電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析師筆試試題一、單項選擇題（每題2分，共20分）在電子商務(wù)用戶行為分析中，若要計算用戶從進入商品詳情頁到完成購買的轉(zhuǎn)化率，以下哪種數(shù)據(jù)清洗操作是最關(guān)鍵的？（）A.去除重復(fù)訪問記錄B.修正異常時間戳C.補充缺失的購買狀態(tài)字段D.過濾掉跳出率過高的會話根據(jù)《電子商務(wù)法》及數(shù)據(jù)安全相關(guān)法規(guī)，當(dāng)對用戶個人信息進行數(shù)據(jù)分析時，以下哪種做法符合規(guī)范？（）A.匿名化處理后的數(shù)據(jù)可直接用于商業(yè)分析報告B.獲得用戶一次授權(quán)后，可永久使用其數(shù)據(jù)C.向第三方提供用戶信息時，僅需告知用戶接收方名稱D.數(shù)據(jù)分析完成后，原始數(shù)據(jù)保留3年再刪除在A/B測試中，若實驗組和對照組的樣本量均為500，某商品點擊率的實驗組均值為15%，對照組均值為12%，經(jīng)計算p值為0.06，在顯著性水平α=0.05下，以下結(jié)論正確的是？（）A.實驗組點擊率顯著高于對照組B.對照組點擊率顯著高于實驗組C.無法得出兩組點擊率有顯著差異的結(jié)論D.需擴大樣本量重新測試某電商平臺使用Hive進行數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，以下關(guān)于Hive分區(qū)表的描述，錯誤的是？（）A.分區(qū)字段需在創(chuàng)建表時指定B.可通過減少全表掃描提高查詢效率C.分區(qū)數(shù)越多，查詢性能一定越好D.支持按時間、地域等維度分區(qū)運用RFM模型對電商用戶進行分類時，若某用戶最近購買時間間隔長、購買頻率低但消費金額高，該用戶應(yīng)歸為以下哪類？（）A.重要價值用戶B.重要發(fā)展用戶C.重要保持用戶D.重要挽留用戶以下哪種算法常用于電商用戶購買行為的預(yù)測分析，以判斷用戶是否會購買某類商品？（）A.K-Means聚類算法B.主成分分析（PCA）C.邏輯回歸算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在電商流量分析中，UTM參數(shù)用于標(biāo)記流量來源，以下UTM參數(shù)組合錯誤的是？（）A.utm_source=baidu&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_saleB.utm_source=wechat&utm_medium=article&utm_content=product_adC.utm_source=toutiao&utm_medium=banner&utm_term=electronicsD.utm_source=google&utm_medium=organic&utm_content=homepage某電商企業(yè)要搭建數(shù)據(jù)可視化看板，展示實時訂單數(shù)據(jù)，以下哪種工具最不適合？（）A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Grafana當(dāng)分析電商用戶復(fù)購率時，若發(fā)現(xiàn)某時間段復(fù)購率異常下降，以下哪種分析思路最全面？（）A.僅分析商品質(zhì)量問題B.分析用戶群體變化及營銷策略調(diào)整C.查看物流配送延遲情況D.綜合考慮商品、用戶、營銷、物流等多因素在電商數(shù)據(jù)倉庫的維度建模中，以下關(guān)于事實表和維度表的描述，正確的是？（）A.事實表存儲描述性信息，維度表存儲量化數(shù)據(jù)B.事實表主鍵由一個或多個維度表主鍵組成C.維度表的粒度通常比事實表更細D.事實表數(shù)據(jù)量一般小于維度表二、多項選擇題（每題3分，共15分。少選得1分，選錯不得分）電商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)埋點的常見問題包括（）A.埋點位置錯誤B.數(shù)據(jù)采集不完整C.埋點參數(shù)定義不一致D.埋點日志存儲格式混亂E.埋點觸發(fā)條件設(shè)置不合理依據(jù)《個人信息保護法》，電商企業(yè)在處理用戶個人信息時，需遵循的原則有（）A.合法、正當(dāng)、必要原則B.公開、透明原則C.目的明確原則D.最小必要原則E.確保安全原則在電商用戶畫像構(gòu)建過程中，常用的數(shù)據(jù)來源包括（）A.用戶注冊信息B.瀏覽行為數(shù)據(jù)C.購買交易數(shù)據(jù)D.客服溝通記錄E.社交媒體數(shù)據(jù)以下哪些屬于電商數(shù)據(jù)分析中的漏斗分析場景？（）A.商品加購到支付的轉(zhuǎn)化B.用戶注冊到完成實名認(rèn)證C.廣告點擊到頁面瀏覽D.會員等級升級過程E.搜索關(guān)鍵詞到商品詳情頁訪問關(guān)于電商數(shù)據(jù)中的異常值處理方法，正確的有（）A.直接刪除明顯錯誤的異常值B.采用均值、中位數(shù)替換異常值C.使用聚類算法識別并處理異常值D.對異常值進行單獨分析E.利用回歸模型預(yù)測修正異常值三、判斷題（每題1分，共10分）電商數(shù)據(jù)分析中，只要數(shù)據(jù)量足夠大，就無需進行數(shù)據(jù)清洗。（）帕累托法則（80/20法則）可用于分析電商平臺中貢獻80%銷售額的20%商品。（）數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實時更新的，以保證分析的及時性。（）在電商用戶留存分析中，次日留存率的計算是指注冊后第二天仍有訪問行為的用戶占注冊用戶的比例。（）關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中的支持度表示同時包含X和Y的事務(wù)數(shù)占總事務(wù)數(shù)的比例。（）電商平臺的跳出率越高，說明頁面質(zhì)量越差。（）運用Python進行電商數(shù)據(jù)分析時，Pandas庫主要用于數(shù)據(jù)可視化。（）數(shù)據(jù)分析師在撰寫報告時，可直接使用未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)圖表。（）電商企業(yè)在進行促銷活動效果分析時，只需對比活動前后的銷售額變化。（）數(shù)據(jù)加密是保護電商用戶數(shù)據(jù)安全的重要手段之一。