Python商務數(shù)據(jù)分析與應用試卷四考試形式：閉卷考試時間：90分鐘題號一二三四五總分分數(shù)一、單項選擇題（共10小題，每小題2分，共20分）1.在短視頻營銷中，完播率指的是（）A.視頻被完整觀看的比例B.視頻被點贊的比例C.視頻被分享的比例D.視頻被評論的比例2.社交影響力分析中，K系數(shù)通常用于衡量（）A.用戶活躍度B.病毒傳播系數(shù)C.內(nèi)容質(zhì)量分D.社交關(guān)系強度3.在直播營銷中，UV價值通常指（）A.用戶轉(zhuǎn)化率B.用戶觀看時長C.用戶互動頻次D.每個獨立訪客的平均價值4.關(guān)聯(lián)分析中，支持度(Support)指的是（）A.項集在所有交易中出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則的可信程度C.規(guī)則的強度D.規(guī)則的提升5.在隨機森林算法中，隨機性主要體現(xiàn)在（）A.只有特征隨機B.只有樣本隨機C.樣本隨機和特征隨機D.參數(shù)隨機初始化6.用戶行為分析中，漏斗模型的主要作用是（）A.分析用戶在各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率B.預測用戶未來行為C.計算用戶生命周期價值D.評估用戶滿意度7.在社交網(wǎng)絡分析中，度中心性指的是（）A.節(jié)點的連接數(shù)量B.節(jié)點的重要性C.節(jié)點的傳播能力D.節(jié)點的橋接作用8.文本分析中，TF-IDF的主要作用是（）A.評估詞語在文檔中的重要性B.計算文檔相似度C.提取關(guān)鍵詞D.以上都是9.NumPy中創(chuàng)建全零數(shù)組的函數(shù)是（）A.np.ones()B.np.zeros()C.np.empty()D.np.full()10.下列關(guān)于“用戶畫像”描述錯誤的是（）A.包含事實類標簽B.包含行為類標簽C.包含預測類標簽D.一經(jīng)構(gòu)建不再更新二、多項選擇題（5小題，每小題4分，共20分）1.在商務數(shù)據(jù)分析中，機器學習可以用于（）A.銷售預測B.客戶流失預警C.價格優(yōu)化D.庫存管理2.下列哪些是Python中的循環(huán)結(jié)構(gòu)（）A.for循環(huán)B.while循環(huán)C.do-while循環(huán)D.循環(huán)推導式3.下列屬于“流量指標”的有（）A.PVB.UVC.跳失率D.用戶互動率4.對提升“廣告轉(zhuǎn)化率”有效的做法有（）A.精準定向人群B.優(yōu)化落地頁加載速度C.提高預算D.A/B測試創(chuàng)意5.下列操作可直接返回DataFrame描述性統(tǒng)計結(jié)果的有（）A..info()B..describe()C..head()D..mean()三、判斷題（對的請在括號內(nèi)打?，錯的打X；共5小題，每小題2分，共10分。）1.Python中，使用lambda定義的匿名函數(shù)不能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)。（）2.短視頻營銷推送精準化主要依賴人工編輯推薦。（）3.短視頻營銷的信息傳播呈裂變式，一對多快速擴散。（）4.在pandas中，df.dropna(inplace=True)會返回一個新DataFrame而不修改原表。（）5.用戶生命周期價值LTV越高，說明企業(yè)可投入更多成本獲取該用戶。（）四、簡答題（共3小題，每小題6分，共18分）1.說明漏斗分析在電商活動中的實施步驟與關(guān)鍵指標。2.概述如何通過社交平臺用戶生成內(nèi)容（UGC）提升品牌信任度。3.簡述利用NumPy進行向量化運算相比純Python循環(huán)的三點優(yōu)勢。五、論述題（共2小題，每小題16分，共32分）1.某快消品牌計劃投放短視頻廣告，請結(jié)合數(shù)據(jù)分析，闡述如何完成“目標設(shè)定—受眾定向—內(nèi)容創(chuàng)意—效果評估”閉環(huán)。2.結(jié)合AARRR模型，設(shè)計一套針對新注冊用戶的增長數(shù)據(jù)分析方案，并給出關(guān)鍵指標與可視化思路。Python商務數(shù)據(jù)分析與應用試卷四答案一、單項選擇題（共10小題，每小題2分，共20分）1.A解析：完播率是短視頻營銷中的重要指標，指視頻被完整觀看的比例，反映了視頻內(nèi)容的吸引力和用戶粘性。2.B解析：K系數(shù)是病毒式營銷的指標，表示每個用戶能帶來多少新用戶，反映了內(nèi)容的傳播能力和病毒式傳播效果。3.D解析：UV價值指每個獨立訪客（UV）帶來的平均價值，通常用總銷售額除以UV數(shù)計算，是衡量流量質(zhì)量的重要指標4.A解析：支持度表示項集在所有交易中出現(xiàn)的頻率，是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的重要指標，反映了規(guī)則的普遍性。5.C解析：隨機森林通過樣本隨機（bootstrap抽樣）和特征隨機（隨機選擇特征子集）兩種方式引入隨機性，增加模型的多樣性和泛化能力。