《新媒體數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》試題及答案

《新媒體數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》試題及答案第一部分單項(xiàng)選擇題（22題）第一章1.基于大數(shù)據(jù)挖掘和智能算法的新媒體數(shù)據(jù)分析，采用的分析思路是（）。A.收集—分析—預(yù)判B.假設(shè)—驗(yàn)證—決策C.假設(shè)—驗(yàn)證—預(yù)判D.收集—預(yù)判—驗(yàn)證2.以下不屬于新媒體數(shù)據(jù)分析在精準(zhǔn)營銷方面發(fā)揮作用的是（）。A.了解用戶B.預(yù)測消費(fèi)行為C.了解產(chǎn)品信息D.預(yù)測銷售效果第二章1.網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)來源不同，其權(quán)威度、準(zhǔn)確度和參與度也會呈現(xiàn)出不同，以下選項(xiàng)中數(shù)據(jù)權(quán)威度最高的是（）。A.政府網(wǎng)站B.主流媒體C.社交平臺D.自媒體2.以下可以獲得微博傳播數(shù)據(jù)的工具或平臺是（）。A.西瓜助手B.飛瓜數(shù)據(jù)C.知微平臺D.CNZZ平臺第三章1.按照等深分箱法將一組數(shù)據(jù)分為三個(gè)箱子并對每個(gè)箱子進(jìn)行平滑處理，現(xiàn)箱一的數(shù)據(jù)為4、8、9、15、21，若采用按邊界值平滑的方法，其結(jié)果為（）。A.9、9、9、9、9B.11.4、11.4、11.4、11.4、11.4C.4、4、4、21、21D.4、8、4、15、212.按一定的分群標(biāo)準(zhǔn)將總體分成若干個(gè)不重疊的部分，根據(jù)總樣本量，然后以群為抽樣單位采用簡單隨機(jī)抽樣或系統(tǒng)抽樣來抽取個(gè)體的方法是（）。A.分層抽樣B.聚類抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.隨機(jī)抽樣3.分層抽樣也叫類型抽樣，是按照總體已有的某些特征，將總體分成若干層，再從各層中分別隨機(jī)抽取一定的單元構(gòu)成樣本，其原則是（）。A.層內(nèi)差異大，層間差異大B.層內(nèi)差異小，層間差異大C.層內(nèi)差異小，層間差異小D.層內(nèi)差異大，層間差異小4.數(shù)據(jù)集成是指將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的存儲中，解決數(shù)據(jù)的分布性和異構(gòu)性問題，在實(shí)際應(yīng)用中以下哪一項(xiàng)不是所要解決的具體問題（）。A.實(shí)體識別問題B.冗余問題C.數(shù)據(jù)真實(shí)性問題D.數(shù)據(jù)值沖突問題5.箱形圖是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖，其繪制需要找出一組數(shù)據(jù)的上邊緣、下邊緣、（）和兩個(gè)四分位數(shù)，然后連接兩個(gè)四分位數(shù)畫出箱體。A.中位數(shù)B.平均數(shù)C.眾數(shù)D.三分位數(shù)6.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)平滑主要是去除噪聲、將連續(xù)的數(shù)據(jù)離散化、增加粒度，下面哪一項(xiàng)不能夠達(dá)到平滑效果（）。A.數(shù)據(jù)概化B.回歸C.分箱D.聚類第四章1.以數(shù)據(jù)的兩個(gè)重要指標(biāo)為分析依據(jù)，并將這兩個(gè)指標(biāo)作為橫、縱坐標(biāo)軸，構(gòu)成四個(gè)象限，從而找出解決問題的方法被稱作（），經(jīng)典的KANO模型便是采用此方法。A.周期性分析法B.矩陣分析法C.平均分析法D.對比分析法2.對比分析法通常是把兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，包括絕對數(shù)比較和相對數(shù)比較兩種形式。下面哪一項(xiàng)不屬于相對數(shù)比較的方法（）。A.動態(tài)相對數(shù)B.強(qiáng)度相對數(shù)C.比例相對數(shù)D.數(shù)值相對數(shù)3.新媒體數(shù)據(jù)類型具有多樣性，可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三種類型，下面哪項(xiàng)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（）。A.閱讀量B.HTML網(wǎng)頁數(shù)據(jù)C.視頻D.網(wǎng)絡(luò)媒體資源元數(shù)據(jù)4.新媒體數(shù)據(jù)分析中，平均分析法涉及數(shù)值平均數(shù)和位置平均數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，數(shù)值平均數(shù)不包括下面哪一類別（）。