2025年互联网营销师云计算与AI赋能的营销数据挖掘实践专题试卷及解析1
2025年互联网营销师云计算与AI赋能的营销数据挖掘实
践专题试卷及解析
2025年互联网营销师云计算与AI赋能的营销数据挖掘实践专题试卷及解析
第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）
1、在云计算环境下，营销数据挖掘最核心的优势是什么？
A、降低硬件采购成本
B、实现弹性扩展资源
C、提供全球部署能力
D、增强数据安全防护
【答案】B
【解析】正确答案是B。云计算的核心价值在于按需分配和弹性扩展资源，这对处
理波动的营销数据量至关重要。A选项是云计算的附加优势，C选项更适合跨国企业，
D选项需要额外安全措施。知识点：云计算特性。易错点：容易混淆成本与弹性扩展的
核心价值。
2、AI赋能的营销数据挖掘中，自然语言处理（NLP）技术主要用于？
A、图像识别分析
B、用户评论情感分析
C、用户行为路径预测
D、广告投放优化
【答案】B
【解析】正确答案是B。NLP专门处理文本数据，在营销中常用于分析用户评论、
社交媒体内容等文本情感倾向。A选项属于计算机视觉领域，C、D选项更依赖机器学
习算法。知识点：NLP应用场景。易错点：容易将NLP与其他AI技术混淆。
3、在营销数据挖掘中，云计算的PaaS层主要提供什么服务？
A、虚拟服务器
B、数据存储空间
C、开发测试环境
D、网络带宽资源
【答案】C
【解析】正确答案是C。PaaS（平台即服务）提供开发和部署环境，适合构建营销
数据挖掘应用。A选项是IaaS服务，B选项是SaaS特征，D选项属于基础设施。知
识点：云计算服务模型。易错点：容易混淆IaaS、PaaS、SaaS的区别。
4、AI驱动的营销数据挖掘中，“冷启动”问题通常出现在？
A、数据清洗阶段
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B、模型训练初期
C、结果可视化环节
D、系统部署阶段
【答案】B
【解析】正确答案是B。冷启动指新系统或模型缺乏历史数据时的初始训练困难，在
推荐系统中尤为明显。其他阶段通常不涉及此问题。知识点：机器学习常见问题。易错
点：容易将冷启动与数据不足混淆。
5、云计算环境下，营销数据挖掘的”数据湖”概念强调？
A、结构化数据存储
B、实时数据处理
C、原始数据集中存储
D、数据安全加密
【答案】C
【解析】正确答案是C。数据湖以原始格式存储所有数据，适合营销数据的多样化
处理。A选项是数据仓库特征，B选项需要流处理技术，D选项是安全措施。知识点：
数据存储架构。易错点：容易混淆数据湖与数据仓库。
6、AI赋能的营销数据挖掘中，“特征工程”的主要目的是？
A、提升算法运行速度
B、增强模型预测准确性
C、减少数据存储空间
D、简化数据可视化
【答案】B
【解析】正确答案是B。特征工程通过选择和转换特征来提高模型性能，是数据挖
掘的关键步骤。其他选项不是其主要目标。知识点：机器学习流程。易错点：容易忽视
特征工程对模型效果的决定性作用。
7、在云计算环境中，营销数据挖掘的”无服务器计算”模式最适合？
A、大规模批量处理
B、事件驱动的实时分析
C、长期运行的模型训练
D、高并发数据存储
【答案】B
【解析】正确答案是B。无服务器计算擅长处理突发性事件驱动的任务，如实时营
销分析。A选项更适合批处理服务，C选项需要持续计算资源，D选项依赖存储服务。
知识点：云计算部署模式。易错点：容易混淆无服务器与容器化应用场景。
8、AI赋能的营销数据挖掘中，“A/B测试”主要用于评估？
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