2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据科学在电子商务中的应用研究

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据科学在电子商务中的应用研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述数据科学在改善电子商务用户体验方面的主要作用体现在哪些方面。二、解释什么是用户画像，并说明在电商精准营销中构建用户画像的主要数据来源。三、比较协同过滤推荐系统和基于内容的推荐系统在原理、优缺点及适用场景上的主要区别。四、在电子商务欺诈检测中，描述使用异常检测算法进行欺诈识别的基本流程。五、简述进行电商网站A/B测试时，需要考虑的主要设计要素和关键步骤。六、论述大数据分析技术如何帮助电商平台进行库存管理和优化。七、某电商平台收集了用户的浏览日志数据，记录了用户访问的商品ID和访问时间戳。请设计一个基本的流程，说明如何利用这些数据计算用户的平均会话时长，并简述可能遇到的数据清洗和预处理步骤。八、描述机器学习模型在电商产品定价策略中的应用方式，并举例说明一种具体的模型应用场景。九、结合一个具体的电子商务场景（如在线旅游、生鲜电商、服装零售等），阐述数据可视化在该场景下的作用，并列举几种可能采用的可视化图表类型及其要表达的信息。试卷答案一、数据科学可以通过分析用户行为数据、交易数据、社交数据等，实现用户个性化推荐，提升购物效率和满意度；通过用户反馈分析，优化网站界面和购物流程，改善用户体验；通过情感分析，了解用户对产品和服务的评价，及时调整策略；通过预测用户需求，提供更及时的服务，如个性化促销、优惠券推送等。二、用户画像是指通过对用户的各种信息进行汇总、分析，构建出用户的基本属性、行为特征、兴趣偏好等维度的用户模型。在电商精准营销中，构建用户画像的主要数据来源包括：用户的注册信息（如性别、年龄、地域等）、用户行为数据（如浏览记录、搜索关键词、加购记录、购买记录等）、交易数据（如购买频率、客单价、偏好品类等）、社交数据（如关注的人、点赞的商品、社交媒体信息等）、以及第三方数据（如人口统计数据、消费能力指数等）。三、协同过滤推荐系统和基于内容的推荐系统的区别在于：1.原理：协同过滤基于“物以类聚，人以群分”的原理，利用用户或物品的相似性进行推荐，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于内容的推荐系统则基于物品的属性信息，分析用户过去喜欢的物品属性，推荐具有相似属性的物品。2.优点：协同过滤能发现潜在关联，推荐新颖物品。基于内容的推荐系统推荐结果可解释性强，对冷启动物品友好。3.缺点：协同过滤存在数据稀疏性、冷启动、可扩展性问题。基于内容的推荐系统可能推荐同质化物品，对新物品的推荐效果不佳。4.适用场景：协同过滤适用于用户和物品数量庞大，但用户评价数据相对较少的场景。基于内容的推荐系统适用于物品属性描述丰富，用户评价数据较少或物品较新的场景。四、使用异常检测算法进行电商欺诈识别的基本流程如下：1.数据收集：收集用户的交易数据、行为数据等。2.特征工程：提取能够反映欺诈可能性的特征，如交易金额、交易频率、设备信息、地理位置、登录行为等。3.模型选择：选择合适的异常检测算法，如孤立森林（IsolationForest）、One-ClassSVM、DBSCAN等。4.模型训练：使用正常交易数据训练模型，学习正常行为的模式。5.异常评分/检测：对新的交易数据进行评分，分数超过阈值的判定为异常（潜在欺诈）。6.结果处理：对检测到的异常进行人工审核或自动拦截。五、进行电商网站A/B测试时，需要考虑的主要设计要素和关键步骤：1.设计要素：明确测试目标（如提升点击率、转化率），确定测试变量（如按钮颜色、页面布局、文案），设定对照组和实验组，确定用户分流方式，设定统计显著性水平（通常为95%）和统计功效，确定测试周期。2.关键步骤：提出假设，设计实验方案，实现实验页面，准备数据收集工具，执行测试并收集数据，进行数据分析（如t检验），验证假设，根据结果做出决策，实施优化方案，进行回归测试。六、大数据分析技术通过以下方式帮助电商平台进行库存管理和优化：1.需求预测：利用历史销售数据、市场趋势、用户行为数据等进行预测，更准确地预测未来商品需求量，指导采购和备货。2.库存优化：分析各商品的销售速度、周转率、利润率等，识别滞销品和畅销品，进行动态库存调配，平衡库存水平和销售需求，减少积压和缺货。3.供应链协同：通过分析供应链各环节的数据，优化物流运输路线和时间，提高供应链效率，降低库存持有成本。4.实时监控与预警：利用大数据平台实时监控库存状态，设置安全库存和预警机制，及时补货或处理滞销品。七、计算用户平均会话时长的基本流程及数据预处理步骤：1.流程：*识别每个用户的会话ID。*对每个用户的每个会话，找到该会话的开始时间戳和结束时间戳。*计算每个会话的时长（结束时间戳-开始时间戳）。*计算所有用户的会话时长的平均值。2.数据预处理步骤：*数据清洗：处理缺失值（如时间戳不完整）、异常值（如过长的会话时间可能为爬虫行为）、重复记录。*会话识别：定义会话的标准（如用户在短时间内无操作则视为同一会话结束，超过一定时间间隔则开启新会话），根据时间戳和用户ID识别并分配会话ID。需要处理跨设备、跨设备ID的会话合并问题。*时间戳格式统一与转换：确保所有时间戳格式一致，可能需要转换为统一的时间单位（如秒）。八、机器学习模型在电商产品定价策略中的应用方式：1.动态定价：根据实时供需关系、竞争对手价格、用户行为、时间、库存等因素，利用机器学习模型（如线性回归、梯度提升树、强化学习等）动态调整价格，以最大化收益或市场份额。2.需求预测定价：基于机器学习模型预测不同价格点下的产品需求量，选择能带来最优期望收益的价格。3.个性化定价：结合用户画像和购买力预测，为不同用户群体或单个用户推荐不同的价格，实现精准定价。应用场景举例：在线旅游平台根据实时需求、天气、节假日等因素动态调整机票或酒店价格；电商平台针对不同用户行为特征，对搜索或浏览特定商品的访客展示不同的价格或优惠券。九、结合在线旅游场景，数据可视化作用及图表类型：数据可视化在该场景下的作用主要体现在：1.趋势分析：可视化展示不同目的地、酒店类型、航班等的预订量、价格随时间的变化趋势，帮助业务部门了解市场动态和季节性规律。2.用户行为洞察：可视化展示用户的搜索偏好、浏览路径、预订转化漏斗等，帮助理解用户需求和行为模式，优化产品设计和营销策略。3.竞争分析：可视化对比自身与竞争对手在不同产品线、目标市场、价格策略上的表现。4.运营监控：可视化展示关键运营指标（如入住率、取消率、用户满意度评分等），实时监控业务状况。可能采用的可视化图表类型及其要表达的信息：*折线图/时间序列图：展示预订量、价格随时间的变化趋势。*柱状图/条形图：对比不同目的地、酒店、产品类型的预订量、价格或用户评分。*地