2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫(kù)——體育大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填寫在答題紙上對(duì)應(yīng)位置。）1.體育大數(shù)據(jù)通常指源于體育活動(dòng)及相關(guān)領(lǐng)域，具有海量、高速、多模態(tài)等特征的數(shù)據(jù)集合，其“價(jià)值密度低”的特點(diǎn)意味著什么？A.單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)包含的信息量非常小。B.從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值信息需要消耗巨大成本。C.體育數(shù)據(jù)類型單一，難以分析。D.體育數(shù)據(jù)主要用于存儲(chǔ)，不便于實(shí)時(shí)處理。2.在處理來自不同類型傳感器（如GPS、加速度計(jì)、心率帶）的體育數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）的主要目的是什么？A.消除不同傳感器數(shù)據(jù)量綱的差異。B.降低數(shù)據(jù)集的維度。C.填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值。D.檢測(cè)并去除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。3.某教練組希望根據(jù)球員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如跑動(dòng)距離、強(qiáng)度、心率區(qū)間）和比賽表現(xiàn)（如進(jìn)球數(shù)、搶斷數(shù)）來評(píng)估球員狀態(tài)，并預(yù)測(cè)其未來比賽貢獻(xiàn)度，最適合采用的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)類別是？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.異常檢測(cè)D.分類與預(yù)測(cè)4.K-means聚類算法在應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)員跑位模式分析時(shí)，其主要目標(biāo)是？A.預(yù)測(cè)特定位置的球員數(shù)量變化。B.識(shí)別出具有相似跑動(dòng)軌跡和特征的球員群體。C.建立球員跑位與比賽結(jié)果之間的因果關(guān)系。D.計(jì)算球員跑位的精確距離和時(shí)間。5.對(duì)于分析一場(chǎng)籃球比賽視頻數(shù)據(jù)，識(shí)別球員運(yùn)球、傳球、投籃等動(dòng)作，哪種技術(shù)方法最為核心？A.支持向量機(jī)（SVM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.K最近鄰（KNN）D.決策樹6.在體育大數(shù)據(jù)分析中，特征工程指的是什么過程？A.從原始數(shù)據(jù)中選擇最相關(guān)的特征。B.使用統(tǒng)計(jì)方法處理缺失值和異常值。C.將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入的數(shù)值型特征。D.對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示。7.如果一位足球運(yùn)動(dòng)員的心率數(shù)據(jù)在比賽過程中出現(xiàn)異常的高峰值，且沒有明顯的攻防動(dòng)作對(duì)應(yīng)，使用異常檢測(cè)算法可能識(shí)別出這種情況，這反映了該算法在體育監(jiān)控中的什么價(jià)值？A.可以預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員未來的傷病風(fēng)險(xiǎn)。B.能夠發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員生理或技術(shù)狀態(tài)上的反常跡象。C.可以直接量化運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)動(dòng)作質(zhì)量。D.能夠自動(dòng)調(diào)整運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練強(qiáng)度。8.利用歷史比賽數(shù)據(jù)（如球員屬性、戰(zhàn)術(shù)安排、天氣條件等）來預(yù)測(cè)比賽結(jié)果（如勝平負(fù)、分差），這種應(yīng)用通常涉及到哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.聚類模型B.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型C.時(shí)間序列模型D.監(jiān)督學(xué)習(xí)模型9.體育大數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，制作散點(diǎn)圖、折線圖、熱力圖等可視化圖表的主要目的是什么？A.證明所使用的數(shù)據(jù)挖掘算法是正確的。B.更直觀、清晰地展示數(shù)據(jù)分布、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)關(guān)系。C.量化分析結(jié)果的精確數(shù)值。D.代替數(shù)據(jù)挖掘過程本身。10.下列哪項(xiàng)不屬于體育大數(shù)據(jù)挖掘與分析的應(yīng)用領(lǐng)域？A.運(yùn)動(dòng)員天賦潛質(zhì)識(shí)別B.賽事精彩瞬間自動(dòng)剪輯C.大眾健身計(jì)劃個(gè)性化推薦D.