2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測技術(shù)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)不屬于體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的主要來源？A.可穿戴設(shè)備（如智能手表、心率帶）B.體育場館內(nèi)的傳感器網(wǎng)絡(luò)C.視頻分析系統(tǒng)D.運(yùn)動(dòng)員的主觀反饋記錄2.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)缺失是隨機(jī)發(fā)生的？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.回歸插補(bǔ)D.K最近鄰填充3.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析其長期趨勢和季節(jié)性變化常用的方法是？A.聚類分析B.主成分分析C.時(shí)間序列分解（如STL、SEASONAL）D.因子分析4.在體育表現(xiàn)預(yù)測中，若目標(biāo)是預(yù)測運(yùn)動(dòng)員是否會(huì)受傷（是/否），應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.線性回歸B.線性判別分析C.邏輯回歸D.K近鄰分類5.以下哪個(gè)指標(biāo)是衡量分類模型預(yù)測準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)，尤其關(guān)注模型對(duì)正類樣本的識(shí)別能力？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.精確率（Precision）D.F1分?jǐn)?shù)6.下列關(guān)于決策樹模型的描述，哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的？A.決策樹模型易于理解和解釋B.決策樹容易過擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.決策樹對(duì)數(shù)據(jù)縮放不敏感D.決策樹屬于集成學(xué)習(xí)方法的一種（如通過隨機(jī)森林改進(jìn)）7.在體育數(shù)據(jù)挖掘中，使用K-means聚類算法對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行分組，主要目的是？A.預(yù)測運(yùn)動(dòng)員的未來成績B.發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員群體中的潛在模式或異常值C.建立運(yùn)動(dòng)員的預(yù)測模型D.對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行精確的年齡預(yù)測8.評(píng)價(jià)一個(gè)回歸模型的擬合優(yōu)度時(shí)，常用的指標(biāo)是？A.決策樹錯(cuò)誤率B.冗余度C.均方誤差（MSE）或決定系數(shù)（R2）D.聚類輪廓系數(shù)9.將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更易于處理、保留主要信息的低維表示，同時(shí)減少噪聲，常用的方法是？A.回歸分析B.因子分析C.主成分分析（PCA）D.線性判別分析10.在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行體育數(shù)據(jù)預(yù)測前，對(duì)特征進(jìn)行選擇或提取是為了？A.減少數(shù)據(jù)量，提高模型運(yùn)行速度B.增強(qiáng)模型的泛化能力，避免過擬合C.提高模型的預(yù)測精度D.使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布二、填空題（每空2分，共20分）1.體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、__________、數(shù)據(jù)變換和__________等步驟。2.描述數(shù)據(jù)集中某個(gè)變量取值集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量主要有均值、__________和眾數(shù)。3.在進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的取值范圍是__________。4.使用線性回歸模型預(yù)測時(shí)，模型參數(shù)估計(jì)常采用的最小化損失函數(shù)是__________。5.評(píng)估一個(gè)分類模型性能時(shí)，交叉驗(yàn)證是一種常用的__________方法，有助于減少模型選擇偏差。6.在時(shí)間序列預(yù)測中，如果模型認(rèn)為序列的未來值主要受近期值的影響，可以使用__________模型。7.體育領(lǐng)域常用的可視化圖表類型包括散點(diǎn)圖、__________、條形圖和熱力圖等。8.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象指的是模型在__________數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在__________數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。9.聚類分析是一種典型的__________學(xué)習(xí)算法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)劃分為不同的組。10.運(yùn)用智能預(yù)測技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員疲勞狀態(tài)評(píng)估，需要首先構(gòu)建包含反映疲勞程度的__________指標(biāo)體系。三、判斷題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scorenormalization）會(huì)改變原始數(shù)據(jù)的分布形態(tài)。（）2.在體育數(shù)據(jù)分析中，所有缺失數(shù)據(jù)都應(yīng)被刪除，以避免對(duì)分析結(jié)果造成影響。（）3.相比于分類問題，回歸問題的目標(biāo)通常是預(yù)測連續(xù)值。（）4.決策樹模型的優(yōu)點(diǎn)是魯棒性強(qiáng)，不易受異常值的影響。（）5.K-means聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)量K值。（）6.時(shí)間序列數(shù)據(jù)必然包含趨勢成分和季節(jié)性成分。（）7.邏輯回歸模型可以輸出預(yù)測概率，而不僅僅是類別標(biāo)簽。（）8.模型評(píng)估指標(biāo)R2的值越接近1，說明模型的解釋能力越強(qiáng)。（）9.任何復(fù)雜的體育數(shù)據(jù)問題都可以通過一個(gè)簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到完美解決。（）10.