2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——運動數(shù)據(jù)智能挖掘與分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在運動數(shù)據(jù)智能挖掘的流程中，通常位于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)選擇之后、數(shù)據(jù)預(yù)處理之前的是？A.模型訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.模型評估D.數(shù)據(jù)探索2.對于包含大量缺失值的運動傳感器數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常不適用于直接填補(bǔ)缺失值？A.使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)B.使用基于模型的方法進(jìn)行預(yù)測填補(bǔ)C.直接刪除含有缺失值的記錄D.保持原樣，不進(jìn)行填補(bǔ)3.在對運動員跑步姿態(tài)的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析時，選擇K-Means算法的主要考慮因素之一是其對初始聚類中心敏感。為了緩解這一問題，可以采用？A.K-Means++B.DBSCAN算法C.層次聚類D.譜聚類4.以下哪種指標(biāo)通常用于評估分類模型的預(yù)測精度，特別是當(dāng)不同類別的誤判代價相同時？A.召回率（Recall）B.F1分?jǐn)?shù)C.準(zhǔn)確率（Accuracy）D.AUC（ROC曲線下面積）5.如果我們希望發(fā)現(xiàn)運動員心率數(shù)據(jù)中可能存在的異常生理狀態(tài)（如心律失常），以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最為合適？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.異常檢測D.分類算法6.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測運動員的跑步效率時，特征工程的關(guān)鍵步驟可能包括？A.選擇與跑步效率相關(guān)性高的傳感器數(shù)據(jù)特征B.對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理C.通過特征組合創(chuàng)建新的更有意義的特征D.以上都是7.以下哪項技術(shù)通常不直接用于從非結(jié)構(gòu)化的運動視頻文本描述（如教練評語）中提取信息？A.主題建模B.情感分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.文本分類8.在進(jìn)行運動表現(xiàn)綜合評價時，為了消除不同指標(biāo)量綱的影響，常用的預(yù)處理方法是？A.數(shù)據(jù)歸一化（Min-MaxScaling）B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scoreStandardization）C.主成分分析（PCA）D.數(shù)據(jù)離散化9.以下哪個概念描述的是從大量運動數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)隱藏的、潛在的結(jié)構(gòu)或模式？A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)聚類C.數(shù)據(jù)挖掘D.模型訓(xùn)練10.適用于分析運動員長期訓(xùn)練趨勢和周期性模式的技術(shù)主要是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則B.時間序列分析C.聚類分析D.分類算法二、填空題（每空2分，共20分）1.運動數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目標(biāo)包括處理缺失值、異常值，以及數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，使其適合后續(xù)的分析和挖掘。2.特征工程是數(shù)據(jù)挖掘過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是通過特征選擇、特征提取和特征變換來提高模型性能和。3.在使用決策樹模型分析影響跑步疲勞度的因素時，信息增益或值是衡量特征重要性的常用指標(biāo)。4.對于連續(xù)型的運動生理數(shù)據(jù)（如心率），在進(jìn)行聚類分析前，常需要進(jìn)行處理以消除量綱影響。5.評估一個回歸模型（如預(yù)測跑步消耗的能量）好壞的常用指標(biāo)有均方誤差（MSE）和。