2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分析與客戶行為模式研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.互聯(lián)網(wǎng)金融平臺常用的用戶行為數(shù)據(jù)來源不包括以下哪一項？A.用戶交易流水記錄B.用戶社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系C.用戶填寫的靜態(tài)個人信息表單D.用戶在平臺內(nèi)的搜索查詢記錄2.在進行客戶細(xì)分時，如果希望將用戶根據(jù)其消費能力和消費頻次進行劃分，以下哪種聚類算法最為合適？A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.Apriori算法3.對于互聯(lián)網(wǎng)金融的信貸風(fēng)險評估，通常認(rèn)為以下哪個指標(biāo)更能反映用戶的長期償債能力？A.近期賬戶余額B.收入水平C.交易頻率D.用戶設(shè)備類型4.在構(gòu)建用戶畫像時，以下哪個維度通常被認(rèn)為是最基礎(chǔ)且難以偽造的？A.興趣偏好B.財務(wù)狀況C.人口統(tǒng)計學(xué)特征D.地理位置信息5.假設(shè)某互聯(lián)網(wǎng)金融平臺想要預(yù)測用戶在未來一個月內(nèi)是否會流失，最適合使用的機器學(xué)習(xí)模型類型是？A.回歸模型B.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型C.分類模型D.時序預(yù)測模型6.對于稀疏性較高的用戶行為數(shù)據(jù)（如用戶的點擊流），在進行特征工程時，以下哪種方法可能效果不佳？A.特征選擇（如基于相關(guān)性的選擇）B.使用嵌入技術(shù)降維C.對缺失值進行填充D.利用NLP技術(shù)提取文本特征7.在進行用戶流失預(yù)警時，模型的精確率（Precision）相比召回率（Recall）通常被認(rèn)為更重要，這是因為？A.預(yù)警成本更高B.漏掉一個流失用戶的影響小于將非流失用戶誤判為流失C.計算精確率更簡單D.流失用戶數(shù)量較少8.互聯(lián)網(wǎng)金融平臺進行A/B測試時，核心目的是？A.比較不同用戶群體的基本特征差異B.評估不同策略或產(chǎn)品版本對關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響C.對用戶進行聚類分析D.預(yù)測用戶未來的行為9.在使用邏輯回歸模型預(yù)測用戶購買行為時，模型輸出的結(jié)果通常被解釋為？A.用戶購買的商品類別B.用戶購買行為的概率C.用戶購買金額D.用戶購買時間的預(yù)測值10.以下哪種技術(shù)或方法主要關(guān)注用戶行為序列中的模式發(fā)現(xiàn)，例如發(fā)現(xiàn)“購買保險后傾向于購買理財”這樣的關(guān)聯(lián)？A.用戶畫像構(gòu)建B.流失預(yù)測C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.序列模式挖掘二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述在互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋什么是用戶畫像，并列舉構(gòu)建用戶畫像常用的幾個關(guān)鍵維度。3.描述交叉驗證（Cross-Validation）在機器學(xué)習(xí)模型評估中的作用和意義。4.什么是用戶行為路徑分析？簡述其在互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品優(yōu)化中的應(yīng)用價值。5.簡述使用機器學(xué)習(xí)模型進行客戶流失預(yù)測時，模型過擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）的表現(xiàn)，并分別提出一種解決方法。三、計算題/編程題（共25分）1.假設(shè)你獲得了一組模擬的互聯(lián)網(wǎng)金融用戶交易數(shù)據(jù)，包含用戶ID（User_ID）、交易金額（Amount）、交易時間戳（Timestamp）、交易類型（Type:'Deposit','Withdrawal','Loan','Repayment'）。請描述你會如何使用Python（至少使用pandas和numpy庫）進行以下操作，并寫出核心的代碼思路（不需要完整代碼，但要包含關(guān)鍵步驟和函數(shù)調(diào)用）：a.計算每個用戶的累計交易金額。b.識別出最近30天內(nèi)有過“Loan”交易的用戶。（提示：可以使用pandas的groupby,sum,transform,date_range等函數(shù)）四、案例分析題（共30分）某互聯(lián)網(wǎng)金融平臺希望提升其核心用戶的活躍度。平臺收集了用戶在App內(nèi)的主要行為數(shù)據(jù)，包括登錄次數(shù)、瀏覽產(chǎn)品頁次數(shù)、點擊申請按鈕次數(shù)、申請成功次數(shù)、使用時長等。請基于上述背景，回答以下問題：1.你會如何利用這些行為數(shù)據(jù)對用戶進行分群？請說明選擇哪些特征以及可能劃分出哪些類型的用戶群體，并簡述每個群體的潛在特征。（10分）2.針對你劃分出的不同用戶群體，請分別提出至少一條可能有效的提升其活躍度的策略建議，并說明理由。（10分）3.在進行用戶分群和后續(xù)策略制定時，需要考慮哪些潛在的風(fēng)險或倫理問題？（10分）試卷答案一、選擇題1.B2.A3.B4.C5.C6.C7.B8.B9.B10.D二、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、重復(fù)值）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化、歸一化、特征構(gòu)造）、數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)量）。