A.中位數(shù)B.算數(shù)平均數(shù)C.調(diào)和平均數(shù)D.幾何平均數(shù)5.在新媒體營銷中，利用新媒體數(shù)據(jù)分析來判斷兩個(gè)商品是否適合組合銷售，所采用的較為合適的方法是（）。A.貢獻(xiàn)度分析法B.周期性分析法C.相關(guān)性分析法D.平均分析法6.在新媒體數(shù)據(jù)分析的類別中，若要評估團(tuán)隊(duì)成員日常工作效率如何，應(yīng)采用哪種分析類別（）。A.銷售分析B.內(nèi)容分析C.流量分析D.執(zhí)行分析7.根據(jù)新媒體數(shù)據(jù)的情境性與實(shí)用性，新媒體數(shù)據(jù)分析根據(jù)分析功能可以分為銷售分析、內(nèi)容分析、執(zhí)行分析和（）。A.流量分析B.數(shù)值分析C.圖文分析D.粉絲分析8.以下工具或平臺不能實(shí)現(xiàn)回歸分析的是（）。A.SPSSB.ExcelC.TableauD.CNZZ第五章1.新媒體數(shù)據(jù)可視化中，在分析影響事物各因素之間的強(qiáng)弱關(guān)系時(shí)，通常可采用的信息圖表是（）。A.熱力圖B.散點(diǎn)圖C.折線圖D.雷達(dá)圖2.新媒體數(shù)據(jù)可視化中，若要反映變量間的離散程度及其關(guān)系，通?？梢圆捎玫男畔D表是（）。A.熱力圖B.地圖C.折線圖D.散點(diǎn)圖3.以下不屬于新媒體數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)要點(diǎn)的是（）。A.準(zhǔn)確化：避免歧義B.碎片化：注重整合C.扁平化：少即是多D.移動化：小屏敘事第六章1.下面哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)新聞存在的問題（）。A.數(shù)據(jù)源開放程度低，數(shù)據(jù)監(jiān)管不力B.數(shù)據(jù)新聞部門人力有限，內(nèi)容生產(chǎn)要求較高C.數(shù)據(jù)新聞制作耗時(shí)長影響時(shí)效D.數(shù)據(jù)新聞的價(jià)值不確定性參考答案：第一章：1.A2.C第二章：1.A2.C第三章：1.C2.B3.B4.C5.A6.A第四章：1.B2.D3.C4.A5.C6.D7.A8.D第五章：1.D2.D3.B第六章：1.C

第二部分填空題（24題）第一章1.一般來說，新媒體數(shù)據(jù)分析流程通常包括以下環(huán)節(jié)：明確目的、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、（）、總結(jié)應(yīng)用。2.新媒體數(shù)據(jù)分析對企業(yè)品牌的構(gòu)建，主要是通過用戶服務(wù)和（）兩個(gè)方面來發(fā)揮作用。第二章1.日志采集系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)供離線和在線的分析系統(tǒng)使用，具有高可用性、高可靠性和（）的基本特征。2.Web數(shù)據(jù)抓取的最終目的是將非結(jié)構(gòu)化的信息從大量的網(wǎng)頁中抽取出來以（）的方式存儲。第三章1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的前提是明確數(shù)據(jù)可用性鑒別指標(biāo)，包括數(shù)據(jù)真實(shí)性鑒別、數(shù)據(jù)完整性鑒別和（）。2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理之前需要對數(shù)據(jù)的真實(shí)性進(jìn)行鑒別，包括兩個(gè)方面，即數(shù)據(jù)來源真實(shí)和（）。3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理之前需要對數(shù)據(jù)的完整性進(jìn)行鑒別，主要體現(xiàn)在記錄完整和（）。4.在新媒體數(shù)據(jù)規(guī)約中，數(shù)值規(guī)約常采用的方法有直方圖、聚類、參數(shù)回歸、離散化、概念分層和（）。5.數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯(cuò)誤，常見操作方法包括：缺失值處理、重復(fù)值處理和（）。6.常見的分箱方法有：等深分箱法、（）、用戶自定義區(qū)間、最小熵。7.規(guī)范化是指將數(shù)據(jù)按比例進(jìn)行縮放，使之落入一個(gè)特定的區(qū)域，以消除數(shù)值型屬性因大小不一而造成挖掘結(jié)果的偏差。常見的規(guī)范化方法包括最小-最大規(guī)范化、零均值規(guī)范化和（）。8.維歸約是指去掉無關(guān)的屬性，減少數(shù)據(jù)挖掘處理的數(shù)據(jù)量，主要有三種方法，分別是逐步向前選擇、逐步向后刪除和（）。9.數(shù)據(jù)變換是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式。