2026年大学大二（农村电商数据分析）农村电商数据挖掘应用综合测试题及答案

2025年大学大二（农村电商数据分析）农村电商数据挖掘应用综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种数据挖掘算法常用于农村电商客户细分？（）A.决策树算法B.关联规则算法C.聚类算法D.回归算法2.在农村电商数据挖掘中，对于缺失值的处理方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充3.分析农村电商销售数据时，发现某地区某种农产品销售额突然大幅下降，可能用到的数据分析方法是（）A.趋势分析B.对比分析C.关联分析D.聚类分析4.农村电商数据挖掘中，用于预测农产品销量的模型是（）A.分类模型B.回归模型C.聚类模型D.关联模型5.以下哪个指标不是衡量农村电商客户活跃度的重要指标？（）A.购买频率B.浏览时长C.商品评价D.店铺收藏数6.对农村电商物流数据进行挖掘，可用于优化（）A.商品种类B.客户服务C.物流配送路线D.营销策略第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）（总共5空，每空4分，请将正确答案填写在横线上）1.农村电商数据挖掘的流程包括数据采集、数据预处理、______、模型评估与部署。2.在农村电商数据中，______数据可反映农产品的受欢迎程度。3.关联规则挖掘中，常用的支持度、置信度和______指标来衡量规则的有效性。4.对农村电商用户行为数据进行挖掘时，可采用______算法发现用户的行为模式。5.农村电商数据可视化的作用是更直观地展示数据，帮助决策者______。三、简答题（共15分）（总共3题，每题5分，请简要回答问题）1.简述农村电商数据挖掘中数据预处理的主要步骤。2.说明聚类算法在农村电商数据分析中的应用场景。3.为什么在农村电商数据挖掘中要进行特征选择？四、材料分析题（共20分）（总共2题，每题10分，请阅读以下材料，回答问题）材料：某农村电商平台收集了近一年的销售数据，包括商品种类、销售额、销售量、客户地区等信息。通过对数据的分析发现，某类特色农产品在A地区的销售额占总销售额的30%，但在B地区的销售额仅占10%。同时，该农产品在A地区的销售量增长趋势明显，而在B地区却出现了下滑。1.请分析该农产品在A、B两地区销售情况差异的可能原因。2.针对B地区该农产品销售下滑的情况，提出至少两条改进建议。五、综合应用题（共15分）（总共1题，15分，请根据以下需求进行分析和解答）某农村电商企业计划拓展新的农产品市场，现收集了一些潜在市场的数据，包括当地居民的收入水平、消费习惯、农产品需求等。请你运用所学的农村电商数据挖掘知识，设计一个分析方案，帮助企业确定是否进入该市场以及如何制定营销策略。答案：第I卷答案1.C2.D3.B4.B5.C66.C第II卷答案1.数据挖掘2.销售3.提升度4.序列模式挖掘5.获取信息三、简答题答案1.数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除重复、错误、缺失值等；数据集成，将多个数据源的数据整合；数据转换，对数据进行标准化、归一化等处理；数据归约，减少数据量同时保持数据特征。2.聚类算法在农村电商数据分析中可用于客户细分，将客户按特征聚类，针对性营销；商品分类，对农产品按销售情况等聚类，优化陈列；市场细分，按地区等聚类，了解不同市场特点。3.进行特征选择是因为农村电商数据可能存在大量冗余、无关特征，会增加计算量和模型复杂度，降低模型准确性和效率，通过选择重要特征可提高数据挖掘效果。四、材料分析题答案1.可能原因：A地区居民对该特色农产品需求大，消费习惯好，市场推广有效；B地区可能竞争激烈，有替代产品，或者当地推广不足，居民认知度低。2.改进建议：加大在B地区的市场推广力度，通过线上线下活动提高产品知名度；了解B地区居民需求特点，优化产品包装或品质；与当地经销商合作，拓宽销售渠道。五、综合应用题答案分析方案：首先对收集的数据进行清洗和预处理。然后运用聚类算法对潜在市场居民按收入、消费习惯等聚类