目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合后續(xù)的分析和建模工作。2.用戶畫像是指通過收集和分析用戶的各種信息，構(gòu)建出用戶多維度的、結(jié)構(gòu)化的特征描述。常用的維度包括：基本信息（年齡、性別、地域等）、行為特征（瀏覽、搜索、購買、交易等）、興趣偏好、社交屬性、消費能力與習(xí)慣等。3.交叉驗證是一種評估機器學(xué)習(xí)模型泛化能力的技術(shù)。通過將原始數(shù)據(jù)集分成若干折（folds），輪流使用其中一折作為驗證集，其余折作為訓(xùn)練集，重復(fù)訓(xùn)練和評估模型多次，最后取平均性能。其作用在于能更全面地利用數(shù)據(jù)，得到對模型性能更穩(wěn)定、更可靠的估計，有助于選擇合適的模型和參數(shù)。4.用戶行為路徑分析是指研究用戶在特定平臺或產(chǎn)品中訪問和交互的順序和模式。通過分析用戶從進入平臺到完成特定目標(biāo)（如購買、注冊）所經(jīng)過的步驟和停留點，可以了解用戶的使用習(xí)慣、興趣點和潛在流失環(huán)節(jié)。在互聯(lián)網(wǎng)金融中，可用于優(yōu)化產(chǎn)品流程、提升用戶體驗、識別關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點。5.模型過擬合表現(xiàn)為在訓(xùn)練集上表現(xiàn)極好（誤差很小），但在測試集上表現(xiàn)較差（誤差較大），即模型學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而非潛在規(guī)律。欠擬合表現(xiàn)為在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都不好（誤差都較大），即模型過于簡單，未能捕捉到數(shù)據(jù)中的主要趨勢。解決過擬合的方法包括增加數(shù)據(jù)量、特征選擇、正則化（L1/L2）、簡化模型；解決欠擬合的方法包括增加模型復(fù)雜度、增加特征、使用更合適的模型。三、計算題/編程題1.a.代碼思路：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，然后使用groupby函數(shù)按User_ID分組，再用sum函數(shù)計算每個組內(nèi)Amount列的合計值，最后得到一個包含每個用戶累計交易金額的Series或DataFrame。```pythonimportpandasaspd#假設(shè)df是讀取的數(shù)據(jù)cumulative_amount=df.groupby('User_ID')['Amount'].sum()```b.代碼思路：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，對Timestamp列轉(zhuǎn)換為datetime類型。使用date_range生成最近30天的日期范圍。使用transform函數(shù)將每個用戶的交易時間戳轉(zhuǎn)換為相對于其最近交易時間的相對天數(shù)或是否在最近30天內(nèi)的布爾值，結(jié)合條件篩選（如df['Type']=='Loan'）來選出符合條件的用戶。```pythonimportpandasaspd#假設(shè)df是讀取的數(shù)據(jù)，且Timestamp已轉(zhuǎn)為datetime類型df['Date']=df['Timestamp'].dt.daterecent_30_days=pd.date_range(end=pd.to_datetime('today').date(),periods=30)recent_loan_users=df[df['Type']=='Loan'].groupby('User_ID')['Date'].transform('max').isin(recent_30_days)recent_loan_users=df[recent_loan_users]```四、案例分析題1.特征選擇：可以選擇登錄次數(shù)、瀏覽產(chǎn)品頁次數(shù)、點擊申請按鈕次數(shù)、申請成功次數(shù)、使用時長等行為數(shù)據(jù)?？梢允褂脷w一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理這些特征。用戶群體劃分及特征：*高活躍核心用戶：登錄頻繁、瀏覽深度高、點擊申請多、申請成功率高、使用時長長。可能對平臺產(chǎn)品依賴度高。*中度活躍潛力用戶：登錄和瀏覽尚可，點擊申請行為有，但未成功或頻率不高，使用時長中等。有轉(zhuǎn)化潛力，但需引導(dǎo)。*低活躍待喚醒用戶：登錄頻率低，瀏覽和交互行為少?？赡芤蚜魇Щ蛐枨笪幢粷M足。*高頻交易用戶（若數(shù)據(jù)包含）：交易金額大或交易次數(shù)多。2.策略建議及理由：*對高活躍核心用戶：提供專屬福利、高級功能、個性化推薦。理由：他們已是忠實用戶，提升福利能增強粘性，個性化推薦能帶來更好的體驗。*對中度活躍潛力用戶：推送相關(guān)產(chǎn)品信息、開展小額優(yōu)惠活動、簡化申請流程。理由：這些用戶有轉(zhuǎn)化可能，精準(zhǔn)推送和優(yōu)惠能刺激其轉(zhuǎn)化，簡化流程能降低使用門檻。*對低活躍待喚醒用戶：進行登錄提醒、發(fā)送關(guān)懷信息、提供新手任務(wù)或小額獎勵。理由：喚醒沉睡用戶，提醒能讓他們重新想起平臺，關(guān)懷和新手任務(wù)能降低使用心理門檻。*對高頻交易用戶：提供更優(yōu)惠的交易費率、積分加速或?qū)倏头?。理由：這類用戶價值高，提供更優(yōu)條件能穩(wěn)固關(guān)系，提升服務(wù)能增強滿意度。3.潛在風(fēng)險或倫理問題：*用戶隱私保護：行為數(shù)據(jù)分析涉及大量用戶隱私信息，需嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)安全