2026年人工智能算法工程師：機器學習應用案例分析題一、案例分析題（共3題，每題20分，總計60分）題目1（15分）：某電商平臺在華東地區(qū)運營多年，希望利用機器學習技術(shù)提升用戶購買轉(zhuǎn)化率。公司現(xiàn)有用戶行為數(shù)據(jù)（包括瀏覽、加購、購買、退貨等行為），以及用戶畫像數(shù)據(jù)（年齡、性別、地域、消費水平等）。請設計一個機器學習模型，用于預測用戶的購買轉(zhuǎn)化率，并說明模型選擇理由、數(shù)據(jù)預處理步驟、特征工程方法及模型評估指標。題目2（20分）：某金融機構(gòu)在華北地區(qū)提供貸款服務，面臨欺詐風險較高的問題?，F(xiàn)有歷史貸款數(shù)據(jù)（包括申請人信息、貸款金額、還款情況等），以及部分欺詐案例數(shù)據(jù)。請設計一個機器學習模型，用于識別潛在的貸款欺詐行為，并說明模型選擇理由、數(shù)據(jù)預處理步驟、特征工程方法、模型評估指標及業(yè)務應用場景。題目3（25分）：某零售企業(yè)在華南地區(qū)經(jīng)營連鎖超市，希望利用機器學習技術(shù)優(yōu)化商品定價策略。現(xiàn)有商品銷售數(shù)據(jù)（包括商品類別、價格、銷量、庫存等），以及市場競品數(shù)據(jù)（包括競品價格、促銷活動等）。請設計一個機器學習模型，用于預測商品需求量，并說明模型選擇理由、數(shù)據(jù)預處理步驟、特征工程方法、模型評估指標及業(yè)務應用場景。答案與解析答案1（15分）模型選擇理由：1.邏輯回歸（LogisticRegression）：適用于二分類問題（購買/不購買），計算簡單，可解釋性強，適合初步建模。2.隨機森林（RandomForest）：能夠處理高維數(shù)據(jù)，抗過擬合能力強，適合特征工程后的復雜模型。3.XGBoost：基于梯度提升的集成算法，性能優(yōu)越，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)，可調(diào)參數(shù)多，適合優(yōu)化效果。數(shù)據(jù)預處理步驟：1.缺失值處理：用戶行為數(shù)據(jù)中可能存在缺失值，采用均值/中位數(shù)填充或模型預測填充。2.異常值處理：識別并剔除異常數(shù)據(jù)（如極值訂單金額）。3.數(shù)據(jù)標準化：對數(shù)值型特征（如瀏覽時長、消費水平）進行Z-score標準化，避免模型偏向高方差特征。特征工程方法：1.用戶行為特征：-訪問頻率（日/周/月訪問次數(shù)）。-轉(zhuǎn)化率（加購后未購買比例）。-退貨率（退貨次數(shù)/購買次數(shù)）。2.用戶畫像特征：-年齡分層（如18-24歲、25-34歲等）。-性別啞變量（男/女/其他）。3.時間特征：-購買時段（工作日/周末，白天/夜間）。4.交叉特征：-年齡×消費水平（用戶群體細分）。模型評估指標：1.AUC（AreaUnderCurve）：衡量模型區(qū)分能力。2.F1-score：平衡精確率與召回率。3.轉(zhuǎn)化率提升：實際轉(zhuǎn)化率與模型預測轉(zhuǎn)化率的差值。業(yè)務應用場景：-精準廣告投放：高轉(zhuǎn)化率用戶定向推送。-個性化推薦：預測可能購買商品，提升點擊率。答案2（20分）模型選擇理由：1.支持向量機（SVM）：適用于高維數(shù)據(jù)，適合小樣本欺詐檢測。2.LightGBM：基于梯度提升的輕量級算法，內(nèi)存占用低，適合金融數(shù)據(jù)。3.神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）：可捕捉復雜非線性關系，適合高欺詐率的復雜場景。數(shù)據(jù)預處理步驟：1.數(shù)據(jù)平衡：欺詐案例占比較低（如1%），采用過采樣（SMOTE）或欠采樣平衡數(shù)據(jù)。2.特征清洗：剔除重復或無關特征（如身份證號）。3.匿名化處理：對敏感信息（如姓名、地址）進行脫敏。特征工程方法：1.還款特征：-延期天數(shù)（實際還款日-約定還款日）。-延期頻率（用戶歷史延期次數(shù)）。2.行為特征：-交易地點異常（如短時間內(nèi)異地交易）。3.統(tǒng)計特征：-獨立成分分析（ICA）提取高維數(shù)據(jù)主成分。模型評估指標：1.召回率（Recall）：優(yōu)先檢測欺詐案例。2.誤報率（FPR）：控制非欺詐案例誤判。3.ROC曲線：綜合評估模型穩(wěn)定性。業(yè)務應用場景：-實時風控：貸款審批時動態(tài)評估風險。-異常監(jiān)控：定期回溯模型預測，優(yōu)化策略。答案3（25分）模型選擇理由：1.線性回歸（LinearRegression）：適用于價格與銷量線性關系明顯的場景。2.Prophet：考慮節(jié)假日、促銷等周期性因素，適合零售行業(yè)。3.LSTM：長短期記憶網(wǎng)絡，適合捕捉銷量時間序列的復雜波動。數(shù)據(jù)預處理步驟：1.時間對齊：統(tǒng)一數(shù)據(jù)時間粒度（日/周/月）。2.缺失值填充：采用滾動平均或模型預測填補銷量空缺。3.競品價格處理：剔除異常價格（如清倉價）。特征工程方法：1.時間特征：-季節(jié)性指標（夏季/冬季銷量差異）。-節(jié)假日編碼（如雙十一、春節(jié)）。2.促銷特征：-促銷力度（折扣比例、滿減活動）。3.競爭特征：-競品價格變化率（競品提價/降價幅度）。模型評估指標：1.RMSE（RootMeanSquareError）：衡量預測誤差。2.MAPE（MeanAbsolutePercentageError）：絕對誤差占比。