2025年大學(xué)鐵路警務(wù)專業(yè)題庫(kù)——鐵路警務(wù)的數(shù)據(jù)分析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析中，下列哪項(xiàng)不屬于鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)的典型特征？A.數(shù)據(jù)量龐大B.數(shù)據(jù)類型單一C.數(shù)據(jù)來(lái)源多樣D.數(shù)據(jù)具有時(shí)效性2.對(duì)鐵路沿線近期多起盜竊案件的發(fā)生地點(diǎn)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，主要目的是什么？A.預(yù)測(cè)未來(lái)案件發(fā)生概率B.檢驗(yàn)?zāi)撤N犯罪理論C.發(fā)現(xiàn)案件高發(fā)區(qū)域和規(guī)律D.評(píng)估警力部署效率3.在處理缺失的旅客乘車記錄數(shù)據(jù)時(shí)，下列哪種方法屬于“刪除”策略？A.使用平均值或中位數(shù)填充B.使用回歸分析預(yù)測(cè)填充C.直接刪除含有缺失值的記錄D.標(biāo)記該數(shù)據(jù)為未知4.如果鐵路警務(wù)分析發(fā)現(xiàn)，攜帶特定物品的旅客在特定車站下車后，前往某區(qū)域的比例顯著高于隨機(jī)旅客，這最可能應(yīng)用了哪種數(shù)據(jù)分析技術(shù)？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.時(shí)間序列分析5.對(duì)鐵路重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行24小時(shí)人流密度分析，主要關(guān)注的是什么維度？A.空間維度B.時(shí)間維度C.屬性維度D.關(guān)系維度6.以下哪項(xiàng)活動(dòng)不屬于鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析的范疇？A.分析歷史列車晚點(diǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)晚點(diǎn)趨勢(shì)B.根據(jù)旅客購(gòu)票信息，識(shí)別潛在的欺詐行為C.評(píng)估不同安保措施的成本效益D.制定詳細(xì)的列車運(yùn)行時(shí)刻表7.在構(gòu)建預(yù)測(cè)鐵路站外區(qū)域扒竊案件發(fā)生的模型時(shí)，哪個(gè)因素通常被認(rèn)為是重要的特征（特征）？A.模型本身的復(fù)雜度B.案件發(fā)生地點(diǎn)的海拔高度C.該區(qū)域近期的人口流動(dòng)密度D.分析人員的經(jīng)驗(yàn)水平8.對(duì)比分析不同年份鐵路線路上的盜竊案件數(shù)量變化，最適合使用的圖表類型是？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖9.鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析中，所謂的“大數(shù)據(jù)”特征主要指的是數(shù)據(jù)的什么屬性？A.準(zhǔn)確性B.實(shí)時(shí)性C.海量性D.價(jià)值密度10.在進(jìn)行鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫時(shí)，首先需要明確報(bào)告的受眾是誰(shuí)？這有何重要性？A.受眾決定了報(bào)告的語(yǔ)言風(fēng)格B.受眾決定了分析方法和數(shù)據(jù)選擇C.受眾決定了報(bào)告的深度和廣度D.受眾決定了報(bào)告是否需要包含圖表二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）11.簡(jiǎn)述鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程包含哪些主要步驟。12.鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，請(qǐng)列舉至少三種不同的數(shù)據(jù)類型，并說(shuō)明其潛在的應(yīng)用場(chǎng)景。13.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉至少三種在鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題。14.簡(jiǎn)述在鐵路警務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警可能的步驟。15.在利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持鐵路案件偵查時(shí)，應(yīng)如何確保分析結(jié)果的客觀性和公正性？三、案例分析題（每題10分，共30分）16.某鐵路局近期發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在高鐵站站內(nèi)的扒竊案件數(shù)量呈上升趨勢(shì)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)要的數(shù)據(jù)分析方案，說(shuō)明你將如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助分析案件上升的原因，并提出初步的應(yīng)對(duì)建議。