數(shù)據(jù)變換包括平滑、聚集、（）、規(guī)范化和屬性構(gòu)造五種途徑。第四章1.分組分析法是指通過統(tǒng)計(jì)分組的計(jì)算和分析，來認(rèn)識所要分析對象的不同特征、不同性質(zhì)及相互關(guān)系，其必須遵循兩個(gè)原則是窮盡原則和（）。2.回歸分析法中根據(jù)自變量和因變量的函數(shù)表達(dá)式分為線性回歸分析和（）。3.回歸分析法中根據(jù)自變量和因變量的個(gè)數(shù)分可以將其分為一元回歸分析和（）。4.回歸分析法中根據(jù)因變量多少可以將其分為簡單回歸分析和（）。5.對比分析法包括絕對數(shù)比較和相對數(shù)比較，在相對數(shù)比較中若要說明同一現(xiàn)象在不同時(shí)期的發(fā)展方向和變化的速度，可使用的方法是（）。6.新媒體數(shù)據(jù)類型具有多樣化的特征，可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三大類，其中（）表現(xiàn)為二維形式的數(shù)據(jù)，可以用關(guān)系數(shù)據(jù)庫表示和存儲。第五章1.利用信息圖表進(jìn)行新媒體數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)中，在反映一段時(shí)間內(nèi)事物變化規(guī)律時(shí)，所采用的是（）。2.新媒體數(shù)據(jù)可視化按照視覺形態(tài)可以分為靜態(tài)與動態(tài)兩類，其中動態(tài)類型按照是否有交互可分為交互圖表和（）兩類。3.新媒體數(shù)據(jù)可視化既包含數(shù)據(jù)可視化的一般要求，也針對新媒體交互性、即時(shí)性、移動化等新興特點(diǎn)提出特殊要求，即準(zhǔn)確化、（）和移動化。第六章1.數(shù)據(jù)新聞集成和發(fā)布平臺通常有靜態(tài)文檔形式、網(wǎng)頁形式和（）。2.真正的數(shù)據(jù)新聞并不是簡單的“數(shù)據(jù)+新聞”，而是要將數(shù)據(jù)和新聞進(jìn)行有機(jī)融合，做到（）。參考答案：第一章：1.數(shù)據(jù)可視化2.品牌宣傳第二章：1.可擴(kuò)展性2.結(jié)構(gòu)化第三章：1.數(shù)據(jù)價(jià)值性鑒別2.數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)真實(shí)3.字段完整4.抽樣5.異常值發(fā)現(xiàn)6.等寬分箱7.小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化8.判定樹（或決策樹）歸納9.數(shù)據(jù)概化第四章：1.互斥原則2.非線性回歸分析3.多元回歸分析4.多重回歸分析5.動態(tài)相對數(shù)6.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)第五章：1.折線圖2.短視頻3.扁平化第六章：1.iH5類工具形式2.數(shù)中有述

第三部分名詞解釋題（13題）第一章1.新媒體：主要指基于數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其他現(xiàn)代信息技術(shù)或通信技術(shù)的，具有交互性、數(shù)字化和融合性的媒介形態(tài)和平臺。在現(xiàn)階段，新媒體主要包括網(wǎng)絡(luò)媒體、手機(jī)媒體及其兩者融合形成的移動互聯(lián)網(wǎng)，以及其他具有互動性的數(shù)字媒體形式。第二章1.網(wǎng)絡(luò)社交大數(shù)據(jù)：用戶參與和使用新媒體社交平臺、系統(tǒng)、軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，具有雜亂、異構(gòu)等特點(diǎn)。目前以“三微一端”為代表的新媒體平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡(luò)社交大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)。2.網(wǎng)絡(luò)行為日志大數(shù)據(jù)：由新媒體設(shè)備、傳感器等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括人為交易記錄、瀏覽訪問記錄等數(shù)據(jù)，通常為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。主要分為用戶行為日志數(shù)據(jù)和日志內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。第三章1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：在主要的處理和分析前對數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些必要的加工整理，主要目標(biāo)是清理異常值、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式等，主要方法有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約等。