2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 大数据技术在电商行业的应用

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——大数据技术在电商行业的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在题后括号内）1.下列哪一项不属于大数据的“5V”特征？A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多样性）D.Veracity（准确性）2.在Hadoop生态系统中，负责分布式存储的海量、可靠文件系统的组件是？A.MapReduceB.HiveC.HDFSD.YARN3.以下哪种技术通常用于发现购物篮分析中商品之间的关联规则？A.K-Means聚类B.决策树分类C.Apriori算法D.神经网络4.电商网站进行用户分群时，常用的“近期”、“频率”、“金额”三个维度，其英文缩写是？A.CVR模型B.RFM模型C.RUM模型D.FCR模型5.能够根据用户过去的行为和偏好，推荐其可能感兴趣的商品的技术，通常称为？A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.混合推荐D.基于知识的推荐6.大数据技术对电商行业带来的核心价值之一是？A.自动降低服务器成本B.完全取代人工客服C.实现精准用户画像和个性化服务D.减少商品库存种类7.下列关于Spark的描述，错误的是？A.是一个快速、通用的集群计算系统B.可以替代HadoopMapReduce进行批处理C.更适合于交互式数据挖掘任务D.其核心计算模型是MapReduce8.在电商大数据处理流程中，通常位于数据采集和数据分析之间，负责数据清洗、转换和整合的环节是？A.数据存储B.数据集成C.ETL（Extract,Transform,Load）D.数据可视化9.为了评估某项电商营销活动效果，同时测试两种不同广告方案的效果，常用的方法是？A.用户画像分析B.A/B测试C.关联规则挖掘D.次序分析10.大数据技术应用于电商领域，可能带来的一个主要挑战是？A.数据存储成本急剧下降B.难以发现数据中的潜在模式C.用户隐私保护和数据安全问题D.推荐系统无法实时更新二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在题后横线上）1.大数据的关键技术架构Hadoop通常被称为______，而Spark则提供了一个更快速、灵活的______。2.电商用户画像是通过收集和整合用户的各种______和______信息，构建的用户综合描述。3.推荐系统是电商网站实现______和______的重要技术手段。4.对原始电商数据进行清洗、格式转换、缺失值处理等操作的过程，是保证后续分析质量的关键，这个过程通常称为______。5.电商网站通过分析用户访问路径，了解用户在网站内的______，从而优化网站结构和用户体验。6.大数据技术使得电商企业能够实现______营销，即根据用户的个性化需求提供定制化的产品、服务和信息。7.识别和预防电商平台的虚假交易、刷单等欺诈行为，是大数据在______领域的重要应用。8.数据仓库是存储历史数据的集合，通常用于支持______和______分析。9.实时大数据处理技术使得电商企业能够快速响应市场变化和用户行为，例如实现实时的______和欺诈检测。10.除了提升商业价值，大数据技术在电商领域的应用也引发了对______、______等社会问题的关注。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述大数据的“4V”特征，并举例说明其在电商行业中的具体体现。2.简要说明电商大数据分析的主要流程包含哪些关键步骤。3.简述协同过滤推荐系统的基本原理及其在电商推荐中的优势。四、论述题（每题10分，共20分）1.论述大数据技术如何驱动电商商业模式创新，并举例说明。2.结合电商行业的特点，论述在应用大数据技术时需要考虑的主要挑战以及应对策略。五、编程/实践题（12分）假设你获取了一份某电商平台用户的商品购买记录数据集（记录包含用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息），请用Python（或R）编写代码片段，实现以下至少两项任务：（1）计算每个用户的总购买金额。（2）找出购买金额最高的前10名用户。（3）对数据进行简单的可视化，例如绘制用户购买金额的分布直方图。（注意：此处仅要求提供代码片段思路或框架，无需运行结果，具体实现方式不限，但需包含核心逻辑代码。）试卷答案一、选择题1.D2.C3.C4.B5.B6.C7.D8.C9.B10.C二、填空题1.Hadoop分布式文件系统；内存计算引擎2.人口统计学；行为3.精准营销；用户关怀4.数据预处理5.