2025年大學《數(shù)據(jù)科學》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學在市場營銷中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共10分）1.在市場營銷數(shù)據(jù)分析中，下列哪項通常被視為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的主要來源？A.社交媒體公開帖子B.客戶訪談記錄C.公司內(nèi)部CRM系統(tǒng)D.媒體曝光度報告2.對于客戶細分分析，哪種聚類算法通常被認為能夠有效發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組？A.K-近鄰算法（KNN）B.決策樹算法C.K-均值聚類算法（K-Means）D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法3.在進行A/B測試以優(yōu)化廣告點擊率時，核心目標是將兩個版本的哪個指標進行對比？A.廣告制作成本B.廣告展示次數(shù)C.點擊率（CTR）或轉(zhuǎn)化率D.廣告互動時間4.如果一家電商公司希望根據(jù)用戶的購買歷史預測其未來可能購買特定產(chǎn)品的概率，最可能應用哪種預測模型？A.聚類分析模型B.關聯(lián)規(guī)則挖掘模型C.邏輯回歸模型D.主成分分析模型5.以下哪項技術(shù)最常用于分析用戶在社交媒體上發(fā)布的文本評論的情感傾向（正面、負面或中性）？A.決策樹回歸B.樸素貝葉斯分類C.K-均值聚類D.時間序列分析二、簡答題（每題5分，共20分）6.簡述在構(gòu)建客戶價值模型（如RFM模型）時，通常需要考慮的三個核心維度及其含義。7.解釋什么是“數(shù)據(jù)標簽化”在市場營銷數(shù)據(jù)應用中的含義及其作用。8.描述在進行客戶流失預測時，數(shù)據(jù)不平衡問題可能產(chǎn)生的影響，并提出至少一種解決該問題的常用方法。9.簡述個性化推薦系統(tǒng)在提升在線銷售額方面可能帶來的兩種主要優(yōu)勢。三、計算與分析題（每題10分，共20分）10.假設某公司進行了一次郵件營銷活動，向兩個不同的用戶群體發(fā)送了不同版本的郵件。第一組（對照組）的郵件打開率為15%，發(fā)送郵件數(shù)量為1000封；第二組（實驗組）的郵件打開率為18%，發(fā)送郵件數(shù)量為800封。請計算兩組的郵件打開率，并簡要說明如何使用這些數(shù)據(jù)來判斷新郵件版本的效果是否顯著改善（無需進行復雜的統(tǒng)計檢驗，只需說明比較思路）。11.某零售商收集了過去一個月內(nèi)用戶的購買數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)購買“咖啡”的用戶中有60%也購買了“牛奶”，而購買“咖啡”和“牛奶”的用戶中有80%也購買了“餅干”。請基于這些信息，解釋關聯(lián)規(guī)則挖掘在這個場景下的潛在應用價值，并寫出一條可能發(fā)現(xiàn)的有趣關聯(lián)規(guī)則。四、編程題（Python/R）（共20分）12.假設你獲得了一份包含用戶ID、年齡、性別、月消費金額（USD）和最近一次購買天數(shù)（天）的營銷數(shù)據(jù)集（已加載到名為`marketing_data`的DataFrame中）。請使用Python（Pandas和Scikit-learn庫）完成以下任務：a.（5分）對“月消費金額”進行標準化處理。b.（5分）使用K-均值聚類算法將用戶劃分為3個群體，并計算每個用戶的所屬群體標簽。c.（5分）計算每個群體的平均年齡和平均月消費金額，并簡要說明這些統(tǒng)計量可能揭示的群體特征差異。d.（5分）請編寫代碼，為上述聚類分析過程添加必要的注釋，解釋每一步操作的目的。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.B二、簡答題6.答：RFM模型通?？紤]三個核心維度：*R(Recency)：客戶最近一次購買的時間。值越小，表示客戶越活躍。*F(Frequency)：客戶在一定時期內(nèi)的購買次數(shù)。值越大，表示客戶忠誠度越高。*M(Monetary)：客戶在一定時期內(nèi)的總消費金額。值越大，表示客戶價值越高。這三個維度結(jié)合起來，可以評估客戶的近期活躍度、忠誠度和消費能力，從而進行客戶分群和價值評估。7.答：數(shù)據(jù)標簽化在市場營銷數(shù)據(jù)應用中，是指根據(jù)數(shù)據(jù)的特征或內(nèi)容，賦予其預定義的類別或標識符（標簽）。作用包括：*簡化數(shù)據(jù)：將復雜或原始的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解和使用的形式。*增強分析：方便進行分類、聚合和模式識別等分析任務。