2025年大学《数据科学》专业题库- 数据挖掘技术在电商广告推广中的应用研究

2025年大学《数据科学》专业题库——数据挖掘技术在电商广告推广中的应用研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的代表字母填入括号内）1.在电商广告用户分群中，若目标是识别出高价值潜在客户群体，以下哪种数据挖掘方法可能最为合适？A.聚类分析（如K-Means）B.关联规则挖掘C.分类算法（如决策树）D.异常检测2.电商广告点击率（CTR）预估是广告投放优化的关键环节，以下哪种模型通常不适用于此类预测任务？A.逻辑回归B.神经网络C.决策树D.线性回归3.当电商网站希望根据用户过去的浏览和购买记录，向其推荐可能感兴趣的新商品时，主要应用的是数据挖掘中的哪种技术？A.用户细分B.序列模式挖掘C.关联规则挖掘D.个性化推荐系统4.在进行电商广告A/B测试时，为了有效区分不同广告版本对转化率的影响，关键在于保证哪一项？A.测试用户数量的充足性B.广告创意的吸引力C.用户群体的同质性D.测试时间的长短5.电商平台收集的用户行为数据往往具有高维度、稀疏性等特点，这给数据挖掘带来了哪些挑战？（请选择两个）A.特征选择困难B.计算资源需求高C.容易产生过拟合D.数据清洗难度大6.利用协同过滤进行电商商品推荐时，其主要思想是利用了用户之间的什么关系？A.用户与商品之间的交互行为B.商品之间的相似性C.用户属性的相似性D.算法本身的逻辑规则7.在处理电商广告中的欺诈点击或虚假流量时，数据挖掘中的哪种技术尤为有效？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.异常检测D.分类算法8.以下哪个指标是衡量电商广告转化效果的核心指标？A.曝光量（Impressions）B.点击率（CTR）C.转化率（CVR）D.广告支出回报率（ROAS）9.对于需要处理海量电商用户行为日志并进行实时或近实时分析的场景，以下哪种大数据技术框架是首选？A.SparkB.HadoopMapReduceC.FlinkD.Weka10.在应用数据挖掘技术进行电商用户画像构建时，必须严格遵守的原则是？A.模型预测精度最大化B.充分利用所有可获取的用户数据C.保障用户隐私和数据安全D.尽快完成模型开发并上线二、填空题1.数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，其中处理缺失值常用的方法包括______、______和创建新类别等。2.在电商广告精准投放中，基于用户画像进行目标受众定位是______的核心环节之一。3.评估一个电商广告推荐系统性能的常用指标除了准确率（Precision）和召回率（Recall）外，还有______。4.A/B测试通过对比不同策略下的用户行为数据，目的是统计检验两种策略效果是否存在______。5.关联规则挖掘在电商广告中可用于分析用户购买行为模式，例如发现购买商品A的用户常常也购买商品______（例如啤酒与尿布的经典案例）。6.为了防止数据挖掘模型在电商广告场景中学习到用户数据中的敏感偏见，需要关注和实施______。7.Python中的Pandas库和Scikit-learn库是数据科学领域进行数据操作和机器学习模型开发常用的______。8.对于周期性变化的电商广告效果（如节假日前后的表现），可以使用______模型进行分析预测。9.用户画像通常包含用户的______属性和______属性两大类信息。10.在进行电商广告效果归因分析时，需要考虑用户从接触到广告到最终转化的多个触点，这涉及到______模型。三、简答题1.简述在电商广告推广中，利用数据挖掘进行用户细分的主要步骤和意义。2.比较协同过滤和基于内容的推荐系统在电商广告推荐中的主要区别、优缺点及应用场景。3.简述电商广告A/B测试的设计关键点，并说明如何通过统计方法判断测试结果的显著性。4.