市场调研与数据分析的结合2025年案例研究试卷及答案

市场调研与数据分析的结合2025年案例研究试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年某智能家居企业为分析用户需求，通过智能设备采集用户每日设备使用时长、场景（如晨起、夜间）、操作频率等数据，此类数据属于：A.一手定性数据B.一手定量数据C.二手定性数据D.二手定量数据2.在2025年市场调研中，某企业使用AI驱动的“情感分析模型”对用户社交媒体评论进行处理，识别出“满意”“中性”“不满”三类情绪，这一过程属于：A.数据采集B.数据清洗C.数据挖掘D.数据可视化3.某新能源汽车品牌计划推出城市代步车型，需验证“30岁以下女性用户对续航500km以上车型的支付意愿高于男性”这一假设。最适合的数据分析方法是：A.相关分析B.假设检验C.聚类分析D.时间序列分析4.2025年《数据安全法》修订后，企业在市场调研中采集用户位置信息时，必须满足的核心要求是：A.匿名化处理且获得用户明确授权B.仅用于内部分析无需告知用户C.与第三方共享时标注数据来源D.存储期限不超过12个月5.某美妆品牌通过会员系统收集到用户年龄、购买频次、客单价、最近一次购买时间（RFM模型指标），为识别高价值用户群体，应优先使用：A.回归分析B.因子分析C.聚类分析D.判别分析6.2025年某快消品企业在调研中发现，线上促销活动的转化率与“用户浏览页面停留时长”呈0.78的正相关系数（p<0.01），这一结论说明：A.停留时长增加1秒，转化率必然提升0.78%B.停留时长是影响转化率的主要原因C.停留时长与转化率存在显著线性关联D.停留时长与转化率的因果关系已被验证7.某生鲜电商为优化配送路线，结合历史订单地址、交通实时数据、天气数据构建算法模型，该模型的核心目标是：A.提升用户复购率B.降低配送成本C.提高库存周转率D.增强品牌忠诚度8.在2025年市场调研中，“元宇宙虚拟场景用户行为观测”成为新兴方法，其优势在于：A.数据采集成本低B.能还原真实消费场景的决策过程C.无需考虑用户隐私问题D.可直接替代传统线下调研9.某家电企业通过分析用户售后维修数据发现，“夏季购买的空调在使用1年后的故障率比冬季购买的高30%”，可能的隐含变量是：A.用户使用频率B.产品出厂批次C.销售渠道差异D.售后服务质量10.2025年某教育科技公司为评估新课程的市场接受度，选择1000名目标用户进行A/B测试，将用户随机分为两组，一组推送新课程，另一组推送旧课程，关键评估指标是：A.两组用户的年龄分布差异B.新课程页面的访问量C.两组用户的付费转化率差异D.用户对课程的文字评论情感倾向二、简答题（每题10分，共40分）1.2025年某食品企业计划推出低糖零食，需通过市场调研与数据分析确定目标用户。请说明“定性调研（如焦点小组）”与“定量数据分析（如会员消费数据挖掘）”如何互补，并举一例具体应用场景。2.某新能源车企在调研中采集到用户充电频率、车型偏好、充电站点评价等多源数据，但数据存在缺失值（如15%的用户未填写年龄）、异常值（如某用户月充电次数为100次）。请阐述数据清洗的具体步骤及每个步骤的目的。3.2025年“实时数据分析”技术广泛应用，某零售企业需通过实时数据（如门店客流、线上点击、库存变动）预测当日销售额。请说明应选择哪种预测模型（如时间序列模型、机器学习模型），并解释选择依据及模型优化的关键要素。4.市场调研与数据分析的结合需关注“商业价值转化”。某消费电子企业通过分析发现“购买耳机的用户中，60%在3个月内会购买手机”，请设计一套基于该结论的运营策略，并说明如何通过数据分析验证策略效果。三、案例分析题（每题30分，共60分）案例背景：2025年，智能家居企业“智联家”推出的智能音箱市场份额连续3个季度下滑（从18%降至12%），核心竞品“星居”通过“音箱+传感器+家电联动”的生态化策略抢占市场。为扭转颓势，“智联家”启动专项调研，目标包括：（1）识别用户流失关键原因；（2）挖掘未被满足的需求；（3）设计新功能组合提升用户粘性。数据采集情况：-内部数据：用户行为日志（日均使用时长、功能调用频率）、会员购买记录（是否购买过品牌其他智能设备）、售后工单（故障类型、用户反馈）；-外部数据：电商平台评论（10万条，含“操作复杂”“联动功能少”“音质一般”等关键词）、行业报告（显示60%的智能设备用户希望“一键场景模式”覆盖更多生活场景）。请结合案例回答以下问题：1.假设你是项目负责人，需设计“用户流失原因分析”的数据分析框架。