2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)科學(xué)在旅游行業(yè)中的應(yīng)用考試時(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)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在旅游預(yù)訂平臺(tái)，利用用戶歷史瀏覽和購(gòu)買記錄來(lái)推薦其可能感興趣的酒店或景點(diǎn)，主要應(yīng)用的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)是？A.時(shí)間序列分析B.聚類分析C.分類算法D.協(xié)同過(guò)濾2.預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)某景區(qū)的游客數(shù)量，最適合采用哪種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或模型？A.線性回歸B.主成分分析C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.下列哪一項(xiàng)不屬于利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)可以提升的旅游服務(wù)體驗(yàn)方面？A.航班動(dòng)態(tài)定價(jià)B.隨機(jī)生成景區(qū)游覽路線C.個(gè)性化旅游套餐推薦D.景區(qū)客流密度預(yù)警4.對(duì)旅游評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以判斷用戶對(duì)酒店或景點(diǎn)的滿意程度，主要涉及哪個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)？A.統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)C.大數(shù)據(jù)分析的分布式計(jì)算D.地理信息系統(tǒng)（GIS）5.在處理海量的旅游地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，下列哪個(gè)技術(shù)或框架是核心組成部分？A.樸素貝葉斯分類器B.ApacheSparkC.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹(shù)算法6.旅行社希望識(shí)別出高價(jià)值客戶，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，這通常需要運(yùn)用什么數(shù)據(jù)分析技術(shù)？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.決策支持系統(tǒng)7.機(jī)票價(jià)格在不同時(shí)間段（如節(jié)假日、工作日）差異很大，分析這種價(jià)格波動(dòng)現(xiàn)象主要需要？A.因子分析B.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型C.離群值檢測(cè)D.等值線圖繪制8.將用戶的個(gè)人信息、消費(fèi)行為、社交網(wǎng)絡(luò)等多維度數(shù)據(jù)整合起來(lái)形成用戶畫(huà)像，這屬于數(shù)據(jù)科學(xué)中的哪一環(huán)節(jié)？A.數(shù)據(jù)采集B.特征工程C.模型評(píng)估D.結(jié)果可視化9.在旅游安全監(jiān)控中，利用攝像頭圖像識(shí)別異常行為（如打架、遺留可疑物品），主要應(yīng)用了哪種技術(shù)？A.自然語(yǔ)言處理（NLP）B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.專家系統(tǒng)D.頻率分析10.評(píng)價(jià)一個(gè)預(yù)測(cè)酒店入住率的模型的準(zhǔn)確性，常用的指標(biāo)不包括？A.均方誤差（MSE）B.置信區(qū)間C.R平方（R2）D.阿特金森指數(shù)（Theil'sU）二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述在旅游行業(yè)中進(jìn)行客戶細(xì)分（CustomerSegmentation）的主要目的和常用方法。2.描述利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)優(yōu)化酒店收益管理的核心思路和關(guān)鍵指標(biāo)。3.解釋什么是大數(shù)據(jù)，并列舉旅游行業(yè)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的至少三個(gè)具體來(lái)源。4.簡(jiǎn)述利用文本分析技術(shù)處理旅游在線評(píng)論的主要步驟和可能的應(yīng)用。5.說(shuō)明在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決旅游行業(yè)問(wèn)題時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。三、論述題（每題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.論述數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)（如推薦系統(tǒng)、預(yù)測(cè)模型）在提升在線旅游平臺(tái)（OTA）用戶體驗(yàn)方面的作用和意義。2.結(jié)合實(shí)際，論述如何利用地理位置服務(wù)（LBS）相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)解決旅游行業(yè)中的一個(gè)問(wèn)題（如景區(qū)擁堵管理、個(gè)性化導(dǎo)覽推薦等），并說(shuō)明可能涉及的技術(shù)和步驟。四、設(shè)計(jì)與應(yīng)用題（共15分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析師，某旅行社希望利用過(guò)去五年的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)夏季（6月-8月）各區(qū)域（如華東、華南、西部）的旅游需求熱度，以指導(dǎo)資源分配和營(yíng)銷策略。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)初步的數(shù)據(jù)分析方案，包括：1.需要收集哪些類型的數(shù)據(jù)？（至少列出三類）2.針對(duì)收集到的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行哪些主要的預(yù)處理步驟？3.你會(huì)考慮使用哪些數(shù)據(jù)分析或模型方法來(lái)進(jìn)行需求預(yù)測(cè)？簡(jiǎn)述選擇理由。4.如何評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能？請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰蓚€(gè)評(píng)估指標(biāo)。試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分。）1.D*解析思路：個(gè)性化推薦的核心是根據(jù)用戶的歷史行為預(yù)測(cè)其偏好，協(xié)同過(guò)濾正是利用用戶間的相似性或物品間的相似性進(jìn)行推薦的技術(shù)，符合題意。