶未來購買（商品A）預(yù)測模型前，進(jìn)行特征工程的方法和理由：*特征選擇與降維：*方法：使用相關(guān)性分析、特征重要性排序（如基于樹模型）、主成分分析（PCA）等方法，識別與購買商品A強(qiáng)相關(guān)的特征，剔除冗余或不相關(guān)的特征。*理由：減少模型復(fù)雜度，提高計算效率，避免“維度災(zāi)難”，可能提升模型泛化能力，使模型更關(guān)注核心驅(qū)動因素。*特征轉(zhuǎn)換與規(guī)范化：*方法：對數(shù)值型特征（如購買次數(shù)、金額、時間間隔）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）或歸一化（如Min-Max縮放），對分類特征（如性別、地區(qū)）進(jìn)行獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）或標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）。*理由：許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對輸入特征的尺度敏感，標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化有助于模型收斂和比較不同特征的貢獻(xiàn)。分類特征需要轉(zhuǎn)換為算法可處理的數(shù)值形式。*創(chuàng)建衍生特征（FeatureEngineering）：*方法：*比率特征：計算用戶購買商品A的次數(shù)占總購買次數(shù)的比例。*差分特征：計算距離上次購買商品A的時間（天）或距離上次購買任何商品的時間。*聚合特征：計算用戶在特定時間段內(nèi)（如月度）購買商品A的頻率或總金額。*交互特征：創(chuàng)建表示用戶同時購買商品A和商品B的二元特征。*基于規(guī)則的特征：如“是否屬于高價值用戶群”、“是否購買過同類商品”等。*理由：原始特征可能不足以捕捉用戶購買行為的細(xì)微變化和復(fù)雜關(guān)系。衍生特征能夠更直接地反映用戶的購買傾向、活躍度、生命周期狀態(tài)等，往往對模型預(yù)測有更強(qiáng)的指示性。解析思路：考察特征工程的具體方法和應(yīng)用能力。需要提出至少三種特征工程方法（選擇降維、轉(zhuǎn)換規(guī)范化、創(chuàng)建衍生特征），詳細(xì)說明每種方法的具體操作（如標(biāo)準(zhǔn)化、獨(dú)熱編碼、創(chuàng)建比率/差分/聚合特征），并充分闡述采用這些方法的理由（如提升模型性能、適應(yīng)算法需求、捕捉更多信息）。10.答案：分析模型性能特點及業(yè)務(wù)建議：*模型性能分析：*邏輯回歸（LR）：準(zhǔn)確率（85%）相對較高，表明模型整體預(yù)測正確率較好。但召回率（70%）較低，意味著模型漏掉了30%的真正流失用戶。這可能導(dǎo)致大量潛在流失用戶未被識別和挽留。*隨機(jī)森林（RF）：準(zhǔn)確率（90%）和置信度（基于AUC可能較高）表現(xiàn)更好，說明模型在整體預(yù)測和區(qū)分正面樣本方面更優(yōu)。但召回率（60%）更低，漏掉流失用戶的比例更大，問題可能比LR更嚴(yán)重。*對比：RF在整體精度上優(yōu)于LR，但其低召回率更值得關(guān)注。兩個模型都存在較高的