2025年大學經濟犯罪偵查專業(yè)題庫——大數(shù)據在經濟犯罪偵查中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是大數(shù)據的“4V”特征？A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實性）2.在經濟犯罪偵查中，以下哪種數(shù)據不屬于結構化數(shù)據？A.銀行交易記錄B.網絡爬取的網頁數(shù)據C.社交媒體用戶評論D.企業(yè)財務報表3.下列哪種算法不屬于常用的分類算法？A.決策樹B.聚類算法C.支持向量機D.K近鄰算法4.以下哪個不是大數(shù)據在經濟犯罪偵查中的主要應用領域？A.洗錢犯罪偵查B.網絡詐騙犯罪偵查C.食品安全監(jiān)管D.內幕交易犯罪偵查5.以下哪種技術不屬于自然語言處理（NLP）的范疇？A.機器翻譯B.情感分析C.圖像識別D.命名實體識別6.大數(shù)據技術應用于經濟犯罪偵查面臨的主要法律挑戰(zhàn)是？A.數(shù)據安全B.數(shù)據隱私C.算法透明度D.以上都是7.以下哪一項不是大數(shù)據倫理問題？A.數(shù)據偏見B.算法歧視C.數(shù)據所有權D.知情同意8.以下哪種技術不屬于區(qū)塊鏈在經濟犯罪偵查中的潛在應用？A.交易追溯B.數(shù)據加密C.智能合約D.人臉識別9.經濟犯罪偵查中，數(shù)據挖掘的主要目的是？A.數(shù)據存儲B.數(shù)據備份C.發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關系D.數(shù)據壓縮10.以下哪種方法不屬于數(shù)據預處理技術？A.數(shù)據清洗B.數(shù)據集成C.數(shù)據變換D.數(shù)據可視化二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述大數(shù)據在經濟犯罪偵查中的優(yōu)勢。2.簡述數(shù)據挖掘在經濟犯罪偵查中的主要步驟。3.簡述經濟犯罪偵查中數(shù)據來源的主要類型。4.簡述智能偵查系統(tǒng)的基本功能。5.簡述大數(shù)據在經濟犯罪偵查中應用所面臨的倫理挑戰(zhàn)。三、論述題（10分）結合具體案例，論述大數(shù)據技術在打擊網絡詐騙犯罪中的應用。四、案例分析題（25分）某市公安機關接到報案，疑似發(fā)生一起電信網絡詐騙案件。涉案金額巨大，涉案人員分布廣泛。請結合大數(shù)據技術，提出一套偵查方案，并說明各個環(huán)節(jié)的具體思路和方法。五、（可能）編程題或模擬操作題（由于您的要求，本部分不提供）（此處可根據實際情況添加編程題或模擬操作題，考察學生對大數(shù)據分析工具和平臺的實際操作能力）試卷答案一、選擇題1.D2.B3.B4.C5.C6.B7.D8.D9.C10.D二、簡答題1.簡述大數(shù)據在經濟犯罪偵查中的優(yōu)勢。*優(yōu)勢在于能夠處理海量、高速、多樣化的經濟犯罪相關數(shù)據，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)手段難以發(fā)現(xiàn)的隱蔽關系和規(guī)律，提高偵查效率和精準度，實現(xiàn)從被動打擊向主動預防的轉變。通過數(shù)據分析和挖掘，可以構建犯罪模型，預測犯罪趨勢，提前預警風險。此外，大數(shù)據技術還可以實現(xiàn)跨部門、跨區(qū)域的數(shù)據共享和協(xié)同作戰(zhàn)，形成偵查合力。*解析思路：考察對大數(shù)據在經濟犯罪偵查中優(yōu)勢的理解。需要從數(shù)據處理的規(guī)模、速度、多樣性以及偵查效率、精準度、預防能力、協(xié)同作戰(zhàn)等方面進行闡述。2.簡述數(shù)據挖掘在經濟犯罪偵查中的主要步驟。*數(shù)據挖掘的主要步驟包括：數(shù)據收集與準備、數(shù)據預處理、數(shù)據探索、模型選擇與訓練、模型評估和結果解釋。