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OPPO数据分析笔试题及答案

姓名：____________________

一、选择题（每题[5]分，共[20]分）

1.下列哪个指标不属于移动用户活跃度指标？

A.日活跃用户数（DAU）

B.月活跃用户数（MAU）

C.用户留存率

D.用户付费率

2.以下哪个分析工具主要用于数据可视化？

A.Python的Matplotlib

B.Excel

C.MySQL

D.Tableau

3.在数据分析中，以下哪个方法不属于描述性统计分析？

A.平均数

B.中位数

C.标准差

D.主成分分析

4.以下哪个指标可以反映用户对产品的满意度？

A.用户留存率

B.用户流失率

C.用户活跃度

D.用户满意度评分

5.以下哪个指标可以反映用户对产品的忠诚度？

A.用户留存率

B.用户流失率

C.用户活跃度

D.用户满意度评分

二、简答题（每题[10]分，共[30]分）

1.简述数据分析的步骤。

2.解释什么是A/B测试，并举例说明。

3.简述用户画像在数据分析中的作用。

三、计算题（每题[15]分，共[45]分）

1.某款APP在过去一个月内有1000名新用户，其中500名用户在首日使用后留存，300名用户在次日使用后留存，200名用户在第三日使用后留存。请计算该APP的用户留存率。

2.某电商平台在两个不同时间段进行了一次促销活动，活动期间销售额分别为100万元和150万元。活动期间的用户访问量分别为10000人次和15000人次。请计算两个时间段的活动转化率。

3.某APP在过去一个月内有1000名用户，其中500名用户为付费用户，200名用户为免费用户。付费用户的平均消费为100元，免费用户的平均消费为20元。请计算该APP的平均消费金额。

4.某电商平台在一段时间内推出了两款新产品，产品A的销售额为200万元，产品B的销售额为150万元。产品A的用户访问量为10000人次，产品B的用户访问量为12000人次。请计算两款产品的销售额转化率。

四、论述题（每题[20]分，共[40]分）

1.论述数据挖掘在移动互联网产品中的应用。

2.结合实际案例，分析移动用户流失的原因及对策。

五、编程题（每题[30]分，共[60]分）

1.编写Python代码，读取一个包含用户数据的CSV文件，计算并输出用户的平均年龄、平均消费金额以及消费金额大于等于1000元的用户数量。

2.编写SQL查询语句，从一个包含用户和订单信息的数据库表中查询出过去三个月内订单数量超过10单的用户ID和订单总金额。

六、案例分析题（每题[20]分，共[40]分）

1.案例分析：某移动应用公司在进行新版本更新时，希望通过A/B测试来优化用户体验。请设计一个A/B测试方案，包括测试目标、测试用户分组、测试变量和评估方法。

2.案例分析：某电商平台发现其用户流失率较高，需要通过数据分析来找出流失原因。请列出数据分析步骤，并说明如何使用数据分析结果来制定相应的改进措施。

试卷答案如下：

一、选择题（每题[5]分，共[20]分）

1.答案：D

解析思路：日活跃用户数（DAU）、月活跃用户数（MAU）和用户留存率都是常用的移动用户活跃度指标，而用户付费率是反映用户消费行为的指标。

2.答案：D

解析思路：Matplotlib是Python的一个数据可视化库，Excel是电子表格软件，MySQL是关系型数据库管理系统，而Tableau是专业的数据可视化工具。

3.答案：D

解析思路：描述性统计分析主要包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，而主成分分析是一种降维技术，不属于描述性统计分析。

4.答案：D

解析思路：用户满意度评分是直接反映用户满意度的指标，而用户留存率、用户流失率和用户活跃度都是间接反映用户满意度的指标。

5.答案：A

解析思路：用户留存率是反映用户忠诚度的指标，用户流失率、用户活跃度和用户满意度评分虽然与用户忠诚度有关，但不是直接反映忠诚度的指标。

二、简答题（每题[10]分，共[30]分）

1.答案：

-数据收集：收集相关数据，包括原始数据和用户反馈等。

-数据清洗：对收集到的数据进行处理，去除无效、错误或重复的数据。

-数据分析：对清洗后的数据进行统计分析和挖掘，提取有价值的信息。

-结果解释：对分析结果进行解释和总结，为决策提供依据。

-报告撰写：撰写数据分析报告，包括分析过程、结果和结论。

2.答案：

-A/B测试是一种实验方法，通过比较两个或多个版本的页面或功能，以确定哪个版本能够带来更好的效果。

-举例：某电商网站想要提高购物车转化率，设计两个版本的购物车界面，一组用户看到版本A，另一组用户看