體育品牌市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè)二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上對(duì)應(yīng)位置。）1.簡(jiǎn)述體育大數(shù)據(jù)來源的多樣性體現(xiàn)在哪些方面？2.描述體育大數(shù)據(jù)預(yù)處理中“缺失值處理”的兩種常見方法及其基本思想。3.解釋什么是特征工程，并舉例說明在體育領(lǐng)域進(jìn)行特征工程的重要性。4.簡(jiǎn)述使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行體育比賽預(yù)測(cè)的一般步驟。三、計(jì)算與分析題（共30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上對(duì)應(yīng)位置。）1.（10分）假設(shè)我們收集了100名短跑運(yùn)動(dòng)員的100米比賽成績(jī)（單位：秒）和起跑反應(yīng)時(shí)間（單位：秒），數(shù)據(jù)如下（簡(jiǎn)化示例）：比賽成績(jī)（Y）：10.8,10.5,11.2,10.9,10.6,11.5,10.7,11.0,10.4,10.3起跑反應(yīng)時(shí)間（X）：0.12,0.15,0.18,0.14,0.13,0.20,0.16,0.17,0.11,0.10（1）請(qǐng)計(jì)算這組數(shù)據(jù)中比賽成績(jī)和起跑反應(yīng)時(shí)間的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。（2）假設(shè)要用這些數(shù)據(jù)擬合一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型預(yù)測(cè)比賽成績(jī)，請(qǐng)解釋為何需要對(duì)這兩列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理？簡(jiǎn)述標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）的計(jì)算公式。2.（20分）某足球教練希望分析其球隊(duì)在比賽中的控球情況與最終比賽結(jié)果（勝/平/負(fù)）之間的關(guān)系。他收集了最近10場(chǎng)比賽的數(shù)據(jù)，其中包含每場(chǎng)比賽的控球率（百分比）以及最終結(jié)果。部分?jǐn)?shù)據(jù)如下（簡(jiǎn)化示例）：控球率（%）:60,55,75,65,45,80,70,50,85,68比賽結(jié)果:勝,平,勝,勝,負(fù),勝,平,負(fù),勝,平（1）在此場(chǎng)景下，如果他想快速了解不同控球率水平大致對(duì)應(yīng)的比賽結(jié)果分布，他可以采用什么數(shù)據(jù)可視化方法？請(qǐng)簡(jiǎn)述該方法的基本思路。（2）如果他想進(jìn)一步判斷“控球率是否真的對(duì)比賽結(jié)果有影響”，除了可視化，他還可以考慮使用哪些數(shù)據(jù)分析方法？請(qǐng)至少提出兩種方法，并簡(jiǎn)要說明其用途。（3）假設(shè)通過某種方法分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)控球率低于50%時(shí)，球隊(duì)輸?shù)舯荣惖目赡苄暂^大；高于80%時(shí)，贏球的可能性較大。請(qǐng)基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)，提出至少一條教練可以用來指導(dǎo)球隊(duì)改進(jìn)比賽策略的建議。四、案例應(yīng)用題（30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上對(duì)應(yīng)位置。）某籃球俱樂部希望利用球員在常規(guī)賽中的表現(xiàn)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)其在季后賽中的表現(xiàn)，并識(shí)別出影響季后賽成功的關(guān)鍵因素。他們收集了球員常規(guī)賽期間的數(shù)據(jù)，包括：場(chǎng)均得分、場(chǎng)均籃板、場(chǎng)均助攻、場(chǎng)均搶斷、場(chǎng)均失誤、投籃命中率、三分命中率、罰球命中率、出場(chǎng)比賽時(shí)間等。同時(shí)，記錄了球隊(duì)在季后賽中首輪的勝負(fù)結(jié)果。（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，說明你會(huì)如何利用這些數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)球隊(duì)季后賽首輪的勝負(fù)，并識(shí)別關(guān)鍵因素。你需要包括：a.明確分析目標(biāo)。b.提出需要構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析模型或方法。c.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析的主要步驟。（2）在分析過程中，你可能會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)？請(qǐng)至少列舉三個(gè)，并說明應(yīng)對(duì)思路。---試卷答案一、選擇題1.A2.A3.D4.B5.B6.C7.B8.D9.B10.D二、簡(jiǎn)答題1.體育大數(shù)據(jù)來源多樣，包括但不限于：可穿戴設(shè)備（如智能手環(huán)、心率帶、GPS追蹤器）收集的生理和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)（心率、步數(shù)、速度、距離、姿態(tài)等）；場(chǎng)地傳感器（如光感、紅外、地磁傳感器）收集的位置、事件數(shù)據(jù)（球位置、球員軌跡、犯規(guī)檢測(cè)等）；視頻監(jiān)控系統(tǒng)收集的比賽錄像和訓(xùn)練視頻；裁判系統(tǒng)和計(jì)分系統(tǒng)記錄的官方數(shù)據(jù)（得分、籃板、助攻、時(shí)間、判罰等）；電子檔案系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)（生涯統(tǒng)計(jì)、傷病記錄等）；社交媒體和新聞文本數(shù)據(jù)（輿情分析、市場(chǎng)反饋等）；以及現(xiàn)場(chǎng)觀眾和轉(zhuǎn)播數(shù)據(jù)（收視率、互動(dòng)數(shù)據(jù)等）。