6.A解析：漏斗模型主要用于分析用戶在各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，識別轉(zhuǎn)化過程中的瓶頸，幫助優(yōu)化用戶體驗和提升轉(zhuǎn)化效果。7.A解析：度中心性是最簡單的網(wǎng)絡中心性指標，指節(jié)點的直接連接數(shù)量，反映了節(jié)點在網(wǎng)絡中的直接影響力。8.D解析：TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）可以評估詞語在文檔中的重要性，用于關(guān)鍵詞提取、文檔相似度計算、文本分類等多種文本挖掘任務。9.B解析：np.zeros()創(chuàng)建指定形狀的全零數(shù)組，np.ones()創(chuàng)建全1數(shù)組，np.empty()創(chuàng)建未初始化的數(shù)組，np.full()創(chuàng)建指定值的數(shù)組。10.D用戶畫像是一個動態(tài)的概念，用戶的興趣、行為、偏好等都會隨時間變化，因此用戶畫像需要持續(xù)更新和優(yōu)化，以保持其準確性和有效性。二、多項選擇題（5小題，每小題4分，共20分）1.ABCD解析：機器學習在商務數(shù)據(jù)分析中有廣泛應用，可以用于銷售預測、客戶流失預警、價格優(yōu)化、庫存管理和風險評估等多個方面。2.ABD解析：Python主要有for循環(huán)、while循環(huán)和循環(huán)推導式。沒有do-while循環(huán)，foreach循環(huán)在Python中通過for循環(huán)實現(xiàn)。3.ABD解析：跳失率（BounceRate）：只訪問一個頁面就離開的比例，屬于流量質(zhì)量指標，而非“流量大小”指標。4.ABD解析：提高預算：只是擴大流量基數(shù)，不必然提高轉(zhuǎn)化率，若定向或創(chuàng)意差，甚至可能拉低轉(zhuǎn)化率。5.BD解析：.info()：打印型方法，返回None，只打印行列數(shù)、列類型、非空計數(shù)等。.head()：返回前n行DataFrame，屬于數(shù)據(jù)預覽，不是統(tǒng)計結(jié)果。三、判斷題（對的請在括號內(nèi)打?，錯的打X；共5小題，每小題2分，共10分。）1.Python中，使用lambda定義的匿名函數(shù)不能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)。（×）2.短視頻營銷推送精準化主要依賴人工編輯推薦。（×）3.短視頻營銷的信息傳播呈裂變式，一對多快速擴散。（√）4.在pandas中，df.dropna(inplace=True)會返回一個新DataFrame而不修改原表。（×）5.用戶生命周期價值LTV越高，說明企業(yè)可投入更多成本獲取該用戶。（√）四、簡答題（共3小題，每小題6分，共18分）1.說明漏斗分析在電商活動中的實施步驟與關(guān)鍵指標。步驟：1)確定核心轉(zhuǎn)化路徑（如瀏覽→加購→支付）；2)采集各環(huán)節(jié)UV；3)計算轉(zhuǎn)化率；4)定位流失最大環(huán)節(jié)；5)優(yōu)化并持續(xù)監(jiān)控。關(guān)鍵指標：頁面轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率、平均停留時長、跳出率。（步驟3分，指標3分）2.概述如何通過社交平臺用戶生成內(nèi)容（UGC）提升品牌信任度。（1）鼓勵真實買家秀與評價，提供積分/優(yōu)惠券激勵；（2）設(shè)置品牌話題標簽，聚合內(nèi)容并二次傳播；（3）與KOC合作發(fā)布測評，強化可信度；（4）官方及時互動回復，展示重視用戶聲音。（答出3點即可滿分）3.簡述利用NumPy進行向量化運算相比純Python循環(huán)的三點優(yōu)勢。（1）執(zhí)行速度更快：底層C實現(xiàn)，避開Python解釋器開銷；（2）代碼更簡潔：一行完成批量計算，無需顯式for循環(huán)；（3）內(nèi)存更高效：連續(xù)塊存儲，減少指針與對象頭開銷。五、論述題（共2小題，每小題16分，共32分）1.某快消品牌計劃投放短視頻廣告，請結(jié)合數(shù)據(jù)分析，闡述如何完成“目標設(shè)定—受眾定向—內(nèi)容創(chuàng)意—效果評估”閉環(huán)?！驹u分要點】目標設(shè)定：品牌曝光/下載/GMV，量化KPI如CPM≤15元、CPA≤30元（4分）受眾定向：利用平臺DMP圈選18-35歲一二線城市美妝興趣人群，Lookalike擴展（4分）內(nèi)容創(chuàng)意：前3秒抓眼鉤子+痛點場景+產(chǎn)品賣點+強互動結(jié)尾；A/B測試兩版素材（4分）效果評估：實時監(jiān)控CTR、3秒播放率、CVR；使用增量實驗對比曝光組與對照組品牌搜索指數(shù)；后續(xù)歸因至電商銷量（4分）2.結(jié)合AARRR模型，設(shè)計一套針對新注冊用