運(yùn)用智能預(yù)測技術(shù)分析體育數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)隱私和倫理問題可以忽略不計(jì)。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述體育數(shù)據(jù)預(yù)處理中“數(shù)據(jù)清洗”的主要任務(wù)。2.解釋什么是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），并列舉至少三種常用的EDA方法。3.簡述邏輯回歸模型的基本原理及其在體育數(shù)據(jù)分析中可能的應(yīng)用場景。4.描述在構(gòu)建體育數(shù)據(jù)預(yù)測模型時(shí)，進(jìn)行模型選擇的基本考慮因素。五、分析題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你收集了某短跑運(yùn)動(dòng)員在多次訓(xùn)練中的100米計(jì)時(shí)成績（秒）和每次訓(xùn)練后的心率最大值（次/分鐘）數(shù)據(jù)。請(qǐng)簡要說明你將如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并預(yù)測他下一次100米訓(xùn)練可能達(dá)到的成績。你需要明確分析步驟、可能使用的統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以及需要考慮的關(guān)鍵點(diǎn)。2.在一項(xiàng)關(guān)于籃球比賽數(shù)據(jù)分析的研究中，研究者收集了比賽中的投籃次數(shù)、命中次數(shù)、助攻次數(shù)、搶斷次數(shù)、失誤次數(shù)等數(shù)據(jù)。請(qǐng)討論如何利用這些數(shù)據(jù)（或其衍生指標(biāo)）通過智能預(yù)測技術(shù)來輔助分析：*評(píng)估球員的場上表現(xiàn)潛力或當(dāng)前狀態(tài)。*預(yù)測比賽的可能走向或關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。（需簡述分析思路和方法方向）---試卷答案一、選擇題1.B2.A3.C4.C5.C6.D7.B8.C9.C10.B二、填空題1.數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)變換2.中位數(shù)3.[-1,1]4.最小二乘法（或均方誤差）5.模型評(píng)估（或模型選擇）6.ARIMA（或自回歸模型）7.折線圖8.訓(xùn)練,測試9.無監(jiān)督10.運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)三、判斷題1.錯(cuò)2.錯(cuò)3.對(duì)4.錯(cuò)5.對(duì)6.錯(cuò)7.對(duì)8.對(duì)9.錯(cuò)10.錯(cuò)四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括：處理缺失值（刪除、填充等）、處理異常值（識(shí)別、處理）、處理重復(fù)值（識(shí)別、刪除）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（統(tǒng)一格式）、數(shù)據(jù)一致性檢查等，目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是使用統(tǒng)計(jì)圖形和計(jì)算方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性、假設(shè)驅(qū)動(dòng)的分析過程，目的是理解數(shù)據(jù)的基本特征、變量間關(guān)系、發(fā)現(xiàn)模式、異常值和初步假設(shè)。常用方法包括：繪制散點(diǎn)圖、直方圖、箱線圖等可視化圖表，計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、中位數(shù)、方差等），進(jìn)行相關(guān)性分析，以及使用聚類、主成分分析等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)探索。3.邏輯回歸模型是一種用于二分類問題的統(tǒng)計(jì)模型，其輸出是一個(gè)概率值，表示事件發(fā)生的可能性。模型通過Sigmoid函數(shù)將線性組合的預(yù)測變量值映射到[0,1]區(qū)間，該概率值可以作為分類決策的依據(jù)（如設(shè)定閾值0.5）。在體育數(shù)據(jù)分析中，可用于預(yù)測運(yùn)動(dòng)員是否受傷、是否達(dá)到某個(gè)技術(shù)等級(jí)、比賽是否獲勝等二元結(jié)果的問題。4.構(gòu)建體育數(shù)據(jù)預(yù)測模型時(shí)進(jìn)行模型選擇，需要考慮以下因素：問題類型（分類或回歸）、數(shù)據(jù)的量級(jí)和維度、模型的復(fù)雜度與解釋性需求、計(jì)算資源限制、模型的泛化能力（在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)）、模型的可擴(kuò)展性以及對(duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)性、以及是否有先驗(yàn)知識(shí)或領(lǐng)域?qū)＜乙庖姷?。五、分析題1.分析步驟與預(yù)測方法：*數(shù)據(jù)探索：繪制成績和心率的散點(diǎn)圖，計(jì)算兩者相關(guān)系數(shù)，了解數(shù)據(jù)分布和線性關(guān)系。*數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查并處理可能的缺失值或異常值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。*模型選擇：鑒于目標(biāo)變量（100米成績）是連續(xù)值，可選擇線性回歸模型作為基礎(chǔ)預(yù)測模型。也可嘗試其他回歸模型如決策樹回歸、支持向量回歸等，比較效果。*模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集擬合所選模型。*模型評(píng)估：使用測試數(shù)據(jù)集評(píng)估模型性能，常用指標(biāo)如均方誤差（MSE）或決定系數(shù)（R2）。*成績預(yù)測：利用訓(xùn)練好的模型，輸入下一次訓(xùn)練的心率最大值，預(yù)測其100米可能達(dá)到的成績。*關(guān)鍵點(diǎn)：需考慮心率與成績之間可能存在的非線性關(guān)系，選擇合適的模型；數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響預(yù)測精度；需確保用于預(yù)測的數(shù)據(jù)（下一次訓(xùn)練的心率）是可靠且具有代表性的。2.利用智能預(yù)測技術(shù)輔助分析：*評(píng)估球員表現(xiàn)潛力/狀態(tài)：*特征工程：從原始數(shù)據(jù)衍生出更有意義的指標(biāo)，如投籃命中率、助攻率、失誤率、搶斷率、效率值（PLUS/Minus）等。*模型應(yīng)用：構(gòu)建預(yù)測模型（如分類模型預(yù)測球員是否為“明星球員”潛力股，或回歸模型預(yù)測球員未來一場比賽的得分/籃板/助攻預(yù)期），或使用聚類分析將球員按表現(xiàn)模式分組。利用時(shí)間序列分析預(yù)測球員狀態(tài)波動(dòng)。*