2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)如何幫助企業(yè)進行供需關(guān)系預(yù)測？考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共10分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.供需關(guān)系預(yù)測對于企業(yè)運營的關(guān)鍵作用之一是（）。A.直接決定市場占有率B.優(yōu)化庫存水平，減少資金占用C.完全消除市場風(fēng)險D.自動生成營銷方案2.在進行供需預(yù)測時，以下哪種數(shù)據(jù)通常被視為內(nèi)部數(shù)據(jù)？（）A.宏觀經(jīng)濟指數(shù)B.競爭對手的促銷活動信息C.公司歷史銷售記錄D.天氣預(yù)報數(shù)據(jù)3.SARIMA模型特別適用于處理包含（）的時間序列數(shù)據(jù)？A.單一季節(jié)性周期B.多重復(fù)雜趨勢C.自相關(guān)性和季節(jié)性自相關(guān)性D.線性關(guān)系4.當(dāng)供需預(yù)測的精度要求較高，且數(shù)據(jù)存在較強的非線性關(guān)系時，以下哪種模型可能更受青睞？（）A.簡單移動平均法B.線性回歸模型C.梯度提升樹（GBM）D.指數(shù)平滑法5.以下哪項不是企業(yè)利用供需預(yù)測優(yōu)化生產(chǎn)計劃的主要目標(biāo)？（）A.減少生產(chǎn)線的閑置時間B.確保產(chǎn)品在需求高峰期及時供應(yīng)C.降低原材料采購成本D.完全消除庫存持有成本二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述將社交媒體數(shù)據(jù)納入供需預(yù)測過程中的潛在價值。2.描述在進行供需預(yù)測時，特征工程通常包含哪些主要步驟。3.解釋什么是時間序列分解，并說明其在預(yù)測中的作用。4.列舉至少三種企業(yè)在應(yīng)用供需預(yù)測時可能面臨的挑戰(zhàn)。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述數(shù)據(jù)科學(xué)在優(yōu)化電商行業(yè)庫存管理方面的作用機制。請結(jié)合具體的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和企業(yè)目標(biāo)進行說明。2.假設(shè)一家制造業(yè)公司希望利用數(shù)據(jù)科學(xué)改善其供需預(yù)測準(zhǔn)確性。請簡述其可能采取的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案流程，包括關(guān)鍵階段和活動。3.分析動態(tài)定價策略如何受益于精準(zhǔn)的供需關(guān)系預(yù)測，并討論實施此類策略可能帶來的優(yōu)勢和潛在風(fēng)險。四、應(yīng)用題（15分）假設(shè)某零售商歷史銷售數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的每周重復(fù)模式，且受到節(jié)假日因素的顯著影響。現(xiàn)有一段簡化的月度銷售數(shù)據(jù)（單位：件），如下所示：`[120,150,180,160,140,130,145,155,190,210,180,160]`。請描述若要預(yù)測下一個月中第四周的銷售量，你會考慮使用哪些時間序列模型？并簡要說明選擇這些模型的原因以及你需要關(guān)注哪些關(guān)鍵因素來確保預(yù)測效果。試卷答案一、選擇題1.B2.C3.C4.C5.C二、簡答題1.潛在價值：社交媒體數(shù)據(jù)能反映消費者實時情緒、熱點話題、產(chǎn)品討論和購買意向，有助于捕捉傳統(tǒng)銷售數(shù)據(jù)難以體現(xiàn)的“暗需求”或短期爆發(fā)趨勢；可以用于監(jiān)測品牌聲譽和競爭動態(tài)，間接影響供需；可作為早期預(yù)警信號，提示潛在的市場變化或危機；豐富特征維度，提高預(yù)測模型的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性。2.主要步驟：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值）；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、對數(shù)變換等）；特征提?。◤脑紨?shù)據(jù)中提取有信息量的新特征，如滯后變量、滾動統(tǒng)計量）；特征選擇（根據(jù)相關(guān)性、重要性等指標(biāo)篩選最優(yōu)特征組合，剔除冗余或無效特征）；特征編碼（對類別特征進行數(shù)值化處理，如獨熱編碼、標(biāo)簽編碼）。3.時間序列分解：指將一個復(fù)雜的時間序列分解為幾個更簡單、具有特定模式的組件的過程。通常分解為趨勢項（Trend，序列的長期行為）、季節(jié)項（Seasonality，固定的周期性模式）和殘差項（Residual/Random，剩余的不可解釋隨機波動）。其作用在于：分離出序列的不同構(gòu)成部分，便于理解數(shù)據(jù)驅(qū)動因素；有助于識別數(shù)據(jù)中的重復(fù)模式；為選擇合適的預(yù)測模型提供依據(jù)（如無季節(jié)性可選ARIMA，有季節(jié)性則需SARIMA等）；可以對分解后的組件進行單獨預(yù)測再合成，可能提高精度。4.可能面臨的挑戰(zhàn)：高維復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取與處理困難；數(shù)據(jù)質(zhì)量問題（噪音、缺失、不一致性）；模型選擇與調(diào)優(yōu)的復(fù)雜性；難以精確量化所有影響因素（如宏觀經(jīng)濟、突發(fā)事件）；模型解釋性不足，業(yè)務(wù)部門難以信任；計算資源需求大；需求變化快，模型需持續(xù)更新與迭代；數(shù)據(jù)隱私與安全合規(guī)問題。