2025年新聞傳媒數據分析練習考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內。）1.下列關于新聞傳播數據來源的表述，錯誤的是：A.報紙、雜志等傳統(tǒng)媒體發(fā)布的統(tǒng)計數據B.社交媒體平臺公開的用戶行為數據C.新聞網站的用戶訪問日志和點擊流數據D.純屬研究者主觀判斷得出的受眾偏好數據2.在新聞內容分析中，對文章標題進行詞頻統(tǒng)計，這種方法主要屬于：A.內容分析B.案例研究C.相關性分析D.趨勢預測3.標準差主要用于衡量數據的：A.最大值與最小值之間的差距B.數據點圍繞平均值的分散程度C.數據的集中趨勢D.數據的偏斜方向4.新聞用戶評論情感分析的主要目的是：A.統(tǒng)計評論數量B.判斷評論者性別C.識別評論中表達的情感傾向（正面、負面、中性）D.分析評論發(fā)布的具體時間5.A/B測試在新聞推送中的應用，主要目的是：A.比較不同時間段用戶的閱讀量差異B.對比不同用戶群體的評論內容差異C.測試不同版式、標題或內容對用戶點擊率/轉化率的影響D.分析不同推送渠道的用戶活躍度差異6.下列屬于描述性統(tǒng)計量的是：A.回歸系數B.假設檢驗的p值C.中位數D.相關性系數7.在處理缺失數據時，簡單刪除含有缺失值的記錄，可能導致的問題不包括：A.樣本量減少B.可能引入偏差C.保留關鍵信息D.增加數據分析的復雜性8.新聞數據可視化常用的圖表類型中，最適合展示不同類別數據占比的是：A.折線圖B.散點圖C.條形圖D.餅圖9.下列關于新聞算法推薦倫理挑戰(zhàn)的表述，錯誤的是：A.可能導致信息繭房效應B.可能加劇算法歧視C.可能侵犯用戶隱私D.能夠完全保證新聞內容的客觀公正10.新聞媒體進行用戶畫像分析的主要目的是：A.統(tǒng)計用戶總數B.了解用戶的詳細個人信息C.揭示目標用戶的特征、偏好和行為模式，以優(yōu)化內容和服務D.對用戶進行評分排名二、填空題（本大題共5空，每空2分，共10分。請將答案填寫在答題紙上對應的位置。）11.在進行新聞文本主題建模時，常用的算法有LDA和________。12.抽樣調查中，保證樣本能夠代表總體的關鍵是確保抽樣的________。13.新聞數據分析的流程通常包括數據收集、數據清洗、數據探索、模型分析和________。14.衡量兩個變量之間線性關系強度和方向的統(tǒng)計量是________。15.在新聞傳播效果研究中，常用的調查方法是________和實驗法。三、簡答題（本大題共3小題，每小題6分，共18分。請將答案寫在答題紙上對應的位置。）16.簡述新聞數據清洗的主要任務和常用方法。17.簡述計算新聞（ComputationalJournalism）中，數據挖掘技術可以應用于哪些方面？18.簡述新聞媒體進行用戶行為數據分析時，需要注意哪些潛在的數據隱私問題。四、論述題（本大題共1小題，共25分。請將答案寫在答題紙上對應的位置。）19.結合新聞傳播的實際情況，論述如何利用數據分析方法提升新聞產品的傳播效果，并分析其中可能存在的問題與挑戰(zhàn)。試卷答案1.D2.A3.B4.C5.C6.C7.C8.D9.D10.C11.LDA12.隨機性13.結果解讀與應用14.相關系數15.觀察法16.數據清洗的主要任務包括處理缺失值、處理重復值、處理異常值、統(tǒng)一數據格式等。常用方法有：對于缺失值，可以采用刪除、填充（均值、中位數、眾數、回歸填充等）等方法；對于重復值，可以采用識別并刪除重復記錄的方法；對于異常值，可以采用統(tǒng)計方法（如箱線圖）識別并處理；對于數據格式，可以采用統(tǒng)一編碼、日期格式、文本格式等方法。17.數據挖掘技術在計算新聞中的應用廣泛，可以用于：新聞線索發(fā)現，通過分析海量數據發(fā)現潛在的新聞主題或事件；新聞內容分析，自動提取新聞文本的關鍵信息，如實體、情感、主題等；用戶行為分析，了解用戶對新聞的閱讀、分享、評論等行為模式；競爭媒體分析，通過分析競爭對手的數據了解其策略；輿情監(jiān)測與分析，實時追蹤公眾對特定事件或話題的態(tài)度和觀點；預測分析，預測新聞事件的走勢或用戶的未來行為等。18.新聞媒體進行用戶行為數據分析時，需要注意的數據隱私問題包括：用戶個人信息保護，如姓名、地址、電話、身份證號等敏感信息不能被非法獲取和濫用；用戶同意原則，在收集和使用用戶數據前必須獲得用戶的明確同意；數據安全，需要采取技術和管理措施確保數據存儲和傳輸的安全，防止數據泄露；數據最小化原則，只收集與服務必要的、最小范圍的數據；算法透明度與公平性，算法的設計和運行不應帶有歧視性，其決策過程應盡可能透明，并接受監(jiān)督；避免創(chuàng)建用戶畫像用于歧視性目的等。19.利用數據分析方法提升新聞產品的傳播效果，可以通過以下方面實現：首先，通過分析用戶行為數據（如閱讀時長、點擊率、分享次數、評論內容等），了解用戶偏好和興趣點，從而進行個性化內容推薦和定制化新聞推送，提高用戶參與度和粘性。其次，通過分析新聞傳播數據（如傳播路徑、傳播速度、轉載次數等），識別有效的傳播渠道和傳播節(jié)點，優(yōu)化新聞的分發(fā)策略，擴大新聞的覆蓋范圍。再次，通過分析用戶評論和反饋數據，了解用戶對新聞內容的評價和建議，及時調整內容方向和表達方式，提升用戶滿意度。此外，可以利用數據分析進行A/B測試，比較不同新聞標題、版式、呈現方式等對用戶點擊率、閱讀完成率等指標的影響，選擇最優(yōu)方案。最后，通過情感分析技術，了解公眾對新聞事件的情感傾向，有助于把握輿論動態(tài)，制作更能引起共鳴的新聞內容。然而，也存在一些問題與挑戰(zhàn)：一是數據隱私問題，在收集和分析用戶數據時必須嚴格遵守相關法律法規(guī)，保護用戶隱私；二是數據偏差問題，分析結果可能受到數據本身質量