2026年零售业销售数据建模练习题

2026年零售业销售数据建模练习题一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）1.题目：某电商平台在2026年第一季度观察到，用户购买频次与客单价之间存在显著正相关关系。若需构建模型预测用户未来一个月的销售额，以下哪种模型最适合？A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.随机森林模型D.神经网络模型2.题目：某连锁超市在一线城市和二线城市的销售数据中，发现节假日促销对销售量的影响存在地域差异。若需分析这种差异，最适合采用以下哪种统计方法？A.T检验B.方差分析（ANOVA）C.相关性分析D.回归分析3.题目：某品牌在2026年5月进行了一次线上促销活动，活动期间销售额环比增长30%。若需评估活动效果，以下哪个指标最直接？A.转化率B.客单价C.销售额增长率D.用户留存率4.题目：某快消品公司发现，在华南地区夏季销量显著高于其他季节。若需预测全年销量，以下哪种模型能较好地捕捉季节性波动？A.线性趋势模型B.ARIMA模型C.朴素预测法D.逻辑回归模型5.题目：某服装品牌在2026年观察到，不同年龄段用户对促销活动的响应差异明显。若需分析这种差异，最适合采用以下哪种模型？A.决策树模型B.线性回归模型C.K-means聚类模型D.生存分析模型二、简答题（共3题，每题10分，合计30分）1.题目：某生鲜电商平台在2026年发现，用户复购率与配送时效密切相关。请简述如何利用数据建模分析配送时效对复购率的影响，并说明可能用到的模型或方法。2.题目：某家电品牌计划在2026年进入东南亚市场，但缺乏当地销售数据。请简述如何利用现有数据建模预测当地市场潜力，并说明可能用到的模型或方法。3.题目：某超市在2026年发现，不同门店的销售额受节假日影响程度不同。请简述如何利用数据建模分析这种差异，并说明可能用到的模型或方法。三、计算题（共2题，每题15分，合计30分）1.题目：某服装品牌在2026年第一季度收集了以下销售数据（单位：万元）：|月份|销售额|广告投入|促销活动||--|-|-||1月|120|20|无||2月|150|30|有||3月|180|25|有|请用简单线性回归模型分析广告投入对销售额的影响，并预测4月销售额（假设广告投入为28万元，无促销活动）。2.题目：某超市在2026年5月收集了以下用户行为数据：|用户ID|年龄|购物频次|客单价||-||-|--||1|25|10|200||2|35|5|300||3|45|8|250||4|20|12|150|请用K-means聚类算法将用户分为3类，并说明聚类结果的业务含义。四、综合应用题（共1题，30分）1.题目：某化妆品品牌在2026年计划在华东地区开展线上促销活动。已知该地区用户平均客单价为300元，促销期间预计转化率提升20%。请结合以下数据建模分析促销效果：-2026年1-4月华东地区月度销售数据（单位：万件）：100,120,130,110-2026年1-4月华东地区月度广告投入（单位：万元）：50,60,70,55-促销活动方案：满300减50，目标用户年龄25-35岁请用时间序列模型预测促销期间（5月）销量，并评估促销活动的潜在ROI。要求：1.说明选用的时间序列模型及理由；2.展示模型预测步骤；3.计算促销活动的潜在ROI。答案与解析一、选择题答案1.C（随机森林模型适合处理高维数据且能捕捉非线性关系）2.B（方差分析适用于分析多个因素对结果的差异影响）3.C（销售额增长率最直接反映促销效果）4.B（ARIMA模型能捕捉季节性波动）5.C（K-means聚类适合分析用户分群差异）二、简答题解析1.配送时效对复购率的影响分析-建模方法：1.数据准备：收集用户购买记录、配送时效、复购率等数据；2.特征工程：计算用户近30天复购率、配送时效（如平均配送时间、超时率）；3.模型选择：-线性回归：分析配送时效与复购率的线性关系；-逻辑回归：预测用户复购概率（自变量包括配送时效、客单价等）；-梯度提升树：捕捉复杂非线性关系。-业务意义：通过模型可量化配送时效对复购率的提升效果，优化配送策略。2.东南亚市场潜力预测-建模方法：1.数据准备：收集中国同类品类销售数据、东南亚电商渗透率、人均消费等；2.模型选择：-多元回归：结合人口、经济、电商环境等因素预测销量；-地理加权回归（GWR）：分析地域差异；-蒙特卡洛模拟：评估不确定性风险。-业务意义：帮助品牌制定市场进入策略和资源配置。3.门店节假日影响差异分析-建模方法：1.数据准备：收集各门店节假日（春节、国庆等）销售数据、客流量；2.模型选择：-双因素方差分析：分析节假日和门店类型的交互影响；-混合效应模型：考虑门店固定效应和节假日随机效应；-面板数据模型：控制时间序列和个体效应。-业务意义：指导各门店差异化促销策略。三、计算题解析1.简单线性回归模型-计算过程：1.回归方程：销售额=β0+β1×广告投入+ε；2.参数计算：-β1=3.2，β0=80；3.预测：4月销售额=80+3.2×28=200.6（万元）。-解析：广告投入每增加1万元，销售额提升3.2万元。2.K-means聚类结果-聚类步骤：1.初始化3个聚类中心；2.分配样本到最近中心，更新中心；3.最终聚类结果：-类别1：年轻用户（25岁），高频次低客单价；-类别2：中年用户（35岁），中频次中客单价；-类别3：高消费用户（45岁），低频次高客单价。-业务意义：可针对性设计营销策略（如类别1推送优惠券）。四、综合应用题解析1.促销活动ROI分析-模型选择：ARIMA（因数据存在趋势性）-预测步骤：1.模型拟合：根据1-4月数据训练ARIMA(1,1,1)(0,1,0)[12]；2.预测5月销量：120.5万件；3.转化率提升：120.5万件×20%=24.1万件；4.促销