2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫(kù)——體育大數(shù)據(jù)分析與決策考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不屬于體育大數(shù)據(jù)的典型特征？A.海量性(Volume)B.速度快(Velocity)C.多樣性(Variety)D.非結(jié)構(gòu)化(Unstructuredness)-（此處原答案D有爭(zhēng)議，大數(shù)據(jù)特征常提四V或五V，非結(jié)構(gòu)化是Variety的一部分，此處按傳統(tǒng)四V設(shè)，若老師強(qiáng)調(diào)非結(jié)構(gòu)化，可改為“低價(jià)值密度Low-ValueDensity”或“真實(shí)性Veracity”等）E.價(jià)值密度高(HighValueDensity)2.在體育大數(shù)據(jù)采集中，可穿戴設(shè)備主要采集哪種類型的數(shù)據(jù)？A.運(yùn)動(dòng)場(chǎng)觀眾行為數(shù)據(jù)B.比賽視頻回放數(shù)據(jù)C.運(yùn)動(dòng)員生理指標(biāo)和運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)數(shù)據(jù)D.賽事贊助商信息E.社交媒體輿情數(shù)據(jù)3.體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的一種常見方法是？A.數(shù)據(jù)插補(bǔ)（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)填充）B.數(shù)據(jù)規(guī)范化C.特征編碼D.數(shù)據(jù)降維E.異常值檢測(cè)4.下列哪種分析技術(shù)最適合用于發(fā)現(xiàn)體育數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如“經(jīng)常同時(shí)購(gòu)買某兩種運(yùn)動(dòng)裝備的顧客也傾向于購(gòu)買某項(xiàng)特定運(yùn)動(dòng)服”？A.線性回歸分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）D.決策樹分類E.主成分分析5.分析運(yùn)動(dòng)員長(zhǎng)期訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)競(jìng)技表現(xiàn)趨勢(shì)，主要應(yīng)用了哪種分析類型？A.描述性分析B.探索性分析C.預(yù)測(cè)性分析D.檢驗(yàn)性分析E.可視化分析6.在進(jìn)行體育比賽戰(zhàn)術(shù)分析時(shí)，將不同時(shí)間點(diǎn)的場(chǎng)上隊(duì)員位置信息繪制成動(dòng)態(tài)軌跡圖，主要體現(xiàn)了哪種數(shù)據(jù)分析價(jià)值？A.價(jià)值密度B.速度C.多樣性D.真實(shí)性E.視覺化7.體育大數(shù)據(jù)分析中，對(duì)比賽視頻進(jìn)行智能分析以提取球員跑動(dòng)距離、速度、技術(shù)動(dòng)作等指標(biāo)，最可能應(yīng)用的技術(shù)是？A.自然語(yǔ)言處理(NLP)B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.深度學(xué)習(xí)（特別是計(jì)算機(jī)視覺）D.統(tǒng)計(jì)分析E.數(shù)據(jù)挖掘8.下列哪項(xiàng)不是體育大數(shù)據(jù)分析可能帶來(lái)的應(yīng)用領(lǐng)域？A.個(gè)性化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練方案推薦B.實(shí)時(shí)賽事轉(zhuǎn)播畫面增強(qiáng)與多角度展示C.精準(zhǔn)體育廣告投放與營(yíng)銷D.自動(dòng)生成詳細(xì)的賽事新聞報(bào)道E.運(yùn)動(dòng)員傷病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警9.體育機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)分析球迷的觀賽習(xí)慣和偏好，以優(yōu)化內(nèi)容推薦和提升用戶體驗(yàn)，這主要涉及到？A.運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)分析B.賽事運(yùn)營(yíng)分析C.觀眾行為分析D.訓(xùn)練方法分析E.傷病預(yù)防分析10.體育大數(shù)據(jù)分析過程中，需要嚴(yán)格遵守的原則是？A.數(shù)據(jù)越全面越好B.分析方法越復(fù)雜越好C.保護(hù)個(gè)人隱私和確保數(shù)據(jù)安全D.分析結(jié)果必須完全準(zhǔn)確無(wú)誤E.盡可能減少數(shù)據(jù)分析的中間步驟二、填空題（每空1分，共15分）1.體育大數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，除了傳感器和可穿戴設(shè)備，還包括__________、__________、社交媒體數(shù)據(jù)等多種形式。2.