2026年市场调研领域数据分析案例与面试题集

2026年市场调研领域数据分析案例与面试题集一、选择题（每题2分，共10题）1.在分析中国电商用户消费行为时，以下哪种方法最适合处理缺失值？（A.删除缺失值B.均值填充C.KNN插补D.回归填充）2.若要评估某城市社交媒体广告投放效果，应优先关注哪个指标？（A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.触达人数D.广告花费）3.在进行用户分层时，以下哪项不属于常用的聚类算法？（A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAND.决策树）4.若发现某地区消费者对某品牌认知度较低，应优先分析哪个数据维度？（A.人口统计学特征B.地域分布C.行为数据D.意见领袖影响力）5.在对比中国与日本电商用户购买偏好时，应如何处理货币单位差异？（A.直接对比原始数据B.统一转换为人民币C.使用购买力平价调整D.忽略货币差异）答案与解析1.C（KNN插补适用于处理缺失值，尤其适用于用户行为数据，能保留数据分布特征。）2.B（转化率直接反映广告效果，比CTR更能体现实际收益。）3.D（决策树属于分类算法，非聚类算法。）4.B（地域分布能解释认知度差异，如交通不便或市场渗透不足。）5.C（购买力平价能更准确反映真实消费能力，避免汇率波动误导。）二、简答题（每题5分，共5题）1.简述如何利用Python进行电商用户购买路径分析？2.解释A/B测试在市场调研中的核心作用。3.描述在分析中国一二线城市用户消费习惯时，需注意哪些地域性差异？4.如何评估某新零售品牌APP的留存率？5.解释交叉验证在模型评估中的意义。答案与解析1.使用Pandas处理用户行为数据，通过`groupby`分析用户访问路径，用NetworkX绘制路径图，计算关键节点（如加购、支付环节）。2.A/B测试通过分组对比不同策略效果，减少主观偏差，常用于优化广告文案或界面设计。3.一线城市注重品质与效率，二线城市更关注性价比；需考虑物流、支付习惯、社交圈层差异。4.计算次日、7日、30日留存率，结合用户分群（如高价值用户）分析流失原因。5.交叉验证通过多次拆分数据训练模型，避免过拟合，提高泛化能力。三、案例分析题（每题10分，共2题）案例1：某快消品牌在中国市场调研消费者偏好背景：该品牌计划推出低糖酸奶，需分析中国消费者对健康零食的需求。数据包括：年龄、地域、购买记录、社交媒体评论。问题：（1）如何设计数据分析方案？（2）需关注哪些关键指标？案例2：某电商平台分析日本用户对中文商品的反应背景：平台发现日本用户对中文商品点击率低，需分析原因。数据包括：用户语言偏好、搜索关键词、商品分类。问题：（1）可能存在哪些数据偏差？（2）如何优化广告策略？答案与解析案例1（1）方案：-用户分层（按年龄、地域）；-关键词分析（评论中“低糖”“健康”频率）；-购买记录关联品类（如常购健康零食用户）。（2）指标：低糖产品渗透率、健康标签提及率、竞品对比。案例2（1）偏差：-语言障碍（中文标签未翻译）；-文化差异（日本用户对中文品牌认知低）。（2）优化：-提供日语翻译；-推广本地化合作品牌。四、开放题（每题15分，共2题）1.结合中国社交电商趋势，如何设计用户画像并预测其复购行为？2.若需分析某城市户外广告投放效果，应如何整合线上线下数据？答案与解析1.画像设计：结合抖音/小红书数据（兴趣标签），用LDA主题模型挖掘消费动机，预测复购用逻辑回归（自变量：年龄、消费频次、社交互动量）。2.数据整合：-线上：追踪广告