列举至少三种电商广告数据挖掘中常见的伦理问题，并简述应对措施。5.解释什么是数据挖掘中的过拟合现象，并说明在构建电商广告预测模型（如CTR预估）时，如何避免过拟合。四、综合应用题1.假设你是一名数据科学家，负责优化某电商平台首页的Banner广告位效果。请设计一个基于数据挖掘的优化方案。方案应至少包含以下内容：*你会收集哪些关键数据来衡量广告效果和用户行为？*你会运用哪些数据挖掘技术来分析数据，找出提升广告效果的方法？*具体可以提出哪些优化建议？（例如，针对不同用户群体展示不同广告，或调整广告内容等）*在实施优化方案时，如何评估其效果是否显著提升？2.某电商公司希望利用用户购买历史数据，构建一个商品关联推荐系统，鼓励用户购买他们可能感兴趣的相关配件或扩展产品。请简述你将如何利用关联规则挖掘技术来完成这项任务，包括：*数据准备和预处理阶段需要注意哪些问题？*会选择哪种或哪些关联规则挖掘算法？*如何设定关联规则的评价标准（如支持度、置信度）？*如何将挖掘到的关联规则应用于实际的广告推荐或商品布局中？试卷答案一、选择题1.A解析：用户分群的目标是识别不同用户群体，高价值潜在客户群体属于划分特定子群体的应用，聚类分析是典型的无监督学习用户分群方法。2.D解析：CTR预估本质上是预测二元结果（点击或不点击），属于分类问题。线性回归预测连续值，不适用于点击与否的预测。3.D解析：根据用户历史行为推荐新商品是个性化推荐系统的核心功能。4.A解析：A/B测试的有效性依赖于统计显著性，这需要足够大的样本量来确保结果的可靠性。用户群体同质性是前提，但不是保证区分度的关键，测试时间长短影响持续时间，但不直接保证区分度。5.A,B解析：高维度导致特征空间稀疏，使得特征选择变得困难（A），同时计算复杂度显著增加（B）。过拟合和清洗难度虽然可能存在，但不是高维度数据本身的主要挑战。6.A解析：协同过滤基于“物以类聚，人以群分”的思想，通过计算用户之间的相似度或商品之间的相似度进行推荐，其基础是用户与商品之间的交互行为（如评分、点击、购买）。7.C解析：欺诈检测的目标是识别与正常行为模式显著偏离的异常点或异常行为，这正是异常检测技术的核心应用。8.C解析：转化率（CVR）直接衡量用户完成预期动作（如购买、注册）的比例，是评价广告是否真正有效驱动业务的核心指标。曝光量是触达范围，点击率是兴趣程度，ROAS是综合回报，但CVR是最直接的转化效果指标。9.A解析：Spark以其优异的内存计算能力和高效的并行处理能力，特别适合处理大规模数据集，广泛应用于电商等场景的海量数据处理。Flink更侧重实时流处理，HadoopMapReduce是早期框架，Weka是小型数据挖掘工具。10.C解析：在用户画像构建中，遵守隐私和安全原则是必须的，这涉及到数据合规性、用户同意和防止歧视等问题。其他选项如最大化精度、充分利用数据可能存在伦理风险。二、填空题1.删除（或丢弃）、均值/中位数/众数填充解析：处理缺失值是数据预处理的标准步骤，常见方法包括直接删除包含缺失值的记录（若缺失比例不高）、用统计值（均值、中位数、众数）填充、或使用模型预测缺失值、或创建一个新类别表示缺失本身。2.精准广告投放解析：用户画像包含了用户的demographics、behavioral、psychographic等信息，这些信息是精准定位目标受众，即实现精准广告投放的基础。3.平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）（或其他指标如NDCG,MAP）解析：除了Precision和Recall，评估推荐系统还有其他指标，特别是对于回归问题或排序问题，MAE/RMSE衡量预测值与实际值（如点击/购买概率）的误差。对于排名效果，NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）和MAP（MeanAveragePrecision）是常用指标。4.