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）17.假設(shè)你獲得了過(guò)去一年某鐵路段內(nèi)每日進(jìn)站旅客數(shù)量、攜帶行李件數(shù)以及發(fā)生的盜竊案件數(shù)量數(shù)據(jù)。請(qǐng)說(shuō)明你會(huì)如何分析這些數(shù)據(jù)，以探索旅客數(shù)量、行李攜帶情況與盜竊案件發(fā)生頻率之間可能存在的關(guān)聯(lián)性。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）18.某鐵路分局希望利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化重點(diǎn)車站的警力巡邏路線和頻次。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)從哪些方面收集數(shù)據(jù)，以及如何利用數(shù)據(jù)分析方法來(lái)支持這一優(yōu)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.B*解析思路：鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源多樣（如視頻監(jiān)控、票務(wù)系統(tǒng)、安檢記錄、警務(wù)信息系統(tǒng)等），數(shù)據(jù)量龐大，且涉及旅客流動(dòng)、線路安全等，具有明顯的時(shí)空特性（實(shí)時(shí)性、地域性）。數(shù)據(jù)類型是多樣的，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如票務(wù)記錄）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如視頻、文本信息）。因此，“數(shù)據(jù)類型單一”不是其特征。2.C*解析思路：描述性統(tǒng)計(jì)的主要目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和展示，通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量（如頻率、均值、中位數(shù)）和繪制圖表，來(lái)呈現(xiàn)鐵路沿線盜竊案件發(fā)生的時(shí)空分布、基本特征等，從而發(fā)現(xiàn)高發(fā)區(qū)域和規(guī)律。預(yù)測(cè)未來(lái)概率（A）、檢驗(yàn)理論（B）、評(píng)估效率（D）通常涉及更復(fù)雜的推斷性分析或特定應(yīng)用目標(biāo)。3.C*解析思路：“刪除”策略包括刪除包含缺失值的行（ListwiseDeletion）或列（ColumnWiseDeletion）。直接刪除含有缺失值的記錄是其中最直接的一種方式。使用平均值/中位數(shù)填充（A）、回歸預(yù)測(cè)填充（B）、標(biāo)記為未知（D）都屬于數(shù)據(jù)插補(bǔ)或處理方法，而非單純的刪除策略。4.B*解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系。題目描述中，“攜帶特定物品”與“前往某區(qū)域”之間存在顯著比例差異，正是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘典型的發(fā)現(xiàn)模式（A->B）。聚類分析（A）是將數(shù)據(jù)分組，回歸分析（C）是預(yù)測(cè)數(shù)值，時(shí)間序列分析（D）是分析時(shí)間趨勢(shì)。5.B*解析思路：人流密度分析關(guān)注的是在特定空間位置上，不同時(shí)間點(diǎn)的人口數(shù)量或聚集程度。這顯然是強(qiáng)調(diào)“時(shí)間”維度上的變化。空間維度（A）關(guān)注的是人在哪里，屬性維度（C）關(guān)注的是人的特征，關(guān)系維度（D）關(guān)注的是人與人或人與物的關(guān)系。6.D*解析思路：A、B、C均涉及利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理或解釋鐵路相關(guān)的數(shù)據(jù)，以支持決策或發(fā)現(xiàn)規(guī)律。D選項(xiàng)“制定詳細(xì)的列車運(yùn)行時(shí)刻表”主要依賴于列車運(yùn)行圖編制規(guī)則、列車性能、線路條件等，雖然可能用到數(shù)據(jù)分析（如預(yù)測(cè)延誤），但其核心制定過(guò)程并非典型的鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析活動(dòng)。7.C*解析思路：預(yù)測(cè)模型需要輸入有預(yù)測(cè)能力的特征（Features）來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量（如案件是否發(fā)生）。旅客人口流動(dòng)密度是影響案件發(fā)生概率的重要因素，可以作為一個(gè)有力的預(yù)測(cè)特征。海拔高度（B）與扒竊案件發(fā)生通常無(wú)關(guān)。