體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析流程中的關(guān)鍵步驟，主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、__________和__________。3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，常用于支持企業(yè)級(jí)的__________分析。4.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)分類或__________任務(wù)。5.在體育大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是將分析結(jié)果以__________、__________等方式進(jìn)行表達(dá)，幫助人們理解數(shù)據(jù)。6.體育大數(shù)據(jù)分析面臨的主要挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)的__________問題，即數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，難以直接使用。7.通過分析歷史比賽數(shù)據(jù)和球員表現(xiàn)數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，對(duì)比賽結(jié)果、球員狀態(tài)等進(jìn)行__________。8.體育大數(shù)據(jù)分析需要關(guān)注倫理問題，特別是涉及個(gè)人__________保護(hù)和數(shù)據(jù)__________使用。9.特征工程是提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的__________，并選擇最有效的特征子集。10.體育大數(shù)據(jù)分析最終目的是為了支持__________，提升決策的科學(xué)性和有效性。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述體育大數(shù)據(jù)“多樣性”特征及其在體育分析中的意義。2.體育大數(shù)據(jù)分析對(duì)運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)提升有哪些具體的幫助？3.簡(jiǎn)述體育大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)及其目的。4.解釋什么是特征工程，并舉例說(shuō)明其在體育大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。四、計(jì)算分析題（共25分）1.某足球教練想分析其球隊(duì)在賽季前幾場(chǎng)比賽中左后衛(wèi)（LB）的表現(xiàn)，收集了如下簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)（單位：次）：*比賽場(chǎng)次：比賽1,比賽2,比賽3,比賽4*關(guān)鍵傳球次數(shù)：3,5,2,4*被搶斷次數(shù)：1,0,2,1*成功防守次數(shù)：8,7,6,9請(qǐng)計(jì)算該左后衛(wèi)在比賽2中的平均每次關(guān)鍵傳球被搶斷次數(shù)。并簡(jiǎn)述該指標(biāo)的含義。（10分）2.假設(shè)你正在為一個(gè)體育數(shù)據(jù)分析公司開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)，用于分析籃球比賽數(shù)據(jù)。請(qǐng)列舉至少三種你可能會(huì)使用的數(shù)據(jù)可視化圖表類型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明每種圖表適用于展示哪種類型的體育數(shù)據(jù)信息。（15分）五、論述題（25分）結(jié)合體育行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述體育大數(shù)據(jù)分析如何支持賽事運(yùn)營(yíng)決策。請(qǐng)從至少三個(gè)方面（如提升觀眾體驗(yàn)、優(yōu)化轉(zhuǎn)播策略、增加賽事收入等）進(jìn)行闡述，并說(shuō)明其中可能涉及的關(guān)鍵數(shù)據(jù)、分析方法或技術(shù)。試卷答案一、選擇題1.E2.C3.A4.C5.C6.E7.C8.D9.C10.C二、填空題1.比賽視頻、交易記錄2.特征工程、數(shù)據(jù)規(guī)約3.決策4.回歸5.圖形、圖像6.質(zhì)量7.預(yù)測(cè)8.隱私、安全9.特征10.決策三、簡(jiǎn)答題1.解析思路：回答需要包含“多樣性”具體指什么（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）以及為什么重要（提供更全面視角、發(fā)現(xiàn)單一數(shù)據(jù)源無(wú)法揭示的模式和關(guān)聯(lián)、支持更復(fù)雜的分析）。結(jié)合體育場(chǎng)景說(shuō)明。答案要點(diǎn)：體育大數(shù)據(jù)多樣性指其來(lái)源廣泛，數(shù)據(jù)類型繁多，包括結(jié)構(gòu)化的比賽統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化的傳感器數(shù)據(jù)（如GPS軌跡）、非結(jié)構(gòu)化的視頻、文本評(píng)論、社交媒體數(shù)據(jù)等。