2025年大學(xué)治安學(xué)專業(yè)題庫(kù)——犯罪數(shù)據(jù)分析與治安決策支持考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。錯(cuò)選、多選或未選均無(wú)分。）1.犯罪數(shù)據(jù)分析的首要步驟是（）。A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)清洗C.統(tǒng)計(jì)分析D.模型構(gòu)建2.在犯罪熱點(diǎn)分析中，常用的空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法是（）。A.皮爾遜相關(guān)系數(shù)B.恩里科公式C.Moran’sID.最小二乘法3.犯罪預(yù)測(cè)模型中，時(shí)間序列分析法主要適用于（）。A.空間分布犯罪預(yù)測(cè)B.按類型劃分的犯罪預(yù)測(cè)C.長(zhǎng)期趨勢(shì)犯罪預(yù)測(cè)D.短期爆發(fā)性犯罪預(yù)測(cè)4.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要作用是（）。A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸B.歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集D.算法運(yùn)算支持5.犯罪數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理中，Z-score方法適用于（）。A.缺失值填補(bǔ)B.異常值識(shí)別C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)離散化6.犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析方法中，熱點(diǎn)強(qiáng)度最高的區(qū)域通常用（）。A.紅色標(biāo)記B.藍(lán)色標(biāo)記C.黃色標(biāo)記D.綠色標(biāo)記7.在犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中，常用卡方檢驗(yàn)判斷（）。A.犯罪類型獨(dú)立性B.犯罪時(shí)間規(guī)律性C.犯罪空間分布性D.犯罪因果關(guān)系8.治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，層次分析法（AHP）的核心是（）。A.權(quán)重分配B.數(shù)據(jù)聚類C.模型擬合D.預(yù)測(cè)校準(zhǔn)9.犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法是（）。A.K-meansB.SVMC.AprioriD.決策樹(shù)10.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)是（）。A.提高計(jì)算效率B.增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性C.優(yōu)化存儲(chǔ)空間D.自動(dòng)化處理流程11.犯罪數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)記錄的方法是（）。A.均值替換B.中位數(shù)替換C.刪除重復(fù)項(xiàng)D.線性回歸12.犯罪預(yù)測(cè)模型中，時(shí)間序列ARIMA模型適用于（）。A.季節(jié)性波動(dòng)分析B.空間聚集分析C.異常值修正D.因果關(guān)系推斷13.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)集成的主要目的是（）。A.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式B.增加數(shù)據(jù)維度C.提高數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性D.優(yōu)化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)14.犯罪數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化中，Min-Max方法適用于（）。A.缺失值處理B.異常值剔除C.數(shù)據(jù)縮放D.類別轉(zhuǎn)換15.犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析中，熱點(diǎn)顯著性檢驗(yàn)常用方法（）。A.T檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.空間自相關(guān)D.相關(guān)性分析16.在犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中，支持度與置信度描述的是（）。A.關(guān)聯(lián)強(qiáng)度B.預(yù)測(cè)精度C.模型復(fù)雜度D.數(shù)據(jù)完整性17.治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，模糊綜合評(píng)價(jià)法適用于（）。A.定量數(shù)據(jù)評(píng)估B.定性數(shù)據(jù)評(píng)估C.空間數(shù)據(jù)評(píng)估D.時(shí)間數(shù)據(jù)評(píng)估18.犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析常用的距離度量方法是（）。A.余弦相似度B.歐氏距離C.卡方距離D.皮爾遜相關(guān)19.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL過(guò)程不包括（）。A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)建模20.犯罪預(yù)測(cè)模型中，地理加權(quán)回歸（GWR）適用于（）。A.空間異質(zhì)性分析B.時(shí)間序列預(yù)測(cè)C.因果關(guān)系分析D.類別預(yù)測(cè)二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。錯(cuò)選、少選或未選均無(wú)分。）21.犯罪數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)挖掘E.數(shù)據(jù)可視化22.犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析方法中，常用的空間統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有（）。A.空間自相關(guān)B.空間均值C.空間方差D.空間聚集度E.空間分散度23.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型架構(gòu)包括（）。A.數(shù)據(jù)源層B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層C.數(shù)據(jù)集成層D.數(shù)據(jù)應(yīng)用層E.數(shù)據(jù)傳輸層24.犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法有（）。A.卡方檢驗(yàn)B.T檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.相關(guān)性分析E.方差分析25.犯罪預(yù)測(cè)模型中，時(shí)間序列分析法常用的模型有（）。A.ARIMAB.GARCHC.ProphetD.LSTME.Naive26.治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，常用的定性評(píng)估方法有（）。A.層次分析法B.模糊綜合評(píng)價(jià)C.熵權(quán)法D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)E.決策樹(shù)27.犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類算法有（）。A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K-meansD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.