2026年ERP數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)挖掘面試題含答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.某制造企業(yè)使用ERP系統(tǒng)管理生產(chǎn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)原材料庫存周轉率低于行業(yè)平均水平。數(shù)據(jù)分析師應優(yōu)先采用哪種分析方法來識別問題根源？A.線性回歸分析B.聚類分析C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.時間序列分析2.在ERP系統(tǒng)中，客戶訂單數(shù)據(jù)包含“訂單金額”“客戶等級”“產(chǎn)品類別”等字段。若要分析高價值客戶的購買偏好，最適合使用的方法是？A.決策樹分類B.神經(jīng)網(wǎng)絡預測C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.K-Means聚類3.某服裝企業(yè)ERP系統(tǒng)記錄了各門店的銷售額、庫存量及促銷活動數(shù)據(jù)。若要預測未來30天銷量趨勢，應優(yōu)先選擇哪種模型？A.邏輯回歸模型B.ARIMA時間序列模型C.支持向量機分類D.隨機森林回歸4.ERP系統(tǒng)中的供應商數(shù)據(jù)包含“交貨時間”“質(zhì)量合格率”“合作年限”等字段。若要評估供應商風險，最適合使用的方法是？A.主成分分析（PCA）B.邏輯回歸分類C.孤立森林算法D.K最近鄰（KNN）分類5.某汽車零部件企業(yè)ERP系統(tǒng)記錄了設備運行數(shù)據(jù)。若要檢測異常維護事件，最適合使用的方法是？A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.生存分析C.異常檢測算法（如孤立森林）D.線性回歸分析二、簡答題（共4題，每題5分，共20分）6.簡述在ERP系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)挖掘的典型流程，并說明每個步驟的關鍵任務。7.某家電制造企業(yè)希望利用ERP數(shù)據(jù)優(yōu)化庫存管理。請列舉三種可能的數(shù)據(jù)挖掘技術，并簡述其適用場景。8.在ERP系統(tǒng)中，客戶數(shù)據(jù)包含“購買頻率”“客單價”“退貨率”等字段。請設計一個簡單的客戶分群方案，并說明分群依據(jù)。9.某食品企業(yè)ERP系統(tǒng)記錄了生產(chǎn)過程中的溫度、濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)。若要分析這些因素對產(chǎn)品合格率的影響，應采用哪些數(shù)據(jù)挖掘方法？三、案例分析題（共2題，每題15分，共30分）10.某醫(yī)藥企業(yè)ERP系統(tǒng)包含以下數(shù)據(jù)：-客戶表：客戶ID、年齡、性別、用藥記錄-訂單表：訂單ID、客戶ID、藥品名稱、購買金額、購買時間-庫存表：藥品名稱、庫存量、供應商信息背景：企業(yè)希望提升慢病管理客戶的復購率。請設計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括：（1）數(shù)據(jù)預處理步驟；（2）核心分析模型選擇及理由；（3）關鍵指標定義（如復購率、藥品關聯(lián)度）。11.某重型機械制造企業(yè)ERP系統(tǒng)記錄了以下數(shù)據(jù)：-設備表：設備ID、型號、購買時間、維護記錄-維修表：維修ID、設備ID、故障類型、維修成本、維修時長-采購表：采購ID、設備型號、供應商、采購價格背景：企業(yè)希望預測設備故障風險并優(yōu)化備件庫存。請回答以下問題：（1）如何定義“故障風險”指標？（2）若要預測設備故障概率，應選擇哪些特征？（3）若要優(yōu)化備件庫存，關聯(lián)規(guī)則挖掘能提供哪些支持？四、編程/實操題（共1題，20分）12.假設某零售企業(yè)ERP系統(tǒng)提供以下CSV數(shù)據(jù)（字段說明：訂單ID、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買時間、數(shù)量、金額）：csv訂單ID,客戶ID,產(chǎn)品ID,購買時間,數(shù)量,金額1001,101,001,2023-05-10,1,99.91002,102,002,2023-05-11,2,199.8...