2026年ERP数据分析师数据挖掘面试题含答案

2026年ERP数据分析师数据挖掘面试题含答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.某制造企业使用ERP系统管理生产数据，发现原材料库存周转率低于行业平均水平。数据分析师应优先采用哪种分析方法来识别问题根源？A.线性回归分析B.聚类分析C.关联规则挖掘D.时间序列分析2.在ERP系统中，客户订单数据包含“订单金额”“客户等级”“产品类别”等字段。若要分析高价值客户的购买偏好，最适合使用的方法是？A.决策树分类B.神经网络预测C.关联规则挖掘D.K-Means聚类3.某服装企业ERP系统记录了各门店的销售额、库存量及促销活动数据。若要预测未来30天销量趋势，应优先选择哪种模型？A.逻辑回归模型B.ARIMA时间序列模型C.支持向量机分类D.随机森林回归4.ERP系统中的供应商数据包含“交货时间”“质量合格率”“合作年限”等字段。若要评估供应商风险，最适合使用的方法是？A.主成分分析（PCA）B.逻辑回归分类C.孤立森林算法D.K最近邻（KNN）分类5.某汽车零部件企业ERP系统记录了设备运行数据。若要检测异常维护事件，最适合使用的方法是？A.关联规则挖掘B.生存分析C.异常检测算法（如孤立森林）D.线性回归分析二、简答题（共4题，每题5分，共20分）6.简述在ERP系统中进行数据挖掘的典型流程，并说明每个步骤的关键任务。7.某家电制造企业希望利用ERP数据优化库存管理。请列举三种可能的数据挖掘技术，并简述其适用场景。8.在ERP系统中，客户数据包含“购买频率”“客单价”“退货率”等字段。请设计一个简单的客户分群方案，并说明分群依据。9.某食品企业ERP系统记录了生产过程中的温度、湿度等环境数据。若要分析这些因素对产品合格率的影响，应采用哪些数据挖掘方法？三、案例分析题（共2题，每题15分，共30分）10.某医药企业ERP系统包含以下数据：-客户表：客户ID、年龄、性别、用药记录-订单表：订单ID、客户ID、药品名称、购买金额、购买时间-库存表：药品名称、库存量、供应商信息背景：企业希望提升慢病管理客户的复购率。请设计一个数据挖掘方案，包括：（1）数据预处理步骤；（2）核心分析模型选择及理由；（3）关键指标定义（如复购率、药品关联度）。11.某重型机械制造企业ERP系统记录了以下数据：-设备表：设备ID、型号、购买时间、维护记录-维修表：维修ID、设备ID、故障类型、维修成本、维修时长-采购表：采购ID、设备型号、供应商、采购价格背景：企业希望预测设备故障风险并优化备件库存。请回答以下问题：（1）如何定义“故障风险”指标？（2）若要预测设备故障概率，应选择哪些特征？（3）若要优化备件库存，关联规则挖掘能提供哪些支持？四、编程/实操题（共1题，20分）12.假设某零售企业ERP系统提供以下CSV数据（字段说明：订单ID、客户ID、产品ID、购买时间、数量、金额）：csv订单ID,客户ID,产品ID,购买时间,数量,金额1001,101,001,2023-05-10,1,99.91002,102,002,2023-05-11,2,199.8...任务：（1）使用Python（Pandas库）读取数据，计算每日总销售额及平均客单价；（2）使用K-Means聚类对客户进行分群，并说明聚类结果的业务含义；（3）若要分析“产品ID”与“购买时间”的关联关系，请写出关联规则挖掘的伪代码或关键步骤。答案与解析一、选择题答案1.D.时间序列分析解析：库存周转率是随时间变化的指标，需通过时间序列分析识别波动趋势。2.A.决策树分类解析：决策树能直观展示高价值客户的购买特征，适合分类场景。3.B.ARIMA时间序列模型解析：ARIMA适用于预测具有明显趋势和季节性的时序数据。4.C.孤立森林算法解析：孤立森林擅长检测异常数据点，适合评估供应商风险。5.C.异常检测算法（如孤立森林）解析：异常检测能识别偏离正常模式的维护事件。二、简答题答案6.数据挖掘流程及关键任务：-数据准备（2分）：清洗数据（缺失值处理）、整合多源数据（ERP各模块）、特征工程（如计算“复购率”）。-模型选择（2分）：根据业务目标选择分类/聚类/关联等模型（如客户分群需用K-Means）。-模型训练与评估（2分）：使用交叉验证避免过拟合，评估指标（如准确率、AUC）。-结果解释与部署（2分）：将挖掘结果转化为业务建议（如“高价值客户流失预警”），并集成到ERP系统。7.三种库存优化技术：-需求预测（3分）：使用ARIMA或Prophet模型预测销量，减少缺货/积压。-关联规则挖掘（4分）：分析“啤酒+尿布”式关联，优化商品陈列。-ABC分类法（结合聚类）（2分）：对库存物料按价值/周转率聚类，重点管理A类物料。8.客户分群方案：-分群依据（3分）：客单价（高/中/低）、购买频率（活跃/沉默）、退货率（正常/异常）。-业务含义（2分）：可针对不同群体制定差异化营销策略（如高价值客户专属优惠）。-技术支撑（2分）：K-Means聚类或层次聚类，需先标准化特征。9.分析方法：-回归分析（5分）：线性回归或逻辑回归分析温度/湿度与合格率的因果关系。-主成分分析（PCA）（3分）：降维提取关键环境因素，避免多重共线性。-异常检测（2分）：识别偏离正常范围的参数组合，预警潜在质量问题。三、案例分析题答案10.医药企业复购率提升方案：（1）数据预处理（5分）：-合并客户表、订单表，删除无效订单（如金额为0）。-计算特征：购买间隔天数、药品种类数、高价值药品占比（如胰岛素）。（2）模型选择（5分）：-决策树+提升算法（如XGBoost）（3分）：可解释性强，适合挖掘复购关键行为。-逻辑回归（2分）：作为基线模型，预测复购概率。（3）关键指标（5分）：-复购率：30天内再次购买的比例。-药品关联度：通过Apriori挖掘常用药组合（如“降压药+降糖药”）。11.重型机械企业故障预测与库存优化：（1）故障风险定义（5分）：-风险评分：结合故障频率、维修成本、设备年限（使用年限/总寿命比）。（2）特征选择（5分）：-核心特征：故障类型（如轴承磨损）、维修时长、供应商质量评分。-辅助特征：设备型号（影响易损件）、采购价格（关联备件成本）。（3）关联规则支持（5分）：-挖掘“故障类型→备件关联度”（如“液压泵故障→油封高消耗”），指导库存优先级。四、编程/实操题答案12.Python代码及解析：pythonimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans（1）读取数据并计算指标data=pd.read_csv('orders.csv',parse_dates=['购买时间'])daily_sales=data.groupby(data['购买时间'].dt.date)['金额'].sum()avg_order_value=data.groupby(data['购买时间'].dt.date)['金额'].mean()（2）客户聚类customer_data=data.groupby('客户ID').agg({'金额':'mean',#客单价'数量':'sum',#购买频次})kmeans=KMeans(n_clusters=3)customer_data['群组']=kmeans.fit_predict(customer_data.values)（3）关联规则伪代码1.生成频繁项集：data.groupby(['产品ID','购买时间']).size().reset_index(name='频次')2.计算支