邏輯回歸28.治安決策支持系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)可視化的常用形式有（）。A.地圖可視化B.散點(diǎn)圖C.柱狀圖D.熱力圖E.流程圖29.犯罪數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化中，常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有（）。A.Z-scoreB.Min-MaxC.標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化D.最大最小標(biāo)準(zhǔn)化E.眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化30.犯罪預(yù)測(cè)模型中，空間分析方法常用的模型有（）。A.地理加權(quán)回歸（GWR）B.空間自回歸（SAR）C.空間移動(dòng)平均（SMA）D.空間泊松回歸E.空間邏輯回歸三、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。）31.簡(jiǎn)述犯罪數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其重要性。32.解釋犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析的基本原理，并說(shuō)明其在治安決策中的應(yīng)用價(jià)值。33.比較時(shí)間序列分析法與空間分析法在犯罪預(yù)測(cè)中的主要區(qū)別。34.描述治安決策支持系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)及其各層次的主要功能。35.分析犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的基本思路，并舉例說(shuō)明其在治安預(yù)防中的實(shí)際應(yīng)用。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。）36.結(jié)合實(shí)際案例，論述犯罪預(yù)測(cè)模型在治安防控中的重要作用及其局限性。37.深入分析治安決策支持系統(tǒng)在提升警務(wù)效能方面的優(yōu)勢(shì)，并探討其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.B解析：犯罪數(shù)據(jù)分析的首要步驟是數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗能夠去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、不一致和缺失值，為后續(xù)的分析工作奠定基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)不干凈，分析結(jié)果可能會(huì)受到嚴(yán)重干擾，甚至得出錯(cuò)誤的結(jié)論。2.C解析：Moran’sI是常用的空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法，用于檢測(cè)空間數(shù)據(jù)中是否存在空間依賴性，即某個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)與其鄰近區(qū)域的數(shù)據(jù)是否存在相似性或差異性。在犯罪熱點(diǎn)分析中，Moran’sI可以幫助識(shí)別犯罪高發(fā)區(qū)域及其空間分布模式。3.C解析：時(shí)間序列分析法主要用于分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)和模式，因此適用于長(zhǎng)期趨勢(shì)犯罪預(yù)測(cè)。通過(guò)分析歷史犯罪數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，可以預(yù)測(cè)未來(lái)犯罪趨勢(shì)的發(fā)展方向。4.B解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要作用是存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)。治安決策支持系統(tǒng)需要長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供了這樣一個(gè)集中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。5.C解析：Z-score方法是一種常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，消除不同量綱和數(shù)據(jù)尺度的影響，便于后續(xù)的比較和分析。數(shù)據(jù)歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，有助于提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。6.A解析：在犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析中，熱點(diǎn)強(qiáng)度最高的區(qū)域通常用紅色標(biāo)記。紅色在視覺(jué)上最為醒目，能夠快速吸引注意力，便于用戶識(shí)別和分析犯罪熱點(diǎn)區(qū)域。7.A解析：卡方檢驗(yàn)用于判斷兩個(gè)分類變量之間是否存在獨(dú)立性。在犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中，卡方檢驗(yàn)可以用來(lái)判斷不同犯罪類型之間是否存在關(guān)聯(lián)性，例如，是否某種犯罪類型更容易與其他類型犯罪同時(shí)發(fā)生。8.A解析：層次分析法（AHP）的核心是權(quán)重分配。通過(guò)將復(fù)雜問(wèn)題分解為多個(gè)層次，并為每個(gè)層次的因素分配權(quán)重，可以綜合評(píng)估不同因素對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。9.C解析：Apriori算法是一種常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過(guò)頻繁項(xiàng)集生成和閉項(xiàng)集挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)不同犯罪行為之間的關(guān)聯(lián)模式。10.B解析：數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)是增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表、圖形等形式，可以更直觀地展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)，便于用戶理解和分析。11.C解析：處理重復(fù)記錄的方法是刪除重復(fù)項(xiàng)。重復(fù)記錄會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不準(zhǔn)確，因此需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行刪除。12.A解析：時(shí)間序列ARIMA模型適用于季節(jié)性波動(dòng)分析。ARIMA模型能夠捕捉數(shù)據(jù)中的自相關(guān)性、趨勢(shì)性和季節(jié)性波動(dòng)，因此適用于分析具有季節(jié)性特征的犯罪數(shù)據(jù)。13.A解析：數(shù)據(jù)集成的主要目的是統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式可能存在差異，通過(guò)數(shù)據(jù)集成可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，便于后續(xù)的分析和處理。14.C解析：Min-Max方法是一種常用的數(shù)據(jù)縮放方法，將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍內(nèi)。