這種多樣性提供了更全面的體育場(chǎng)景視圖，使得分析者能夠從不同維度進(jìn)行探索，發(fā)現(xiàn)單一類型數(shù)據(jù)無(wú)法揭示的隱藏模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，從而支持更深入、更準(zhǔn)確的體育分析和決策。2.解析思路：回答需要結(jié)合運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練和比賽的具體環(huán)節(jié)，列舉1-3個(gè)分析應(yīng)用實(shí)例，并說(shuō)明如何幫助提升表現(xiàn)。例如，分析運(yùn)動(dòng)負(fù)荷、技術(shù)動(dòng)作效率、恢復(fù)情況等。答案要點(diǎn)：體育大數(shù)據(jù)分析可通過以下方式幫助提升運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)：1）監(jiān)測(cè)生理指標(biāo)（心率、睡眠等）和訓(xùn)練負(fù)荷，制定個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃，避免過度訓(xùn)練或訓(xùn)練不足；2）分析技術(shù)動(dòng)作數(shù)據(jù)（如跑步姿態(tài)、投籃姿勢(shì)），提供反饋，優(yōu)化技術(shù)動(dòng)作效率；3）通過歷史表現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)比賽狀態(tài)或潛在傷病風(fēng)險(xiǎn)，提前干預(yù)，保障運(yùn)動(dòng)員健康和持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力。3.解析思路：回答需要列出數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)（缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換/標(biāo)準(zhǔn)化等），并解釋每個(gè)任務(wù)的目的（保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、一致性、可靠性，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備）。答案要點(diǎn)：體育大數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)及其目的包括：1）缺失值處理：填充或刪除缺失數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)完整性，避免因缺失導(dǎo)致分析偏差；2）異常值處理：識(shí)別并處理錯(cuò)誤或極端數(shù)據(jù)，防止對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo)；3）重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)唯一性；4）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換/標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，確保數(shù)據(jù)一致性，方便后續(xù)處理和分析。數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析模型提供可靠、一致的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。4.解析思路：回答需要解釋特征工程的概念（從原始數(shù)據(jù)到有用特征的轉(zhuǎn)化過程），強(qiáng)調(diào)其重要性。然后結(jié)合體育場(chǎng)景舉例說(shuō)明如何進(jìn)行特征提取、選擇等（如從跑動(dòng)軌跡中提取速度、加速度、距離特征；從比賽中選擇對(duì)結(jié)果影響大的事件作為特征）。答案要點(diǎn)：特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的、能夠有效表征數(shù)據(jù)本質(zhì)并提升模型性能的新特征的過程，主要包括特征提取和特征選擇。其目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠理解和利用的形式。在體育大數(shù)據(jù)分析中，例如，可以從球員的GPS跑動(dòng)數(shù)據(jù)中提取速度、加速度、沖刺次數(shù)、跑動(dòng)距離等特征；從比賽事件數(shù)據(jù)中選擇進(jìn)球、助攻、搶斷、失誤等作為分類或回歸模型的特征；通過特征選擇去除冗余或不相關(guān)的特征，提高模型效率和準(zhǔn)確性。四、計(jì)算分析題1.解析思路：計(jì)算平均每次關(guān)鍵傳球被搶斷次數(shù)，即用“被搶斷次數(shù)”除以“關(guān)鍵傳球次數(shù)”。注意題目只要求計(jì)算比賽2的數(shù)據(jù)。理解指標(biāo)含義即說(shuō)明該次傳球發(fā)生時(shí)，左后衛(wèi)被搶斷的可能性有多大。答案：平均每次關(guān)鍵傳球被搶斷次數(shù)=比賽中被搶斷次數(shù)/比賽中的關(guān)鍵傳球次數(shù)=0/5=0次。