2.數(shù)據(jù)歸約：在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下，最大限度地精簡數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)歸約得到的數(shù)據(jù)比原數(shù)據(jù)小得多，但可以產(chǎn)生與原數(shù)據(jù)相同或基本相同的分析結(jié)果，提高挖掘效率。第四章1.新媒體數(shù)據(jù)分析：指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量新媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總理解，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。2.訪問量：英文名PageView（PV）即頁面瀏覽量或點(diǎn)擊量，用戶每1次對網(wǎng)站中的每個(gè)網(wǎng)頁訪問均被記錄于此。用戶打開一個(gè)頁面就是1個(gè)PV，這通常是衡量一個(gè)網(wǎng)絡(luò)新聞?lì)l道或網(wǎng)站甚至一條網(wǎng)絡(luò)新聞的主要指標(biāo)。3.UV（UniqueVisitor）：即唯一身份訪問者（獨(dú)立訪客），是指通過互聯(lián)網(wǎng)訪問、瀏覽某個(gè)頁面的自然人，它是基于Cookies技術(shù)，如果是同一個(gè)IP，但用不同的瀏覽器，就會出現(xiàn)不同的Cookies，則UV數(shù)量就會增加。第五章1.數(shù)據(jù)可視化：是指通過圖形、圖表以及動畫等手段直觀、生動、形象地展示數(shù)據(jù)的形式。它囊括了信息可視化、知識可視化、科學(xué)可視化以及視覺設(shè)計(jì)方面的進(jìn)步和發(fā)展，經(jīng)歷了圖形符號、數(shù)據(jù)圖形、多維信息的可視編碼、多維統(tǒng)計(jì)圖形以及交互可視化等階段。數(shù)據(jù)可視化的目的在于借助圖形化的手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。第六章1.數(shù)據(jù)新聞：又稱“數(shù)據(jù)驅(qū)動新聞”。從狹義上看,數(shù)據(jù)新聞是建立在數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析基礎(chǔ)上,最終以可視化的方式呈現(xiàn)出來的一種新型新聞報(bào)道方式。從廣義上看,數(shù)據(jù)新聞代表著新聞業(yè)未來的發(fā)展方向,是新聞學(xué)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的研究新領(lǐng)域。第七章1.新媒體數(shù)據(jù)營銷推廣：是指在網(wǎng)絡(luò)與新媒體環(huán)境下，新媒體運(yùn)營者通過運(yùn)用各種新媒體平臺工具或第三方工具，對推送內(nèi)容、用戶畫像等進(jìn)行數(shù)據(jù)化的采集與處理分析，從而更好地洞察運(yùn)營質(zhì)量、預(yù)測運(yùn)營方向、控制運(yùn)營成本、評價(jià)營銷方案，這也是新媒體數(shù)據(jù)分析在營銷推廣領(lǐng)域的重要應(yīng)用和價(jià)值所在。第八章1.網(wǎng)絡(luò)輿情：是以網(wǎng)絡(luò)為載體，針對社會問題、現(xiàn)象以及事件等，廣大網(wǎng)民情感、態(tài)度、意見、觀點(diǎn)的表達(dá)、傳播與互動，以及后續(xù)影響力的集合。2.網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析：從互聯(lián)網(wǎng)上主動搜集信息，用數(shù)據(jù)挖掘方法或者自然語言處理的方法來分析信息中用戶的觀點(diǎn)。用數(shù)據(jù)說話，及時(shí)反映輿情動態(tài)，深入分析輿情走勢，科學(xué)預(yù)測未來發(fā)展，為科學(xué)決策提供重要依據(jù)。

第四部分簡答題（14題）第一章1.簡述新媒體數(shù)據(jù)分析的工具。參考答案：（1）網(wǎng)站分析工具：百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ統(tǒng)計(jì)、Google分析工具、愛站網(wǎng)等，為網(wǎng)站運(yùn)營者提供數(shù)據(jù)支持。（2）自媒體分析工具：利用新媒體如微博、微信等后臺自帶的數(shù)據(jù)分析工具，主要包括用戶分析和對運(yùn)營內(nèi)容的分析。（3）第三方分析工具：需要官方平臺授權(quán)才可使用，主要有新榜數(shù)據(jù)、西瓜助手等。（4）本地分析工具：針對人工統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和后臺導(dǎo)出數(shù)據(jù)，可用工具有Excel和SPSS軟件等。