（）四、填空題（每題2分，共10分）電商數(shù)據(jù)分析中，衡量廣告投放效果的關(guān)鍵指標(biāo)CPC的中文含義是__________。在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源抽取、轉(zhuǎn)換、加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程稱為__________。若要分析電商用戶購買行為的周期性規(guī)律，可運用__________分析方法。當(dāng)電商數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的偏態(tài)分布時，使用__________比均值更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢。某電商平臺通過推薦算法為用戶推送商品，該算法的核心目標(biāo)是提高__________。五、簡答題（每題10分，共20分）請簡述電商數(shù)據(jù)分析中，如何運用漏斗分析優(yōu)化用戶購物流程？結(jié)合電商業(yè)務(wù)場景，闡述數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)安全與合規(guī)方面的主要職責(zé)。六、案例分析題（25分）某電商平臺在開展“雙十一”促銷活動后，發(fā)現(xiàn)活動期間整體銷售額未達預(yù)期目標(biāo)。作為數(shù)據(jù)分析師，請從以下方面進行分析：（1）列出至少5個可能影響銷售額的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，并說明分析思路。（10分）（2）若通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)某品類商品轉(zhuǎn)化率較低，請?zhí)岢?種優(yōu)化策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)支撐進行說明。（15分）電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析師筆試試題答案一、單項選擇題C2.A3.C4.C5.D6.C7.D8.C9.D10.B二、多項選擇題ABCDE2.ABCDE3.ABCDE4.ABCDE5.ABCDE三、判斷題×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.×9.×10.√四、填空題單次點擊成本ETL時間序列中位數(shù)商品點擊率（或用戶購買轉(zhuǎn)化率、用戶購物體驗等合理答案）五、簡答題首先，明確用戶購物流程的關(guān)鍵節(jié)點，如商品搜索、詳情頁瀏覽、加入購物車、提交訂單、完成支付等。然后，統(tǒng)計每個節(jié)點的用戶數(shù)量，計算相鄰節(jié)點之間的轉(zhuǎn)化率，構(gòu)建漏斗模型。通過分析漏斗中各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，找出轉(zhuǎn)化率較低的薄弱環(huán)節(jié)。例如，若從加入購物車到提交訂單的轉(zhuǎn)化率低，可能是購物車功能存在問題，如運費顯示不合理、優(yōu)惠活動無法正常使用等，針對問題進行優(yōu)化改進，再持續(xù)監(jiān)控漏斗轉(zhuǎn)化率的變化，評估優(yōu)化效果，不斷迭代優(yōu)化用戶購物流程。數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)安全與合規(guī)方面的主要職責(zé)包括：嚴(yán)格遵守《電子商務(wù)法》《個人信息保護法》等相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)分析活動合法合規(guī)；在數(shù)據(jù)收集階段，明確告知用戶數(shù)據(jù)收集的目的、方式和范圍，獲得用戶的有效授權(quán)；對用戶個人信息進行加密、匿名化等安全處理，防止數(shù)據(jù)泄露；在數(shù)據(jù)存儲過程中，采取安全防護措施，如設(shè)置訪問權(quán)限、定期備份數(shù)據(jù)等；在數(shù)據(jù)使用和共享時，嚴(yán)格審核接收方的資質(zhì)和數(shù)據(jù)使用目的，確保數(shù)據(jù)不被濫用；定期對數(shù)據(jù)分析流程和數(shù)據(jù)安全措施進行檢查和評估，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在的安全與合規(guī)問題。六、案例分析題（1）關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)及分析思路：①流量指標(biāo)：包括活動期間的總訪問量、新訪客數(shù)、老訪客數(shù)等。分析流量是否達到預(yù)期，如果流量不足，可能是廣告投放效果不佳、推廣渠道選擇不當(dāng)?shù)仍?；若新訪客占比低，可能需要優(yōu)化新用戶獲取策略。②轉(zhuǎn)化率指標(biāo)：如商品詳情頁轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率等。通過分析各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，找出轉(zhuǎn)化率低的環(huán)節(jié)，判斷是商品展示問題、頁面設(shè)計問題還是用戶購買決策過程存在障礙。③客單價：分析客單價是否低于預(yù)期，若客單價低，可能需要通過組合營銷、滿減活動等方式提高用戶的購買金額。④商品銷售數(shù)據(jù)：包括各品類商品的銷售額、銷售量、庫存周轉(zhuǎn)率等。了解哪些品類商品銷售好，哪些品類未達預(yù)期，分析商品的市場需求和競爭力。⑤用戶行為數(shù)據(jù)：如用戶在頁面的停留時間、瀏覽深度、跳出率等。通過分析用戶行為，判斷頁面內(nèi)容和布局是否吸引用戶，是否存在影響用戶購物體驗的因素。（2）優(yōu)化策略及數(shù)據(jù)支撐：①優(yōu)化商品詳情頁：分析用戶在商品詳情頁的停留時間、跳出率等數(shù)據(jù)，若停留時間短、跳出率高，可能是商品詳情頁內(nèi)容不吸引人，如圖片質(zhì)量差、產(chǎn)品描述不詳細等?？芍匦略O(shè)計商品詳情頁，補充詳細的產(chǎn)品信息、增加用戶評價展示等，通過A/B測試對比優(yōu)化前后的轉(zhuǎn)化率，評估優(yōu)化效果。②調(diào)整營銷策略