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2025年大学《网络与新媒体-新媒体数据分析》考试模拟试题及答案解析?
单位所属部门:________姓名:________考场号:________考生号:________
一、选择题
1.在新媒体数据分析中,用于描述数据集中各个数值大小和分布情况的统计量是()
A.均值
B.方差
C.标准差
D.中位数
答案:A
解析:均值是数据集中所有数值的总和除以数值的个数,用于描述数据的平均水平,能够反映数据集的中心位置。方差和标准差主要用于描述数据的离散程度,中位数则是将数据排序后位于中间位置的数值,主要用于反映数据的集中趋势,尤其在数据存在异常值时更为有效。
2.下列哪种方法不属于数据清洗的范畴?()
A.处理缺失值
B.检测并修正异常值
C.统一数据格式
D.数据降维
答案:D
解析:数据清洗的主要目的是提高数据的质量,包括处理缺失值、检测并修正异常值、统一数据格式等。数据降维是数据预处理阶段的一种技术,主要用于降低数据的维度,减少计算复杂度,不属于数据清洗的范畴。
3.在进行新媒体用户行为分析时,通常使用哪种指标来衡量用户对内容的互动程度?()
A.浏览量
B.点赞量
C.转发量
D.时长
答案:B
解析:浏览量是指内容的总访问次数,转发量是指内容被用户转发的次数,时长是指用户在内容页面停留的时间。点赞量是用户对内容的一种直接互动行为,能够较好地反映用户对内容的喜好程度,因此通常用于衡量用户对内容的互动程度。
4.下列哪种工具最适合用于进行大规模新媒体数据的采集?()
A.Excel
B.Python
C.SPSS
D.Tableau
答案:B
解析:Excel是一种电子表格软件,主要用于数据录入和简单分析。SPSS是一种统计分析软件,主要用于数据分析和建模。Tableau是一种数据可视化工具,主要用于数据的图表展示。Python是一种编程语言,具有强大的数据处理和数据分析能力,特别适合用于进行大规模新媒体数据的采集和处理。
5.在进行新媒体内容传播效果分析时,通常使用哪种模型来描述信息传播的过程?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.SIR模型
D.线性回归模型
答案:C
解析:线性回归模型和逻辑回归模型主要用于预测和分类问题。SIR模型是一种流行病学模型,用于描述传染病在人群中的传播过程,也适用于描述信息在社交媒体中的传播过程。因此,在进行新媒体内容传播效果分析时,通常使用SIR模型来描述信息传播的过程。
6.在新媒体数据分析中,用于衡量数据集中各个类别数据分布情况的统计量是()
A.均值
B.方差
C.频率分布
D.标准差
答案:C
解析:均值和标准差主要用于描述数值型数据的集中趋势和离散程度。频率分布是用于描述数据集中各个类别数据分布情况的统计量,能够反映每个类别在数据集中出现的频率。因此,在进行新媒体数据分析时,通常使用频率分布来衡量数据集中各个类别数据分布情况。
7.在进行新媒体用户画像构建时,通常使用哪种方法来对用户进行分类?()
A.聚类分析
B.回归分析
C.逻辑回归分析
D.线性回归分析
答案:A
解析:聚类分析是一种无监督学习方法,主要用于将数据集中的样本按照相似性进行分类。回归分析是一种有监督学习方法,主要用于预测和分类问题。因此,在进行新媒体用户画像构建时,通常使用聚类分析方法来对用户进行分类。
8.在进行新媒体数据可视化时,通常使用哪种图表来展示数据的时间趋势?()
A.散点图
B.柱状图
C.折线图
D.饼图
答案:C
解析:散点图主要用于展示两个变量之间的关系。柱状图主要用于比较不同类别的数据。折线图主要用于展示数据的时间趋势。饼图主要用于展示数据中各个类别的占比。因此,在进行新媒体数据可视化时,通常使用折线图来展示数据的时间趋势。
9.在进行新媒体竞争分析时,通常使用哪种指标来衡量竞争对手的竞争力?()
A.市场份额
B.用户增长率
C.用户活跃度
D.转化率
答案:A
解析:用户增长率和用户活跃度主要用于衡量自身平台的运营情况。转化率是指用户完成特定行为(如购买、注册等)的比例。市场份额是指竞争对手在市场中所占的比例,能够较好地反映竞争对手的竞争力。因此,在进行新媒体竞争分析时,通常使用市场份额来衡量竞争对手的竞争力。
10.在进行新媒体数据挖掘时,通常使用哪种算法来发现数据中的隐藏模式?()
A.决策树
B.神经网络
C.支持向量机
D.聚类算法
答案:D
解析:决策树、神经网络和支持向量机主要用于分类和回归问题。聚类算法是一种无监督学习方法,主要用于发现数据中的隐藏模式。因此,在进行新媒体数据挖掘时,通常使用聚类算法来发现数据中的隐藏模式。
11.在新媒体数据分析中,将数据分为多
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