（5）網(wǎng)絡(luò)平臺分析工具：一種是利用Tabelau等新型工具處理后導(dǎo)出數(shù)據(jù)；另一種是利用H5類平臺工具處理后導(dǎo)出數(shù)據(jù)。2.簡述新媒體數(shù)據(jù)分析的新發(fā)展。參考答案：（1）新媒體數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析成為主流：對規(guī)模巨大的新媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)高效快速地完成分析，達(dá)到近似實(shí)時(shí)的效果，更好地反映數(shù)據(jù)的意義。（2）新媒體數(shù)據(jù)分析工具更加多樣：網(wǎng)站分析工具、自媒體分析工具、第三方分析工具、本地分析工具、網(wǎng)絡(luò)平臺分析工具等。（3）基于云的新媒體數(shù)據(jù)分析愈加完善：在“云計(jì)算”時(shí)代，“云”會替我們做存儲和計(jì)算的工作，云計(jì)算為新媒體數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，新媒體數(shù)據(jù)分析為云計(jì)算提供價(jià)值。第二章1.簡述新媒體數(shù)據(jù)的來源渠道。參考答案：（1）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)：基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對新媒體內(nèi)容及相關(guān)信息進(jìn)行存儲的數(shù)據(jù)，如新聞內(nèi)容數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、賬目數(shù)據(jù)等。（2）網(wǎng)絡(luò)社交大數(shù)據(jù)：用戶參與和使用新媒體社交平臺、系統(tǒng)、軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如“三微一端”后臺數(shù)據(jù)（用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)以及效果數(shù)據(jù)）。（3）網(wǎng)絡(luò)行為日志大數(shù)據(jù)：新媒體設(shè)備、傳感器等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括用戶行為日志數(shù)據(jù)和日志內(nèi)容數(shù)據(jù)。（4）網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)：基于某熱點(diǎn)話題或事件，大量用戶通過新媒體方式參與而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。2.簡述新媒體數(shù)據(jù)的獲取方式。參考答案：（1）政府統(tǒng)計(jì)部門：如國家、地方統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)。（2）互聯(lián)網(wǎng)部門及專題網(wǎng)站：如網(wǎng)信辦、互聯(lián)網(wǎng)信息中心等官方部門發(fā)布的數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、金融研究會等行業(yè)部門發(fā)布的數(shù)據(jù)。（3）系統(tǒng)日志采集：用戶訪問的行為軌跡數(shù)據(jù)，可以通過CNZZ數(shù)據(jù)專家網(wǎng)站、友盟+等獲取。（4）Web數(shù)據(jù)抓?。嚎赏ㄟ^八爪魚等采集工具獲取數(shù)據(jù)。第三章1.簡述新媒體數(shù)據(jù)可用性鑒別指標(biāo)參考答案：（1）數(shù)據(jù)真實(shí)性鑒別：數(shù)據(jù)來源真實(shí)、數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)真實(shí)。（2）數(shù)據(jù)完整性鑒別：記錄完整、字段完整。（3）數(shù)據(jù)價(jià)值性鑒別：時(shí)效性、支持性、全面性。2.簡述新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些類別。參考答案：（1）數(shù)據(jù)清洗：對臟數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，常見于缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值發(fā)現(xiàn)。（2）數(shù)據(jù)集成：意義在于聯(lián)通信息孤島，共享信息，需解決三大問題即實(shí)體識別問題、冗余問題、數(shù)據(jù)值沖突問題。（3）數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式。