2025年數(shù)據(jù)分析師案例分析考試試題及答案一、案例分析（30分）

【案例背景】某電商平臺為了提高用戶滿意度，計(jì)劃對平臺上的商品進(jìn)行分類優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)分析用戶購買行為，以便為平臺提供優(yōu)化建議。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，分析用戶購買行為，并提出優(yōu)化建議。

1.小王收集了平臺過去一年的用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、購買時間、購買頻率等。

2.數(shù)據(jù)顯示，平臺上的用戶購買行為存在以下特點(diǎn)：

（1）用戶購買商品時，價格是其主要考慮因素；

（2）用戶對商品類別的選擇較為分散；

（3）用戶購買頻率相對較低。

【小題1】（5分）請根據(jù)案例背景，列舉至少3個可能導(dǎo)致用戶購買行為特點(diǎn)的原因。

答案：1.商品價格因素；2.商品類別選擇多樣性；3.用戶購買頻率低。

【小題2】（5分）請針對案例背景，提出至少2個優(yōu)化用戶購買行為的建議。

答案：1.優(yōu)化商品價格策略；2.提高商品類別吸引力。

【小題3】（5分）請根據(jù)案例背景，分析用戶購買行為對平臺運(yùn)營的影響。

答案：1.影響平臺收入；2.影響用戶滿意度。

【小題4】（5分）請結(jié)合案例背景，說明數(shù)據(jù)分析師在分析用戶購買行為中的職責(zé)。

答案：1.收集、整理和分析用戶購買數(shù)據(jù)；2.提出優(yōu)化建議。

二、數(shù)據(jù)收集與處理（40分）

【案例背景】某電商平臺希望了解用戶對新品上市的接受程度，以便為新品推廣提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)收集和處理相關(guān)數(shù)據(jù)。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，完成數(shù)據(jù)收集與處理工作。

1.小王收集了平臺過去三個月的新品上市數(shù)據(jù)，包括新品名稱、新品價格、新品類別、新品銷量等。

2.數(shù)據(jù)處理要求：

（1）統(tǒng)計(jì)新品銷量排名；

（2）分析新品類別銷售占比；

（3）計(jì)算新品平均售價。

【小題5】（10分）請列舉至少3種收集新品上市數(shù)據(jù)的途徑。

答案：1.平臺內(nèi)部銷售數(shù)據(jù)；2.用戶反饋；3.競品分析。

【小題6】（10分）請說明如何處理以下數(shù)據(jù)：

（1）新品名稱；

（2）新品價格；

（3）新品類別；

（4）新品銷量。

答案：

（1）新品名稱：去重、排序；

（2）新品價格：去重、排序；

（3）新品類別：去重、排序；

（4）新品銷量：計(jì)算銷量排名、占比。

【小題7】（10分）請根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)，完成以下任務(wù)：

（1）統(tǒng)計(jì)新品銷量排名；

（2）分析新品類別銷售占比；

（3）計(jì)算新品平均售價。

答案：

（1）新品銷量排名：根據(jù)銷量從高到低排序；

（2）新品類別銷售占比：計(jì)算各類別銷量占比；

（3）新品平均售價：計(jì)算新品總售價除以新品數(shù)量。

三、數(shù)據(jù)可視化（20分）

【案例背景】某電商平臺為了了解用戶購買偏好，希望將用戶購買數(shù)據(jù)可視化展示。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，完成數(shù)據(jù)可視化分析。

1.小王收集了平臺過去一年的用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、購買時間、購買頻率等。

2.數(shù)據(jù)可視化要求：

（1）制作商品類別餅圖；

（2）制作用戶購買時間折線圖；

（3）制作用戶購買頻率直方圖。

【小題8】（10分）請列舉至少3種數(shù)據(jù)可視化工具。

答案：1.Excel；2.Tableau；3.PowerBI。

【小題9】（10分）請根據(jù)案例背景，完成以下數(shù)據(jù)可視化任務(wù)：

（1）制作商品類別餅圖；

（2）制作用戶購買時間折線圖；

（3）制作用戶購買頻率直方圖。

答案：

（1）商品類別餅圖：以商品類別為橫軸，以銷量占比為縱軸，繪制餅圖；

（2）用戶購買時間折線圖：以時間為橫軸，以購買量為縱軸，繪制折線圖；

（3）用戶購買頻率直方圖：以購買頻率為橫軸，以數(shù)量為縱軸，繪制直方圖。

四、數(shù)據(jù)分析與挖掘（20分）

【案例背景】某電商平臺為了提高用戶忠誠度，希望分析用戶購買行為，找出潛在流失用戶。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，完成數(shù)據(jù)分析與挖掘工作。

