2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——社交媒體大數(shù)據(jù)分析與用戶行為預(yù)測考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的首字母填入括號內(nèi)）1.以下哪一項不屬于社交媒體數(shù)據(jù)的主要類型？A.用戶基本信息B.文本內(nèi)容（如帖子、評論）C.社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系D.交易流水?dāng)?shù)據(jù)2.在進行社交媒體文本情感分析時，以下哪種方法通常不需要考慮文本的語法結(jié)構(gòu)？A.樸素貝葉斯分類器B.主題模型（LDA）C.詞典情感分析D.支持向量機（SVM）3.社交網(wǎng)絡(luò)分析中，用于衡量節(jié)點之間接近程度或互動頻率的指標(biāo)是？A.密度B.聚類系數(shù)C.距離（或路徑長度）D.中心性4.假設(shè)你需要分析用戶發(fā)布帖子的時間規(guī)律，以下哪種分析方法最為合適？A.用戶畫像構(gòu)建B.情感分析C.主題建模D.時序分析5.對于用戶行為預(yù)測任務(wù)，以下哪項是描述性統(tǒng)計量，而非預(yù)測模型本身？A.邏輯回歸B.決策樹C.AUC（曲線下面積）D.線性回歸6.在處理包含大量缺失值的社交媒體用戶數(shù)據(jù)時，以下哪種方法通常不適用？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.基于模型預(yù)測缺失值D.直接將缺失值視為一個獨立類別進行分析7.以下哪個技術(shù)/工具主要用于分布式環(huán)境下的大數(shù)據(jù)處理和分析？A.PandasB.Scikit-learnC.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)（如HDFS,MapReduce）D.Matplotlib8.社交媒體數(shù)據(jù)可視化中，用于展示不同類別數(shù)據(jù)占比的常用圖表是？A.散點圖B.熱力圖C.餅圖D.箱線圖9.在推薦系統(tǒng)中，“協(xié)同過濾”方法主要依賴于？A.物品本身的屬性B.用戶的個人偏好和相似用戶的行為C.用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系D.機器學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)到的復(fù)雜模式10.下列哪項活動不屬于社交媒體數(shù)據(jù)獲取的范疇？A.通過API接口抓取公開數(shù)據(jù)B.問卷調(diào)查收集用戶反饋C.使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)D.利用SDK（軟件開發(fā)工具包）集成應(yīng)用數(shù)據(jù)二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填寫在橫線上）1.社交媒體數(shù)據(jù)具有非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化等特點。2.對社交媒體文本進行情感分析，常見的極性分類有正面、負面和中性。3.社交網(wǎng)絡(luò)分析中的中心性指標(biāo)（如度中心性、中介中心性、特征向量中心性）可以用來識別關(guān)鍵用戶。4.用戶行為預(yù)測的目標(biāo)是根據(jù)用戶的歷史行為和屬性，預(yù)測其未來的行為。5.在進行特征工程時，特征選擇技術(shù)用于從原始特征集中挑選出最有影響力的特征子集。6.Python中的Pandas庫是進行數(shù)據(jù)清洗和整理的強大工具。7.MapReduce是Hadoop中用于大數(shù)據(jù)并行計算的編程模型。8.評估分類模型性能時，混淆矩陣是一個重要的工具。9.社交媒體數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和異常。10.推薦系統(tǒng)可以分為基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦和基于知識的推薦。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述社交媒體大數(shù)據(jù)處理的主要流程，并說明每個階段可能遇到的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。2.簡要解釋什么是社群發(fā)現(xiàn)，并列舉至少三種常用的社群發(fā)現(xiàn)算法或方法。3.在進行用戶行為預(yù)測時，為什么特征工程非常重要？請列舉至少三種特征工程的技術(shù)手段。4.簡述利用社交媒體數(shù)據(jù)進行輿情監(jiān)控的主要步驟和考慮因素。四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合具體的社交媒體應(yīng)用場景（如品牌營銷、用戶研究、市場分析等），論述如何設(shè)計一個完整的大數(shù)據(jù)分析方案，需要涉及哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)和方法。2.討論社交媒體大數(shù)據(jù)分析面臨的主要倫理挑戰(zhàn)，并思考如何在分析實踐中應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。