商務(wù)數(shù)據(jù)分析測試題

商務(wù)數(shù)據(jù)分析測試題簡答題一、商務(wù)數(shù)據(jù)搜集要注意的原則有哪些？為了保證收集工作的有效性和數(shù)據(jù)價(jià)值，需要注意以下幾個(gè)原則：（1）及時(shí)性。注意數(shù)據(jù)的產(chǎn)生時(shí)間，過時(shí)的數(shù)據(jù)解決不了當(dāng)下的問題。（2）全面性。充分考慮到內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)來源，盡量避免幸存者偏差、選擇性偏差等。（3）相關(guān)性。避免犯兩類錯誤：有什么數(shù)據(jù)就用什么數(shù)據(jù)，且喜歡復(fù)雜的模型；不進(jìn)行事前調(diào)查，沒有任何基礎(chǔ)就想當(dāng)然的收集數(shù)據(jù)。（4）經(jīng)濟(jì)性。在選擇要分析的商業(yè)指標(biāo)、確定數(shù)據(jù)收集方法以及收集流程的過程中，要將可能產(chǎn)生的效益與花費(fèi)的人力、物力、財(cái)力、時(shí)間等成本進(jìn)行衡量，從而制定更為經(jīng)濟(jì)可行的數(shù)據(jù)收集方案。二、說明商務(wù)數(shù)據(jù)收集的流程數(shù)據(jù)分析人員可以按照如下的流程進(jìn)行操作：（1）定位商業(yè)問題，確定有理有據(jù)的收集指標(biāo)。定位商業(yè)問題的最終目的是要透過現(xiàn)象看本質(zhì)，運(yùn)用4W提問法挖掘期望成果和行動之間的因果關(guān)系。（2）考慮指標(biāo)特征，選擇經(jīng)濟(jì)可行的收集方法。確定了要收集的數(shù)據(jù)指標(biāo)后，就需要著手根據(jù)指標(biāo)特征結(jié)合收集成本，考慮獲取數(shù)據(jù)應(yīng)使用的方法。（3）明確任務(wù)分工，制定切實(shí)有效的收集方案。在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集工作前，應(yīng)明確數(shù)據(jù)收集的指標(biāo)范圍和時(shí)間范圍。接著明確這些數(shù)據(jù)需要從哪些途徑及部門收集，最后確定參與部門和人員配備并落實(shí)為工作方案。（4）建立數(shù)據(jù)規(guī)范，進(jìn)行完整準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)檢查數(shù)據(jù)指標(biāo)需對數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一性標(biāo)識，并且貫穿之后的數(shù)據(jù)查詢、分析和應(yīng)用，建立數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)范是為了使后續(xù)工作有一個(gè)可以遵循的原則，也為龐雜的數(shù)據(jù)分析工作確定了可以識別的唯一標(biāo)識。三.說明通過各種渠道收集的原始數(shù)據(jù)存在的問題？原始數(shù)據(jù)主要存在以下幾個(gè)問題：（1）缺失數(shù)據(jù)，是指在實(shí)踐過程中因種種原因沒有能夠獲取觀測對象的相關(guān)信息，造成數(shù)據(jù)不完全。（2）異常值數(shù)據(jù)，也可稱為離群點(diǎn)，是指所獲得的數(shù)據(jù)中與平均值的偏差超過兩倍及兩倍以上標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)。（3）重復(fù)數(shù)據(jù)，一般分為實(shí)體重復(fù)和字段重復(fù)兩種。其中，實(shí)體重復(fù)是指所有字段完全重復(fù)，字段重復(fù)則表示某一個(gè)或多個(gè)不該重復(fù)的字段重復(fù)。（4）冗余數(shù)據(jù)，一方面是指多個(gè)數(shù)據(jù)集合并時(shí)，同一內(nèi)容不同命名或者編碼，例如某數(shù)據(jù)集中的變量名稱為“用戶編碼”，在另一個(gè)數(shù)據(jù)集中卻為“id”；另一方面也指數(shù)據(jù)集中的2個(gè)或多個(gè)變量之間存在相關(guān)或者推導(dǎo)關(guān)系。冗余數(shù)據(jù)會造成數(shù)據(jù)重復(fù)或分析結(jié)果產(chǎn)生偏差。（5）不一致數(shù)據(jù)，一般表現(xiàn)為3個(gè)方面的問題：一是人為/機(jī)械原因?qū)е碌匿浫脲e誤或者數(shù)據(jù)規(guī)范不同；二是變量單位或者量綱不匹配；三是數(shù)據(jù)特征不適應(yīng)特定數(shù)據(jù)分析模型的需求或變量過多分析難度較大。四、分析數(shù)據(jù)集數(shù)列，哪些指標(biāo)可以測度數(shù)據(jù)的集中趨勢？答：測度數(shù)據(jù)的集中趨勢的指標(biāo)可分為數(shù)值平均數(shù)和位置代表值兩大類。數(shù)據(jù)平均數(shù)主要包括算術(shù)平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)和幾何平均數(shù)；位置代表值主要有中位數(shù)和眾數(shù)。數(shù)列的算術(shù)平均數(shù)為15，調(diào)和平均數(shù)為5.14，幾何平均數(shù)10.50，中位數(shù)為13，沒有眾數(shù)。論述題一、二手?jǐn)?shù)據(jù)的收集方法有哪些？舉例說明。