2025年高職（大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)）用戶行為分析綜合測試題

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.以下哪種數(shù)據(jù)收集方式不屬于用戶行為分析中常用的直接收集方法？（）A.日志記錄B.問卷調(diào)查C.網(wǎng)絡(luò)爬蟲D.用戶訪談2.對于用戶行為數(shù)據(jù)中的時間序列分析，主要目的是（）A.發(fā)現(xiàn)用戶行為的周期性規(guī)律B.分析用戶行為的相關(guān)性C.預(yù)測用戶未來行為D.評估用戶行為的活躍度3.在用戶行為分析中，點擊率是衡量（）的重要指標(biāo)。A.用戶對內(nèi)容的興趣程度B.用戶的購買意愿C.網(wǎng)站的流量大小D.廣告投放效果4.以下哪項不屬于用戶行為分析中常用的數(shù)據(jù)分析模型？（）A.決策樹模型B.線性回歸模型C.聚類模型D.馬爾可夫模型5.用戶行為數(shù)據(jù)中的缺失值處理方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.均值填充C.隨機(jī)森林填充D.直接忽略6.當(dāng)分析用戶在電商平臺上的購買行為時，購物車放棄率是指（）A.加入購物車但未下單的用戶比例B.下單用戶中使用購物車的比例C.購物車中商品的平均數(shù)量D.購物車中商品的總價7.對于用戶行為分析中的用戶畫像構(gòu)建，以下哪種數(shù)據(jù)不屬于行為數(shù)據(jù)？（）A.用戶的瀏覽歷史B.用戶的年齡C.用戶的搜索關(guān)鍵詞D.用戶的購買記錄8.在用戶行為分析中，轉(zhuǎn)化率是指（）A.訪問網(wǎng)站的用戶中發(fā)生轉(zhuǎn)化行為的比例B.發(fā)生轉(zhuǎn)化行為的用戶數(shù)量C.轉(zhuǎn)化行為的平均價值D.不同渠道帶來的轉(zhuǎn)化用戶比例9.如果要分析用戶在不同時間段的行為差異，適合采用的分析方法是（）A.關(guān)聯(lián)分析B.對比分析C.因子分析D.主成分分析10.以下哪種用戶行為分析工具主要用于數(shù)據(jù)可視化？（）A.PythonB.R語言C.TableauD.MySQL11.用戶行為數(shù)據(jù)中的異常值檢測方法不包括（）A.基于統(tǒng)計分布的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于領(lǐng)域知識的方法D.基于聚類的方法12.在分析用戶在社交媒體上的互動行為時，點贊數(shù)、評論數(shù)屬于（）A.用戶基本屬性數(shù)據(jù)B.用戶行為數(shù)據(jù)C.用戶態(tài)度數(shù)據(jù)D.用戶關(guān)系數(shù)據(jù)13.對于用戶行為分析中的用戶分層，以下哪種維度不常用？（）A.用戶活躍度B.用戶購買金額C.用戶所在地區(qū)D.用戶忠誠度14.當(dāng)分析用戶在搜索引擎上的搜索行為時，搜索詞的詞頻統(tǒng)計可以幫助了解（）A.用戶的興趣熱點變化B.用戶的搜索技巧C.搜索引擎的性能D.不同地區(qū)用戶的搜索差異15.以下哪項不屬于用戶行為分析中數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)容？（）A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理無效數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.建立數(shù)據(jù)倉庫16.在用戶行為分析中，留存率是指（）A.新用戶在一定時間后仍然使用產(chǎn)品的比例B.老用戶的回訪比例C.用戶在不同版本產(chǎn)品上的留存差異D.留存用戶的平均使用時長17.如果要分析用戶行為與產(chǎn)品功能使用之間的關(guān)系，適合采用的分析方法是（）A.路徑分析B.情感分析C.文本分析D.時間序列分析18.以下哪種用戶行為分析指標(biāo)可以反映用戶對產(chǎn)品的粘性？（）A.跳出率B.復(fù)購率C.頁面停留時間D.錯誤率19.在用戶行為分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇主要取決于（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.數(shù)據(jù)類型C.分析目的D.以上都是20.對于用戶行為分析中的用戶行為預(yù)測，以下哪種算法不屬于常用的預(yù)測算法？（）A.支持向量機(jī)B.樸素貝葉斯C.遺傳算法D.梯度下降算法第II卷（非選擇題共60分）一、填空題（共10分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。每空1分。1.用戶行為分析的核心步驟包括數(shù)據(jù)收集、______、數(shù)據(jù)分析和______。2.在用戶行為數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有______標(biāo)準(zhǔn)化和______標(biāo)準(zhǔn)化。3.用戶行為分析中的常用指標(biāo)如點擊率、轉(zhuǎn)化率等，它們的計算公式分別為點擊率=______，轉(zhuǎn)化率=______。4.聚類分析是將用戶行為數(shù)據(jù)按照______進(jìn)行分組的一種數(shù)據(jù)分析方法，常用的聚類算法有______算法。