家具電商數(shù)據(jù)分析面試題目及答案考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______試卷內(nèi)容第一題請(qǐng)寫出一條SQL查詢語句，用于查詢2023年第四季度（10月、11月、12月）所有訂單中，每個(gè)商品類別（例如：沙發(fā)、椅子、桌子等）的總銷售額。假設(shè)訂單表名為`orders`，商品表名為`products`，關(guān)聯(lián)字段為`product_id`，訂單表中有`order_date`和`order_amount`字段，商品表中有`product_id`和`product_category`字段。請(qǐng)確保結(jié)果按商品類別和訂單日期（降序）進(jìn)行分組和排序。第二題假設(shè)你使用Excel處理一份包含用戶瀏覽、加購、下單和支付行為的日志數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)按時(shí)間順序排列，每行代表一個(gè)用戶的一次行為。請(qǐng)描述你會(huì)如何使用Excel的透視表功能，分析并得出以下結(jié)論：1.每天的加購到下單的轉(zhuǎn)化率。2.不同用戶分層（例如：新用戶vs.老用戶，高價(jià)值用戶vs.低價(jià)值用戶）的頁面瀏覽量對(duì)比。第三題假設(shè)你需要用Python分析用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以了解用戶對(duì)某款新上市的“北歐風(fēng)格沙發(fā)”的評(píng)價(jià)傾向。數(shù)據(jù)已加載到PandasDataFrame中，其中包含`user_id`,`product_id`,`review_score`(1-5分),和`review_text`(評(píng)論文本)字段。請(qǐng)寫出Python代碼片段，完成以下任務(wù)：1.計(jì)算該沙發(fā)的平均評(píng)分。2.基于評(píng)論文本，簡單判斷評(píng)論是正面（評(píng)分>=4）還是負(fù)面（評(píng)分<=2），并計(jì)算正面和負(fù)面評(píng)論的比例。提示：可以使用簡單的關(guān)鍵詞判斷或庫函數(shù)。第四題作為家具電商的數(shù)據(jù)分析師，你的經(jīng)理讓你分析過去一個(gè)季度的營銷活動(dòng)效果。請(qǐng)描述你會(huì)從哪些數(shù)據(jù)維度入手？你會(huì)關(guān)注哪些關(guān)鍵指標(biāo)（KPIs）？請(qǐng)解釋這些指標(biāo)如何幫助你評(píng)估營銷活動(dòng)的成功與否，并提出至少兩個(gè)你可能會(huì)進(jìn)行的分析，以區(qū)分不同營銷渠道的效果或不同用戶群體的響應(yīng)差異。第五題在線家具商品詳情頁的“材質(zhì)”和“尺寸”是影響用戶購買決策的關(guān)鍵因素。請(qǐng)思考如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化這兩個(gè)維度的信息展示，以提升轉(zhuǎn)化率。請(qǐng)?zhí)岢瞿愕姆治鏊悸泛涂赡艿母倪M(jìn)建議，并說明你期望通過數(shù)據(jù)分析得到哪些證據(jù)來支持你的建議。試卷答案第一題答案```sqlSELECTduct_category,DATE_FORMAT(o.order_date,'%Y-%m')ASorder_month,SUM(o.order_amount)AStotal_salesFROMordersoJOINproductspONduct_id=duct_idWHEREo.order_date>='2023-10-01'ANDo.order_date<'2024-01-01'GROUPBYduct_category,order_monthORDERBYduct_category,order_monthDESC;```解析思路1.目標(biāo)明確：查詢按商品類別和季度月份分組的總銷售額。2.表連接：需要連接`orders`和`products`表，通過`product_id`關(guān)聯(lián)，以獲取訂單金額和商品類別。3.數(shù)據(jù)篩選：使用`WHERE`子句篩選出2023年10月、11月、12月的訂單。注意日期范圍的寫法，確保包含10月1日，小于2024年1月1日。4.日期處理：使用`DATE_FORMAT`函數(shù)將`order_date`格式化為'YYYY-MM'格式，以便按季度月份分組和排序。5.數(shù)據(jù)聚合：使用`SUM(o.order_amount)`計(jì)算每個(gè)類別的總銷售額。6.結(jié)果組織：使用`GROUPBY`子句按`product_category`和格式化后的`order_month`分組。7.排序輸出：使用`ORDERBY`子句先按`product_category`排序，再按`order_month`降序排序，符合題目要求。第二題答案解析思路1.分析目標(biāo)：使用Excel透視表分析加購到下單轉(zhuǎn)化率和不同用戶分層的瀏覽量對(duì)比。2.轉(zhuǎn)化率分析步驟：*將數(shù)據(jù)按用戶ID和日期排序（如果尚未排序）。