企業(yè)數(shù)字化運營分析師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.日活躍用戶數(shù)的英文縮寫是______2.SQL中篩選數(shù)據(jù)的關鍵字是______3.用戶留存率=（某時段留存用戶數(shù)/______）×100%4.常用開源BI工具除Grafana外，還有______（舉1個）5.A/B測試中，無變量調整的組稱為______組6.用戶生命周期五個階段：獲取、激活、留存、______、推薦7.Python數(shù)據(jù)分析核心庫是______8.CRM系統(tǒng)核心是管理______9.描述性分析的目標是______10.增長黑客經(jīng)典模型是______二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于用戶質量指標的是（）A.DAUB.MAUC.LTVD.下載量2.SQL統(tǒng)計列平均值的函數(shù)是（）A.COUNTB.AVGC.SUMD.MAX3.A/B測試中，差異顯著的p值閾值通常是（）A.0.05B.0.1C.0.5D.14.不屬于內容運營核心指標的是（）A.閱讀量B.轉發(fā)率C.復購率D.完讀率5.用戶生命周期價值（LTV）指（）A.單次消費額B.終身總收益C.平均停留時長D.注冊時長6.以下開源BI工具是（）A.TableauB.PowerBIC.GrafanaD.FineReport7.診斷性分析的作用是（）A.展示現(xiàn)狀B.找問題原因C.預測趨勢D.提解決方案8.AARRR模型中不包含的是（）A.獲客B.激活C.轉化D.推薦9.反映用戶粘性的指標是（）A.日留存率B.轉化率C.客單價D.新增用戶數(shù)10.Pandas的DataFrame存儲（）A.一維數(shù)據(jù)B.二維表格C.三維數(shù)據(jù)D.非結構化數(shù)據(jù)三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)字化運營常用工具包括（）A.SQLB.PythonC.ExcelD.Photoshop2.留存率計算維度有（）A.日留存B.周留存C.月留存D.年留存3.診斷性分析方法有（）A.漏斗分析B.Cohort分析C.回歸分析D.趨勢分析4.內容運營核心目標是（）A.提升粘性B.促進轉化C.降獲客成本D.增品牌曝光5.用戶增長策略有（）A.裂變活動B.內容引流C.付費廣告D.社群運營6.用戶質量指標包括（）A.LTVB.復購率C.客單價D.轉化率7.SQL核心操作有（）A.增（INSERT）B.刪（DELETE）C.改（UPDATE）D.查（SELECT）8.BI常用圖表類型有（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖9.運營分析師職責包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.分析建模C.可視化報告D.策略優(yōu)化10.AARRR模型階段有（）A.獲客B.激活C.收益D.推薦四、判斷題（每題2分，共20分）1.DAU一定小于等于MAU（）2.SQL中GROUPBY用于分組統(tǒng)計（）3.A/B測試樣本量越大效果越好（）4.留存率越高=用戶粘性越強（）5.LTV越低=用戶價值越高（）6.NumPy是Python數(shù)據(jù)分析核心庫（）7.診斷性分析需基于描述性分析（）8.內容運營僅關注閱讀量即可（）9.CRM可提升用戶留存率（）10.AARRR包含“轉化”階段（）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述LTV的定義及計算核心思路2.說明A/B測試的基本流程3.簡述漏斗分析在數(shù)字化運營中的作用4.說明BI工具的核心價值六、討論題（每題5分，共10分）1.某電商DAU增長放緩但GMV提升，從哪些維度分析？2.某內容平臺想通過“用戶推薦”提升注冊量，如何設計A/B測試方案？---答案部分一、填空題1.DAU2.WHERE3.該時段新增用戶數(shù)4.Metabase（或Superset）5.對照6.收益7.Pandas8.用戶關系9.展示數(shù)據(jù)現(xiàn)狀10.AARRR二、單項選擇題1.C2.B3.A4.C5.B6.C7.B8.C9.A10.B三、多項選擇題1.ABC2.ABCD3.AB4.ABD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題1.√2.√3.√4.√5.×6.×7.√8.×9.√10.×五、簡答題1.LTV定義及計算：LTV是用戶終身為企業(yè)貢獻的總收益，反映長期價值。計算核心：需明確「生命周期時長」（注冊到流失的平均時間）、「單位時間收益」（如月均消費）、「流失率」。簡化公式：LTV=（月均收益/月流失率），需結合業(yè)務調整（如扣除獲客成本），是評估用戶質量的關鍵指標。2.A/B測試流程：①明確目標（如提升轉化率）；②設計變量（如按鈕顏色、文案）；③隨機分組（實驗組/對照組，樣本量≥1000）；④執(zhí)行測試（控制干擾變量）；⑤分析結果（p<0.05則差異顯著，評估業(yè)務價值）。3.漏斗分析作用：梳理用戶轉化路徑（如瀏覽→加購→下單），計算各階段轉化率，定位流失節(jié)點（如加購到下單流失率高），輔助優(yōu)化策略（如簡化支付流程），提升整體轉化效率。4.BI工具價值：①實時監(jiān)控核心指標（DAU、GMV）；②快速生成可視化報告（替代手動Excel）；③多維度鉆?。ò吹赜?、用戶分層分析）；④輔助復盤（活動效果歸因），提升決策效率。六、討論題1.分析維度：①GMV拆解（客單價×訂單量×購買用戶數(shù)）；②用戶分層（高價值用戶是否貢獻更多GMV）；③轉化鏈路（DAU中下單轉化率是否提升）；④客單價（是否通過滿減等促銷提升）；⑤留存與流失（老用戶復購率是否上升，流失用戶是否為低價值用戶）。需結合SQL提取數(shù)據(jù)，用漏斗、Cohort分析驗證。2.A/B測試方案：①目標：提升新用戶注冊轉化率；②變量設計：實驗組（優(yōu)化推薦：文案「邀好友得會員」、位置