*支持決策：為客戶分群、精準營銷、產(chǎn)品推薦等提供依據(jù)。*便于管理：提高數(shù)據(jù)組織性和可維護性，例如對用戶進行“高價值”、“潛在流失”、“新客戶”等標簽化。8.答：數(shù)據(jù)不平衡問題在客戶流失預測中可能產(chǎn)生以下影響：*模型偏差：模型可能傾向于預測多數(shù)類（未流失客戶），因為錯誤預測少數(shù)類（流失客戶）的代價相對較低，導致對流失客戶的預測能力很差。*評估誤導：使用標準的準確率指標可能無法真實反映模型對流失客戶的識別效果。解決方法：*數(shù)據(jù)層面：對少數(shù)類進行過采樣（如SMOTE算法）或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣。*算法層面：使用支持不均衡數(shù)據(jù)訓練的算法（如集成方法中的Bagging、Boosting及其變種，或使用代價敏感學習）。*評估層面：使用適合不均衡數(shù)據(jù)的評估指標（如精確率Precision、召回率Recall、F1分數(shù)、AUC-PR曲線）。9.答：個性化推薦系統(tǒng)在提升在線銷售額方面的主要優(yōu)勢：*提高轉(zhuǎn)化率：通過向用戶推薦其真正感興趣的商品，減少用戶尋找商品的時間，增加用戶對推薦商品的點擊和購買概率。*增加客單價：推薦系統(tǒng)可以發(fā)掘用戶潛在的關聯(lián)購買需求（如推薦互補品、升級品），引導用戶購買更多商品，從而提高平均訂單價值。三、計算與分析題10.答：*計算：*對照組打開率=(150/1000)*100%=15.0%*實驗組打開率=(144/800)*100%=18.0%*比較思路：*直接比較兩組的打開率數(shù)值，實驗組（18%）高于對照組（15%）。*為判斷新版本效果是否“顯著”改善，需要考慮抽樣誤差?？梢杂嬎銉山M打開率的差異（3個百分點），并分析這個差異是否超出了隨機波動可能產(chǎn)生的范圍。通常需要進行統(tǒng)計學檢驗（如卡方檢驗或Z檢驗）來評估差異的顯著性。如果檢驗結(jié)果顯示差異是顯著的，則可以認為新版本效果更好。11.答：*潛在應用價值：*幫助零售商理解產(chǎn)品之間的關聯(lián)關系，優(yōu)化商品擺放（如在咖啡旁邊放置牛奶和餅干）。*用于設計捆綁銷售策略，提高客單價（如“咖啡+牛奶”套餐）。*為個性化推薦提供依據(jù)（向購買咖啡的用戶推薦牛奶和餅干）。*發(fā)現(xiàn)潛在的購物籃模式，洞察消費者偏好。*關聯(lián)規(guī)則：{咖啡}->{牛奶}(支持度=60%，置信度=100%)*關聯(lián)規(guī)則：{咖啡,牛奶}->{餅干}(支持度=60%*80%=48%，置信度=80%)**注：實際計算支持度和置信度需要完整數(shù)據(jù)集，此處根據(jù)題設比例進行說明。*四、編程題（Python/R）12.答（Python示例）：```pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportKMeans#假設marketing_data是已加載的DataFrame#a.對“月消費金額”進行標準化處理scaler=StandardScaler()marketing_data['月消費金額_標準化']=scaler.fit_transform(marketing_data[['月消費金額']])#b.使用K-均值聚類算法將用戶劃分為3個群體kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0)marketing_data['群體標簽']=kmeans.fit_predict(marketing_data[['月消費金額_標準化','年齡','月消費金額']])#使用標準化金額和年齡作為示例特征#c.計算每個群體的平均年齡和平均月消費金額群體統(tǒng)計=marketing_data.groupby('群體標簽').agg({'年齡':'mean','月消費金額':'mean'}).reset_index()print("群體統(tǒng)計（平均年齡和平均月消費金額）:")print(群體統(tǒng)計)#d.代碼注釋（已融入代碼中）#scaler=StandardScaler()#創(chuàng)建標準化器對象#marketing_data['月消費金額_標準化']=scaler.fit_transform(marketing_data[['月消費金額']])#對月消費金額列進行fit和transform，得到標準化后的值，并存儲在新列##kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0)#創(chuàng)建KMeans聚類模型對象，指定3個聚類中心，random_state保證結(jié)果可復現(xiàn)#marketing_data['群體標簽']=kmeans.fit_predict(marketing_data[['月消費金額_標準化','年齡','月消費金額']])#對