模型復(fù)雜度（A）、分析人員經(jīng)驗(yàn)（D）是影響分析過(guò)程或結(jié)果質(zhì)量的因素，而非數(shù)據(jù)特征。案件發(fā)生地點(diǎn)本身是目標(biāo)或結(jié)果，不是預(yù)測(cè)特征。8.C*解析思路：折線圖（LineChart）非常適合展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。對(duì)比不同年份鐵路線上的案件數(shù)量變化，需要使用折線圖來(lái)清晰地展現(xiàn)年度間的增減趨勢(shì)。散點(diǎn)圖（A）用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。餅圖（B）用于展示部分與整體的比例。熱力圖（D）用于展示二維空間中數(shù)值的分布密度。9.C*解析思路：大數(shù)據(jù)的“V”字特征通常指：Volume（海量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Veracity（真實(shí)性）、Value（價(jià)值密度）。其中，“海量性”是指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，這是大數(shù)據(jù)最直觀、最核心的特征之一。題目問(wèn)的是“大數(shù)據(jù)”特征，海量性最符合。10.C*解析思路：報(bào)告的受眾決定了報(bào)告需要解決的問(wèn)題、內(nèi)容的深度和廣度、使用的數(shù)據(jù)和分析方法、表達(dá)的語(yǔ)言風(fēng)格和溝通方式。例如，向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)可能側(cè)重結(jié)論和建議，向技術(shù)同事交流可能需要包含詳細(xì)方法，向公眾科普則需要通俗易懂。受眾是決定報(bào)告方向的根本因素。二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）11.簡(jiǎn)述鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程包含哪些主要步驟。*確定分析目標(biāo)與問(wèn)題；收集相關(guān)鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)；進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理（處理缺失值、異常值、格式轉(zhuǎn)換等）；數(shù)據(jù)探索與可視化（使用描述性統(tǒng)計(jì)和圖表理解數(shù)據(jù)特征）；選擇合適的分析模型或方法（如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）；執(zhí)行數(shù)據(jù)分析并生成結(jié)果；解釋分析結(jié)果，評(píng)估模型效果；將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的警務(wù)建議或決策支持報(bào)告。12.鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，請(qǐng)列舉至少三種不同的數(shù)據(jù)類型，并說(shuō)明其潛在的應(yīng)用場(chǎng)景。*結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：如售票系統(tǒng)數(shù)據(jù)（包含旅客姓名、身份證號(hào)、購(gòu)票時(shí)間、出發(fā)到達(dá)站等）。應(yīng)用場(chǎng)景：識(shí)別可疑購(gòu)票行為（如頻繁購(gòu)買往返票、購(gòu)買多人同行但身份信息關(guān)聯(lián)度低等），分析旅客出行規(guī)律，進(jìn)行身份核驗(yàn)。*非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：如鐵路沿線的視頻監(jiān)控錄像（包含畫面信息、時(shí)間戳等）。應(yīng)用場(chǎng)景：事后案件偵查中的視頻檢索與追蹤，實(shí)時(shí)監(jiān)控異常行為（如攀爬護(hù)欄、遺留可疑物品），分析治安復(fù)雜區(qū)域的活動(dòng)模式。*時(shí)空數(shù)據(jù)：如列車運(yùn)行位置數(shù)據(jù)、旅客刷卡進(jìn)/出站數(shù)據(jù)（包含時(shí)間、地點(diǎn)）。應(yīng)用場(chǎng)景：分析列車延誤與治安問(wèn)題的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，追蹤重點(diǎn)人員的活動(dòng)軌跡，評(píng)估不同區(qū)域的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，優(yōu)化警力布控。13.解釋什么是“數(shù)據(jù)清洗”，并列舉至少三種在鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題。*數(shù)據(jù)清洗是指在使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，識(shí)別并糾正（或刪除）數(shù)據(jù)集中含有的錯(cuò)誤、不一致、不完整或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。