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Python商务数据分析与应用试卷二答案一、单项选择答案：A答案：C答案：B答案：A答案：B答案：D答案：B答案：B答案：C答案：C二、多项选择答案：ABD答案：ADE答案：ABCE答案：ABCD答案：ABD三、判断题（×）（√）（×）（√）（√）四、简答题简述使用pandas完成“缺失值占比统计+可视化”的两步核心代码。

参考答案

missing=df.isnull().sum()/len(df)

missing.plot(kind='bar')说明“订单转化率”与“支付转化率”在统计口径上的差异。

参考答案

订单转化率=下单访客/总访客；支付转化率=完成付款的订单/总订单。前者衡量购买意愿，后者衡量支付成功。写出NumPy中创建3×3单位矩阵的代码，并给出两种不同写法。

参考答案

np.eye(3)或np.identity(3)五、论述题结合教材案例，阐述利用Python对短视频评论进行情感分析的完整流程（数据获取→预处理→模型→可视化→业务应用）。

评分要点数据获取：利用抖音/快手开放平台API或Scrapy爬取目标短视频下方的全部评论，获取字段包括comment_id、user_id、评论正文、点赞数、时间戳，并保存为CSV或直接进入DataFrame。数据预处理：①去重与缺失值清洗。②正则过滤：去除表情符号、特殊字符、URL，只保留中英文和数字。③分词与停用词。④标注样本（可选）：随机抽取2000条评论人工标注正向/中性/负向，用于后续模型训练或验证。情感模型：①快速方案：采用SnowNLP内置情感字典，直接输出0-1概率，按阈值划分三分类。②精度提升方案：用标注样本对BERT-base-chinese进行三分类微调，2-3轮即可达到90%左右准确率；将训练好的模型导出，批量预测全部评论。③结果输出：为每条评论赋予情感标签（正/中/负）及置信度，并计算评论级情感得分。可视化：①情感分布饼图：展示正向、中性、负面评论占比。②情感-点赞散点图：观察高赞评论的情感倾向，定位潜在高影响力负面评价。③时间序列情感曲线：按日计算平均情感得分，监测口碑波动。④词云与高频词柱状图：正向词云用于广告素材，负面高频词用于产品改进清单。业务应用：①负面预警：设定“负向+高赞”阈值，自动推送客服系统，30分钟内回复，降低退货与口碑风险。②内容迭代：将正向高频词写入下期短视频标题与脚本，提高用户共鸣与转化率。③广告创意：截取高得分正向评论截图作为广告素材，CTR提升20%以上。④复盘报告：按5W模式输出“谁在对什么内容通过哪个渠道表达了何种效果”，为下一轮短视频选题、投放预算与产品优化提供数据依据。结合教材案例，论述如何利用Python构建电商用户画像，并说明其在精准营销中的应用。

评分要点数据收集：用户基本信息、行为数据、订单数据；特征工程：清洗、归一化、编码、构建新特征；模型构建：聚类（K-mean

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