A是時(shí)間序列分析，用于預(yù)測(cè)趨勢(shì)；B是聚類分析，用于數(shù)據(jù)分組；C是分類算法，用于判斷歸屬。2.A*解析思路：預(yù)測(cè)未來(lái)游客數(shù)量屬于對(duì)未來(lái)數(shù)值的預(yù)測(cè)，典型的應(yīng)用是時(shí)間序列分析方法。B主成分分析用于降維；C邏輯回歸用于分類；D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于復(fù)雜預(yù)測(cè)，但時(shí)間序列是更直接和常用的方法。3.B*解析思路：A動(dòng)態(tài)定價(jià)、C個(gè)性化推薦、D客流預(yù)警都是數(shù)據(jù)科學(xué)在提升服務(wù)體驗(yàn)方面的應(yīng)用。B隨機(jī)生成游覽路線缺乏數(shù)據(jù)支撐，不屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。4.B*解析思路：情感分析是對(duì)文本（評(píng)論）進(jìn)行情感判斷，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)（通常用標(biāo)注好的情感數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型）。A是統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制，用于工業(yè)生產(chǎn)；C是分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)；D是GIS，用于空間數(shù)據(jù)分析。5.B*解析思路：處理海量地理空間數(shù)據(jù)通常需要強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力，ApacheSpark是常用的分布式計(jì)算框架。A是分類算法；C是深度學(xué)習(xí)模型；D是決策樹(shù)算法。6.A*解析思路：識(shí)別高價(jià)值客戶需要對(duì)客戶進(jìn)行分組和區(qū)分，聚類分析可以將客戶根據(jù)特征相似性劃分為不同群體，有助于識(shí)別出價(jià)值較高的群體。B關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)項(xiàng)間關(guān)聯(lián)；C回歸分析預(yù)測(cè)連續(xù)值；D決策支持系統(tǒng)是廣義系統(tǒng)。7.B*解析思路：分析價(jià)格隨時(shí)間變化的波動(dòng)模式是時(shí)間序列分析的核心應(yīng)用。A因子分析用于降維和解釋方差；C離群值檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)；D等值線圖是GIS可視化手段。8.B*解析思路：特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)建有意義的特征，用于模型訓(xùn)練。將多維度數(shù)據(jù)整合成用戶畫(huà)像正是特征工程的重要體現(xiàn)。A數(shù)據(jù)采集是獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程；C模型評(píng)估是評(píng)價(jià)模型效果；D結(jié)果可視化是展示分析結(jié)果。9.B*解析思路：從圖像中識(shí)別特定行為屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的任務(wù)。A自然語(yǔ)言處理處理文本；C專家系統(tǒng)基于知識(shí)規(guī)則；D頻率分析是統(tǒng)計(jì)方法。10.B*解析思路：MSE、R2、Theil'sU都是常用的回歸模型評(píng)估指標(biāo)，衡量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性或偏差。置信區(qū)間是描述參數(shù)估計(jì)不確定性的范圍，不是直接評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)效果的指標(biāo)。二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分。）1.答：主要目的包括實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷、提升客戶滿意度、優(yōu)化資源配置、制定差異化服務(wù)等。常用方法包括基于demographicdata（人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征）、behavioraldata（行為特征，如消費(fèi)額、頻次）、psychographicdata（心理特征，如興趣、價(jià)值觀）的聚類分析、決策樹(shù)等。*解析思路：回答需包含目的（為何細(xì)分）和方法（如何細(xì)分）。目的要貼合商業(yè)價(jià)值，方法要結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)常用技術(shù)。2.答：核心思路是根據(jù)市場(chǎng)需求和成本，動(dòng)態(tài)調(diào)整價(jià)格以實(shí)現(xiàn)收益最大化。關(guān)鍵指標(biāo)包括入住率（OccupancyRate）、平均每日房?jī)r(jià)（ADR）、每間可供出租客房收入（RevPAR）、邊際貢獻(xiàn)率等。*解析思路：核心是收益最大化的定價(jià)策略，關(guān)鍵在于列出衡量酒店收益和運(yùn)營(yíng)狀況的核心指標(biāo)。3.答：旅游行業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源包括：用戶在OTA平臺(tái)留下的行為日志（瀏覽、搜索、點(diǎn)擊、購(gòu)買）、用戶評(píng)論和評(píng)分、社交媒體上關(guān)于旅游目的地和服務(wù)的討論、氣象和歷史客流數(shù)據(jù)、酒店/航班實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)（GPS軌跡）等。*解析思路：列舉至少三個(gè)具體來(lái)源即可，覆蓋用戶行為、文本、外部數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等類型。4.答：主要步驟包括：數(shù)據(jù)收集（抓取評(píng)論）、數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和無(wú)關(guān)信息）、文本預(yù)處理（分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注）、特征提?。ㄈ鏣F-IDF、詞嵌入）、情感詞典匹配或模型分類（如SVM、樸素貝葉斯、深度學(xué)習(xí)模型）、結(jié)果分析與應(yīng)用（計(jì)算情感傾向、識(shí)別熱點(diǎn)話題、改進(jìn)服務(wù)）。*解析思路：描述處理文本數(shù)據(jù)的典型流程，從收集到應(yīng)用，涉及關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。5.