2.常見的缺失值處理方法及其基本思想：*刪除法：包括行刪除（刪除含有缺失值的記錄）和列刪除（刪除含有缺失值的特征）。其思想是簡(jiǎn)化處理，但可能導(dǎo)致信息丟失過多，樣本不具代表性（行刪除）或重要特征丟失（列刪除）。*填充法：包括均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充（用該特征的統(tǒng)計(jì)值填充缺失值）、回歸填充（利用其他特征預(yù)測(cè)缺失值）、多重插補(bǔ)（基于統(tǒng)計(jì)模型生成多個(gè)可能的缺失值填補(bǔ)值）等。其思想是利用已知信息對(duì)缺失值進(jìn)行估計(jì)，保留更多數(shù)據(jù)，但估計(jì)值可能引入偏差。3.特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取有信息量的新特征或?qū)ΜF(xiàn)有特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換、組合的過程，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其更適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，從而提升模型性能。在體育領(lǐng)域，特征工程的重要性體現(xiàn)在：原始體育數(shù)據(jù)往往原始、雜亂且不完全適合直接使用，通過特征工程可以將如傳感器原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的生理指標(biāo)（如心率變異性）、技術(shù)指標(biāo)（如跑步經(jīng)濟(jì)性），或?qū)⒍鄠€(gè)指標(biāo)組合成更能反映深層含義的復(fù)合指標(biāo)（如攻防效率），最終顯著提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和解釋性，使分析結(jié)果更貼近體育實(shí)際。4.使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行體育比賽預(yù)測(cè)的一般步驟：*明確目標(biāo)：確定預(yù)測(cè)的具體內(nèi)容（如勝平負(fù)、比分、關(guān)鍵球員表現(xiàn)等）和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等）。*數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)的歷史比賽數(shù)據(jù)、球隊(duì)/球員屬性數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。*數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)（處理缺失值、異常值），進(jìn)行數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換，對(duì)類別數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。*特征工程：提取、選擇、轉(zhuǎn)換特征，構(gòu)建能有效區(qū)分不同結(jié)果的輸入特征集。*模型選擇：根據(jù)問題類型（分類、回歸等）和數(shù)據(jù)特性，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、SVM、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。*模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）訓(xùn)練所選模型，調(diào)整模型參數(shù)。*模型評(píng)估：使用未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)（測(cè)試集或驗(yàn)證集）評(píng)估模型性能，檢查過擬合或欠擬合問題。*模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，通過參數(shù)調(diào)優(yōu)、特征選擇等方法優(yōu)化模型。*預(yù)測(cè)應(yīng)用：使用最終訓(xùn)練好的模型對(duì)新的比賽情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。三、計(jì)算與分析題1.（10分）（1）*比賽成績(jī)（Y）均值：(10.8+10.5+...+10.3)/10=10.75秒比賽成績(jī)（Y）標(biāo)準(zhǔn)差：sqrt([(10.8-10.75)2+(10.5-10.75)2+...+(10.3-10.75)2]/10)≈0.334秒起跑反應(yīng)時(shí)間（X）均值：(0.12+0.15+...+0.10)/10=0.13秒起跑反應(yīng)時(shí)間（X）標(biāo)準(zhǔn)差：sqrt([(0.12-0.13)2+(0.15-0.13)2+...+(0.10-0.13)2]/10)≈0.027秒（2）*需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要原因是：比賽成績(jī)和起跑反應(yīng)時(shí)間的數(shù)據(jù)量綱（秒）和數(shù)值范圍（一個(gè)接近11秒，一個(gè)接近0.2秒）差異較大。