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开放式数据分析技能挑战答案手册

一、单选题（每题2分，共10题）

题目1

某市交通管理局希望分析2023年全年早晚高峰时段各主要路段的拥堵情况。现有数据包括各路段的实时车流量、平均车速和事故记录。若需评估不同路段在高峰时段的拥堵程度，最适合采用的分析指标是？

A.平均车流量

B.平均车速

C.事故发生频率

D.车流量与车速的比值

答案1

B.平均车速

解析

平均车速是衡量道路拥堵程度的常用指标，车速越低通常意味着拥堵越严重。平均车流量虽然能反映交通量，但无法直接体现拥堵程度；事故频率更多反映道路安全隐患，而非拥堵本身；车流量与车速的比值可间接反映拥堵，但平均车速更直观。

题目2

某电商平台希望优化用户购物路径，现有数据包括用户浏览商品页面、点击购物车和完成支付的日志。若需分析用户在购物流程中的流失环节，最适合采用的数据分析方法是？

A.描述性统计分析

B.聚类分析

C.网络路径分析

D.回归分析

答案2

C.网络路径分析

解析

网络路径分析适用于分析用户在多步骤流程中的行为路径，可识别用户在哪个环节流失最多。描述性统计仅展示数据概况；聚类分析用于分组，不适用于流程分析；回归分析多用于预测，不直接反映流程中断。

题目3

某银行希望评估客户流失风险，现有数据包括客户年龄、收入、贷款余额和交易频率。若需构建客户流失预警模型，最适合采用的数据预处理步骤是？

A.数据标准化

B.缺失值填充

C.特征编码

D.数据分箱

答案3

B.缺失值填充

解析

客户流失分析中，数据完整性至关重要。缺失值若不处理可能影响模型准确性，需优先填充（如均值、中位数或模型预测）。标准化适用于数值特征统一尺度；特征编码针对分类变量；数据分箱用于离散化，非必要预处理步骤。

题目4

某餐饮企业希望分析门店销售额与周边人口密度的关系，现有数据包括各门店月销售额、周边100米内常住人口数和竞争对手数量。若需验证“人口密度越高，销售额越高”的假设，最适合采用的分析方法是？

A.相关性分析

B.回归分析

C.方差分析

D.时间序列分析

答案4

A.相关性分析

解析

相关性分析可直接衡量人口密度与销售额的线性关系，验证假设有效性。回归分析虽能解释关系强度，但相关性更简洁；方差分析适用于多组均值比较；时间序列分析针对动态数据。

题目5

某外卖平台希望优化配送路线，现有数据包括订单位置、配送员起终点和预计送达时间。若需计算最优配送顺序，最适合采用的数据结构是？

A.数组

B.链表

C.树

D.图

答案5

D.图

解析

配送路线优化属于典型的图论问题，需考虑节点（订单/门店）和边（路线/距离）。数组/链表无法表示路径依赖；树结构适用于层级关系，不适用于多路径场景。

二、多选题（每题3分，共5题）

题目6

某零售企业希望分析用户购买行为，现有数据包括用户性别、年龄段、浏览商品类别和购买金额。若需细分高价值用户群体，最适合采用的数据分析方法有？

A.用户分群（K-Means）

B.关联规则挖掘

C.逻辑回归

D.透视表分析

答案6

A.用户分群（K-Means），D.透视表分析

解析

用户分群可直接聚类高价值用户；透视表分析可快速多维汇总用户特征。关联规则挖掘用于商品关联，逻辑回归用于预测，均非核心方法。

题目7

某医院希望分析患者复诊率的影响因素，现有数据包括年龄、病情严重程度、用药依从性和医生评分。若需构建预测模型，最适合采用的机器学习算法有？

A.决策树

B.神经网络

C.朴素贝叶斯

D.支持向量机

答案7

A.决策树，D.支持向量机

解析

决策树适用于分类且易于解释；支持向量机擅长高维数据分类。神经网络适合复杂模式但解释性弱；朴素贝叶斯假设独立性，不适用于复诊场景。

题目8

某共享单车企业希望分析骑行热点区域，现有数据包括骑行起终点、时间和天气。若需可视化分析，最适合采用的数据图表有？

A.热力图

B.散点图

C.箱线图

D.地图叠加图

答案8

A.热力图，D.地图叠加图

解析

热力图和地图叠加图可直接展示空间分布密度，最适用于骑行热点分析。散点图用于数值关系；箱线图用于分布比较。

题目9

某电商希望分析促销活动效果，现有数据包括活动期间订单量、用户增长和广告曝光量。若需评估活动ROI，最适合采用的指标有？

A.投资回报率（ROI）

B.用户留存率

C.广告点击率（CTR）

D.客单价

答案9

A.投资回报率（ROI），D.客单价

解析

ROI直接衡量活动效益；客单价反映单次交易价值。用户留存率和CTR虽相关，但非核心ROI计算指标。

题目10

某外卖平台希望分析骑手配送效率，现有数据包括接单时长、配送速度和超时率。若需优化配送流程，