三、論述題1.作用機制：*需求預(yù)測優(yōu)化：通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)、用戶行為、市場趨勢、促銷活動、甚至社交媒體情緒等多維度數(shù)據(jù)，利用時間序列模型、機器學(xué)習(xí)模型等預(yù)測未來特定時間段（如次日、未來幾周/月）的精確需求量。這有助于避免預(yù)測偏差導(dǎo)致的缺貨或積壓。*庫存策略制定：基于精準(zhǔn)的需求預(yù)測，結(jié)合提前期、生產(chǎn)周期、服務(wù)水平要求等，動態(tài)計算最優(yōu)的安全庫存、訂貨點和訂貨量。數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助確定不同產(chǎn)品對需求的敏感度（ABC分類），從而實現(xiàn)差異化庫存管理。*供應(yīng)鏈協(xié)同：將預(yù)測結(jié)果共享給供應(yīng)商和物流伙伴，使整個供應(yīng)鏈能夠更有效地協(xié)同運作，減少牛鞭效應(yīng)，提高響應(yīng)速度和效率。*成本降低與效率提升：精準(zhǔn)預(yù)測和優(yōu)化庫存，直接減少過高的庫存持有成本（資金占用、倉儲、損耗）和因缺貨導(dǎo)致的銷售損失，提升庫存周轉(zhuǎn)率，優(yōu)化倉儲和物流資源分配，最終提升整體運營效率和利潤。*提升客戶滿意度：確保在客戶需要時產(chǎn)品可用，減少缺貨等待，提升購物體驗和客戶忠誠度。2.端到端數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案流程：*問題定義與目標(biāo)設(shè)定：明確預(yù)測目標(biāo)（如預(yù)測哪些產(chǎn)品、預(yù)測周期、預(yù)測精度要求），量化業(yè)務(wù)問題（如降低缺貨率X%，減少庫存成本Y%）。*數(shù)據(jù)收集與整合：收集內(nèi)外部相關(guān)數(shù)據(jù)，包括歷史銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計劃、產(chǎn)品信息、定價歷史、促銷活動記錄、客戶畫像、宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、行業(yè)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈信息等。進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。*探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：對數(shù)據(jù)進行探索性分析，理解數(shù)據(jù)分布、識別趨勢、季節(jié)性、異常值，發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)和模式，為特征工程提供方向。*特征工程：創(chuàng)建有助于模型預(yù)測的新特征，如時間特征（日期、星期幾、月份、節(jié)假日）、滯后特征（歷史銷量、銷量差分）、滾動特征（移動平均、移動標(biāo)準(zhǔn)差）、促銷標(biāo)記、產(chǎn)品類別/品牌特征等。*模型選擇與訓(xùn)練：根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的預(yù)測模型（如SARIMA、Prophet、隨機森林、LSTM等）。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，在驗證集上比較不同模型的性能（如MAE,RMSE,WMAPE），選擇或組合最優(yōu)模型。*模型評估與調(diào)優(yōu)：在測試集上對最終選定的模型進行評估，全面衡量其預(yù)測精度和穩(wěn)定性。根據(jù)評估結(jié)果進行參數(shù)調(diào)優(yōu)或模型結(jié)構(gòu)調(diào)整。*模型部署與監(jiān)控：將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，用于生成未來的需求預(yù)測。建立監(jiān)控機制，持續(xù)跟蹤模型的實際預(yù)測效果（與真實值對比），并定期（如每月、每季）使用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型，以適應(yīng)市場變化。*結(jié)果解釋與溝通：向業(yè)務(wù)部門解釋預(yù)測結(jié)果及其背后的驅(qū)動因素（可能需要模型可解釋性技術(shù)），確保業(yè)務(wù)人員理解并接受預(yù)測輸出，共同制定基于預(yù)測的決策。3.動態(tài)定價受益與風(fēng)險：*受益：*最大化收益：根據(jù)實時供需狀況（如需求高峰、庫存緊張時提高價格；需求低谷、庫存富余時降低價格），靈活調(diào)整價格，捕捉消費者支付意愿，從而最大化單位產(chǎn)品利潤或總銷售收入。*優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)：通過價格杠桿調(diào)節(jié)需求，加速庫存周轉(zhuǎn)，降低庫存持有成本和產(chǎn)品過時風(fēng)險。*提升資源利用率：在資源（如酒店房間、航班座位）有限的情況下，動態(tài)定價有助于將資源分配給支付意愿更高的消費者，提高資源利用效率。*應(yīng)對競爭：快速響應(yīng)競爭對手的價格變動或市場供需沖擊，保持市場競爭力。*個性化定價：基于對客戶畫像和購買行為的預(yù)測，為不同客戶群體提供差異化的動態(tài)價格，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。*潛在風(fēng)險：*消費者反感和流失：如果動態(tài)定價策略不透明、過于頻繁或被認(rèn)為不公平（如對老客戶提價），可能導(dǎo)致消費者不滿、品牌聲譽受損甚至客戶流失。*算法復(fù)雜性與管理成本：實施動態(tài)定價需要復(fù)雜的算法、強大的數(shù)據(jù)處理能力