1.小王收集了平臺過去一年的用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、購買時間、購買頻率、用戶等級等。

2.數(shù)據(jù)分析要求：

（1）分析用戶等級與購買頻率的關(guān)系；

（2）分析用戶購買頻率與用戶等級的關(guān)系；

（3）挖掘潛在流失用戶。

【小題10】（10分）請列舉至少3種數(shù)據(jù)分析方法。

答案：1.描述性分析；2.相關(guān)性分析；3.聚類分析。

【小題11】（10分）請根據(jù)案例背景，完成以下數(shù)據(jù)分析任務(wù)：

（1）分析用戶等級與購買頻率的關(guān)系；

（2）分析用戶購買頻率與用戶等級的關(guān)系；

（3）挖掘潛在流失用戶。

答案：

（1）用戶等級與購買頻率關(guān)系：根據(jù)用戶等級和購買頻率數(shù)據(jù)，繪制散點(diǎn)圖，觀察趨勢；

（2）用戶購買頻率與用戶等級關(guān)系：根據(jù)用戶等級和購買頻率數(shù)據(jù)，繪制散點(diǎn)圖，觀察趨勢；

（3）潛在流失用戶挖掘：根據(jù)用戶等級和購買頻率數(shù)據(jù)，篩選出購買頻率低、用戶等級低的用戶，作為潛在流失用戶。

五、商業(yè)智能與決策支持（20分）

【案例背景】某電商平臺為了提高運(yùn)營效率，希望利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果為運(yùn)營決策提供支持。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)進(jìn)行商業(yè)智能與決策支持。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，完成商業(yè)智能與決策支持工作。

1.小王收集了平臺過去一年的用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、購買時間、購買頻率、用戶等級等。

2.商業(yè)智能與決策支持要求：

（1）根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出運(yùn)營優(yōu)化建議；

（2）為管理層提供數(shù)據(jù)可視化報告；

（3）協(xié)助管理層制定運(yùn)營策略。

【小題12】（10分）請列舉至少3種商業(yè)智能工具。

答案：1.R語言；2.Python；3.SAS。

【小題13】（10分）請根據(jù)案例背景，完成以下商業(yè)智能與決策支持任務(wù)：

（1）根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出運(yùn)營優(yōu)化建議；

（2）為管理層提供數(shù)據(jù)可視化報告；

（3）協(xié)助管理層制定運(yùn)營策略。

答案：

（1）運(yùn)營優(yōu)化建議：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出提高用戶忠誠度、優(yōu)化商品價格、提升用戶購買頻率等建議；

（2）數(shù)據(jù)可視化報告：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，制作數(shù)據(jù)可視化報告，以便管理層直觀了解運(yùn)營情況；

（3）運(yùn)營策略制定：協(xié)助管理層根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，制定針對性的運(yùn)營策略。

六、綜合案例分析（20分）

【案例背景】某電商平臺為了提升用戶體驗(yàn)，計(jì)劃優(yōu)化購物流程。數(shù)據(jù)分析師小王負(fù)責(zé)進(jìn)行綜合案例分析，為平臺提供優(yōu)化建議。

【案例分析要求】請根據(jù)以下信息，完成綜合案例分析工作。

1.小王收集了平臺過去一年的用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、購買時間、購買頻率、用戶滿意度等。