五、實操題（編程語言不限，請展示關(guān)鍵代碼和簡要說明其功能，共15分）假設(shè)你獲得了一組包含用戶ID、發(fā)布內(nèi)容（文本）、發(fā)布時間、點贊數(shù)、評論數(shù)的社交媒體數(shù)據(jù)。請編寫代碼片段完成以下任務(wù)：1.對數(shù)據(jù)進行基本的加載和清洗，處理缺失值（例如，刪除含有缺失內(nèi)容的記錄）。2.對用戶發(fā)布內(nèi)容進行簡單的文本預(yù)處理，例如轉(zhuǎn)換為小寫、去除標(biāo)點符號和停用詞。3.計算每個用戶的平均點贊數(shù)和評論數(shù)，并找出平均點贊數(shù)最高的前5名用戶。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.D5.C6.D7.C8.C9.B10.B解析：1.D選項交易流水?dāng)?shù)據(jù)通常屬于電商平臺或金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，而非社交媒體數(shù)據(jù)的核心類型。A、B、C選項都是社交媒體常見的數(shù)據(jù)類型。2.B主題模型（LDA）主要發(fā)現(xiàn)文本中的隱藏主題，不直接依賴語法結(jié)構(gòu)。A、C、D選項都涉及對文本內(nèi)容、詞典或結(jié)構(gòu)（如SVM的核函數(shù)可看作一種結(jié)構(gòu)模式）的分析。3.C距離或路徑長度是衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間直接或間接聯(lián)系的緊密程度。A密度是網(wǎng)絡(luò)中連接的密集程度；B聚類系數(shù)衡量節(jié)點與其鄰居連接的緊密程度；D中心性是衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中重要性的指標(biāo)。4.D時序分析專門研究數(shù)據(jù)隨時間變化的規(guī)律。A用戶畫像側(cè)重用戶靜態(tài)特征；B情感分析關(guān)注文本情感傾向；C主題建模發(fā)現(xiàn)文本主題。5.CAUC是模型評估指標(biāo)，用于衡量模型區(qū)分正負樣本的能力。A、B、D都是具體的預(yù)測模型或算法。6.D缺失值不能直接視為一個獨立類別進行分析，這會導(dǎo)致信息丟失和模型偏差。A、B、C都是處理缺失值的常見方法。7.CHadoop是為大數(shù)據(jù)設(shè)計的分布式計算框架。APandas是Python數(shù)據(jù)處理庫；BScikit-learn是機器學(xué)習(xí)庫；DMatplotlib是數(shù)據(jù)可視化庫。8.C餅圖直觀展示各部分占總體的比例。A散點圖展示兩個變量關(guān)系；B熱力圖展示矩陣數(shù)據(jù)密度；D箱線圖展示數(shù)據(jù)分布特征。9.B協(xié)同過濾基于“物以類聚，人以群分”的原理，利用相似用戶或物品的偏好進行推薦。A基于物品屬性的是基于內(nèi)容的推薦；C基于社交關(guān)系的是基于知識的推薦或社交推薦。10.B問卷調(diào)查收集的是一手調(diào)研數(shù)據(jù)，而非直接獲取社交媒體平臺上的原始數(shù)據(jù)。A、C、D選項都是社交媒體數(shù)據(jù)獲取方式。二、填空題1.非結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化結(jié)構(gòu)化2.正面負面3.中心性指標(biāo)4.預(yù)測5.特征選擇6.Pandas7.MapReduce8.混淆矩陣9.模式異常10.協(xié)同過濾三、簡答題1.答案：主要流程包括：數(shù)據(jù)獲?。ˋPI、爬蟲等）、數(shù)據(jù)清洗（去重、缺失值處理、格式統(tǒng)一、噪聲過濾）、數(shù)據(jù)集成（合并多源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（特征工程、歸一化等）、數(shù)據(jù)加載（存入數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫）。關(guān)鍵挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)量巨大（TB/PB級別）、數(shù)據(jù)種類繁多且格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊（噪聲多、缺失值）、數(shù)據(jù)更新速度快、實時性要求高、隱私和安全性保護。2.答案：社群發(fā)現(xiàn)是指識別社交網(wǎng)絡(luò)中緊密連接的小組（社群）的過程。常用算法/方法包括：層次聚類算法（如凝聚型層次聚類）、基于密度的算法（如DBSCAN）、基于模型的算法（如Louvain算法、模塊度優(yōu)化算法）、基于中心性的算法（如標(biāo)簽傳播算法）。3.答案：特征工程非常重要，因為原始數(shù)據(jù)往往不能直接用于模型訓(xùn)練，需要將其轉(zhuǎn)化為模型可理解和利用的有效輸入。好的特征能顯著提升模型性能和泛化能力。技術(shù)手段包括：特征提取（從文本中提取TF-IDF、N-gram；從圖像中提取顏色、紋理特征）、特征編碼（獨熱編碼、標(biāo)簽編碼）、特征構(gòu)造（組合特征、衍生特征）、特征選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）。4.