显著性解析：A/B测试的根本目的是通过统计学方法检验假设，判断观察到的效果差异并非偶然，而是真实存在的显著性差异。5.B解析：购物篮分析是关联规则挖掘的经典应用，“啤酒与尿布”是其中最著名的例子，展示了购买商品A的用户常常也购买商品B的关联关系。6.数据偏见缓解（或公平性、去偏见）解析：用户数据可能包含社会偏见（如性别、地域歧视），挖掘出的模型可能复制甚至放大这些偏见。因此，需要主动关注并采取措施（如数据采样调整、算法改造、结果审计）来缓解数据偏见问题。7.库（或工具）解析：Pandas和Scikit-learn是数据科学领域的标准库/工具，前者用于数据处理和分析，后者用于机器学习算法实现。8.时间序列解析：周期性变化的序列数据适合用时间序列模型来捕捉其随时间变化的模式并进行预测。9.人口统计学、行为解析：用户画像通常基于这两大类信息构建。人口统计学属性包括年龄、性别、地域等；行为属性包括浏览历史、购买记录、搜索关键词等。10.多触点归因（或归因分析）解析：当用户在接触多个广告或触点后最终转化时，归因分析模型用于评估不同触点对最终转化的贡献度，是理解广告效果路径和优化投放策略的关键。三、简答题1.简述在电商广告推广中，利用数据挖掘进行用户细分的主要步骤和意义。主要步骤：1）数据收集：收集用户的基础信息、行为数据、交易数据、社交数据等。2）数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值，进行数据整合与转换。3）特征工程：根据业务理解和数据分析，构建能反映用户特性的特征。4）选择细分方法：根据目标选择合适的细分技术，如聚类分析。5）执行细分：应用聚类算法（如K-Means）将用户划分为不同群体。6）结果评估与解释：分析各细分群体的特征和典型行为，赋予群体名称和画像。7）应用：根据细分结果进行差异化广告投放、个性化推荐等。意义：1）提升广告精准度：将广告投放给最有可能感兴趣的用户群体，提高点击率和转化率。2）优化用户体验：减少不相关广告的干扰，让用户感到更受尊重，提升满意度。3）实现资源效率：将有限的广告预算集中用于价值最高的用户群体，降低获客成本。4）发现新机会：通过分析不同细分群体的行为，可能发现新的市场机会或产品需求。2.比较协同过滤和基于内容的推荐系统在电商广告推荐中的主要区别、优缺点及应用场景。主要区别：*基于协同过滤（CF）：利用用户之间的相似性或物品之间的相似性进行推荐，不依赖于物品本身的特征，而是依赖于用户的行为数据。分为User-basedCF和Item-basedCF。*基于内容的推荐系统（CRS）：利用物品本身的特征（如商品描述、标签、属性）以及用户对相似特征物品的偏好，来推荐新的物品。需要物品的详细特征信息。优缺点：*协同过滤：优点：发现隐藏的用户偏好，能推荐用户可能感兴趣的新物品（serendipity）。实现相对简单。缺点：冷启动问题（新用户或新物品缺乏足够交互数据），数据稀疏性问题（用户行为数据不全），可解释性差（推荐理由不明确）。*基于内容的推荐系统：优点：解决了冷启动问题（对新物品可以基于其内容推荐），可解释性强（推荐理由基于物品特征），不受数据稀疏影响。缺点：推荐结果可能局限于用户已知的偏好范围，难以发现惊喜（serendipity），需要维护物品特征库，计算可能较复杂。应用场景：*协同过滤：适用于用户和物品数量庞大，用户行为数据丰富的场景，如大型电商平台的商品推荐、视频/音乐流媒体服务。*基于内容的推荐系统：适用于物品特征丰富且稳定，用户群体相对较小或需要推荐专业化、特定领域物品的场景，如新闻推荐、学术论文推荐、图书推荐。有时也用于解决协同过滤的冷启动问题。3.简述电商广告A/B测试的设计关键点，并说明如何通过统计方法判断测试结果的显著性。设计关键点：1）明确测试目标：清晰定义要优化的指标（如CTR、CVR、ROAS）以及期望的变化方向（提升/降低）。2）定义测试单元：确定测试对象，是用户、会话还是广告展示？通常对同一用户只展示一种版本，或按一定比例分流。