2026年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)踐案例題目一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）題目1（2分）：某電商平臺(tái)希望分析用戶購買行為，數(shù)據(jù)涵蓋用戶年齡、性別、購買金額、購買頻率等維度。最適合用于探索用戶群體差異的統(tǒng)計(jì)方法是？A.相關(guān)性分析B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.聚類分析D.回歸分析題目2（2分）：某城市交通管理局采集了2025年全年的地鐵客流量數(shù)據(jù)，希望檢測每日客流量是否存在季節(jié)性波動(dòng)。最適合的統(tǒng)計(jì)工具是？A.時(shí)間序列分解法B.卡方檢驗(yàn)C.方差分析D.線性回歸題目3（2分）：某餐飲企業(yè)分析外賣訂單數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)訂單金額與距離呈正相關(guān)。若要預(yù)測未來訂單金額，應(yīng)選擇哪種模型？A.邏輯回歸B.線性回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)題目4（2分）：某銀行需要評(píng)估信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)最適用于衡量模型穩(wěn)定性？A.R2值B.AUC值C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差題目5（2分）：某連鎖超市分析門店銷售額數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)部分門店數(shù)據(jù)異常偏高。若要檢測異常值的影響，應(yīng)采用？A.Z分?jǐn)?shù)法B.箱線圖C.移動(dòng)平均法D.矩估計(jì)二、簡答題（共4題，每題5分，共20分）題目6（5分）：某共享單車公司希望分析用戶騎行行為，數(shù)據(jù)包括騎行時(shí)長、距離、時(shí)間、天氣等。請簡述如何通過統(tǒng)計(jì)方法挖掘用戶騎行偏好，并說明分析步驟。題目7（5分）：某旅游景點(diǎn)統(tǒng)計(jì)了2025年游客來源地、消費(fèi)金額、停留時(shí)間等數(shù)據(jù)，若要評(píng)估不同游客群體的消費(fèi)差異，應(yīng)如何設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法？題目8（5分）：某制造企業(yè)監(jiān)測生產(chǎn)線產(chǎn)品缺陷率，數(shù)據(jù)按月記錄。若發(fā)現(xiàn)缺陷率近期上升，應(yīng)如何通過假設(shè)檢驗(yàn)判斷是否為系統(tǒng)性問題？題目9（5分）：某電商平臺(tái)分析用戶購買路徑數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)部分用戶在某個(gè)環(huán)節(jié)流失率較高。請簡述如何通過統(tǒng)計(jì)方法定位流失關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。三、操作題（共3題，每題15分，共45分）題目10（15分）：某外賣平臺(tái)提供以下數(shù)據(jù)（模擬）：|用戶ID|年齡|性別|訂單金額|訂單次數(shù)|地區(qū)|--|||-|-|||001|25|男|120|5|A區(qū)|002|32|女|200|3|B區(qū)|...|...|...|...|...|...|要求：1.計(jì)算用戶平均訂單金額，并按性別分組比較差異；2.使用K-Means聚類分析用戶群體，并描述不同群體的特征；3.分析訂單次數(shù)與訂單金額的相關(guān)性，并解釋其商業(yè)意義。題目11（15分）：某城市交通管理局采集了2025年3月地鐵每日客流量數(shù)據(jù)（模擬）：|日期|早高峰（萬人）|晚高峰（萬人）|周末（萬人）|天氣（晴/陰/雨）||--|||-|--||3月1日|45|38|30|晴||...|...|...|...|...|要求：1.檢測客流量是否存在時(shí)間趨勢；2.分析天氣對(duì)客流量的影響；3.預(yù)測3月15日的客流量。題目12（15分）：某銀行提供以下信貸數(shù)據(jù)（模擬）：|客戶ID|年齡|收入（萬元）|逾期記錄|貸款金額（萬元）||--||-|-|--||001|28|10|是|5||002|35|15|否|8||...|...|...|...|...|要求：1.計(jì)算貸款金額與收入的回歸模型；2.評(píng)估模型對(duì)逾期記錄的預(yù)測能力；3.若某客戶年齡30歲、收入12萬元且無逾期記錄，預(yù)測其貸款額度。答案與解析一、選擇題答案1.C（聚類分析適用于群體劃分）2.A（時(shí)間序列分解可檢測季節(jié)性波動(dòng)）3.B（線性回歸適用于預(yù)測金額）4.B（AUC值衡量模型區(qū)分能力）5.B（箱線圖直觀展示異常值）二、簡答題解析題目6：1.分析步驟：-描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算騎行時(shí)長、距離的均值、中位數(shù)；-按時(shí)間維度分析：統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段（如早/中/晚）騎行特征；-按天氣分析：比較晴/陰/雨天氣的騎行差異；-相關(guān)性分析：探索騎行時(shí)長與距離的關(guān)系；-聚類分析：將用戶分為高頻/中頻/低頻群體。題目7：1.統(tǒng)計(jì)方法：-描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算各來源地游客消費(fèi)均值；-方差分析（ANOVA）：比較不同來源地消費(fèi)差異；-卡方檢驗(yàn)：檢測來源地與消費(fèi)金額的關(guān)聯(lián)性。題目8：1.假設(shè)檢驗(yàn)步驟：-提出假設(shè)：H?（缺陷率無變化），H?（缺陷率上升）；-計(jì)算樣本缺陷率，檢驗(yàn)p值；-若p值＜0.05，拒絕H?，判定為系統(tǒng)性問題。題目9：1.方法：-用戶路徑分析：統(tǒng)計(jì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率；-漏斗分析：定位流失關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；-卡方檢驗(yàn)：檢測節(jié)點(diǎn)流失是否顯著。三、操作題解析題目10：1.計(jì)算平均訂單金額：-總金額/訂單數(shù)=120/5=24元；-按性別分組：男性平均24元，女性平均28元（示例數(shù)據(jù)）。2.K-Means聚類：-以訂單金額、訂單次數(shù)為維度，聚類后可分為：-群體1（高頻低金額）、群體2（低頻高金額）。3.相關(guān)性分析：-訂單次數(shù)與金額正相關(guān)，說明訂單越頻繁用戶消費(fèi)越高。題目11：1.時(shí)間趨勢檢測：-線性回歸分析客流量趨勢；-若R2＞0.8，存在顯著趨勢。2.天氣影響：-卡方檢驗(yàn)天氣與客流量關(guān)聯(lián)性；-晴天客流量更高（示例結(jié)論）。3.預(yù)測：-使用時(shí)間序列模型（如ARIMA）；-預(yù)測3月15日客流量為42萬人。題目12：1.回歸模型：-模型