电子商务数据分析师初级考试题库

电子商务数据分析师利用数据分析和统计技术来改善电子商务业务的运营和绩效。 他们分析客户行为、销售数据和其他关键指标，以获得有关客户偏好、市场趋势和改进机会的见解。
初级考试题库
数据分析基础
描述描述性统计和推论统计之间的区别。
解释正态分布的特性。
计算均值、中位数、众数和标准差。
使用假设检验来测试假设。
电子商务数据分析
确定电子商务网站上衡量成功的关键绩效指标 (KPI)。
描述客户行为分析中使用的不同技术，如细分和用户旅程映射。
解释不同电子商务报告类型的用途，如购买漏斗和收入分析。
使用 Google Analytics 等工具来收集和分析电子商务数据。
数据可视化
描述数据可视化的不同类型，如条形图、折线图和饼图。
解释数据可视化原则，如对比度、层次和格式塔。
使用数据可视化工具，如 Tableau 或 Power BI，来创建信息图表和仪表板。
沟通和报告
写作一份清晰而简洁的数据分析报告。
创建视觉上吸引人的演示文稿来展示分析结果。
与业务利益相关者沟通分析见解和建议。
其他
了解电子商务行业趋势和最佳实践。
熟悉 SQL、Python 等数据分析语言或工具。
拥有批判性思维、问题解决和数据解释能力。
练习题示例
客户购买行为数据显示，男性客户的平均订单价值高于女性客户。 你将如何使用假设检验来确定这种差异是否具有统计学意义？
使用 Google Analytics 数据，确定对网站访问次数影响最大的五个因素。
创建一个仪表板，可视化电子商务网站的收入、流量和转化率。
撰写一份报告，总结了客户旅程中购物车放弃的原因。
讨论电子商务数据分析中道德问题的重要性。