轨迹6.个性化7.风险控制8.报表；决策支持9.实时推荐10.数据安全；算法公平性三、简答题1.解析思路：首先列出大数据的4V特征：Volume（海量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Veracity（真实性/准确性）。然后逐一结合电商场景进行解释和举例。例如，海量性对应电商积累的海量用户和交易数据；高速性对应用户实时产生的行为数据；多样性对应用户属性、商品信息、评论等多种类型数据；真实性则关系到用户评价、交易记录的真实可靠。*答案要点：大数据4V特征包括：海量性（电商用户、交易数据量巨大）；高速性（用户行为、交易数据实时产生）；多样性（用户属性、商品、评论、社交等）；真实性（数据需保证真实可靠）。例如，淘宝每天的搜索记录和交易数据量巨大（海量），用户点击、浏览行为实时发生（高速），涉及用户信息、商品详情、商品评论等多种数据类型（多样），评价的真实性影响商家信誉（真实）。2.解析思路：梳理大数据分析在电商中的应用流程。通常包括：明确业务目标与问题->数据采集（用户行为、交易、商品等）->数据存储与集成（如数据仓库）->数据预处理（清洗、转换、集成）->数据分析（用户画像、推荐、关联规则、预测等，可能用到统计、挖掘、机器学习方法）->数据可视化与结果解读->业务决策与应用。强调这是一个循环迭代的过程。*答案要点：主要步骤包括：业务理解与目标定义；数据采集与接入；数据存储与管理（如数据仓库）；数据预处理（清洗、集成、转换）；数据分析与挖掘（用户画像、推荐、关联规则、流失预测等）；数据可视化与报告；结果解读与业务应用。3.解析思路：解释协同过滤的核心思想：基于用户的相似性或物品的相似性进行推荐。分为基于用户的（找到与目标用户兴趣相似的用户，推荐他们喜欢的物品）和基于物品的（找到与目标用户喜欢的物品相似的物品，进行推荐）。强调其优势在于能发现用户潜在兴趣，不需要用户明确提供物品特征信息，但可能存在冷启动和数据稀疏问题。*答案要点：基本原理是找到与目标用户兴趣相似的其他用户群体（User-based），或者找到与目标用户喜欢的物品相似的物品集合（Item-based），然后将相似用户喜欢的物品或相似物品推荐给目标用户。优势在于能根据用户群体或物品本身的相似性发现隐藏的关联，实现个性化推荐，且相对简单。四、论述题1.解析思路：从商业模式角度出发，阐述大数据如何影响电商。可以围绕用户中心、精准营销、供应链优化、新业务模式等方面展开。强调数据驱动决策如何改变传统模式，提升效率和用户体验，并举例说明（如C2M模式、直播电商的数据驱动等）。*答案要点：大数据驱动电商从产品导向转向用户导向，实现精准营销和个性化服务。通过用户画像分析用户需求，指导产品设计和开发（如C2M模式）。优化供应链管理，提高库存周转率和物流效率。催生新的商业模式，如基于数据的直播电商、内容电商等。通过数据分析预测市场趋势，辅助战略决策，提升整体竞争力。2.解析思路：分析应用大数据技术时面临的挑战，并提出应对策略。挑战可以从数据层面（数据孤岛、数据质量差、数据安全隐私）、技术层面（技术门槛高、系统复杂）、人才层面（专业人才缺乏）、业务层面（数据价值挖掘不足、与业务结合困难）等方面入手。针对每个挑战提出具体可行的策略，如建设数据中台、加强数据治理、培养或引进人才、建立数据驱动文化等。*答案要点：主要挑战及策略：数据挑战（孤岛、质量、安全隐私），应对策略：打破数据孤岛，建立数据标准，加强数据治理和安全体系建设，保护用户隐私。技术挑战（系统复杂、实时性要求），应对策略：采用成熟的大数据技术栈，建设数据中台，提升技术团队能力。人才挑战，应对策略：加强人才培养，引进外部专家，加强校企合作。业务挑战（价值挖掘不足、结合困难），应对策略：深化业务理解，推动数据与业务融合，建立数据驱动文化，鼓励基于数据的业务创新。五、编程/实践题（以下为Python代码片段示例，实现题目要求的核心逻辑）```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#假设df是读取的电商购买记录DataFrame#df=pd.read_csv('purchase_data.csv')#示例读取方式#（1）计算每个用户的总购买金额user_total_amount=df.groupby('用户ID')['购买金额'].sum().reset_index()#user_total_amount.columns=['用户ID','总购买金额']#可选：重命名列#（2）找出购买金额最高的前10名用户top_10_users=user_total_amount.nlargest(10,'总购买金额')#top_10_users=user_total_amount.sort_values(by='总购买金额',ascending=False).head(10)#可选：另一种方法#（3）对数据进行简单的可视化，绘制用户购买金额