2025年高职（大数据应用技术）用户画像构建综合测试题

2025年高职（大数据应用技术）用户画像构建综合测试题

（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：本卷共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。1.以下关于用户画像构建的说法，错误的是（）A.主要基于用户行为数据B.能完全精准预测用户所有行为C.有助于企业精准营销D.需多源数据融合答案：B2.构建用户画像时，行为数据不包括（）A.浏览记录B.购买记录C.性别信息D.搜索记录答案：C3.以下哪种算法常用于用户画像的特征提取（）A.决策树B.冒泡排序C.快速排序D.选择排序答案：A4.用户画像的标签体系中，“高消费频率”属于（）A.人口属性标签B.行为偏好标签C.消费能力标签D.社交关系标签答案：C5.构建用户画像的数据来源不包括（）A.线下调研问卷B.网络爬虫数据C.企业内部报表D.操作系统版本答案：D6.对于用户画像中的用户兴趣爱好分析，常用的方法是（）A.聚类分析B.数据加密C.数据备份D.数据恢复答案：A7.以下关于用户画像与精准营销的关系，正确的是（）A.用户画像对精准营销没有作用B.精准营销不需要用户画像C.用户画像为精准营销提供依据D.精准营销决定用户画像构建答案：C8.在构建用户画像时，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.纠正错误数据C.增加数据量D.处理缺失值答案：C9.用户画像中的用户价值评估主要考虑（）A.用户年龄B.用户购买潜力C.用户所在地区D.用户职业答案：B10.以下哪种数据类型在用户画像构建中属于结构化数据（）A.文本评论B.图片C.数据库表数据D.音频答案：C11.构建用户画像时，数据预处理的步骤不包含（）A.数据集成B.数据挖掘C.数据转换D.数据归约答案：B12.用户画像构建中，关于用户行为路径分析，说法正确的是（）A.不重要B.能了解用户使用产品流程C.与用户画像无关D.只分析一次即可答案：B13.以下属于用户画像构建中的监督学习算法的是（）A.K近邻算法B.关联规则挖掘C.主成分分析D.聚类算法答案：A14.用户画像的应用场景不包括（）A.产品推荐B.客户服务优化C.企业财务核算D.市场细分答案：C15.在构建用户画像时，对于非结构化数据的处理方法是（）A.直接忽略B.进行数据标注和特征提取C.全部删除D.不做任何处理答案：B16.用户画像构建中，关于用户生命周期分析，错误的是（）A.可了解用户留存情况B.对产品运营有帮助C.与用户画像构建无关D.能发现用户流失节点答案：C17.以下关于用户画像构建中数据安全的说法，正确的是（）A.无需考虑数据安全B.数据安全仅指防止数据丢失C.要采取多种措施保障数据安全D.数据安全由用户自己负责答案：C18.用户画像构建中，对于用户社交关系分析，常用的技术是（）A.网络分析B.数据加密技术C.数据备份技术D.数据恢复技术答案：A19.构建用户画像时，数据可视化的作用不包括（）A.更直观展示数据B.帮助发现数据规律C.增加数据量D.便于理解用户画像答案：C20.以下关于用户画像构建的未来发展趋势，说法错误的是（）A.与人工智能结合更紧密B.数据来源会更单一C.应用场景会更广泛D.对隐私保护要求更高答案：B第II卷（非选择题，共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.用户画像构建的核心是____________________。答案：从多源数据中提取有价值的用户特征2.构建用户画像的数据预处理包括数据集成、数据转换、数据归约和____________________。答案：数据清洗3.用户画像标签体系可分为人口属性标签、行为偏好标签、消费能力标签和____________________。答案：社交关系标签4.在用户画像构建中，常用的数据分析方法有聚类分析、关联规则挖掘、____________________等。答案：决策树分析（答案不唯一）5.用户画像的应用场景主要有产品推荐、客户服务优化、市场细分和____________________。答案：精准营销（二）简答题（共2题，每题10分，共20分）答题要求：请简要回答问题，条理清晰，语言简洁。1.简述构建用户画像的主要步骤。答案：首先要确定数据来源，包括线上线下多渠道数据。接着进行数据清洗，去除重复、错误及缺失值等。然后开展数据预处理，如集成、转换、归约等。再运用数据分析算法提取用户特征，构建标签体系。最后对用户画像进行评估与优化，不断完善以适应业务需求。2.说明用户画像中行为偏好标签的作用及获取方法。答案：行为偏好标签能反映用户的兴趣爱好、行为习惯等，帮助企业更好地了解用户需求，实现精准营销和个性化服务。获取方法主要通过分析用户的浏览记录、搜索记录、购买记录、收藏记录等行为数据，利用数据挖掘算法进行分析提取，如关联规则挖掘可发现用户行为间的关联，从而确定行为偏好标签。（三）材料分析题（共1题，15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：某电商平台在构建用户画像时，收集了大量用户数据，包括用户基本信息、购买记录、浏览记录等。通过对这些数据的分析，发现部分用户经常购买高端电子产品且浏览相关资讯，平台据此构建了“高端电子产品爱好者”的行为偏好标签。同时，根据用户购买金额和频率，划分出了不同消费层次的标签。在产品推荐中，针对“高端电子产品爱好者”推荐了新款高端手机和高端耳机等产品，取得了较好的销售效果。1.请分析该电商平台构建用户画像的过程中运用了哪些数据及方法。答案：运用的数据有用户基本信息、购买记录、浏览记录等。方法上，通过分析购买记录和浏览记录确定用户行为偏好，构建“高端电子产品爱好者”标签；依据购买金额和频率划分消费层次标签，运用了数据分析和标签构建的方法来构建用户画像。2.构建的用户画像对该电商平台有什么作用？答案：构建的用户画像帮助电商平台了解用户行为偏好和消费层次。基于此能进行精准的产品推荐，如针对“高端电子产品爱好者”推荐相关高端产品，从而提高销售效果，满足用户个性化需求，提升用户满意度，增强平台竞争力。（四）论述题（共1题，15分）答题要求：结合所学知识，论述用户画像构建在大数据时代的重要性。在大数据时代，数据量爆炸式增长，用户行为和特征变得复杂多样。用户画像构建能整合多源数据，将海量无序的数据转化为有价值的用户特征集合。它为企业提供了全面、深入了解用户的视角，有助于精准营销，根据用户画像推送符合其需求的产品和服务，提高营销效果和转化率。能优化产品设计，依据用户画像分析用户对产品功能的需求和使用习惯，改进产品以提升用户体验。还能助力市场细分，发现不同用户群体的特点，开拓新市场。总之，用户画像构建是大数据时代企业实现精准决策、提升竞争力的关键手段。（五）案例分析题（共1题，10分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。案例：某视频平台通过构建用户画像，发现部分用户喜欢在晚上观看悬疑类电视剧且经常快进。平台针对这些用户，在晚上推送了更多悬疑类电视剧，并优化了播放界面，方便用户快进操作。结果这些用户的活跃度和观看时长都有了显著提升。1.分析该视频平台构建用户画像的依据及采取的措施。答案：依据是用户观看电视剧的时间偏好（晚上）和内容偏好（悬疑类）以及观看行为（经常快进）。采取的措施是在晚上推送更多悬疑类电视剧，优化播放界