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2025互联网大数据用户画像分析模拟考试试题及解析

一、单项选择题（每题2分，共30分）

1.以下哪种数据最适合用于构建用户的兴趣画像？

A.用户的登录时间

B.用户购买的商品品类

C.用户的设备型号

D.用户的IP地址

解析：答案选B。用户购买的商品品类直接反映了用户的消费偏好和兴趣所在，能够为构建用户兴趣画像提供关键信息。而用户的登录时间主要体现用户的使用习惯；设备型号更多地与用户使用的设备情况相关；IP地址通常用于定位用户的大致地理位置，这三者都不能直接体现用户的兴趣。

2.在用户画像中，“年龄”属于以下哪种属性？

A.人口统计学属性

B.行为属性

C.兴趣属性

D.消费属性

解析：答案是A。人口统计学属性是指描述用户基本特征的信息，包括年龄、性别、职业、地域等。行为属性侧重于用户的操作行为，如浏览、点击等；兴趣属性体现用户的喜好；消费属性主要涉及用户的消费行为和能力。

3.若要分析用户在一段时间内的活跃度变化，最适合使用的分析方法是？

A.聚类分析

B.趋势分析

C.关联分析

D.对比分析

解析：选B。趋势分析用于研究数据随时间的变化趋势，能够清晰地展示用户活跃度在一段时间内的上升、下降或波动情况。聚类分析是将相似的对象归为一类；关联分析主要挖掘数据之间的关联关系；对比分析则是对不同对象或同一对象不同时期的数据进行比较。

4.以下哪个指标可以衡量用户的忠诚度？

A.页面浏览量

B.购买频率

C.新用户注册数

D.跳出率

解析：答案为B。购买频率反映了用户在一定时间内购买商品或服务的次数，购买频率高说明用户对品牌或产品有较高的忠诚度。页面浏览量只能体现用户的浏览行为；新用户注册数与新用户的获取相关；跳出率是指用户进入页面后立即离开的比例，与用户忠诚度关系不大。

5.在构建用户画像时，对于缺失值的处理，以下哪种方法是不恰当的？

A.直接删除包含缺失值的记录

B.用均值填充缺失值

C.用随机值填充缺失值

D.根据其他相关变量进行预测填充

解析：选C。用随机值填充缺失值会引入大量的噪声，破坏数据的真实性和一致性，不利于构建准确的用户画像。直接删除包含缺失值的记录适用于缺失值较少的情况；用均值填充缺失值是一种简单常用的方法；根据其他相关变量进行预测填充可以利用数据之间的相关性来合理填补缺失值。

6.以下哪种数据源可以获取用户的社交关系信息？

A.电商平台的交易记录

B.社交媒体平台的用户数据

C.有哪些信誉好的足球投注网站引擎的有哪些信誉好的足球投注网站记录

D.视频网站的观看记录

解析：答案是B。社交媒体平台的用户数据包含了用户之间的关注、好友关系等社交关系信息。电商平台的交易记录主要反映用户的消费行为；有哪些信誉好的足球投注网站引擎的有哪些信誉好的足球投注网站记录体现用户的有哪些信誉好的足球投注网站需求；视频网站的观看记录展示用户的视频观看偏好。

7.用户画像中的“RFM模型”，其中“R”代表的是？

A.购买频率

B.最近一次购买时间

C.购买金额

D.客户价值

解析：选B。在RFM模型中，“R”（Recency）表示最近一次购买时间，“F”（Frequency）表示购买频率，“M”（Monetary）表示购买金额。该模型通过这三个指标来衡量客户的价值和忠诚度。

8.若要对用户进行细分，以下哪种算法最适合？

A.线性回归

B.决策树

C.支持向量机

D.K均值聚类

解析：答案为D。K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据对象划分为不同的簇，使得同一簇内的对象相似度较高，不同簇之间的对象相似度较低，非常适合用于用户细分。线性回归主要用于预测连续变量的值；决策树和支持向量机常用于分类和预测问题。

9.以下哪个因素不会影响用户画像的准确性？

A.数据质量

B.算法选择

C.用户数量

D.数据维度

解析：选C。用户数量本身并不会直接影响用户画像的准确性。数据质量是构建准确用户画像的基础，低质量的数据会导致画像偏差；算法选择合适与否会影响对数据的分析和挖掘效果；数据维度的完整性和合理性也会影响画像的准确性。

10.在用户画像中，“用户旅程”分析主要关注的是？

A.用户的消费金额变化

B.用户从接触产品到最终购买的全过程

C.用户的兴趣爱好转变

D.用户的设备更换情况

解析：选B。用户旅程分析旨在研究用户从最初接触产品或服务，经过一系列的交互和决策过程，最终完成购买或达成其他目标的整个过程，帮助企业了解用户的行为路径和需求。用户的消费金额变化、兴趣爱好转变和设备更换情况虽然也是用户画像的一部分，但不是用户旅程分析的主要关注点。

11.对于实时性要求较高的用户画像应用场景，以下哪种数据存储方式更合适？

A.关系型数据库

B.数据仓库

C.内存数据库

D.分布式文件系统

解析：选C。内存