*創(chuàng)建透視表，將“日期”放入行標(biāo)簽，將“用戶ID”放入值區(qū)域（計(jì)數(shù)項(xiàng)）。*創(chuàng)建第二個(gè)透視表，將“日期”放入行標(biāo)簽，“用戶ID”放入值區(qū)域（計(jì)數(shù)項(xiàng)）。*第一個(gè)透視表計(jì)算的是每日總用戶數(shù)（或?yàn)g覽量）。第二個(gè)透視表計(jì)算的是每日加購的用戶數(shù)（或加購次數(shù)）。*將兩個(gè)透視表放在同一工作表或關(guān)聯(lián)起來，對(duì)應(yīng)日期，用第二個(gè)透視表的加購用戶數(shù)除以第一個(gè)透視表的總用戶數(shù)，即可得到每日加購到下單的轉(zhuǎn)化率。3.用戶分層瀏覽量對(duì)比步驟：*在數(shù)據(jù)中定義用戶分層字段（例如，根據(jù)注冊(cè)時(shí)間分為“新用戶”和“老用戶”，或根據(jù)歷史消費(fèi)金額分為“高價(jià)值”和“低價(jià)值”）。*創(chuàng)建透視表，將“日期”放入行標(biāo)簽，“用戶分層”放入列標(biāo)簽，將“用戶ID”放入值區(qū)域（計(jì)數(shù)項(xiàng)）。*此透視表將展示每天不同用戶分層的瀏覽量（或用戶數(shù)）。*可以通過比較不同分層下行標(biāo)簽（日期）的總和，或觀察不同分層的列標(biāo)簽（用戶分層）的值，來對(duì)比不同用戶分層的瀏覽量差異。第三題答案```pythonimportpandasaspdfromtextblobimportTextBlob#假設(shè)df是包含user_id,product_id,review_score,review_text的DataFrame#product_id應(yīng)該是"北歐風(fēng)格沙發(fā)"對(duì)應(yīng)的ID#1.計(jì)算平均評(píng)分average_score=df[df['product_id']=='北歐風(fēng)格沙發(fā)']['review_score'].mean()print(f"平均評(píng)分:{average_score}")#2.判斷評(píng)論傾向并計(jì)算比例df['sentiment']=df['review_text'].apply(lambdax:'positive'ifTextBlob(x).sentiment.polarity>=0.6else('negative'ifTextBlob(x).sentiment.polarity<=-0.6else'neutral'))sentiment_counts=df[df['product_id']=='北歐風(fēng)格沙發(fā)']['sentiment'].value_counts()total_reviews=sentiment_counts.sum()positive_ratio=sentiment_counts.get('positive',0)/total_reviewsiftotal_reviews>0else0negative_ratio=sentiment_counts.get('negative',0)/total_reviewsiftotal_reviews>0else0print(f"正面評(píng)論比例:{positive_ratio}")print(f"負(fù)面評(píng)論比例:{negative_ratio}")```解析思路1.目標(biāo)明確：分析特定沙發(fā)的平均評(píng)分和評(píng)論情感傾向（正面/負(fù)面）比例。2.篩選數(shù)據(jù)：首先需要篩選出目標(biāo)商品（“北歐風(fēng)格沙發(fā)”）的數(shù)據(jù)。3.計(jì)算平均分：對(duì)篩選后的`review_score`列使用`mean()`函數(shù)計(jì)算平均值。4.情感分析：*引入`TextBlob`庫進(jìn)行簡單的情感分析。根據(jù)評(píng)論文本(`review_text`)的情感極性（polarity）得分來判斷評(píng)論傾向。*設(shè)定閾值：通常極性得分>0為正面，<0為負(fù)面，介于兩者之間為中性。這里設(shè)定了0.6和-0.6作為閾值，可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。*使用`apply()`函數(shù)和lambda表達(dá)式，為每條評(píng)論創(chuàng)建一個(gè)'sentiment'標(biāo)簽（'positive','negative','neutral'）。5.統(tǒng)計(jì)比例：*再次篩選出目標(biāo)商品的數(shù)據(jù)，對(duì)'sentiment'列使用`value_counts()`統(tǒng)計(jì)各情感類別的數(shù)量。*計(jì)算總評(píng)論數(shù)。*分別計(jì)算正面評(píng)論數(shù)和負(fù)面評(píng)論數(shù)占總評(píng)論數(shù)的比例。第四題答案解析思路1.數(shù)據(jù)維度思考：分析營銷活動(dòng)效果需關(guān)注活動(dòng)本身、參與用戶、用戶行為和最終結(jié)果。