5.用戶行為畫像的構(gòu)建主要基于用戶的______數(shù)據(jù)和______數(shù)據(jù)。二、簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，每題5分。1.簡述用戶行為分析中常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？2.如何處理用戶行為數(shù)據(jù)中的缺失值？3.請說明用戶行為分析中用戶畫像構(gòu)建的主要步驟。4.舉例說明在電商領(lǐng)域中，用戶行為分析可以幫助企業(yè)解決哪些問題？三、案例分析題（共15分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。某電商平臺收集了大量用戶的行為數(shù)據(jù)，包括用戶的瀏覽歷史、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞等。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)部分用戶在瀏覽商品后，沒有立即下單，而是將商品加入購物車后離開。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這些用戶在購物車停留的時間較短，且大部分用戶來自特定地區(qū)。平臺希望通過用戶行為分析來提高這部分用戶的下單轉(zhuǎn)化率。1.請針對該案例，提出一種可能的數(shù)據(jù)分析思路。（5分）2.根據(jù)上述思路，你認(rèn)為可以采取哪些具體的措施來提高下單轉(zhuǎn)化率？（10分）四、材料分析題（共10分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：某社交平臺對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，用戶在平臺上的互動行為呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。例如，在晚上8點到10點之間，用戶的點贊、評論和分享行為最為活躍。同時，通過對用戶關(guān)系數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)用戶之間的互動存在著明顯的圈層結(jié)構(gòu)，即用戶傾向于與自己興趣相似、活躍度相近的用戶進(jìn)行互動。1.根據(jù)材料，分析該社交平臺用戶行為的特點。（5分）2.針對這些特點，該社交平臺可以采取哪些策略來進(jìn)一步提升用戶的活躍度和粘性？（5分）五、綜合應(yīng)用題（共5分）答題要求：結(jié)合所學(xué)知識，回答問題。假設(shè)你負(fù)責(zé)分析某在線教育平臺的用戶行為數(shù)據(jù)，目的是提高用戶購買課程后的學(xué)習(xí)完成率。請描述你可能采取的分析步驟和相應(yīng)的措施。答案：1.C2.A3.A4.B5.D6.A7.B8.A9.B10.C11.D12.B13.C14.A15.D16.A17.A18.B19.D20.D填空題答案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理、結(jié)果解讀2.最小-最大、Z-Score3.點擊量/瀏覽量、轉(zhuǎn)化行為數(shù)量/訪問量4.相似性、K-Means5.行為、屬性簡答題答案：1.常用方法有對比分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、時間序列分析、回歸分析等。對比分析用于比較不同群體或不同時期用戶行為差異；聚類分析按相似性分組；關(guān)聯(lián)分析找行為間關(guān)聯(lián)規(guī)則；時間序列分析看行為隨時間變化規(guī)律；回歸分析探究行為與因素關(guān)系。2.處理方法有刪除含缺失值記錄，適合缺失值少情況；均值填充，用同類數(shù)據(jù)均值補；中位數(shù)填充，用中位數(shù)補；熱卡填充，找相似記錄填充；基于模型預(yù)測填充，如用回歸模型等預(yù)測填充。3.步驟為收集行為數(shù)據(jù)，如瀏覽、購買等；選擇特征，選能代表用戶行為特征變量；數(shù)據(jù)預(yù)處理，清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等；選擇算法建模，如聚類算法；評估模型調(diào)整，評估準(zhǔn)確性并調(diào)整；生成畫像展示應(yīng)用。4.比如分析用戶購買偏好，推薦合適商品；分析用戶流失原因，針對性改進(jìn)挽留；分析營銷活動效果，優(yōu)化活動策略；分析商品關(guān)聯(lián)，優(yōu)化商品陳列布局等。案例分析題答案：1.先對加入購物車后離開且停留時間短的用戶數(shù)據(jù)細(xì)分，按地區(qū)、瀏覽商品類別等維度。分析不同維度下用戶行為差異，如不同地區(qū)用戶在購物車操作上的差異。建立預(yù)測模型，預(yù)測哪些用戶更可能下單，可基于用戶瀏覽歷史、地區(qū)等因素。2.針對特定地區(qū)用戶推送適合商品和優(yōu)惠活動；延長購物車商品保留時間提醒；優(yōu)化購物車頁面設(shè)計，突出優(yōu)惠和提醒；分析用戶瀏覽商品特點，推薦相關(guān)搭配商品；提供個性化服務(wù)，如專屬客服等。材料分析題答案：1.晚上8點到10點互動活躍，有明顯時間規(guī)律；用戶互動存在圈層結(jié)構(gòu)，傾向與興趣、活躍度相近用戶互動。2.針對時間規(guī)律，在活躍時段策劃熱門話題討論、互動活動