任務：（1）使用Python（Pandas庫）讀取數(shù)據(jù)，計算每日總銷售額及平均客單價；（2）使用K-Means聚類對客戶進行分群，并說明聚類結果的業(yè)務含義；（3）若要分析“產(chǎn)品ID”與“購買時間”的關聯(lián)關系，請寫出關聯(lián)規(guī)則挖掘的偽代碼或關鍵步驟。答案與解析一、選擇題答案1.D.時間序列分析解析：庫存周轉率是隨時間變化的指標，需通過時間序列分析識別波動趨勢。2.A.決策樹分類解析：決策樹能直觀展示高價值客戶的購買特征，適合分類場景。3.B.ARIMA時間序列模型解析：ARIMA適用于預測具有明顯趨勢和季節(jié)性的時序數(shù)據(jù)。4.C.孤立森林算法解析：孤立森林擅長檢測異常數(shù)據(jù)點，適合評估供應商風險。5.C.異常檢測算法（如孤立森林）解析：異常檢測能識別偏離正常模式的維護事件。二、簡答題答案6.數(shù)據(jù)挖掘流程及關鍵任務：-數(shù)據(jù)準備（2分）：清洗數(shù)據(jù)（缺失值處理）、整合多源數(shù)據(jù)（ERP各模塊）、特征工程（如計算“復購率”）。-模型選擇（2分）：根據(jù)業(yè)務目標選擇分類/聚類/關聯(lián)等模型（如客戶分群需用K-Means）。-模型訓練與評估（2分）：使用交叉驗證避免過擬合，評估指標（如準確率、AUC）。-結果解釋與部署（2分）：將挖掘結果轉化為業(yè)務建議（如“高價值客戶流失預警”），并集成到ERP系統(tǒng)。7.三種庫存優(yōu)化技術：-需求預測（3分）：使用ARIMA或Prophet模型預測銷量，減少缺貨/積壓。-關聯(lián)規(guī)則挖掘（4分）：分析“啤酒+尿布”式關聯(lián)，優(yōu)化商品陳列。-ABC分類法（結合聚類）（2分）：對庫存物料按價值/周轉率聚類，重點管理A類物料。8.客戶分群方案：-分群依據(jù)（3分）：客單價（高/中/低）、購買頻率（活躍/沉默）、退貨率（正常/異常）。-業(yè)務含義（2分）：可針對不同群體制定差異化營銷策略（如高價值客戶專屬優(yōu)惠）。-技術支撐（2分）：K-Means聚類或層次聚類，需先標準化特征。9.分析方法：-回歸分析（5分）：線性回歸或邏輯回歸分析溫度/濕度與合格率的因果關系。-主成分分析（PCA）（3分）：降維提取關鍵環(huán)境因素，避免多重共線性。-異常檢測（2分）：識別偏離正常范圍的參數(shù)組合，預警潛在質(zhì)量問題。三、案例分析題答案10.醫(yī)藥企業(yè)復購率提升方案：（1）數(shù)據(jù)預處理（5分）：-合并客戶表、訂單表，刪除無效訂單（如金額為0）。-計算特征：購買間隔天數(shù)、藥品種類數(shù)、高價值藥品占比（如胰島素）。（2）模型選擇（5分）：-決策樹+提升算法（如XGBoost）（3分）：可解釋性強，適合挖掘復購關鍵行為。-邏輯回歸（2分）：作為基線模型，預測復購概率。（3）關鍵指標（5分）：-復購率：30天內(nèi)再次購買的比例。-藥品關聯(lián)度：通過Apriori挖掘常用藥組合（如“降壓藥+降糖藥”）。11.重型機械企業(yè)故障預測與庫存優(yōu)化：（1）故障風險定義（5分）：-風險評分：結合故障頻率、維修成本、設備年限（使用年限/總壽命比）。（2）特征選擇（5分）：-核心特征：故障類型（如軸承磨損）、維修時長、供應商質(zhì)量評分。-輔助特征：設備型號（影響易損件）、采購價格（關聯(lián)備件成本）。（3）關聯(lián)規(guī)則支持（5分）：-挖掘“故障類型→備件關聯(lián)度”（如“液壓泵故障→油封高消耗”），指導庫存優(yōu)先級。四、編程/實操題答案12.Python代碼及解析：pythonimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans（1）讀取數(shù)據(jù)并計算指標data=pd.read_csv('orders.csv',parse_dates=['購買時間'])daily_sales=data.groupby(data['購買時間'].dt.date)['金額'].sum()avg_order_value=data.groupby(data['購買時間'].dt.date)['金額'].mean()（2）客戶聚類customer_data=data.groupby('客戶ID').agg({'金額':'mean',#客單價'數(shù)量':'sum',#購買頻次})kmeans=KMeans(n_clusters=3)customer_data['群組']=kmeans.fit_predict(customer_data.values)（3）關聯(lián)規(guī)則偽代碼1.生成頻繁項集：data.groupby(['產(chǎn)品ID','購買時間']).size().reset_index(name='頻次')2.計算支