在鐵路警務(wù)數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題包括：*數(shù)據(jù)缺失：如旅客的部分信息（姓名、聯(lián)系方式等）未記錄，設(shè)備故障導(dǎo)致部分監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)丟失，系統(tǒng)錯(cuò)誤導(dǎo)致部分事件記錄不完整。*數(shù)據(jù)錯(cuò)誤：如錯(cuò)誤的日期時(shí)間戳，錯(cuò)誤的地理坐標(biāo)，錯(cuò)誤的票號(hào)或身份證號(hào)，記錄了不可能發(fā)生的事件（如同時(shí)出現(xiàn)在兩個(gè)地理位置）。*數(shù)據(jù)不一致：如同一旅客在不同系統(tǒng)中的記錄存在差異（如年齡、姓名拼寫），不同設(shè)備或傳感器對(duì)同一事件記錄的度量值不同，數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如同一類型事件用不同代碼表示）。14.簡(jiǎn)述在鐵路警務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警可能的步驟。*確定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警目標(biāo)（如預(yù)測(cè)特定區(qū)域發(fā)生暴力事件的風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別可疑人員名單）。*收集相關(guān)歷史數(shù)據(jù)（如警情記錄、視頻監(jiān)控異常檢測(cè)記錄、旅客行為數(shù)據(jù)、輿情信息等）。*進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，提取可能指示風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)（如特定時(shí)間段內(nèi)某區(qū)域人員聚集度、異常行為發(fā)生頻率、關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果等）。*選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)模型（如分類模型、聚類模型、異常檢測(cè)算法）進(jìn)行訓(xùn)練。*利用模型對(duì)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，識(shí)別出具有高風(fēng)險(xiǎn)特征的模式或個(gè)體。*設(shè)置預(yù)警閾值，當(dāng)模型輸出超過(guò)閾值時(shí)觸發(fā)預(yù)警。*將預(yù)警信息及時(shí)傳遞給相關(guān)警務(wù)人員或部門，并記錄預(yù)警歷史。15.在利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持鐵路案件偵查時(shí)，應(yīng)如何確保分析結(jié)果的客觀性和公正性？*使用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證、可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源和分析工具。*明確分析目標(biāo)，避免將偏見引入問(wèn)題定義或結(jié)果解讀中。*采用透明、可重復(fù)的分析方法，詳細(xì)記錄數(shù)據(jù)處理和分析過(guò)程。*進(jìn)行交叉驗(yàn)證，使用多種方法或數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，確保結(jié)果穩(wěn)定性。*關(guān)注數(shù)據(jù)的代表性和潛在偏差，警惕數(shù)據(jù)選擇偏差或樣本偏差的影響。*分析結(jié)果應(yīng)呈現(xiàn)所有相關(guān)發(fā)現(xiàn)，包括不支持初始假設(shè)的結(jié)果。*遵守法律法規(guī)和倫理規(guī)范，保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全，避免使用帶有歧視性的算法。*由具備專業(yè)知識(shí)的人員進(jìn)行結(jié)果解讀，并結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行判斷。三、案例分析題（每題10分，共30分）16.某鐵路局近期發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在高鐵站站內(nèi)的扒竊案件數(shù)量呈上升趨勢(shì)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)要的數(shù)據(jù)分析方案，說(shuō)明你將如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助分析案件上升的原因，并提出初步的應(yīng)對(duì)建議。