如果直接使用這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸建模，量綱較大的變量（如比賽成績(jī)）會(huì)對(duì)模型的系數(shù)和結(jié)果產(chǎn)生主導(dǎo)作用，而量綱較小的變量（如起跑反應(yīng)時(shí)間）的影響可能被忽略，導(dǎo)致模型不穩(wěn)健，難以解釋每個(gè)變量的相對(duì)重要性。標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）將不同量綱和范圍的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的尺度（均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）上，消除了量綱的影響，使得模型能夠更公平地考慮每個(gè)特征的影響，并且有助于某些依賴距離計(jì)算的算法（如KNN、SVM）的性能。標(biāo)準(zhǔn)化公式為：Z=(X-μ)/σ，其中X是原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，μ是該特征的均值，σ是該特征的標(biāo)準(zhǔn)差。2.（20分）（1）教練可以使用箱線圖（BoxPlot）或直方圖（Histogram）結(jié)合分組的數(shù)據(jù)可視化方法。箱線圖可以展示不同控球率區(qū)間內(nèi)比賽結(jié)果的分布情況（如勝/平/負(fù)的頻率或比例），直觀顯示控球率與結(jié)果的關(guān)系趨勢(shì)。直方圖可以展示控球率的分布，并結(jié)合分組統(tǒng)計(jì)各組控球率對(duì)應(yīng)的比賽結(jié)果比例?；舅悸肥牵簩⒖厍蚵蕯?shù)據(jù)分成若干區(qū)間（如<50%,50%-70%,>70%），然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)“勝”、“平”、“負(fù)”三種結(jié)果的出現(xiàn)次數(shù)或比例，通過圖表形式呈現(xiàn)出來，觀察是否存在某種控球率水平與特定結(jié)果有更強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。（2）除了可視化，還可以考慮使用的數(shù)據(jù)分析方法：*統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：如卡方檢驗(yàn)（Chi-squaretest），用于檢驗(yàn)控球率（可能經(jīng)過分箱后變?yōu)轭悇e變量）與比賽結(jié)果（類別變量）之間是否存在顯著的獨(dú)立性關(guān)系。*分類模型：如邏輯回歸（LogisticRegression），可以建立一個(gè)模型，預(yù)測(cè)給定控球率下比賽結(jié)果為“勝”、“平”或“負(fù)”的概率，并分析控球率對(duì)預(yù)測(cè)概率的影響程度（通過系數(shù)解讀）。（3）基于“控球率低于50%時(shí)輸?shù)母怕瘦^大；高于80%時(shí)贏的概率較大”的發(fā)現(xiàn)，教練可以提出的建議：*戰(zhàn)略調(diào)整：鼓勵(lì)球隊(duì)在比賽中根據(jù)對(duì)手情況，更積極地爭(zhēng)奪控球權(quán)，尤其是在實(shí)力相當(dāng)或需要取勝的關(guān)鍵比賽中，爭(zhēng)取將控球率提升到優(yōu)勢(shì)區(qū)間（如>70%）。同時(shí)，在實(shí)力明顯占優(yōu)時(shí)，也要注意保持較高的控球率以鞏固優(yōu)勢(shì)。*針對(duì)性訓(xùn)練：加強(qiáng)訓(xùn)練以提高球隊(duì)在低控球率下的進(jìn)攻效率（如快速反擊、突破得分），以及在高壓防守下的控球穩(wěn)定性，嘗試在不利局面下也能保持或提升控球率。同時(shí)，訓(xùn)練中也要強(qiáng)調(diào)在高控球率下如何有效組織進(jìn)攻，避免失誤和拖延比賽。*比賽管理：在比賽關(guān)鍵時(shí)刻，如果控球率低于閾值，應(yīng)果斷采取快速轉(zhuǎn)換進(jìn)攻的策略，避免長(zhǎng)時(shí)間控球?qū)е率д`增多。四、案例應(yīng)用題（30分）（1）a.分析目標(biāo)：預(yù)測(cè)球隊(duì)在季后賽首輪的勝負(fù)結(jié)果（二分類問題：勝/負(fù)），并識(shí)別出影響季后賽首輪表現(xiàn)的關(guān)鍵球員或團(tuán)隊(duì)因素（如哪些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、球員屬性對(duì)結(jié)果影響最大）。b.分析模型/方法：*數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值（如用均值/中位數(shù)填充或更復(fù)雜的方法），轉(zhuǎn)換類別變量（如投籃命中率分為高/中/低等級(jí)），可能需要特征編碼（如One-Hot編碼）。*特征工程：構(gòu)建新的特征，如計(jì)算球員的效率值（PER）、正負(fù)值（+/-）、回合占有率、三分球效率等；計(jì)算球隊(duì)的整體效率指標(biāo)；考慮對(duì)手相關(guān)數(shù)據(jù)（如對(duì)手防守強(qiáng)度）；可能需要進(jìn)行特征選擇，剔除冗余或不相關(guān)的特征。*模型選擇與訓(xùn)練：可以選擇邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等分類模型。使用歷史常規(guī)賽和季后賽首輪數(shù)據(jù)（確保數(shù)據(jù)獨(dú)立性，用常規(guī)賽數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)季后賽是常見做法）進(jìn)行模型訓(xùn)練。通常需要將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。c.主要步驟：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與清洗。*特征工程與選擇。*模型選擇（如隨機(jī)森林）。