在这个问题中，我们需要评估不同抽样方法的适用性。以下是每种抽样方法的简要说明以及在该场景下的适用性分析：

1. **系统抽样 (Systematic Sampling)**：
- **描述**：从一个有序的列表中，以固定的周期选取样本。
- **适用性**：如果居民名单是随机打乱的，系统抽样是可以的。但如果存在排序偏好（例如按年龄、楼层等排序），可能导致偏见。

2. **分层抽样 (Stratified Sampling)**：
- **描述**：将总体划分为不同的层（基于某种特征），然后从每层抽取样本。
- **适用性**：特别适用于从不同年龄阶段抽取样本，以确保每个年龄层都有代表性。

3. **整群抽样 (Cluster Sampling)**：
- **描述**：将总体划分为若干群组，从中随机选取若干群组进行调查。
- **适用性**：如果小区内不同楼栋或单元构成群组，可能导致群内成员高度相似，从而引入偏差。

4. **滚雪球抽样 (Snowball Sampling)**：
- **描述**：初始被调查者推荐其他样本，适用于难以接触的人群。
- **适用性**：对于具有清晰边界和公开信息的居民小区，这种方法不适合，容易引入网络偏见。

**专业分析与结论**：

- **不恰当的抽样方法**：
- **C: 整群抽样**：如果每个群组（如某楼栋）内部有很大相似性，可能会导致样本不具有小区整体代表性。
- **D: 滚雪球抽样**：容易引入偏见，不适合居民小区这样的明确可访问人群。

因此，最不恰当的抽样方法是 **C: 整群抽样** 和 **D: 滚雪球抽样**。