2025年高职（大数据应用技术）用户行为分析技术试题及答案

2025年高职（大数据应用技术）用户行为分析技术试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据收集方法不属于用户行为分析常用的数据收集方法（）A.日志记录B.问卷调查C.传感器数据采集D.网络爬虫2.用户行为分析中，点击率属于以下哪种类型的指标（）A.行为频率指标B.行为路径指标C.行为转化率指标D.用户活跃度指标3.以下关于用户画像的说法，错误的是（）A.用户画像可以帮助企业更好地了解用户需求B.用户画像只包含用户的基本信息C.用户画像基于用户行为数据构建D.用户画像可用于精准营销4.在用户行为分析中，数据预处理不包括以下哪个步骤（）A.数据清洗B.数据集成C.数据分析D.数据转换5.以下哪种算法常用于用户行为序列的分析（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则算法D.时间序列算法6.用户行为分析中，用户留存率是衡量（）的重要指标。A.用户活跃度B.用户忠诚度C.用户转化率D.用户行为频率7.以下哪种数据可视化工具不适合用于展示用户行为分析结果（）A.ExcelB.TableauC.PythonD.Echarts8.在分析用户购买行为时，以下哪个因素不属于行为驱动因素（）A.产品价格B.用户兴趣C.购买渠道D.品牌知名度9.用户行为分析中，用户分群的目的不包括（）A.个性化营销B.提高用户满意度C.增加用户数量D.优化产品体验10.以下关于用户行为数据安全的说法，正确的是（）A.可以随意将用户行为数据共享给第三方B.对用户行为数据进行加密存储不重要C.应建立完善的数据安全管理制度D.用户行为数据不会被泄露11.当分析用户在电商平台的浏览行为时，浏览时长属于（）A.行为频率指标B.行为深度指标C.行为转化率指标D.用户活跃度指标12.以下哪种机器学习模型可用于预测用户未来行为（）A.线性回归模型B.分类模型C.聚类模型D.关联规则模型13.用户行为分析中，以下哪种数据来源不是来自于内部系统（）A.网站日志B.移动应用日志C.社交媒体数据D.企业数据库14.在用户行为分析中，以下哪个指标不能直接反映用户对产品的喜爱程度（）A.点赞数B.评论数C.分享数D.浏览量15.以下关于用户行为分析流程的说法，正确的是（）A.数据收集是第一步，不需要考虑数据质量B.数据分析是核心步骤，不需要进行数据预处理C.分析结果的可视化不重要D.需根据分析结果进行决策和优化16.用户行为分析中，以下哪种行为属于用户的深层行为（）A.登录行为B.搜索行为C.购买决策过程D.页面浏览行为17.当分析用户在视频平台的观看行为时，视频播放完成率属于（）A.行为频率指标B.行为深度指标C.行为转化率指标D.用户活跃度指标18.以下哪种技术可用于挖掘用户行为数据中的潜在模式（）A.数据挖掘算法B.数据可视化技术C.数据存储技术D.数据传输技术19.用户行为分析中，以下哪种数据类型不属于结构化数据（）A.数据库表中的数据B.日志文件中的数据C.XML格式的数据D.JSON格式的数据20.在分析用户在游戏中的行为时，以下哪个指标不是衡量游戏体验的重要指标（）A.游戏时长B.游戏得分C.游戏付费金额D.游戏下载量第II卷（非选择题，共60分）答题要求：本大题共5小题，根据题目要求作答，答案需简洁明了，条理清晰。21.（10分）简述用户行为分析的主要流程。22.（12分）请说明用户画像构建的主要步骤及各步骤的作用。23.（12分）在用户行为分析中，常用的数据分析方法有哪些？请举例说明。24.（13分）阅读以下材料：某电商平台发现部分用户在浏览商品后未进行购买行为。通过用户行为分析，发现这些用户在浏览过程中对价格比较敏感，且对商品评价关注度较高。同时，这些用户在浏览时经常跳过商品详情页。问题：请根据上述材料，分析该电商平台应如何优化用户购买流程，提高转化率？25.（13分）阅读以下材料：某社交平台发现新用户注册后，活跃度较低，留存率不高。通过用户行为分析，发现新用户在注册后很少参与平台的互动活动，如点赞、评论、分享等。进一步分析发现，新用户对平台的功能和规则不太熟悉。问题：请根据上述材料，提出提高新用户活跃度和留存率的建议。答案：1.B2.A3.B4.C5.D6.B7.C8.D9.C10.C11.B12.A13.C14.D15.D16.C17.C18.A19.B20.D21.主要流程包括：数据收集，通过日志记录、问卷调查、传感器等多种方式收集用户行为数据；数据预处理，对收集到的数据进行清洗、集成、转换等操作，提高数据质量；数据分析，运用统计分析、机器学习算法等对数据进行深入分析；结果可视化，将分析结果以直观的图表等形式展示；根据分析结果进行决策和优化，如改进产品、优化营销策略等。22.主要步骤及作用：数据收集，收集用户的各种行为数据、基本信息等，为构建画像提供素材；特征提取，从收集的数据中提取关键特征，如行为频率、偏好等；模型构建，选择合适的算法构建用户画像模型；画像评估与优化，对构建的画像进行评估，不断优化以提高画像的准确性和实用性，从而帮助企业更好地了解用户，实现精准营销等。23.常用数据分析方法及举例：统计分析，如计算用户行为的平均值、中位数等，分析用户行为的集中趋势；聚类分析，将用户按照行为特征等进行分类，比如将购买行为相似的用户分为一类；关联规则分析，发现用户行为之间的关联关系，如购买了A商品的用户往往还会购买B商品。24.可以针对价格敏感用户推出更多优惠活动，如限时折扣、满减等。优化商品评价展示，突出好评和关键评价信息，吸引用户关注。简化商品详情页，去除不必要的信息，让用