答案：主要步驟和考慮因素：確定監(jiān)控目標(biāo)（如品牌聲譽、熱點事件、競品動態(tài)）；數(shù)據(jù)源選擇（官方API、第三方數(shù)據(jù)平臺、爬蟲）；數(shù)據(jù)采集與處理（實時/準(zhǔn)實時采集，清洗，去重）；情感傾向分析（正面/負面/中性判斷）；主題識別與追蹤（發(fā)現(xiàn)討論焦點）；趨勢分析與預(yù)警（識別熱度變化，設(shè)定閾值）；結(jié)果可視化與報告（生成圖表，匯報關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)）；考慮因素包括：數(shù)據(jù)全面性與代表性、分析方法的客觀性、結(jié)果解讀的準(zhǔn)確性、隱私保護與合規(guī)性、及時性與響應(yīng)速度。四、論述題1.答案：設(shè)計完整的大數(shù)據(jù)分析方案需：明確業(yè)務(wù)目標(biāo)和問題（如用戶活躍度提升、精準(zhǔn)營銷）。數(shù)據(jù)獲取與準(zhǔn)備（選擇數(shù)據(jù)源，清洗，整合）。探索性數(shù)據(jù)分析（理解數(shù)據(jù)特征，發(fā)現(xiàn)初步規(guī)律）。特征工程（創(chuàng)造有預(yù)測能力的變量）。模型選擇與訓(xùn)練（根據(jù)任務(wù)類型選擇模型，如分類、聚類、預(yù)測，用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練）。模型評估與調(diào)優(yōu)（使用驗證集評估性能，調(diào)整參數(shù)）。模型部署與監(jiān)控（將模型投入生產(chǎn)環(huán)境，持續(xù)監(jiān)控效果）。結(jié)果解釋與應(yīng)用（向業(yè)務(wù)方解釋模型結(jié)論，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策）。整個過程需迭代優(yōu)化，結(jié)合業(yè)務(wù)反饋不斷調(diào)整。涉及方法如數(shù)據(jù)挖掘算法、機器學(xué)習(xí)模型、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等。2.答案：主要倫理挑戰(zhàn)及應(yīng)對：數(shù)據(jù)隱私與安全：用戶數(shù)據(jù)（特別是敏感信息）可能被濫用或泄露。應(yīng)對：遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、個人信息保護法），采用數(shù)據(jù)脫敏、匿名化技術(shù)，加強數(shù)據(jù)安全防護，明確告知用戶數(shù)據(jù)用途并獲取同意。算法偏見與公平性：算法可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差或設(shè)計缺陷產(chǎn)生歧視性結(jié)果（如對特定人群不友好）。應(yīng)對：審查數(shù)據(jù)集和算法設(shè)計，采用公平性度量指標(biāo)，增加代表性數(shù)據(jù)，引入外部審查和多樣性團隊。透明度與可解釋性：復(fù)雜模型（如深度學(xué)習(xí)）如同“黑箱”，難以解釋決策依據(jù)，影響用戶信任。應(yīng)對：優(yōu)先使用可解釋性強的模型，對黑箱模型提供有限解釋，記錄決策過程，向用戶解釋數(shù)據(jù)使用和模型基本原理。數(shù)據(jù)所有權(quán)與控制權(quán)：用戶對其數(shù)據(jù)是否有控制權(quán)？應(yīng)對：設(shè)計讓用戶能訪問、修改、刪除其數(shù)據(jù)的機制，提供用戶友好的數(shù)據(jù)管理界面。社會影響：大數(shù)據(jù)分析可能加劇信息繭房、社會分化或被用于操縱。應(yīng)對：關(guān)注技術(shù)的社會后果，進行倫理影響評估，倡導(dǎo)負責(zé)任的數(shù)據(jù)使用原則，鼓勵多方參與治理。五、實操題答案：(以下以Python代碼為例)```pythonimportpandasaspd#假設(shè)數(shù)據(jù)已加載到DataFramedf中#1.數(shù)據(jù)加載和清洗df_cleaned=df.dropna(subset=['content'])#刪除content列有缺失值的行#2.文本預(yù)處理importrefromnltk.corpusimportstopwords#假設(shè)已下載stopwords:stopwords=set(stopwords.words('english'))defpreprocess_text(text):text=text.lower()#轉(zhuǎn)小寫text=re.sub(r'[^\w\s]','',text)#去除標(biāo)點符號words=text.split()words=[wordforwordinwordsifwordnotinstopwords]#去除停用詞return''.join(words)df_cleaned['processed_content']=df_cleaned['content'].apply(preprocess_text)#3.計算平均點贊數(shù)和評論數(shù)，找出前5名用戶user_stats=df_cleaned.groupby('user_id')[['likes','comments']].mean()top_users=user_stats.nlargest(5,'likes')print(top_users)```解析：1.使用`dr