答：數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要，原因在于：①機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常要求數(shù)據(jù)是數(shù)值型且格式規(guī)范的；②原始數(shù)據(jù)往往存在缺失值、異常值、噪聲等問(wèn)題，直接使用會(huì)影響模型性能甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤；③特征之間的量綱、線性關(guān)系可能不同，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化或特征轉(zhuǎn)換，以發(fā)揮模型的最佳效果；④高質(zhì)量的預(yù)處理能顯著提升模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。*解析思路：說(shuō)明預(yù)處理的重要性，并從數(shù)據(jù)要求、原始數(shù)據(jù)問(wèn)題、模型性能、結(jié)果質(zhì)量等多個(gè)角度闡述原因。三、論述題（每題10分，共20分。）1.答：數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)通過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶偏好推薦合適的酒店、景點(diǎn)和路線，提升用戶發(fā)現(xiàn)有用信息的效率；通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷分析，將合適的產(chǎn)品推送給目標(biāo)客戶，提高轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度；通過(guò)需求預(yù)測(cè)模型，幫助平臺(tái)提前準(zhǔn)備資源，優(yōu)化庫(kù)存和定價(jià)，增加收益；通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，快速響應(yīng)用戶反饋和市場(chǎng)變化，提升整體服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。這些應(yīng)用使得OTA平臺(tái)能夠更好地理解和服務(wù)用戶，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。*解析思路：從個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷、需求預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)響應(yīng)等多個(gè)方面論述數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)如何提升用戶體驗(yàn)，并說(shuō)明其商業(yè)意義。2.答：例如，解決景區(qū)擁堵管理問(wèn)題：1.數(shù)據(jù)來(lái)源：收集景區(qū)入口攝像頭視頻流（圖像數(shù)據(jù)）、游客購(gòu)票記錄（時(shí)間、來(lái)源地）、游客GPS定位數(shù)據(jù)（移動(dòng)軌跡）、天氣信息、景區(qū)內(nèi)Wi-Fi探針數(shù)據(jù)等。2.技術(shù)與步驟：a.利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)（如人數(shù)統(tǒng)計(jì)）或視頻分析技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各入口和核心區(qū)域的人流密度（生成熱力圖）。b.結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型或人流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)各區(qū)域的人流峰值。c.將預(yù)測(cè)結(jié)果與預(yù)設(shè)的容量閾值進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別潛在的擁堵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。d.通過(guò)景區(qū)APP、官網(wǎng)或現(xiàn)場(chǎng)廣播發(fā)布實(shí)時(shí)客流信息和游覽建議，引導(dǎo)游客錯(cuò)峰出行或調(diào)整路線。e.結(jié)合LBS技術(shù)，向即將到達(dá)或處于擁堵區(qū)域的游客推送相關(guān)信息。評(píng)估指標(biāo)可選用預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率（如MAPE）、擁堵預(yù)警及時(shí)性、游客滿意度變化等。*解析思路：選擇一個(gè)具體問(wèn)題（如景區(qū)擁堵），詳細(xì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集、涉及的關(guān)鍵技術(shù)和分析步驟（利用LBS、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等），并說(shuō)明如何評(píng)估效果，體現(xiàn)綜合應(yīng)用能力。四、設(shè)計(jì)與應(yīng)用題（共15分。）1.答：1.需要收集的數(shù)據(jù)：a.歷史旅游需求數(shù)據(jù)：包括各區(qū)域過(guò)去五年（6-8月）的游客總數(shù)、游客來(lái)源地分布、人均消費(fèi)額、預(yù)訂量等。b.宏觀經(jīng)濟(jì)與政策數(shù)據(jù)：如區(qū)域GDP增長(zhǎng)率、人均可支配收入、暑假政策、節(jié)假日安排等。c.市場(chǎng)與競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)：如主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)、推出的促銷活動(dòng)、區(qū)域旅游宣傳投入等。2.主要預(yù)處理步驟：a.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如用均值/中位數(shù)填充或刪除）、異常值（如檢測(cè)并處理極端價(jià)格或客流數(shù)據(jù)）。b.數(shù)據(jù)整合：將來(lái)自不同來(lái)源（如預(yù)訂系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)年鑒）的數(shù)據(jù)按區(qū)域和時(shí)間維度進(jìn)行匹配和合并。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)分類變量（如來(lái)源地）進(jìn)行編碼（如獨(dú)熱編碼），對(duì)時(shí)間變量進(jìn)行解析和特征工程（如提取年份、月份、是否節(jié)假日），對(duì)數(shù)值變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。d.特征構(gòu)建：可能需要?jiǎng)?chuàng)建新的特征，如月份乘以區(qū)域交互特征、滯后變量（如上一年同月需求）等。3.考慮的數(shù)據(jù)分析/模型方法：a.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型：如ARIMA、季節(jié)性指數(shù)模型，適用于捕捉需求的周期性波動(dòng)。b.機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型：如線性回歸、支持向量回歸（SVR）、隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)（G