请列出关键分析维度（至少5个），并说明每个维度的数据来源及分析方法（如使用回归分析、情感分析等）。2.基于调研结果，“智联家”计划推出“5分钟场景定制”新功能（用户可通过语音快速设置“晨起模式”“观影模式”，联动灯光、空调、窗帘等设备）。请设计一套从功能测试到市场推广的全流程验证方案，说明每个阶段的核心指标及数据分析方法。答案一、单项选择题1.B2.C3.B4.A5.C6.C7.B8.B9.A10.C二、简答题1.定性与定量互补分析：定性调研（如焦点小组）可深入挖掘用户隐性需求，例如通过访谈发现“年轻妈妈购买低糖零食不仅关注健康，还希望包装方便携带”；定量数据分析（如会员消费数据）则可验证需求的普遍性，例如分析会员购买记录，发现25-35岁女性用户中，70%的低糖零食订单来自“便携装”。二者结合可从“用户动机”到“行为验证”形成闭环，例如通过焦点小组提出“便携需求”假设，再通过定量数据确认该群体的消费占比，最终指导产品包装设计。2.数据清洗步骤：（1）缺失值处理：对年龄缺失（15%），若用户为新注册会员，可通过关联分析（如消费金额与年龄的相关性）填补；若为随机缺失，采用均值/中位数填充（保持数据分布）。目的：避免因数据缺失导致模型偏差。（2）异常值检测：通过箱线图识别“月充电100次”的异常值，结合用户车型（如出租车可能高频充电）判断是否为合理极值。若为系统错误（如记录重复），则删除；若为真实行为，保留并标注。目的：区分数据错误与真实极端场景，避免误删关键信息。（3）数据标准化：将充电频率、车型偏好（分类变量）等统一为数值型指标（如车型编码），便于模型计算。目的：确保不同维度数据具有可比性。3.预测模型选择与优化：应选择机器学习模型（如XGBoost或LSTM），因实时数据包含多源变量（客流、点击、库存）且存在非线性关系（如暴雨天气导致线下客流下降但线上点击上升），传统时间序列模型（如ARIMA）难以捕捉复杂关联。模型优化关键要素：（1）特征工程：提取时间特征（如节假日）、交叉特征（如库存与客流的比值）；（2）实时数据更新：每小时导入新数据训练模型，避免滞后；（3）误差监控：通过MAE（平均绝对误差）跟踪预测偏差，动态调整参数。4.运营策略与效果验证：策略设计：（1）交叉推荐：用户购买耳机时，页面自动推送“购买手机享100元优惠”；（2）会员权益：耳机用户完成手机购买可获赠耳机配件；（3）定向广告：通过DMP（数据管理平台）向耳机用户推送手机广告。效果验证：（1）短期指标：耳机用户手机购买转化率（对比策略前提升幅度）；（2）长期指标：耳机+手机用户的生命周期价值（LTV）与单一耳机用户的差异；（3）归因分析：通过UTM参数追踪广告点击到购买的转化路径，确认策略贡献度。三、案例分析题1.用户流失原因分析框架：（1）使用体验维度：数据来源为用户行为日志（日均使用时长、功能调用频率）。分析方法：对比流失用户与留存用户的使用时长（t检验），识别高频功能（如音乐播放）与低频功能（如日程提醒）的调用差异，定位“核心功能吸引力不足”问题。（2）产品满意度维度：数据来源为电商评论（10万条）。分析方法：通过NLP情感分析提取负面关键词（如“操作复杂”“联动少”），统计高频负面标签的占比（如“联动功能少”占比35%），明确产品功能短板。（3）竞争对比维度：数据来源为行业报告（竞品“星居”的生态覆盖场景数）。分析方法：交叉分析流失用户中购买过竞品的比例（如40%），结合售后工单中的“转投竞品原因”（如“星居支持更多家电联动”），验证“生态竞争力不足”假设。（4）用户画像维度：数据来源为会员购买记录（是否购买其他智能设备）。分析方法：聚类分析区分“单一设备用户”与“生态用户”，发现单一设备用户流失率（25%）高于生态用户（10%），说明“设备孤立性”是流失主因。（5）服务感知维度：数据来源为售后工单（故障响应时间、解决满意度评分）。分析方法：回归分析故障响应时间与流失率的相关性（如响应超24小时的用户流失率高15%），确认服务效率对留存的影响。2.“5分钟场景定制”功能验证方案：（1）内部测试阶段：选取100名种子用户（高活跃用户）开放功能，核心指标：功能使用率（目标≥60%）、完成场景定制的平均时间（目标≤5分钟）。数据分析：通过行为日志统计用户操作步骤（如点击次数），识别流程冗余点（如“设备选择”步骤过多），优化交互设计。（2）小范围试点阶段：在3个城市投放5000名用户，核心指标：用户粘性（日均使用时长提升幅度）、场景使用频率（周均调用次数）。数据分析：A/B测试对比试点组与对照组的留存率（目标提升8%），通过关联规则挖掘“高频