2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——體育運(yùn)動(dòng)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項(xiàng)不屬于體育大數(shù)據(jù)的“V”字模型所描述的四個(gè)階段？A.數(shù)據(jù)采集（Collection）B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（Storage）C.數(shù)據(jù)挖掘（Mining）D.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（Visualization）與行動(dòng)（Action）2.在體育領(lǐng)域，用于分析運(yùn)動(dòng)員跑動(dòng)軌跡、速度變化等連續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)類型是？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)3.下列哪種技術(shù)通常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在體育數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如“進(jìn)行高強(qiáng)度訓(xùn)練的運(yùn)動(dòng)員更容易在比賽后感到肌肉酸痛”？A.聚類分析B.分類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列預(yù)測(cè)4.當(dāng)需要將一批體育新手根據(jù)其運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)（如力量、速度、耐力測(cè)試成績）劃分為幾個(gè)相似的小組時(shí)，最合適的挖掘技術(shù)是？A.決策樹B.K-Means聚類C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Apriori算法5.用于預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員未來比賽成績或傷病發(fā)生概率的挖掘任務(wù)屬于？A.聚類分析B.分類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析6.體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理中，“處理缺失值”和“去除重復(fù)記錄”主要屬于哪個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約7.在分析視頻錄像數(shù)據(jù)以識(shí)別球員跑動(dòng)方向和區(qū)域時(shí)，常會(huì)用到哪種數(shù)據(jù)分析技術(shù)？A.NLP（自然語言處理）B.圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺C.社交網(wǎng)絡(luò)分析D.文本挖掘8.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于？A.數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)B.大規(guī)模數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)可視化D.分布式計(jì)算框架9.體育大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)注“哪些因素會(huì)顯著影響運(yùn)動(dòng)員的恢復(fù)時(shí)間”這類問題，最適合使用哪種統(tǒng)計(jì)或挖掘方法？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.主成分分析10.對(duì)體育大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可信度和公平性進(jìn)行評(píng)估，主要涉及哪個(gè)方面？A.數(shù)據(jù)采集技術(shù)B.模型選擇C.倫理與法規(guī)D.數(shù)據(jù)可視化二、填空題（每空1分，共15分）1.體育大數(shù)據(jù)具有______、______、______和______等特點(diǎn)。2.從智能手表、可穿戴傳感器、攝像頭等設(shè)備中采集到的體育數(shù)據(jù)屬于______數(shù)據(jù)。3.在體育數(shù)據(jù)挖掘流程中，通常需要先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行______、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。4.決策樹算法在體育領(lǐng)域可以用于構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員______模型，輔助教練進(jìn)行選材或制定訓(xùn)練計(jì)劃。5.通過分析歷史比賽數(shù)據(jù)，挖掘出對(duì)手球隊(duì)在特定情況下的常用戰(zhàn)術(shù)，屬于體育大數(shù)據(jù)在______方面的應(yīng)用。6.體育大數(shù)據(jù)分析中需要關(guān)注的數(shù)據(jù)安全問題是防止______和______。7.時(shí)間序列分析技術(shù)在體育中的應(yīng)用包括運(yùn)動(dòng)員______監(jiān)測(cè)和比賽______預(yù)測(cè)等。