3）创建变体：设计要测试的不同的广告版本（如文案、图片、按钮、位置等）。4）设定控制组和实验组：确保除了测试变量外，两组用户在其他环境条件下尽可能一致。5）确定样本量和测试周期：根据预期效果差异、置信水平和统计功效，计算所需的最小样本量。测试周期需足够长以覆盖用户行为周期和潜在的季节性影响。6）数据收集与监控：准确记录两组用户的转化数据和其他相关指标。7）制定决策规则：预先设定显著性水平和统计功效，决定何时停止测试并判定结果。如何判断显著性：1）选择合适的统计检验方法：根据指标类型（连续如ROAS，二元如CTR）和样本量大小选择，常用Z检验或T检验。2）计算统计量：计算样本均值、标准差，根据公式计算检验统计量（如Z值或T值）。3）计算P值：P值表示在原假设（即两个版本效果无差异）成立的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。4）设定显著性水平（α）：通常取0.05或0.01，表示可接受的错误判断（第一类错误）的概率。5）比较P值与α：若P值≤α，则拒绝原假设，认为两组效果存在显著差异；若P值>α，则不能拒绝原假设，认为差异不显著。6）考虑置信区间：除了P值，还可以计算效应量（如提升率）的置信区间，判断实际效果的幅度范围是否具有实际意义。4.列举至少三种电商广告数据挖掘中常见的伦理问题，并简述应对措施。常见的伦理问题：1）隐私侵犯：收集和使用大量用户行为数据（浏览、点击、购买等）可能涉及个人隐私泄露，尤其是在未明确告知或未获得用户同意的情况下。2）数据偏见与歧视：用户数据可能反映并固化社会偏见（如性别、种族、地域歧视），数据挖掘模型可能学习并放大这些偏见，导致广告投放或推荐结果对特定群体不公平或带有歧视性。3）过度追踪与操纵：通过精准追踪用户行为并推送个性化广告，可能导致用户感觉被过度监视，甚至被操纵消费决策，影响用户自主性。应对措施：1）隐私保护：遵守相关法律法规（如GDPR、个人信息保护法），实施严格的数据访问控制和加密存储；进行数据匿名化或去标识化处理；明确告知用户数据收集目的和方式，获取用户同意；提供用户隐私设置选项，允许用户控制或删除个人数据。2）偏见检测与缓解：在数据准备阶段进行偏见检测（如分析不同群体特征分布）；在模型开发中采用公平性度量指标；使用偏见缓解算法（如重采样、算法调整）；对模型结果进行审计，确保无明显歧视性；引入多元化团队参与数据挖掘过程。3）透明度与用户控制：向用户解释个性化广告是如何工作的；提供清晰的选择退出机制（Opt-out）；避免使用过于侵入性的追踪技术；平衡个性化推荐与用户体验，避免过度打扰；关注并限制对用户行为的操纵性应用。5.解释什么是数据挖掘中的过拟合现象，并说明在构建电商广告预测模型（如CTR预估）时，如何避免过拟合。过拟合现象：过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现非常好（拟合误差很小），但在未见过的测试数据或新数据上表现很差的现象。模型过于复杂，不仅学习到了数据中的潜在规律，还学习到了训练数据特有的噪声和细节，导致泛化能力差。在构建电商广告预测模型（如CTR预估）时如何避免过拟合：1）数据层面：使用足够多的训练数据；进行交叉验证（Cross-Validation），确保模型在不同数据子集上的表现稳定；考虑数据增强（如果可行）。2）模型层面：选择合适的模型复杂度，避免过于复杂的模型（如深度过深的神经网络、过多特征的复杂树模型）；限制模型参数数量（如正则化）。3）正则化技术：在模型训练中加入正则化项（如L1正则化、L2正则化、Dropout（主要用于神经网络）），惩罚模型参数的过大值，迫使模型学习更平滑、更简单的模式。4）特征选择与降维：减少特征数量，剔除冗余或不相关的特征；使用特征选择算法或降维技术（如PCA）提取主要信息，减少模型学习噪声的可能性。5）提前停止（EarlyStopping）：特别是在训练神经网络时，监控模型在验证集上的性能，当性能不再提升或开始下降时停止训练，防止模型继续拟合训练数据的噪声。