包括五種途徑，即平滑、聚集、數(shù)據(jù)概化、規(guī)范化和屬性構(gòu)造。（4）數(shù)據(jù)規(guī)約：保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下，最大限度地精簡數(shù)據(jù)量。常用方法有數(shù)據(jù)立方體聚集、維歸約、數(shù)值歸約。第四章1.簡述在傳媒領(lǐng)域新媒體數(shù)據(jù)分析的作用。參考答案：（1）新聞內(nèi)容創(chuàng)作：新聞選題創(chuàng)新、內(nèi)容深度專業(yè)、效果評估準(zhǔn)確。（2）數(shù)據(jù)營銷推廣：目標(biāo)用戶鎖定、精準(zhǔn)場景推送、營銷成本控制、營銷方案評估。（3）網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測：展現(xiàn)輿情傳播路徑、反映輿情話題熱度、揭示網(wǎng)民情感態(tài)度。2.簡述新媒體數(shù)據(jù)分析中的誤區(qū)規(guī)避主要有哪些。參考答案：（1）要全部不要抽樣（用總體數(shù)據(jù)代替樣本數(shù)據(jù)）。（2）要混雜不要精確（接受數(shù)據(jù)的混雜性：數(shù)據(jù)類型的多樣性、數(shù)據(jù)的不精確性）。（3）要相關(guān)不要因果（關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系）。3.簡述新媒體數(shù)據(jù)分析的方法主要有哪些。參考答案：（1）對比分析法。（2）分組分析法。（3）平均分析法。（4）矩陣分析法。（5）網(wǎng)絡(luò)分析法。（6）相關(guān)性分析法。（7）貢獻(xiàn)度分析法。（8）周期分析法。（9）回歸分析法。第五章1.簡述數(shù)據(jù)可視化的意義及設(shè)計(jì)要點(diǎn)。參考答案：（1）意義=1\*GB3①快：提高信息獲取效率。=2\*GB3②多：增大信息表現(xiàn)容量。=3\*GB3③深：深度加工推理信息。（2）設(shè)計(jì)要點(diǎn)=1\*GB3①準(zhǔn)確化：避免歧義?？梢暬N合數(shù)據(jù)本身同時(shí)要符合常識。=2\*GB3②扁平化：少即是多。去除冗余和繁雜的裝飾效果，突出“信息”本身。=3\*GB3③移動化：小屏敘事。給用戶閱讀和觀看提供友好性。第六章1.簡述數(shù)據(jù)新聞的特征和功能。參考答案：（1）特征=1\*GB3①以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動力豐富內(nèi)容生產(chǎn)。=2\*GB3②以可視化為主要呈現(xiàn)方式創(chuàng)新報(bào)道形式。=3\*GB3③以移動端為主的多渠道傳播拓寬傳播路徑。（2）功能=1\*GB3①增強(qiáng)新聞讀寫的交互性能。=2\*GB3②融合宏觀和微觀的傳播視角。=3\*GB3③加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的挖掘梳理。第七章1.簡述與傳統(tǒng)營銷相比，大數(shù)據(jù)為新媒體營銷帶來哪些轉(zhuǎn)機(jī)。參考答案：（1）大數(shù)據(jù)使新媒體營銷行為數(shù)據(jù)化，提升效率。（2）“大規(guī)模個(gè)性化轉(zhuǎn)換”使?fàn)I銷更加精準(zhǔn)、有效。（3）有利于新媒體品牌營銷的調(diào)整與優(yōu)化。（4）大數(shù)據(jù)營銷使得網(wǎng)絡(luò)媒介渠道價(jià)值提升。2.簡述新媒體數(shù)據(jù)營銷推廣分析主要包括哪幾個(gè)方面。參考答案：（1）洞察運(yùn)營質(zhì)量：日常運(yùn)營數(shù)據(jù)分析。（2）預(yù)測運(yùn)營方向：熱點(diǎn)、用戶屬性、用戶增長、閱讀與關(guān)注來源、歷史圖文內(nèi)容等數(shù)據(jù)分析。（3）控制運(yùn)營成本：廣告投放數(shù)據(jù)分析。（4）評價(jià)營銷方案：最終完成數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)分析。第八章1.簡述網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析主要包括哪幾個(gè)方面。（1）輿情熱度分析：包括熱度概況與全網(wǎng)聲量分析、熱度指數(shù)趨勢分析、聲量走勢分析、輿情信息來源和活躍媒體分析、地域熱度分析、輿情演化分析等。（2）輿情傾向性分析：包括關(guān)鍵詞云和關(guān)聯(lián)詞分析、情感屬性分析和用戶情緒洞察、網(wǎng)民傾向性分析、媒體傾向性分析等。（3）輿情預(yù)測分析：包括輿情演化特征的預(yù)測分析、輿情傳播路徑的預(yù)測分析、相關(guān)詞的預(yù)測分析、輿情走勢節(jié)點(diǎn)的預(yù)測分析、輿情傾向性的預(yù)測分析、意見領(lǐng)袖分析等。