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其在體育數(shù)據(jù)分析中的重要性。2.解釋什么是“特征工程”，并列舉至少三種在體育大數(shù)據(jù)分析中常用的特征工程方法。3.比較分類算法和聚類算法在體育數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用場(chǎng)景和主要區(qū)別。4.描述體育大數(shù)據(jù)分析可能面臨的主要倫理挑戰(zhàn)，并舉例說明。四、應(yīng)用分析題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你是一名體育數(shù)據(jù)分析工程師，某籃球隊(duì)教練希望利用球員在比賽中的場(chǎng)上跟蹤數(shù)據(jù)（包括位置、速度、加速度、觸球次數(shù)等）來分析球員的跑動(dòng)強(qiáng)度與比賽表現(xiàn)（如得分、籃板、助攻）之間的關(guān)系，并識(shí)別出跑動(dòng)強(qiáng)度與表現(xiàn)關(guān)聯(lián)度高的球員。請(qǐng)簡述你將如何設(shè)計(jì)這個(gè)分析項(xiàng)目，包括需要考慮的數(shù)據(jù)、可能采用的技術(shù)步驟和分析目標(biāo)。2.某健身App收集了用戶的運(yùn)動(dòng)記錄（如跑步、游泳、騎行距離、時(shí)長、頻率）和健康數(shù)據(jù)（如心率、睡眠時(shí)長、體重）。請(qǐng)?jiān)O(shè)想一個(gè)利用這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分群分析的場(chǎng)景，描述你將如何定義分析目標(biāo)、選擇合適的用戶群體、確定分析維度或特征、選擇聚類算法，并解釋分析結(jié)果可能的應(yīng)用價(jià)值。試卷答案一、選擇題1.B解析：V字模型通常包括數(shù)據(jù)采集（Collection）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（Storage）、數(shù)據(jù)挖掘（Mining）以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與行動(dòng)（Visualization&Action）四個(gè)階段。2.D解析：跑動(dòng)軌跡、速度變化是隨時(shí)間連續(xù)變化的，這類數(shù)據(jù)的核心特征是時(shí)間序列。3.C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系，符合題干描述的發(fā)現(xiàn)隱藏關(guān)聯(lián)。4.B解析：K-Means聚類適用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為多個(gè)相似性較高的簇，符合將新手按表現(xiàn)分組的需求。5.B解析：預(yù)測(cè)任務(wù)，特別是預(yù)測(cè)類別（如成績好壞、是否受傷），屬于分類問題。6.B解析：數(shù)據(jù)清洗是處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題（如缺失值、重復(fù)記錄）的步驟。7.B解析：分析視頻中的物體位置、運(yùn)動(dòng)屬于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的范疇。8.B解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式文件系統(tǒng)，主要用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。9.C解析：分析影響因素對(duì)結(jié)果的影響程度，是回歸分析的核心任務(wù)。10.C解析：評(píng)估分析結(jié)果的可靠性和公平性，直接關(guān)聯(lián)到倫理和法規(guī)問題。二、填空題1.海量，多樣，高速，價(jià)值密度低解析：這是對(duì)大數(shù)據(jù)普遍特征的經(jīng)典描述，體育大數(shù)據(jù)也具備這些特點(diǎn)。2.可穿戴設(shè)備解析：題干描述的數(shù)據(jù)來源符合智能手表、傳感器等可穿戴設(shè)備的特點(diǎn)。3.清洗解析：數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理中處理錯(cuò)誤、缺失、不一致等問題的步驟，是轉(zhuǎn)換和規(guī)約的基礎(chǔ)。4.選材解析：決策樹能根據(jù)多種特征判斷運(yùn)動(dòng)員是否具備某些潛質(zhì)，輔助選材決策。5.戰(zhàn)術(shù)分析解析：分析對(duì)手戰(zhàn)術(shù)是提升自身競(jìng)爭力的典型體育大數(shù)據(jù)應(yīng)用。6.數(shù)據(jù)泄露，數(shù)據(jù)濫用解析：這是體育大數(shù)據(jù)面臨的主要安全風(fēng)險(xiǎn)。7.狀態(tài)，趨勢(shì)解析：時(shí)間序列分析可用于監(jiān)控運(yùn)動(dòng)員狀態(tài)變化和預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。三、簡答題1.體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)集成（合并不同來源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化、歸一化等）和數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)規(guī)模）。