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以下是电商数据分析形考题目中常见的几个问题：
题目要求分析数据，但数据不完整或存在问题：在这种情况下，考生应该先对数据进行清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。例如，如果数据缺少某些时间段或地区的信息，应该通过插值或推算等方法来补充数据。
题目要求进行竞品分析，但缺乏竞争对手的数据：在这种情况下，考生可以尝试通过公开渠道收集竞争对手的信息，例如官方网站、社交媒体、市场调研等。如果没有公开信息，考生可以尝试通过行业报告、市场研究报告等第三方数据源来获取竞品分析所需的数据。
题目要求进行营销活动分析，但缺乏营销数据：在这种情况下，考生可以尝试通过网站的访问量、转化率、广告投入等数据来评估营销效果。如果缺乏某些数据，考生可以尝试通过行业报告、市场研究报告等第三方数据源来获取所需的数据。
题目要求进行用户行为分析，但数据量过大或数据维度过多：在这种情况下，考生可以使用一些数据挖掘或机器学习算法来处理大量的数据和维度。例如，可以使用聚类分析或决策树算法来识别用户行为模式，或者使用线性回归或岭回归算法来预测用户行为。
总的来说，在面对电商数据分析形考题目时，考生应该善于利用各种数据源和分析工具，尝试解决问题并给出有效的策略建议。如果有任何疑问或困难，可以向教师或考试机构寻求帮助和指导。