6.可穿戴設(shè)備（如智能手表、心率帶）是采集運動數(shù)據(jù)的重要來源，它們可以獲取的數(shù)據(jù)類型主要包括生理數(shù)據(jù)（如心率、步頻）和。7.運動數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有助于直觀展示數(shù)據(jù)特征、模型結(jié)果和。8.在進(jìn)行運動員技能動作識別時，常利用視頻幀之間的來捕捉動作的動態(tài)變化特征。9.為了確保運動數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性和有效性，需要采用科學(xué)的方法對挖掘出的模型或規(guī)則進(jìn)行。10.將機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型部署到實際智能運動設(shè)備中，以提供實時反饋或建議，是運動數(shù)據(jù)智能分析的重要應(yīng)用方向。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述使用可穿戴設(shè)備采集運動數(shù)據(jù)時，可能會面臨的主要數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)及其可能的來源。2.簡述分類算法與聚類算法在運動數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的主要區(qū)別。3.簡述特征選擇和特征提取在運動數(shù)據(jù)特征工程中的區(qū)別和聯(lián)系。4.簡述在運動數(shù)據(jù)分析項目中，選擇合適的評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC等）時需要考慮的因素。四、計算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)我們使用K-Means算法對運動員的步態(tài)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，設(shè)置K=3。經(jīng)過迭代后，得到三個簇的中心點（Centroid1,Centroid2,Centroid3）?，F(xiàn)有一個新的步態(tài)數(shù)據(jù)點Point。請簡述計算Point屬于哪個簇的步驟。2.假設(shè)我們建立了一個線性回歸模型來預(yù)測長跑運動員的完賽時間（分鐘），模型為：Predicted_Time=β0+β1*HeartRate+β2*Temperature。給定某運動員的心率（HeartRate）為170bpm，環(huán)境溫度（Temperature）為25℃。模型參數(shù)估計值為：β0=45,β1=-0.1,β2=0.5。請計算該運動員的預(yù)測完賽時間。五、綜合應(yīng)用題（每題15分，共30分）1.某研究團(tuán)隊收集了一批籃球運動員在比賽中的運動數(shù)據(jù)，包括速度、加速度、心率和投籃命中率。請設(shè)計一個簡要的分析方案，說明你會如何利用這些數(shù)據(jù)來嘗試分析速度、加速度與投籃命中率之間的關(guān)系，并簡要說明可能采用的技術(shù)方法。2.假設(shè)你是一名智能運動手表的研發(fā)工程師，需要利用用戶佩戴手表記錄的運動數(shù)據(jù)進(jìn)行異?；顒訖z測（如跌倒）。請簡述你會考慮哪些數(shù)據(jù)特征，以及可能采用哪些數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)這一功能，并說明選擇這些技術(shù)的原因。---試卷答案一、選擇題1.D2.D3.A4.C5.C6.D7.C8.A9.C10.B二、填空題1.格式2.可解釋性3.基尼系數(shù)4.標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化5.決定系數(shù)（R2）/均方根誤差（RMSE）6.運動姿態(tài)/位置數(shù)據(jù)7.分析結(jié)果/挖掘發(fā)現(xiàn)8.相似度/差異性9.驗證/評估10.實時決策/智能反饋三、簡答題1.挑戰(zhàn)與來源：數(shù)據(jù)噪聲（傳感器漂移、環(huán)境干擾）；數(shù)據(jù)缺失（設(shè)備掉線、信號丟失）；數(shù)據(jù)偏差（傳感器精度問題、個體差異）；數(shù)據(jù)不均衡（不同動作或狀態(tài)樣本量差異）；數(shù)據(jù)隱私安全。來源主要包括硬件設(shè)備本身、數(shù)據(jù)傳輸過程、存儲環(huán)境以及運動員使用習(xí)慣等。2.區(qū)別：分類算法是將數(shù)據(jù)點劃分到預(yù)先定義好的類別中，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)是有明確的類別標(biāo)簽；聚類算法是將相似的數(shù)據(jù)點自動grouping，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不需要帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)或模式，類別是事先未知的。