大数据分析案例分析题目通常锚定真实产业场景，既考察分析者的数据清洗、指标计算、模型搭建等专业能力，也要求结合业务逻辑输出可落地的决策建议，适配从入门学习者到资深从业者的不同能力层级训练需求。以下按照难度梯度整理了不同行业的典型题目：
一、入门级题目（适配初学者基础能力训练、高校课程小作业）
这类题目侧重考察基础描述性分析、核心问题归因能力，数据维度相对简单：
1. 零售行业：某连锁社区便利店提供近3个月的到店客流、线上线下销售明细、商品库存、周边3公里居民消费标签数据，请分析门店临期商品滞销率达18%的核心原因，并给出商品选品、陈列、促销的优化方案，测算优化后预计可降低的滞销损失。
2. 互联网行业：某短视频平台上线青少年模式已满1个月，现有该模式下的用户日均使用时长、功能模块停留占比、主动退出率、家长反馈投诉数据，请分析青少年模式当前的用户接受度，定位功能设计的核心短板，给出3项具体优化建议。
3. 公共服务领域：某市公交集团提供12条核心公交线路工作日的刷卡客流、到站时长、站点换乘数据，请分析工作日早晚高峰的公交线路拥堵点位分布，给出运力调度的调整方案，评估方案可缩短的乘客平均候车时长。
二、进阶级题目（适配1-2年从业者能力考核、高校课程大作业）
这类题目需要结合预测分析、简单模型搭建能力，要求输出可量化的业务价值：
1. 电商行业：某国货美妆品牌提供2024年618大促全链路数据，包括公域渠道投放曝光-点击-转化数据、私域用户复购数据、全平台用户评论语义数据，请核算不同投放渠道的ROI，定位用户差评的核心诱因，设计下一次大促的营销资源分配方案，测算方案落地后预计可提升的销售额增幅。
2. 金融行业：某城商行提供近2年的信用卡用户消费、还款、逾期记录，叠加用户年龄、职业、征信、社交行为标签数据，请搭建用户逾期风险预警模型，识别TOP20%高风险用户群体，给出差异化的授信调整、风险催收建议，评估方案可降低的逾期坏账规模。
3. 制造业领域：某汽车零部件工厂提供半年的生产线传感器运行数据、次品检出记录、设备维护台账，请分析月度次品率波动超过10%的核心影响因素，搭建设备故障预测模型，给出未来1个月的预防性维护排班方案，测算方案可降低的生产线停机损失。
三、高阶题目（适配行业竞赛、企业真实项目竞标）
这类题目数据维度复杂，需要兼顾系统设计、落地价值测算等综合能力：
1. 智慧城市领域：某省会城市提供近1年的交通违章记录、气象数据、节假日安排、大型活动举办记录、路网改造进度数据，请搭建城市核心区域交通拥堵预判系统，给出不同场景下的通行疏导预案，测算方案落地后可降低的居民平均通勤时长。
2. 医疗健康领域：某三甲医院提供3年的Ⅱ型糖尿病患者就诊记录、随访数据、生活习惯问卷、家族病史数据，请分析糖尿病并发症的高危影响因素，搭建并发症早筛模型，评估模型的临床应用价值，给出面向高危患者的健康干预方案。
3. 文旅行业领域：某网红旅游城市提供近2年的游客来源地、消费金额、景点打卡、酒店入住、社交平台提及量数据，请设计面向不同客群的精准文旅营销方案，预测下一个国庆黄金周的游客量和旅游收入，给出重点景点的游客承载量预警机制。

完成这类案例分析题目时，不能仅局限于数据表面的规律推导，还需要结合所属行业的运营规则、政策要求做交叉验证，才能保证分析结论的实用性和可落地性。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。