*活動(dòng)維度：不同活動(dòng)名稱、時(shí)間、形式（如打折、滿減、贈(zèng)品）、目標(biāo)用戶、預(yù)算。*用戶維度：新用戶vs.老用戶、不同渠道來源用戶、不同用戶分層（高價(jià)值、低價(jià)值）。*行為維度：點(diǎn)擊率（CTR）、瀏覽量、頁面停留時(shí)間、加購率、加入購物車商品數(shù)量、瀏覽路徑。*結(jié)果維度：轉(zhuǎn)化率（CVR）、下單量、訂單金額（GMV）、客單價(jià)、投資回報(bào)率（ROI）、用戶留存。2.關(guān)鍵指標(biāo)（KPIs）關(guān)注：*活動(dòng)效果指標(biāo)：ROI（核心）、活動(dòng)參與用戶數(shù)、活動(dòng)帶來的總GMV、活動(dòng)帶來的新用戶數(shù)。*用戶行為指標(biāo)：活動(dòng)期間用戶訪問頻率、活動(dòng)相關(guān)頁面的瀏覽深度、加購-下單轉(zhuǎn)化率。*對(duì)比指標(biāo)：活動(dòng)期vs.非活動(dòng)期同期數(shù)據(jù)對(duì)比、不同活動(dòng)間效果對(duì)比、不同用戶群體對(duì)活動(dòng)的響應(yīng)差異。3.分析思路舉例（區(qū)分渠道效果）：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：確保日志數(shù)據(jù)或訂單數(shù)據(jù)中包含用戶來源渠道信息、時(shí)間戳、用戶行為和交易信息。*整體效果評(píng)估：計(jì)算活動(dòng)期間的總ROI、GMV提升等。*渠道細(xì)分評(píng)估：分別計(jì)算通過不同渠道（如搜索引擎廣告、社交媒體、內(nèi)容營銷）參與活動(dòng)的用戶所貢獻(xiàn)的GMV、訂單量、轉(zhuǎn)化率、ROI。*差異分析：比較不同渠道的ROI、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)，找出效果最好的渠道?？梢允褂肁/B測(cè)試方法，比較同一活動(dòng)在不同渠道上的效果差異。4.分析思路舉例（不同用戶群體響應(yīng)）：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：對(duì)用戶進(jìn)行分層（如基于RFM模型或消費(fèi)歷史）。*分層效果評(píng)估：分別計(jì)算不同用戶分層在活動(dòng)期間的轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、參與度。*差異分析：比較不同用戶分層之間的這些指標(biāo)差異，例如，是否高價(jià)值用戶轉(zhuǎn)化率更高？低價(jià)值用戶是否對(duì)價(jià)格促銷更敏感？第五題答案解析思路1.分析目標(biāo)：通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化材質(zhì)和尺寸信息的展示，提升轉(zhuǎn)化率。2.分析思路：*數(shù)據(jù)收集：獲取商品詳情頁的材質(zhì)/尺寸信息展示方式數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)（頁面瀏覽、停留時(shí)間、滾動(dòng)深度、點(diǎn)擊材質(zhì)/尺寸信息的次數(shù)、加購/下單行為）以及最終的交易數(shù)據(jù)。*基礎(chǔ)分析：*分析用戶在查看商品詳情頁時(shí)，材質(zhì)和尺寸信息的瀏覽/點(diǎn)擊頻率。哪些材質(zhì)/尺寸是用戶最關(guān)注的？*分析包含不同材質(zhì)/尺寸信息的商品頁面的用戶停留時(shí)間、跳出率等指標(biāo)。信息是否清晰易懂？*分析用戶在查看材質(zhì)/尺寸信息后，加購或下單的行為轉(zhuǎn)化率。哪些信息組合（材質(zhì)+尺寸）的轉(zhuǎn)化率更高？*關(guān)聯(lián)分析：*分析材質(zhì)與銷量/受歡迎程度的關(guān)系。某些材質(zhì)是否與特定尺寸的搭配更容易被購買？*分析用戶評(píng)論中關(guān)于材質(zhì)/尺寸的反饋。是否存在關(guān)于信息缺失、描述不清或尺寸選擇困難等問題？*A/B測(cè)試設(shè)計(jì)：*設(shè)計(jì)不同的詳情頁展示方案進(jìn)行A/B測(cè)試。例如：*方案A：當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)展示。*方案B：將用戶最關(guān)注的材質(zhì)信息提前展示，或使用更醒目的方式突出。*方案C：提供更詳細(xì)的尺寸選擇工具（如尺碼表、3D模型預(yù)覽）。*方案D：結(jié)合材質(zhì)和尺寸推薦相關(guān)商品。*確保測(cè)試組別用戶量、時(shí)間、其他環(huán)境因素相似。*測(cè)量并對(duì)比各方案對(duì)頁面停留時(shí)間、材質(zhì)/尺寸信息互動(dòng)率、加購率、轉(zhuǎn)化率的影響。3.改進(jìn)建議：*基于分析結(jié)果，提出具體優(yōu)化建議。例如：*將高關(guān)注度的材質(zhì)信息放在更顯眼的位置。*提供更詳細(xì)、更易懂的尺寸指南或可視化工具（如尺碼對(duì)照表、選號(hào)教程視頻）。