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）*數(shù)據(jù)收集：獲取近期扒竊案件詳細(xì)記錄（時(shí)間、地點(diǎn)、案件描述、涉案人員特征、受害者特征、監(jiān)控錄像鏈接等），同時(shí)收集車站同期客流數(shù)據(jù)、列車到發(fā)時(shí)刻表、車站布局圖、安保措施部署信息等。*數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值，統(tǒng)一時(shí)間格式和地點(diǎn)描述。*分析步驟：*描述性分析：統(tǒng)計(jì)案件發(fā)生的時(shí)間分布（高峰時(shí)段）、空間分布（具體區(qū)域）、案件類型和涉案/受害者特征，可視化案件熱點(diǎn)圖。*時(shí)空關(guān)聯(lián)分析：分析案件發(fā)生地點(diǎn)與客流密度、列車到發(fā)時(shí)刻、特定設(shè)施（如安檢口、通道）的關(guān)聯(lián)性。*行為模式分析：利用監(jiān)控錄像（需脫敏處理）或描述信息，分析扒竊行為發(fā)生前后的規(guī)律、作案手法、選擇目標(biāo)的特點(diǎn)。*對(duì)比分析：對(duì)比案件上升期與前期，車站客流結(jié)構(gòu)、安保措施、管理政策等是否發(fā)生變化。*原因分析：根據(jù)分析結(jié)果，可能的原因包括：特定時(shí)段/區(qū)域人流密度過(guò)高且管理難度大、安檢存在薄弱環(huán)節(jié)、特定類型旅客（如趕火車旅客）易受targeting、新型扒竊手法出現(xiàn)、安保人員疏忽等。*初步建議：針對(duì)性加強(qiáng)重點(diǎn)時(shí)段/區(qū)域巡邏和監(jiān)控力度，優(yōu)化安檢流程和人員配置，加強(qiáng)對(duì)特定類型旅客的提醒和關(guān)注，研究新型扒竊手法并加強(qiáng)培訓(xùn)，評(píng)估現(xiàn)有安保措施的有效性并提出改進(jìn)方案。17.假設(shè)你獲得了過(guò)去一年某鐵路段內(nèi)每日進(jìn)站旅客數(shù)量、攜帶行李件數(shù)以及發(fā)生的盜竊案件數(shù)量數(shù)據(jù)。請(qǐng)說(shuō)明你會(huì)如何分析這些數(shù)據(jù)，以探索旅客數(shù)量、行李攜帶情況與盜竊案件發(fā)生頻率之間可能存在的關(guān)聯(lián)性。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）*數(shù)據(jù)預(yù)處理：確認(rèn)數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍、統(tǒng)計(jì)口徑一致，處理異常值（如極端天氣導(dǎo)致的客流量驟降、系統(tǒng)錯(cuò)誤產(chǎn)生的負(fù)數(shù)行李數(shù)）。*探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：*繪制旅客數(shù)量、行李件數(shù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)圖（如折線圖），觀察其波動(dòng)模式。*繪制每日旅客數(shù)量與每日盜竊案件數(shù)量之間的散點(diǎn)圖，初步觀察兩者是否存在線性關(guān)系或相關(guān)性。*繪制每日行李件數(shù)與每日盜竊案件數(shù)量之間的散點(diǎn)圖，進(jìn)行同樣的觀察。*計(jì)算旅客數(shù)量、行李件數(shù)與盜竊案件數(shù)量之間的相關(guān)系數(shù)（如Pearson相關(guān)系數(shù)），量化其線性相關(guān)程度。*深入分析（根據(jù)EDA結(jié)果選擇）：*如果發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性，進(jìn)一步分析相關(guān)性在不同時(shí)間（如工作日/周末）、不同車站（如果數(shù)據(jù)包含）下的變化。*分析行李件數(shù)中不同類型（如大件行李、小件行李）與案件發(fā)生的關(guān)系，可能需要將行李數(shù)據(jù)細(xì)化分類。*考慮控制變量，如分析在控制了客流量后，行李件數(shù)（或特定類型行李）是否仍然與案件發(fā)生有顯著關(guān)聯(lián)。*關(guān)聯(lián)性解讀：根據(jù)分析結(jié)果，判斷旅客數(shù)量、行李攜帶情況（總量或特定類型）與盜竊案件發(fā)生頻率之間是否存在統(tǒng)計(jì)上顯著的正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)關(guān)系。例如，可能發(fā)現(xiàn)客流量越大，案件發(fā)生頻率越高；或者攜帶小件物品的旅客比例越高，案件發(fā)生頻率也越高。分析結(jié)果有助于理解哪些因素可能與盜竊案件的發(fā)案率更緊密相關(guān)。18.某鐵路分局希望利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化重點(diǎn)車站的警力巡邏路線和頻次。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)從哪些方面收集數(shù)據(jù)，以及如何利用數(shù)據(jù)分析方法來(lái)支持這一優(yōu)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。（無(wú)需進(jìn)行具體計(jì)算）*