Python商务数据分析与应用试卷四答案

Python商务数据分析与应用试卷四答案一、单项选择题（共10小题，每小题2分，共20分）1.A解析：完播率是短视频营销中的重要指标，指视频被完整观看的比例，反映了视频内容的吸引力和用户粘性。2.B解析：K系数是病毒式营销的指标，表示每个用户能带来多少新用户，反映了内容的传播能力和病毒式传播效果。3.D解析：UV价值指每个独立访客（UV）带来的平均价值，通常用总销售额除以UV数计算，是衡量流量质量的重要指标4.A解析：支持度表示项集在所有交易中出现的频率，是关联规则挖掘中的重要指标，反映了规则的普遍性。5.C解析：随机森林通过样本随机（bootstrap抽样）和特征随机（随机选择特征子集）两种方式引入随机性，增加模型的多样性和泛化能力。6.A解析：漏斗模型主要用于分析用户在各个环节的转化率，识别转化过程中的瓶颈，帮助优化用户体验和提升转化效果。7.A解析：度中心性是最简单的网络中心性指标，指节点的直接连接数量，反映了节点在网络中的直接影响力。8.D解析：TF-IDF（词频-逆文档频率）可以评估词语在文档中的重要性，用于关键词提取、文档相似度计算、文本分类等多种文本挖掘任务。9.B解析：np.zeros()创建指定形状的全零数组，np.ones()创建全1数组，np.empty()创建未初始化的数组，np.full()创建指定值的数组。10.D用户画像是一个动态的概念，用户的兴趣、行为、偏好等都会随时间变化，因此用户画像需要持续更新和优化，以保持其准确性和有效性。二、多项选择题（5小题，每小题4分，共20分）1.ABCD解析：机器学习在商务数据分析中有广泛应用，可以用于销售预测、客户流失预警、价格优化、库存管理和风险评估等多个方面。2.ABD解析：Python主要有for循环、while循环和循环推导式。没有do-while循环，foreach循环在Python中通过for循环实现。3.ABD解析：跳失率（BounceRate）：只访问一个页面就离开的比例，属于流量质量指标，而非“流量大小”指标。4.ABD解析：提高预算：只是扩大流量基数，不必然提高转化率，若定向或创意差，甚至可能拉低转化率。5.BD解析：.info()：打印型方法，返回None，只打印行列数、列类型、非空计数等。.head()：返回前n行DataFrame，属于数据预览，不是统计结果。三、判断题（对的请在括号内打✔，错的打X；共5小题，每小题2分，共10分。）1.Python中，使用lambda定义的匿名函数不能作为参数传递给其他函数。（×）2.短视频营销推送精准化主要依赖人工编辑推荐。（×）3.短视频营销的信息传播呈裂变式，一对多快速扩散。（√）4.在pandas中，df.dropna(inplace=True)会返回一个新DataFrame而不修改原表。（×）5.用户生命周期价值LTV越高，说明企业可投入更多成本获取该用户。（√）四、简答题（共3小题，每小题6分，共18分）1.说明漏斗分析在电商活动中的实施步骤与关键指标。步骤：1)确定核心转化路径（如浏览→加购→支付）；2)采集各环节UV；3)计算转化率；4)定位流失最大环节；5)优化并持续监控。关键指标：页面转化率、支付转化率、平均停留时长、跳出率。（步骤3分，指标3分）2.概述如何通过社交平台用户生成内容（UGC）提升品牌信任度。（1）鼓励真实买家秀与评价，提供积分/优惠券激励；（2）设置品牌话题标签，聚合内容并二次传播；（3）与KOC合作发布测评，强化可信度；（4）官方及时互动回复，展示重视用户声音。（答出3点即可满分）3.简述利用NumPy进行向量化运算相比纯Python循环的三点优势。（1）执行速度更快：底层C实现，避开Python解释器开销；（2）代码更简洁：一行完成批量计算，无需显式for循环；（3）内存更高效：连续块存储，减少指针与对象头开销。五、论述题（共2小题，每小题16分，共32分）1.某快消品牌计划投放短视频广告，请结合数据分析，阐述如何完成“目标设定—受众定向—内容创意—效果评估”闭环。【评分要点】目标设定：品牌曝光/下载/GMV，量化KPI如CPM≤15元、CPA≤30元（4分）受众定向：利用平台DMP圈选18-35岁一二线城市美妆兴趣人群，Lookalike扩展（4分）内容创意：前3秒抓眼钩子+痛点场景+产品卖点+强互动结尾；A/B测试两版素材（4分）效果评估：实时监控CTR、3秒播放率、CVR；使用增量实验对比曝光组与对照组品牌搜索指数；后续归因至电商销量（4分）2.结合AARRR模型，设计一套针对新注册用户的增长数据分析方案，并给出关键指标与可视化思路。【评分要点】Acquisition：渠道来源、CAC、注册率——漏斗图（4分）Activation：首日启