第五部分綜合分析題（3題）第七章1.以下是某微信公眾號后臺截圖，試闡述如何通過后臺數(shù)據(jù)分析洞察運(yùn)營效果，以及如何提升運(yùn)營質(zhì)量。參考答案：從內(nèi)容、用戶、菜單、消息、接口、網(wǎng)頁等方面展開論述（言之有理即可）。以下是某抖音號后臺截圖，試闡述如何通過后臺數(shù)據(jù)分析洞察運(yùn)營效果，以及如何提升運(yùn)營質(zhì)量。參考答案：從粉絲數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、評論等方面展開論述（言之有理即可）。以下是百度指數(shù)界面截圖，試闡述如何通過百度指數(shù)分析某雪糕品牌的運(yùn)營情況，提升運(yùn)營質(zhì)量。參考答案：從趨勢研究、人群畫像、需求圖譜等方面展開論述（言之有理即可）。

第六部分論述題（4題）第一章1.論述新媒體數(shù)據(jù)分析的流程參考答案：新媒體數(shù)據(jù)分析流程通常包括明確目的、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、總結(jié)應(yīng)用6個(gè)環(huán)節(jié)。（1）明確目的在進(jìn)行新媒體數(shù)據(jù)分析時(shí)，相關(guān)人員要明確數(shù)據(jù)分析的目的，盡量避免設(shè)定一些較為模糊的問題，將自己進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的需求轉(zhuǎn)化為一個(gè)個(gè)具體而明確的問題，然后明確要點(diǎn)，提煉出自己進(jìn)行新媒體數(shù)據(jù)分析的目的。比如要通過新媒體數(shù)據(jù)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)新聞的制作，則要明確數(shù)據(jù)新聞的主題是什么，新聞敘事包括哪些模塊，然后根據(jù)具體的問題需求有針對性地收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、可視化數(shù)據(jù)等。（2）數(shù)據(jù)獲取將自己所需要的數(shù)據(jù)一一列出之后，即可開始進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取和收集。一般說來，新媒體數(shù)據(jù)獲取的渠道主要有國家統(tǒng)計(jì)部門、互聯(lián)網(wǎng)部門及專題網(wǎng)站、系統(tǒng)日志采集、Web數(shù)據(jù)抓取、企業(yè)后臺數(shù)據(jù)庫、新媒體后臺和網(wǎng)絡(luò)平臺下載數(shù)據(jù)等。（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理在明確目的并搜集完所需數(shù)據(jù)后，并不能夠直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還要經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理這一過程。因?yàn)樵跀?shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)所獲得的數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大，為了確保這些數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性和價(jià)值性，還要對其進(jìn)行預(yù)處理。主要是針對缺失性數(shù)據(jù)、重復(fù)性數(shù)據(jù)、異常性數(shù)據(jù)等進(jìn)行處理。（4）數(shù)據(jù)分析以應(yīng)用目的為導(dǎo)向，采用一定的方法或多種方法的組合，對已獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入考察，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息或相關(guān)的問題，從而進(jìn)行應(yīng)用和相應(yīng)問題的解決。通常包括流量分析、銷售分析、內(nèi)容分析和執(zhí)行分析等。（5）數(shù)據(jù)可視化通過圖形、圖表以及動畫等手段直觀、生動、形象地展示數(shù)據(jù)的形式。通過數(shù)據(jù)可視化，能夠有效地對信息進(jìn)行提取和歸納。（6）總結(jié)應(yīng)用將所獲得的結(jié)果應(yīng)用于具體操作中。第六章1.結(jié)合具體制作案例論述數(shù)據(jù)新聞的制作過程。參考答案：以數(shù)據(jù)新聞具體制作案例為依托，從確定新聞選題、規(guī)劃內(nèi)容板塊、明確數(shù)據(jù)需求、收集獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、新聞敘事、制作與發(fā)布等方面進(jìn)行闡述。（詳細(xì)內(nèi)容可參考教材第六章第二、三、四節(jié)）第七章1.論述新媒體運(yùn)營行業(yè)分析報(bào)告撰寫的方法和思路。參考答案