2.綜合案例分析要求：

（1）分析用戶滿意度與購物流程的關(guān)系；

（2）挖掘購物流程中存在的問題；

（3）提出優(yōu)化購物流程的建議。

【小題14】（10分）請列舉至少3種綜合分析方法。

答案：1.因子分析；2.主成分分析；3.聚類分析。

【小題15】（10分）請根據(jù)案例背景，完成以下綜合案例分析任務(wù)：

（1）分析用戶滿意度與購物流程的關(guān)系；

（2）挖掘購物流程中存在的問題；

（3）提出優(yōu)化購物流程的建議。

答案：

（1）用戶滿意度與購物流程關(guān)系：根據(jù)用戶滿意度和購物流程數(shù)據(jù)，繪制散點(diǎn)圖，觀察趨勢；

（2）購物流程問題挖掘：根據(jù)購物流程數(shù)據(jù)，分析各個環(huán)節(jié)的用戶滿意度，找出存在問題；

（3）優(yōu)化購物流程建議：根據(jù)分析結(jié)果，提出簡化購物流程、提高頁面加載速度、優(yōu)化支付體驗(yàn)等建議。

本次試卷答案如下：

一、案例分析（30分）

【小題1】（5分）

答案：1.商品價格敏感度高；2.商品種類繁多，用戶選擇余地大；3.用戶對平臺信任度不高。

【小題2】（5分）

答案：1.提供更多性價比高的商品；2.增加商品類別之間的關(guān)聯(lián)推薦。

【小題3】（5分）

答案：1.影響平臺銷售額和利潤；2.影響用戶對平臺的忠誠度。

【小題4】（5分）

答案：1.收集并整理用戶購買數(shù)據(jù)；2.分析數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)用戶行為模式；3.提出改進(jìn)建議。

二、數(shù)據(jù)收集與處理（40分）

【小題5】（10分）

答案：1.平臺內(nèi)部銷售系統(tǒng)；2.用戶調(diào)查問卷；3.社交媒體分析。

【小題6】（10分）

答案：1.新品名稱：去重，確保每個名稱唯一；2.新品價格：去重，確保價格數(shù)據(jù)準(zhǔn)確；3.新品類別：去重，確保類別分類正確；4.新品銷量：計(jì)算總數(shù)，確保數(shù)據(jù)完整。

【小題7】（10分）

答案：1.新品銷量排名：按照銷量從高到低排序；2.新品類別銷售占比：計(jì)算每個類別銷量占總銷量的比例；3.新品平均售價：計(jì)算所有新品售價的總和除以新品數(shù)量。

三、數(shù)據(jù)可視化（20分）

【小題8】（10分）

答案：1.Excel；2.Tableau；3.PowerBI。

【小題9】（10分）

答案：1.商品類別餅圖：使用Excel或Tableau創(chuàng)建餅圖，展示各類別占比；2.用戶購買時間折線圖：使用Excel或Tableau創(chuàng)建折線圖，展示不同時間段的購買量；3.用戶購買頻率直方圖：使用Excel或Tableau創(chuàng)建直方圖，展示不同購買頻率的用戶數(shù)量。

四、數(shù)據(jù)分析與挖掘（20分）

【小題10】（10分）

答案：1.描述性分析；2.相關(guān)性分析；3.聚類分析。

【小題11】（10分）

答案：1.用戶等級與購買頻率關(guān)系：分析用戶等級與購買頻率之間的相關(guān)性，使用散點(diǎn)圖展示；2.用戶購買頻率與用戶等級關(guān)系：分析購買頻率與用戶等級之間的相關(guān)性，使用散點(diǎn)圖展示；3.潛在流失用戶挖掘：根據(jù)購買頻率和用戶等級篩選出可能流失的用戶。

五、商業(yè)智能與決策支持（20分）

【小題12】（10分）

答案：1.R語言；2.Python；3.SAS。

【小題13】（10分）

答案：1.運(yùn)營優(yōu)化建議：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出改進(jìn)商品推薦算法、優(yōu)化用戶界面等建議；2.數(shù)據(jù)可視化報告：使用Tableau或PowerBI制作報告，展示關(guān)鍵指標(biāo)和趨勢；3.運(yùn)營策略制定：協(xié)助管理