2026年数据统计分析实践案例题目

2026年数据统计分析实践案例题目一、选择题（共5题，每题2分，共10分）题目1（2分）：某电商平台希望分析用户购买行为，数据涵盖用户年龄、性别、购买金额、购买频率等维度。最适合用于探索用户群体差异的统计方法是？A.相关性分析B.独立样本t检验C.聚类分析D.回归分析题目2（2分）：某城市交通管理局采集了2025年全年的地铁客流量数据，希望检测每日客流量是否存在季节性波动。最适合的统计工具是？A.时间序列分解法B.卡方检验C.方差分析D.线性回归题目3（2分）：某餐饮企业分析外卖订单数据，发现订单金额与距离呈正相关。若要预测未来订单金额，应选择哪种模型？A.逻辑回归B.线性回归C.决策树D.神经网络题目4（2分）：某银行需要评估信贷风险评估模型的准确性，以下哪种指标最适用于衡量模型稳定性？A.R²值B.AUC值C.标准差D.方差题目5（2分）：某连锁超市分析门店销售额数据，发现部分门店数据异常偏高。若要检测异常值的影响，应采用？A.Z分数法B.箱线图C.移动平均法D.矩估计二、简答题（共4题，每题5分，共20分）题目6（5分）：某共享单车公司希望分析用户骑行行为，数据包括骑行时长、距离、时间、天气等。请简述如何通过统计方法挖掘用户骑行偏好，并说明分析步骤。题目7（5分）：某旅游景点统计了2025年游客来源地、消费金额、停留时间等数据，若要评估不同游客群体的消费差异，应如何设计统计检验方法？题目8（5分）：某制造企业监测生产线产品缺陷率，数据按月记录。若发现缺陷率近期上升，应如何通过假设检验判断是否为系统性问题？题目9（5分）：某电商平台分析用户购买路径数据，发现部分用户在某个环节流失率较高。请简述如何通过统计方法定位流失关键节点。三、操作题（共3题，每题15分，共45分）题目10（15分）：某外卖平台提供以下数据（模拟）：|用户ID|年龄|性别|订单金额|订单次数|地区|--|||-|-|||001|25|男|120|5|A区|002|32|女|200|3|B区|...|...|...|...|...|...|要求：1.计算用户平均订单金额，并按性别分组比较差异；2.使用K-Means聚类分析用户群体，并描述不同群体的特征；3.分析订单次数与订单金额的相关性，并解释其商业意义。题目11（15分）：某城市交通管理局采集了2025年3月地铁每日客流量数据（模拟）：|日期|早高峰（万人）|晚高峰（万人）|周末（万人）|天气（晴/阴/雨）||--|||-|--||3月1日|45|38|30|晴||...|...|...|...|...|要求：1.检测客流量是否存在时间趋势；2.分析天气对客流量的影响；3.预测3月15日的客流量。题目12（15分）：某银行提供以下信贷数据（模拟）：|客户ID|年龄|收入（万元）|逾期记录|贷款金额（万元）||--||-|-|--||001|28|10|是|5||002|35|15|否|8||...|...|...|...|...|要求：1.计算贷款金额与收入的回归模型；2.评估模型对逾期记录的预测能力；3.若某客户年龄30岁、收入12万元且无逾期记录，预测其贷款额度。答案与解析一、选择题答案1.C（聚类分析适用于群体划分）2.A（时间序列分解可检测季节性波动）3.B（线性回归适用于预测金额）4.B（AUC值衡量模型区分能力）5.B（箱线图直观展示异常值）二、简答题解析题目6：1.分析步骤：-描述性统计：计算骑行时长、距离的均值、中位数；-按时间维度分析：统计不同时段（如早/中/晚）骑行特征；-按天气分析：比较晴/阴/雨天气的骑行差异；-相关性分析：探索骑行时长与距离的关系；-聚类分析：将用户分为高频/中频/低频群体。题目7：1.统计方法：-描述性统计：计算各来源地游客消费均值；-方差分析（ANOVA）：比较不同来源地消费差异；-卡方检验：检测来源地与消费金额的关联性。题目8：1.假设检验步骤：-提出假设：H₀（缺陷率无变化），H₁（缺陷率上升）；-计算样本缺陷率，检验p值；-若p值＜0.05，拒绝H₀，判定为系统性问题。题目9：1.方法：-用户路径分析：统计每个节点的转化率；-漏斗分析：定位流失关键节点；-卡方检验：检测节点流失是否显著。三、操作题解析题目10：1.计算平均订单金额：-总金额/订单数=120/5=24元；-按性别分组：男性平均24元，女性平均28元（示例数据）。2.K-Means聚类：-以订单金额、订单次数为维度，聚类后可分为：-群体1（高频低金额）、群体2（低频高金额）。3.相关性分析：-订单次数与金额正相关，说明订单越频繁用户消费越高。题目11：1.时间趋势检测：-线性回归分析客流量趋势；-若R²＞0.8，存在显著趋势。2.天气影响：-卡方检验天气与客流量关联性；-晴天客流量更高（示例结论）。3.预测：-使用时间序列模型（如ARIMA）；-预测3月15日客流量为42万人。题目12：1.回归模型：-模型