該指標(biāo)的含義是，在比賽2中，該左后衛(wèi)在進(jìn)行一次關(guān)鍵傳球時(shí)，沒有發(fā)生被對(duì)手搶斷的情況。這個(gè)指標(biāo)越高，說(shuō)明傳球風(fēng)險(xiǎn)越大；為0說(shuō)明該次傳球非常安全或在特定防守策略下完成。2.解析思路：列舉常見的圖表類型，并分別說(shuō)明其在體育數(shù)據(jù)可視化中的應(yīng)用場(chǎng)景。確保圖表類型多樣且應(yīng)用合理。例如，用柱狀圖比較，折線圖趨勢(shì)，散點(diǎn)圖關(guān)系等。答案要點(diǎn)：1）柱狀圖（BarChart）：適用于比較不同類別或個(gè)體在某個(gè)指標(biāo)上的表現(xiàn)差異。例如，比較不同球員的得分、籃板、助攻數(shù)據(jù)；比較不同球隊(duì)的平均比賽得分；比較不同比賽項(xiàng)目的觀眾人數(shù)。2）折線圖（LineChart）：適用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。例如，繪制球員某個(gè)技術(shù)指標(biāo)（如三分命中率）在賽季各場(chǎng)比賽中的變化趨勢(shì)；繪制球隊(duì)每周的訓(xùn)練負(fù)荷變化趨勢(shì)；繪制賽事觀眾關(guān)注度隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。3）散點(diǎn)圖（ScatterPlot）：適用于探索兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系。例如，分析球員身高與蓋帽次數(shù)之間的關(guān)系；分析球員訓(xùn)練強(qiáng)度與比賽表現(xiàn)得分之間的關(guān)系；分析場(chǎng)上位置與球員跑動(dòng)速度之間的關(guān)系。4）（可選）餅圖（PieChart）：適用于展示構(gòu)成比例。例如，展示一支球隊(duì)在比賽中的得分來(lái)源構(gòu)成（罰球、三分、二分）；展示某項(xiàng)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目觀眾性別比例。5）（可選）熱力圖（Heatmap）：適用于展示二維數(shù)據(jù)的空間分布強(qiáng)度。例如，繪制球員在比賽場(chǎng)上的活動(dòng)熱力圖，顯示球員主要活動(dòng)區(qū)域；繪制某時(shí)間段內(nèi)觀眾在線觀看熱力圖。五、論述題解析思路：從賽事運(yùn)營(yíng)角度出發(fā)，深入思考大數(shù)據(jù)如何具體作用于提升運(yùn)營(yíng)水平。至少?gòu)娜齻€(gè)不同維度展開（如觀眾、轉(zhuǎn)播、商業(yè)），每個(gè)維度都要有具體的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景、涉及的數(shù)據(jù)類型、分析方法/技術(shù)，并進(jìn)行闡述。強(qiáng)調(diào)最終目標(biāo)是提升運(yùn)營(yíng)效率和效益。答案要點(diǎn)：體育大數(shù)據(jù)分析能夠深刻影響并優(yōu)化賽事運(yùn)營(yíng)決策，主要體現(xiàn)在以下方面：1）提升觀眾體驗(yàn)與粘性：通過分析觀眾的觀看行為數(shù)據(jù)（如觀看時(shí)長(zhǎng)、平臺(tái)切換、互動(dòng)行為、評(píng)論情感傾向），可以了解不同觀眾的偏好和需求。利用用戶畫像技術(shù)和推薦算法，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦（如推薦相關(guān)比賽集錦、球員訪談、戰(zhàn)術(shù)解讀），提供個(gè)性化的觀賽體驗(yàn)。同時(shí)，分析觀眾流失節(jié)點(diǎn)和原因，可以幫助運(yùn)營(yíng)方優(yōu)化賽事內(nèi)容編排和互動(dòng)環(huán)節(jié)，延長(zhǎng)觀眾停留時(shí)間，提高用戶粘性。涉及的數(shù)據(jù)包括用戶行為日志、社交媒體評(píng)論、問卷調(diào)查數(shù)據(jù)等；分析方法包括用戶畫像、協(xié)同過濾推薦、情感分析、流失分析等。2）優(yōu)化轉(zhuǎn)播策略與資源分配：大數(shù)據(jù)分析可以幫助確定賽事或比賽環(huán)節(jié)的“黃金時(shí)間”，即觀眾關(guān)注度最高的時(shí)段，為廣告商定價(jià)和投放提供依據(jù)。通過分析不同地理位置觀眾的觀看習(xí)慣和付費(fèi)意愿，可以優(yōu)化轉(zhuǎn)播信號(hào)覆蓋和付費(fèi)套餐設(shè)計(jì)。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可以在轉(zhuǎn)播畫面中智能疊加關(guān)鍵信息（如球員數(shù)據(jù)、戰(zhàn)術(shù)提示、觀眾互動(dòng)投票結(jié)果），增強(qiáng)轉(zhuǎn)播的吸引力和信息量。涉及的數(shù)據(jù)包括收視率、彈幕數(shù)據(jù)、社交媒體討論熱度、地理位置信息、用戶付費(fèi)記錄等；分析方法包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、熱力圖分析、聚類分析、A/B測(cè)試等。3）增加賽事收入與商業(yè)合作：通過分析觀眾畫像和消費(fèi)數(shù)據(jù)，可以識(shí)別高價(jià)值觀眾群體，為賽事門票、周邊商品、媒體版權(quán)的