二手?jǐn)?shù)據(jù)包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)兩種。（1）內(nèi)部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)來自于組織內(nèi)部，因其他目的而收集。內(nèi)部數(shù)據(jù)的收集來源為業(yè)務(wù)資料、統(tǒng)計(jì)資料、數(shù)據(jù)庫等（企業(yè)數(shù)據(jù)庫、部門溝通等），收集方法包括報(bào)表收集、數(shù)據(jù)庫收集、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)收集等。①報(bào)表收集。報(bào)表收集是指企業(yè)可以通過相關(guān)業(yè)務(wù)部門每日、周的工作報(bào)表進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，如銷售明細(xì)、出入庫清單、客服記錄等。②數(shù)據(jù)庫收集。數(shù)據(jù)庫收集是指企業(yè)將數(shù)據(jù)庫收集系統(tǒng)直接對接到業(yè)務(wù)后臺服務(wù)器，業(yè)務(wù)后臺每時(shí)每刻產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)記錄即可寫入到數(shù)據(jù)庫中，最后由特定的處理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。③系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)收集。系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)收集主要針對互聯(lián)網(wǎng)上的商務(wù)活動。網(wǎng)站日志會記錄訪客IP地址、訪問時(shí)間、訪問次數(shù)、停留時(shí)間、訪客來源等數(shù)據(jù)。通過對這些日志信息進(jìn)行收集、分析，可以挖掘企業(yè)業(yè)務(wù)平臺日志數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值。（2）外部數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)是指從組織外部獲得的二手?jǐn)?shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)的收集來源為公開出版的資料、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫、其它來自互聯(lián)網(wǎng)的資料（網(wǎng)站日志、第三方平臺統(tǒng)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)檢索、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等），收集方法包括文獻(xiàn)收集、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)收集等。文獻(xiàn)收集即通過政府部門、機(jī)構(gòu)協(xié)會、新聞媒體、出版社等發(fā)布的統(tǒng)計(jì)收據(jù)、行業(yè)調(diào)查報(bào)告、新聞報(bào)道、出版物。案例分析：日期周一周二周三周四周五周六周日銷售額（元）5063505250325009504334323607假設(shè)你是某家公司的分析師，表中所示為該公司B2C電子網(wǎng)站一周的銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室，女性為主銷售額集中在五種產(chǎn)品以上。(1)從圖中你看出了什么問題？從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因可以從兩個(gè)角度來分析:站在消費(fèi)者的角度來看，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產(chǎn)品的欲望;站在產(chǎn)品的角度來看，該產(chǎn)品不能在周末的時(shí)候引起消費(fèi)者足夠的注意力。如果要求你提出一個(gè)運(yùn)營改進(jìn)建議，你會怎么做？針對該問題背后的兩方面原因，運(yùn)營改進(jìn)計(jì)劃也分兩方面:一是針對消費(fèi)者周末沒有購買欲望的心理，引導(dǎo)提醒消費(fèi)者周末就應(yīng)該準(zhǔn)備好該產(chǎn)品:二是通過該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷的活動來提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購買力。案例分析2對超市某月會員消費(fèi)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)表中存在缺失值、異常值和重復(fù)值，如表所示，空白單元格為缺失數(shù)據(jù)，填充底紋數(shù)據(jù)為異常值，請論述如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理？可做如下數(shù)據(jù)清洗：（1）對于缺失值，id為A002的會員缺失信息過多，在分析線上消費(fèi)金額字段時(shí)可參與運(yùn)算，在分析其他字段時(shí)可考慮刪除改行。id為A001的會員線上消費(fèi)金額缺失，需追溯數(shù)據(jù)源，在這里也可通過公式