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)的轉化率，識別轉化過程中的瓶頸，幫助優(yōu)化用戶體驗和提升轉化效果。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)，不必然提高轉化率，若定向或創(chuàng)意差，甚至可能拉低轉化率。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)計結果。三、判斷題（對的請在括號內打?，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鍵指標。步驟：1)確定核心轉化路徑（如瀏覽→加購→支付）；2)采集各環(huán)節(jié)UV；3)計算轉化率；4)定位流失最大環(huán)節(jié)；5)優(yōu)化并持續(xù)監(jiān)控。關鍵指標：頁面轉化率、支付轉化率、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）設置品牌話題標簽，聚合內容并二次傳播；（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，請結合數(shù)據(jù)分析，闡述如何完成“目標設定—受眾定向—內容創(chuàng)意—效果評估”閉環(huán)。【評分要點】目標設定：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）內容創(chuàng)意：前3秒抓眼鉤子+痛點場景+產(chǎn)品賣點+強互動結尾；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.結合AARRR模型，設計一套針對新注冊用戶的增長數(shù)據(jù)分析方案，并給出關鍵指標與可視化思路?！驹u分要點】Acquisition：渠道來源、CAC、注冊率——漏斗圖（4分）Activation：首日啟