具體到經濟犯罪偵查，需要根據案件特點選擇合適的數(shù)據源，進行數(shù)據清洗、集成、變換等預處理操作，然后選擇合適的挖掘算法（如分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則等）進行建模，并對模型結果進行評估和解釋，最終形成有價值的偵查線索和證據。*解析思路：考察對數(shù)據挖掘流程的理解。需要按照數(shù)據挖掘的標準流程進行闡述，并結合經濟犯罪偵查的實際情況進行說明。3.簡述經濟犯罪偵查中數(shù)據來源的主要類型。*經濟犯罪偵查中的數(shù)據來源主要包括：金融數(shù)據（如銀行交易記錄、信用卡消費記錄、證券交易記錄等）、網絡數(shù)據（如網站訪問記錄、網絡日志、社交媒體數(shù)據等）、電信數(shù)據（如通話記錄、短信記錄等）、企業(yè)數(shù)據（如企業(yè)財務報表、內部管理數(shù)據等）以及其他相關數(shù)據（如公共記錄、新聞報道等）。*解析思路：考察對經濟犯罪偵查中數(shù)據來源的了解。需要列舉主要的datasources，并簡要說明其類型和特點。4.簡述智能偵查系統(tǒng)的基本功能。*智能偵查系統(tǒng)的主要功能包括：數(shù)據采集與整合、數(shù)據分析與挖掘、情報研判與預警、案件管理與服務。通過集成大數(shù)據技術、人工智能技術等，實現(xiàn)經濟犯罪相關數(shù)據的自動采集、整合和分析，自動識別可疑線索，構建犯罪模型，進行風險預警，并為偵查人員提供決策支持和案件管理工具。*解析思路：考察對智能偵查系統(tǒng)功能的理解。需要列舉智能偵查系統(tǒng)的核心功能，并簡要說明其作用。5.簡述大數(shù)據在經濟犯罪偵查中應用所面臨的倫理挑戰(zhàn)。*大數(shù)據在經濟犯罪偵查中的應用面臨的主要倫理挑戰(zhàn)包括：數(shù)據隱私保護、算法歧視、數(shù)據安全等。在收集、存儲和使用經濟犯罪相關數(shù)據的過程中，需要保護公民的個人隱私，避免數(shù)據泄露和濫用。同時，需要關注大數(shù)據算法可能存在的偏見和歧視問題，確保偵查的公平公正。此外，還需要加強數(shù)據安全管理，防止數(shù)據被非法獲取和利用。*解析思路：考察對大數(shù)據在經濟犯罪偵查中應用所面臨倫理挑戰(zhàn)的認識。需要列舉主要的倫理挑戰(zhàn)，并簡要說明其內涵和影響。三、論述題結合具體案例，論述大數(shù)據技術在打擊網絡詐騙犯罪中的應用。*例如，在某市發(fā)生的電信網絡詐騙案件中，公安機關利用大數(shù)據技術對涉案人員的通話記錄、短信記錄、網絡行為等進行分析，發(fā)現(xiàn)了一系列可疑線索。通過關聯(lián)分析，將不同的案件線索串聯(lián)起來，最終鎖定了犯罪團伙的窩點。此外，公安機關還利用大數(shù)據技術建立了網絡詐騙犯罪模型，對潛在的網絡詐騙行為進行預警，有效預防了網絡詐騙案件的發(fā)生。*解析思路：考察學生運用大數(shù)據技術解決實際問題的能力。需要結合具體案例，論述大數(shù)據技術在網絡詐騙犯罪偵查中的應用過程和方法，并說明其效果和意義。四、案例分析題某市公安機關接到報案，疑似發(fā)生一起電信網絡詐騙案件。涉案金額巨大，涉案人員分布廣泛。請結合大數(shù)據技術，提出一套偵查方案，并說明各個環(huán)節(jié)的具體思路和方法。*偵查方案：1.數(shù)據收集與整合：收集與案件相關的各類數(shù)據，包括涉案人員的通話記錄、短信記錄、網絡行為數(shù)據、銀行交易記錄等，并進行整合，構建統(tǒng)一的數(shù)據平臺。2.數(shù)據預處理：對收集到的數(shù)據進行清洗、去重、格式轉換等預處理操作，提高數(shù)據質量，為后續(xù)分析做好準備。3.數(shù)據分析與挖掘：利用數(shù)據挖掘技術，對涉案數(shù)據進行關聯(lián)分析、聚類分析、異常檢測等，發(fā)現(xiàn)可疑線索和規(guī)律。例如，通過關聯(lián)分析，找出涉案人員之間的聯(lián)系；通過聚類分析，識別出涉案人員群體；通過異常檢測，發(fā)現(xiàn)異常的通話行為、交易行為等。4.情報研判與預警：對數(shù)據分析結果進行研判，識別出犯罪團伙的組織結構、作案手法、資金流向等關鍵信息，并建立犯罪模型，對潛在的網絡詐騙行為進行預