這種方法適用于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化的場(chǎng)景，例如在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練中。15.C解析：空間自相關(guān)是常用的熱點(diǎn)顯著性檢驗(yàn)方法。通過(guò)計(jì)算空間自相關(guān)系數(shù)，可以判斷熱點(diǎn)區(qū)域是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性，避免誤判。16.A解析：支持度與置信度描述的是關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。支持度表示某個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率，置信度表示在某個(gè)事件發(fā)生的情況下，另一個(gè)事件發(fā)生的概率。17.B解析：模糊綜合評(píng)價(jià)法適用于定性數(shù)據(jù)評(píng)估。通過(guò)將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模糊集，并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估治安風(fēng)險(xiǎn)。18.B解析：歐氏距離是常用的距離度量方法，用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離。在聚類分析中，歐氏距離可以幫助衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性。19.D解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL過(guò)程包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載，不包括數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)建模是在數(shù)據(jù)分析階段進(jìn)行的，不屬于ETL過(guò)程。20.A解析：地理加權(quán)回歸（GWR）適用于空間異質(zhì)性分析。GWR能夠根據(jù)空間位置的變化調(diào)整模型的參數(shù)，適用于分析空間上存在異質(zhì)性的犯罪數(shù)據(jù)。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析21.ABC解析：犯罪數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)清洗去除錯(cuò)誤和缺失值，數(shù)據(jù)集成合并不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。22.ADE解析：犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析中常用的空間統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括空間自相關(guān)、空間聚集度和空間分散度。空間自相關(guān)用于檢測(cè)空間依賴性，空間聚集度用于衡量熱點(diǎn)區(qū)域的密集程度，空間分散度用于衡量熱點(diǎn)區(qū)域的分布范圍。23.ABCD解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)集成層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)源層收集原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集成層進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用服務(wù)。24.ABD解析：犯罪數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法包括卡方檢驗(yàn)、相關(guān)性分析和方差分析。卡方檢驗(yàn)用于判斷分類變量之間的獨(dú)立性，相關(guān)性分析用于衡量?jī)蓚€(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系，方差分析用于比較多個(gè)組之間的均值差異。25.ABC解析：時(shí)間序列分析法常用的模型包括ARIMA、GARCH和Prophet。ARIMA模型適用于具有自相關(guān)性和趨勢(shì)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，GARCH模型適用于具有波動(dòng)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，Prophet模型適用于具有季節(jié)性波動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。26.ABC解析：治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中常用的定性評(píng)估方法包括層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)和熵權(quán)法。層次分析法通過(guò)權(quán)重分配進(jìn)行綜合評(píng)估，模糊綜合評(píng)價(jià)將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模糊集進(jìn)行評(píng)估，熵權(quán)法根據(jù)信息熵計(jì)算權(quán)重進(jìn)行評(píng)估。27.ABE解析：犯罪數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)和邏輯回歸。決策樹(shù)通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類，支持向量機(jī)通過(guò)尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類，邏輯回歸通過(guò)邏輯函數(shù)進(jìn)行分類。28.ABCD解析：數(shù)據(jù)可視化的常用形式包括地圖可視化、散點(diǎn)圖、柱狀圖和熱力圖。地圖可視化用于展示空間數(shù)據(jù)，散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，柱狀圖用于展示分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)，熱力圖用于展示密度分布。29.ABC解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化中常用的方法包括Z-score、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化和最大最小標(biāo)準(zhǔn)化。Z-score將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，最大最小標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍內(nèi)。30.ABD解析：空間分析方法常用的模型包括地理加權(quán)回歸（GWR）、空間自回歸（SAR）和空間泊松回歸。GWR能夠根據(jù)空間位置調(diào)整模型參數(shù)，SAR用于分析空間依賴性，空間泊松回歸用于分析空間計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。三、簡(jiǎn)答題答案及解析31.犯罪數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)。其重要性在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析工作提供可靠的基礎(chǔ)，避免因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。32.犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分析的基本原理是通過(guò)空間統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別犯罪高發(fā)區(qū)域及其空間分布模式。其應(yīng)用價(jià)值在于幫助公安機(jī)關(guān)識(shí)別犯罪熱點(diǎn)區(qū)域，制定針對(duì)性的防控措施，提高警務(wù)效能。33.時(shí)間序列分