應(yīng)用上，分類用于預(yù)測，聚類用于發(fā)現(xiàn)。3.區(qū)別與聯(lián)系：特征選擇是在原始特征集合中挑選出最具代表性、與目標(biāo)變量相關(guān)性最高的子集，不改變特征本身，可能丟失部分信息但降低維度；特征提取是通過數(shù)學(xué)變換將原始特征組合成新的、更具信息量或區(qū)分度的特征，會改變特征本身，通常用于降維或創(chuàng)建更有效的特征。聯(lián)系在于兩者都屬于特征工程，目標(biāo)都是提高模型性能，常常結(jié)合使用。4.選擇因素：需要考慮問題的具體業(yè)務(wù)目標(biāo)（如是否關(guān)注誤報或漏報）；數(shù)據(jù)類別是否均衡（若不均衡，召回率、F1分?jǐn)?shù)可能比準(zhǔn)確率更有意義）；評估的側(cè)重點（是整體性能還是對關(guān)鍵類別的性能）；模型的應(yīng)用場景（實時性要求等）。例如，在運動員傷病預(yù)警中，漏報（低召回率）的代價可能很高，此時召回率是重要指標(biāo)。四、計算題1.計算步驟：（1）計算新數(shù)據(jù)點Point到三個簇中心點（Centroid1,Centroid2,Centroid3）的距離（常用歐氏距離）；（2）比較Point到三個簇中心的距離，選擇距離最近的那個簇中心；（3）將Point劃分到該簇中心所代表的簇中。即，argmin{||Point-Centroidi||2}，其中i=1,2,3。選擇距離最小者對應(yīng)的簇。2.計算過程：Predicted_Time=45+(-0.1*170)+(0.5*25)=45-17+12.5=40.5。預(yù)測完賽時間為40.5分鐘。五、綜合應(yīng)用題1.分析方案與方法：*數(shù)據(jù)探索：查看速度、加速度、心率、命中率的分布、統(tǒng)計特征，繪制散點圖、箱線圖等，初步觀察變量間關(guān)系。*關(guān)系分析：*相關(guān)性分析：計算相關(guān)系數(shù)，初步判斷速度/加速度/心率與命中率的相關(guān)性及方向。*回歸分析：建立以命中率為因變量，速度、加速度、心率為自變量的回歸模型（如線性回歸或邏輯回歸，取決于命中率類型），量化各因素對命中率的影響程度和顯著性。*分類分析：將投籃分為“命中”和“未命中”兩類，使用分類算法（如邏輯回歸、決策樹、SVM）分析速度、加速度、心率等特征對投籃結(jié)果的影響。*細(xì)分分析：考慮不同場景（如快攻、陣地戰(zhàn)）或不同位置球員的數(shù)據(jù)差異，進(jìn)行分組分析。*可視化：將分析結(jié)果通過圖表（如散點圖、熱力圖、回歸線圖）進(jìn)行可視化展示，直觀呈現(xiàn)速度、加速度與命中率的關(guān)系。*結(jié)論：基于分析結(jié)果，總結(jié)速度、加速度、心率等因素與投籃命中率之間可能存在的關(guān)聯(lián)模式，為提升投籃命中率提供數(shù)據(jù)支持。2.異常活動檢測方案：*數(shù)據(jù)特征考慮：*生理數(shù)據(jù)：心率（頻率、變異性）、血氧飽和度、皮膚電活動（如有）。*運動姿態(tài)數(shù)據(jù)：加速度（三軸：X,Y,Z）、角速度（三軸）、步態(tài)頻率、步幅、身體姿態(tài)角度（俯仰、翻滾、偏航）。*位置數(shù)據(jù)（如有）：GPS坐標(biāo)、地理位置變化速度。*時間特征：事件發(fā)生的時刻、持續(xù)時間。*技術(shù)方法選擇與原因：*無監(jiān)督學(xué)習(xí)（異常檢測）：*方法：如孤立森林（IsolationForest）、One-ClassSVM、局部異常因子（LOF）。*原因：跌倒等異常事件通常在特征空間中是稀疏的、孤立的。無監(jiān)督方法無需帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，可以直接從正?；顒又袑W(xué)習(xí)“正常”模式，然后識別與正常模式顯著偏離的異常點。孤立森林在處理高維數(shù)據(jù)時效率較高，適合實時或近實時檢測。*監(jiān)督學(xué)習(xí)（如果可獲取少量標(biāo)記數(shù)據(jù)）：*方法：如支持向量機(jī)（SVM）分類器、深度學(xué)習(xí)（如LSTM或CNN用于時序數(shù)據(jù)分類）。*原因：如果能收集到少量已標(biāo)記的跌倒/非跌倒事件數(shù)據(jù)，監(jiān)督學(xué)習(xí)可以直接訓(xùn)練一個區(qū)分模型。深度學(xué)習(xí)模型特別適合處理時序姿態(tài)數(shù)據(jù)，能捕捉跌倒動作的復(fù)雜模式。但獲取標(biāo)記數(shù)據(jù)成本較高。*規(guī)則基礎(chǔ)方法：*方法：基于專家