其重要性在于：原始體育數(shù)據(jù)往往質(zhì)量不高、格式多樣且包含噪聲，直接分析可能導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確或無效；預(yù)處理能夠提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)適合挖掘算法的要求，從而提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)挖掘工作打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。2.特征工程是從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造出對(duì)挖掘任務(wù)更有用的新特征的過程。在體育大數(shù)據(jù)分析中常用的方法包括：特征選擇（如使用統(tǒng)計(jì)方法、基于模型的方法選擇最相關(guān)特征）、特征提?。ㄈ鐝乃俣?、加速度數(shù)據(jù)中提取能量、變率等新特征）、特征構(gòu)造（如結(jié)合不同指標(biāo)創(chuàng)建綜合指標(biāo)，如“單位時(shí)間得分效率”）和特征轉(zhuǎn)換（如對(duì)偏態(tài)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化）。3.分類算法用于根據(jù)已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，例如預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員屬于哪個(gè)能力等級(jí)。聚類算法用于將無標(biāo)簽數(shù)據(jù)根據(jù)相似性自動(dòng)分組，例如將跑動(dòng)風(fēng)格相似的球員聚類。主要區(qū)別在于：分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要預(yù)先知道類別；聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，類別是自動(dòng)發(fā)現(xiàn)；分類有明確的預(yù)測(cè)目標(biāo)，聚類側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)。4.體育大數(shù)據(jù)分析面臨的倫理挑戰(zhàn)主要包括：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（如運(yùn)動(dòng)員生理數(shù)據(jù)、位置信息可能泄露個(gè)人隱私）、數(shù)據(jù)安全（防止數(shù)據(jù)被惡意竊取或破壞）、算法偏見與公平性（分析模型可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差產(chǎn)生歧視性結(jié)果，如對(duì)特定人群預(yù)測(cè)不準(zhǔn)）、結(jié)果解釋與透明度（復(fù)雜模型的分析結(jié)果可能難以解釋，影響信任）、以及數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性（需遵守相關(guān)法律法規(guī)和平臺(tái)政策）。例如，未經(jīng)授權(quán)使用球員生物力學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是隱私侵犯。四、應(yīng)用分析題1.設(shè)計(jì)分析項(xiàng)目：數(shù)據(jù)：獲取球員比賽期間的場(chǎng)上跟蹤數(shù)據(jù)（位置坐標(biāo)、速度、加速度、觸球次數(shù)等）以及相應(yīng)的比賽表現(xiàn)數(shù)據(jù)（得分、籃板、助攻、搶斷、蓋帽等）。技術(shù)步驟：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，處理缺失值和異常值；接著進(jìn)行特征工程，可能計(jì)算跑動(dòng)距離、高強(qiáng)度跑動(dòng)次數(shù)、平均速度等新特征；然后，可以采用相關(guān)性分析初步探索跑動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)與表現(xiàn)指標(biāo)的關(guān)系；最后，使用回歸分析（如線性回歸、嶺回歸）或梯度提升樹等模型，建立跑動(dòng)強(qiáng)度（自變量）與比賽表現(xiàn)（因變量）之間的關(guān)系模型，并進(jìn)行模型評(píng)估。分析目標(biāo)：量化跑動(dòng)強(qiáng)度與各項(xiàng)表現(xiàn)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度；識(shí)別出跑動(dòng)強(qiáng)度與表現(xiàn)（特別是教練關(guān)心的指標(biāo)）正相關(guān)性高的球員；為教練提供選材、制定訓(xùn)練負(fù)荷和調(diào)整戰(zhàn)術(shù)的參考依據(jù)。2.用戶分群分析場(chǎng)景：定義目標(biāo)：將健身App用戶根據(jù)其運(yùn)動(dòng)習(xí)慣和健康狀態(tài)進(jìn)行分群，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的用戶畫像和個(gè)性化推薦。選擇群體：選擇過去一個(gè)月有持續(xù)運(yùn)動(dòng)記錄的用戶群體。確定維度/特征：選擇分析特征，如運(yùn)動(dòng)類型分布（跑步、游泳等）、運(yùn)動(dòng)頻率（每周次數(shù)）、平均運(yùn)動(dòng)時(shí)長、累計(jì)運(yùn)動(dòng)距離、平均運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度（心率區(qū)間占比）、健康數(shù)據(jù)趨勢(shì)（如平均睡眠質(zhì)量評(píng)分、體重變化