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2025年互联网营销师SCRM机器学习在客户预测中的应用专题试卷及解析1

2025年互联网营销师SCRM机器学习在客户预测中的应

用专题试卷及解析

2025年互联网营销师SCRM机器学习在客户预测中的应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在SCRM系统中，机器学习模型预测客户流失的主要依据是什么？

A、客户的地理位置信息

B、客户的历史互动行为数据

C、客户的社交媒体头像

D、客户的设备型号

【答案】B

【解析】正确答案是B。机器学习模型预测客户流失主要依赖于客户的历史互动行

为数据，如购买频率、浏览时长、客服互动记录等，这些数据能反映客户的活跃度和满

意度。A、C、D选项虽然也是客户数据的一部分，但对流失预测的直接影响较小。知

识点：客户流失预测模型。易错点：容易误认为地理位置或设备型号等静态信息对流失

预测有重要影响。

2、以下哪种机器学习算法最适合用于客户细分？

A、线性回归

B、逻辑回归

C、K均值聚类

D、决策树

【答案】C

【解析】正确答案是C。K均值聚类是一种无监督学习算法，能够根据客户的行为

特征将其自动分为不同的群体，非常适合客户细分。A和B选项主要用于预测问题，D

选项虽然可以用于分类，但聚类是更直接的方法。知识点：客户细分算法。易错点：容

易混淆监督学习和无监督学习的应用场景。

3、在SCRM中，机器学习模型预测客户购买意向时，最重要的特征是什么？

A、客户的年龄

B、客户的性别

C、客户的浏览和点击行为

D、客户的注册时间

【答案】C

【解析】正确答案是C。客户的浏览和点击行为直接反映了其对产品或服务的兴趣，

是预测购买意向的关键特征。A、B、D选项虽然也有一定参考价值，但不如行为数据

重要。知识点：特征工程。易错点：容易忽视行为数据的重要性，过度依赖静态属性。

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4、机器学习模型在SCRM中用于预测客户生命周期价值（CLV）时，通常采用哪

种方法？

A、分类算法

B、回归算法

C、聚类算法

D、降维算法

【答案】B

【解析】正确答案是B。CLV是一个连续值，预测CLV属于回归问题，因此通常采

用回归算法。A选项用于分类问题，C选项用于分组，D选项用于数据简化。知识点：

CLV预测模型。易错点：容易混淆回归和分类的应用场景。

5、在SCRM系统中，机器学习模型预测客户复购概率时，最常用的评估指标是什

么？

A、准确率

B、召回率

C、F1分数

D、AUCROC曲线

【答案】D

【解析】正确答案是D。AUCROC曲线能够全面评估模型在不同阈值下的性能，尤

其适用于不平衡数据集（如复购概率通常较低）。A、B、C选项虽然也是常用指标，但

在复购预测中AUCROC更具代表性。知识点：模型评估指标。易错点：容易忽视数据

不平衡问题，误用准确率作为主要指标。

6、以下哪种数据预处理方法对SCRM中的机器学习模型最为重要？

A、数据标准化

B、缺失值填充

C、特征选择

D、数据降维

【答案】B

【解析】正确答案是B。SCRM系统中数据往往存在大量缺失值，如客户未填写某

些信息，缺失值填充是确保模型正常运行的关键步骤。A、C、D选项虽然也重要，但

缺失值处理更为基础。知识点：数据预处理。易错点：容易忽视缺失值对模型的影响。

7、在SCRM中，机器学习模型预测客户满意度时，最常用的输入数据是什么？

A、客户的购买金额

B、客户的评价文本

C、客户的浏览时长

D、客户的投诉记录

2025年互联网营销师SCRM机器学习在客户预测中的应用专题试卷及解析3

【答案】B

【解析】正确答案是B。客户的评价文本直接反映了其对