2026年零售行业Python数据挖掘与分析能力测试题

2026年零售行业Python数据挖掘与分析能力测试题一、选择题（每题2分，共20题，合计40分）1.在零售行业中，用于分析顾客购买行为的热门算法是？A.决策树B.K-Means聚类C.神经网络D.逻辑回归2.以下哪种方法最适合用于零售业中的顾客细分？A.线性回归B.协同过滤C.聚类分析D.朴素贝叶斯3.在处理零售业销售数据时，缺失值填充的常用方法不包括？A.均值填充B.插值法C.回归填充D.删除行4.零售业中常用的RFM模型中，"F"代表？A.顾客数量R.顾客最近一次购买时间C.顾客购买频率D.顾客消费金额5.以下哪种数据结构适合高效存储和查询零售业中的商品库存数据？A.哈希表B.链表C.树形结构D.图结构6.在零售业中，用于预测顾客流失的模型通常是？A.分类模型B.回归模型C.聚类模型D.关联规则模型7.零售业中，用于分析顾客购买路径的算法是？A.AprioriB.PageRankC.DBSCAND.KNN8.在处理大规模零售数据时，以下哪种技术最有效？A.数据清洗B.数据采样C.分布式计算（如Spark）D.数据聚合9.零售业中，用于评估模型效果的指标不包括？A.AUCB.MAEC.Silhouette系数D.F1分数10.在Python中，用于数据分析和可视化的库是？A.PandasB.TensorFlowC.PyTorchD.Matplotlib二、填空题（每题2分，共10题，合计20分）1.在零售业中，通过分析顾客的______、______和______来预测其购买行为，常用模型包括______和______。2.零售业中的关联规则挖掘常用算法是______，其核心思想是“______”。3.处理零售业数据时，异常值检测的常用方法包括______和______。4.零售业中，用于评估顾客忠诚度的指标是______，其计算公式为______。5.在Python中，用于数据透视表的函数是______，用于绘制热力图的库是______。6.零售业中的顾客画像通常包含______、______和______三个维度。7.零售业中，用于分析时间序列数据的模型是______，其常用库包括______和______。8.在处理零售业文本数据时，常用的预处理方法包括______、______和______。9.零售业中，用于评估商品推荐系统效果的指标是______，其计算公式为______。10.在Python中，用于特征工程的库是______，其常用方法包括______和______。三、简答题（每题5分，共6题，合计30分）1.简述零售业中顾客分群（聚类）的步骤及其应用场景。2.解释零售业中RFM模型的计算方法及其优缺点。3.描述零售业中异常值检测的常用方法及其适用场景。4.说明零售业中关联规则挖掘的步骤及其业务应用。5.阐述零售业中时间序列预测模型的类型及其适用场景。6.分析零售业中特征工程的常用方法及其重要性。四、编程题（每题15分，共2题，合计30分）1.数据预处理与可视化假设你有一份零售业销售数据，包含以下字段：-`customer_id`（顾客ID）-`product_id`（商品ID）-`purchase_amount`（购买金额）-`purchase_date`（购买日期）-`region`（地区）请完成以下任务：a.使用Pandas读取数据，并处理缺失值（删除缺失行）。b.计算每个顾客的RFM值（R最近一次购买时间，F购买频率，M总消费金额）。c.使用Matplotlib绘制RFM散点图，并标注不同顾客群体的特征。d.分析RFM分布，并提出至少2条业务建议。2.关联规则挖掘假设你有一份零售业购物篮数据，每行表示一个顾客的购买商品列表（例如：["牛奶","面包","鸡蛋"]）。请完成以下任务：a.使用Apriori算法挖掘关联规则，设置最小支持度为0.05，最小置信度为0.2。b.提取至少3条有意义的关联规则（例如：“购买牛奶的顾客有70%会购买面包”）。c.分析这些关联规则对零售业务的启示（例如：商品捆绑、货架摆放等）。答案与解析一、选择题答案1.B（K-Means聚类常用于顾客细分）2.C（聚类分析适合顾客细分）3.D（删除行会丢失数据，不适用于零售业数据分析）4.C（F代表购买频率）5.A（哈希表适合快速查询商品库存）6.A（分类模型用于预测顾客流失）7.B（PageRank用于分析顾客购买路径）8.C（分布式计算适合处理大规模数据）9.C（Silhouette系数用于聚类评估，不适用于预测模型）10.A（Pandas用于数据分析和可视化）二、填空题答案1.购买频率、消费金额、最近购买时间；逻辑回归、决策树2.Apriori；频繁项集的子集也是频繁的3.Z-score法、IQR法4.RFM值；R×F×M5.pivot_table；Seaborn6.人口统计特征、消费行为、兴趣偏好7.ARIMA；Pandas、Statsmodels8.分词、去停用词、词性标注9.准确率；TP/(TP+FP)10.Scikit-learn；特征组合、特征选择三、简答题解析1.顾客分群步骤-数据准备：收集顾客交易数据（购买金额、频率、时间等）。-特征工程：计算RFM值或其他顾客特征。-选择算法：常用K-Means或层次聚类。-模型训练：输入特征，进行聚类。-结果评估：使用轮廓系数或肘部法则。-应用场景：精准营销、差异化服务。2.RFM模型解析-计算方法：R（最近购买天数）、F（购买次数）、M（总消费）。-优点：简单易用，覆盖顾客行为核心。-缺点：未考虑顾客价值变化。3.异常值检测方法-Z-score法：计算数据偏离均值的标准差倍数。-IQR法：用四分位数范围识别异常值。-适用场景：库存监控、欺诈检测。4.关联规则挖掘步骤-数据预处理：转换为1-0矩阵。-频繁项集挖掘：筛选支持度高的项集。-规则生成：计算置信度，筛选强规则。-业务应用：商品捆绑、货架优化。5.时间序列预测模型-ARIMA：适用于平稳时间序列。-Prophet：处理季节性数据。-适用场景：销售预测、库存管理。6.特征工程方法-特征组合：交叉乘积（如价格×折扣）。-特征选择：递归特征消除（RFE）。-重要性：提升模型精度和解释性。四、编程题参考代码1.数据预处理与可视化pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv("retail_data.csv")data.dropna(inplace=True)计算RFMdata['R']=(pd.to_datetime("2023-12-31")-pd.to_datetime(data['purchase_date'])).dt.daysdata['F']=data.groupby('customer_id')['purchase_date'].transform('count')data['M']=data.groupby('customer_id')['purchase_amount'].transform('sum')绘制RFM散点图plt.scatter(data['R'],data['F'],c=data['M'],cmap='viridis')plt.colorbar(label='消费金额')plt.xlabel('最近购买时间')plt.ylabel('购买频率')plt.title('RFM散点图')plt.show()业务建议：1.高R高F高M顾客需重点维护2.低R低F低M顾客需促销刺激2.关联规则挖掘pythonfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules构建1-0矩阵transactions=pd.get_dummies(data['product_list'].apply(lambdax:x.split(',')))frequent_itemsets=apriori(transactions,min_support=0.05,use_colnames=T