6）集成学习：使用Bagging（如RandomForest）或Boosting（如XGBoost,LightGBM）等方法，通过组合多个模型来降低单个模型的方差，提高泛化能力。四、综合应用题1.假设你是一名数据科学家，负责优化某电商平台首页的Banner广告位效果。请设计一个基于数据挖掘的优化方案。方案应至少包含以下内容：*你会收集哪些关键数据来衡量广告效果和用户行为？*你会运用哪些数据挖掘技术来分析数据，找出提升广告效果的方法？*具体可以提出哪些优化建议？（例如，针对不同用户群体展示不同广告，或调整广告内容等）*在实施优化方案时，如何评估其效果是否显著提升？*数据收集：收集用户ID、用户画像数据（年龄、性别、地域、消费层级等）、用户在广告位上的行为数据（Impressions,Clicks,ViewDuration,Clicks-to-ConversionRate,ConversionValue）、广告内容数据（广告素材、文案、目标受众定位）、展示环境数据（时间、页面位置、设备类型）、上下文信息（用户当前浏览的页面内容）。*数据挖掘技术：*用户细分：利用聚类算法（如K-Means）或分类算法，根据用户画像和过往在站行为，将用户划分为不同价值或兴趣偏好的群体（如高价值用户、潜在兴趣用户、低活跃用户）。*广告效果分析：利用分类模型（如逻辑回归、决策树）或回归模型，分析不同广告内容特征（素材类型、文案风格、目标受众标签）与用户点击/转化率之间的关系。进行A/B测试，比较不同广告版本的效果。*个性化推荐：基于用户细分结果和广告效果分析，为不同用户群体推荐最可能点击或转化的广告。可以应用协同过滤（如果用户历史点击数据足够）或基于内容的推荐思想。*因果推断（可选）：分析广告展示与用户后续行为（如购买）之间的因果关系，更科学地评估广告效果。*优化建议：*用户分群定向：根据用户细分结果，实施差异化广告投放策略。例如，向高价值用户展示高价值或新品广告，向潜在兴趣用户推送相关品类广告，向低活跃用户展示召回类广告或提供优惠以刺激活跃。*个性化内容推荐：根据用户画像和行为，动态调整展示的广告素材、文案或优惠信息。例如，对经常购买运动装备的用户展示新的运动鞋广告。*优化广告创意与文案：通过A/B测试，对比不同素材（图片、视频）、文案风格、色彩搭配的效果，保留或优化效果更好的版本。*精准定位与上下文匹配：结合用户画像和当前页面内容，进行更精准的广告投放。例如，用户正在浏览母婴商品页面时，展示婴儿服装或玩具广告。*动态出价与预算分配：根据不同用户群体的广告效果（CTR/CVR）和广告主预算，动态调整不同广告的出价策略和预算分配，优先投入效果好的广告。*效果评估：在实施优化方案后，持续跟踪关键指标（如CTR、CVR、ROI、广告主总支出）。设置对照组（如未优化的广告位或未进行优化的时间段），采用A/B测试或时间序列分析方法，统计检验优化后的指标提升是否显著高于基线水平。计算ROI，评估优化方案带来的实际商业价值。2.某电商公司希望利用用户购买历史数据，构建一个商品关联推荐系统，鼓励用户购买他们可能感兴趣的相关配件或扩展产品。请简述你将如何利用关联规则挖掘技术来完成这项任务，包括：*数据准备和预处理阶段需要注意哪些问题？*会选择哪种或哪些关联规则挖掘算法？*如何设定关联规则的评价标准（如支持度、置信度）？*如何将挖掘到的关联规则应用于实际的广告推荐或商品布局中？*数据准备和预处理：收集用户过去的购物篮数据，通常表示为“用户ID->购买商品列表”。需要清洗数据，处理缺失值（如果购买列表为空则无法挖掘），确保商品ID的准确性。可能需要将商品进行分类（如电子产品下的手机配件、电脑配件），以便挖掘更细粒度的关联规则。需要将数据转换为适合关联规则挖掘的格式，通常是“事务ID->商品列表”（每个购买订单作为一个事务）。*关联规则挖掘算法：主要选择Apriori算法或其改进算法（如FP-Growth）。Aprio