2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學在公共管理領域的應用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)科學在公共管理領域的核心價值體現(xiàn)在哪些方面？請結合至少兩個具體的應用場景進行說明。二、在處理來自公共部門（如交通、稅務、環(huán)保）的原始數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)清洗通常涉及哪些主要步驟？試述處理缺失值和異常值的基本方法及其優(yōu)缺點。三、某城市希望利用數(shù)據(jù)科學方法預測下周各區(qū)域的交通事故發(fā)生概率，以提高交通管理效率。請簡述在此類問題中，選擇適合的監(jiān)督學習模型（至少兩種）的依據(jù)，并說明如何評估所選模型的預測性能。四、公共管理部門需要分析社會輿情數(shù)據(jù)，以了解公眾對某項新政策的看法和情緒。請描述在進行此類文本數(shù)據(jù)分析時，從原始文本數(shù)據(jù)到獲得有用洞察通常涉及的關鍵技術和流程。五、論述在將數(shù)據(jù)科學應用推廣到公共管理實踐時，必須考慮的主要倫理問題是什么？并舉例說明如何在項目設計或實施中應對這些倫理挑戰(zhàn)。六、假設你被要求設計一個研究方案，旨在利用數(shù)據(jù)科學技術評估某項公共服務（如在線政務服務平臺的易用性或某項社會救助政策的覆蓋效果）。請概述該研究方案應包含的關鍵組成部分，并簡要說明你將如何選擇合適的數(shù)據(jù)來源和分析方法。試卷答案一、數(shù)據(jù)科學在公共管理領域的核心價值主要體現(xiàn)在提升決策科學性、優(yōu)化公共服務效率、增強社會管理與治理能力等方面。1.提升決策科學性：通過對海量、多源公共數(shù)據(jù)的挖掘與分析，可以揭示隱藏的模式和趨勢，為政策制定、資源配置、風險預警等提供數(shù)據(jù)支撐，使決策更加精準、科學。例如，利用交通流量數(shù)據(jù)進行信號燈配時優(yōu)化，或通過分析犯罪數(shù)據(jù)預測犯罪高發(fā)區(qū)域，都屬于科學決策的應用。2.優(yōu)化公共服務效率：數(shù)據(jù)科學可以幫助公共部門更有效地識別服務瓶頸，改善服務流程。例如，通過分析市民服務熱線數(shù)據(jù)，識別高頻問題和服務短板，從而改進工作；在醫(yī)療領域，通過分析患者就診數(shù)據(jù)優(yōu)化排班和資源配置，提高醫(yī)療服務效率。3.增強社會管理與治理能力：利用大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)對城市運行狀態(tài)的實時監(jiān)控和智能分析，如智慧城市管理平臺通過整合交通、環(huán)境、安防等多維數(shù)據(jù)，提升城市管理的響應速度和處置能力。此外，在公共衛(wèi)生、應急管理等領域，數(shù)據(jù)科學也發(fā)揮著重要作用，如疫情追蹤、災害風險評估等。二、處理來自公共部門的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)清洗通常涉及以下主要步驟：1.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一格式，便于后續(xù)處理。例如，將不同文件類型（CSV,Excel,JSON）統(tǒng)一為CSV格式，或統(tǒng)一日期、時間、地址的表示格式。2.缺失值處理：缺失值處理方法包括刪除含有缺失值的記錄（簡單刪除）、填充缺失值（使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、回歸預測、模型預測等）、插值法等。其優(yōu)點是減少了數(shù)據(jù)量和噪聲，可能簡化模型；缺點是可能導致信息丟失，甚至引入偏差，尤其是在缺失機制非隨機時。3.異常值處理：異常值處理方法包括刪除異常值、將異常值替換為邊界值或特定值、對異常值進行單獨建模等。其優(yōu)點是減少了異常值對分析結果和模型的干擾，提高了分析的穩(wěn)健性；缺點是可能丟失有價值的信息，或因處理不當扭曲數(shù)據(jù)分布。4.重復值處理：識別并刪除完全重復的記錄。其優(yōu)點是保證了數(shù)據(jù)的唯一性，避免了統(tǒng)計結果偏差；缺點是可能遺漏需要合并的記錄（如同一筆交易在不同系統(tǒng)中記錄了兩次，但內容有細微差別）。5.數(shù)據(jù)一致性檢查：檢查數(shù)據(jù)是否存在邏輯錯誤或不一致，如年齡為負數(shù)、身份證號格式錯誤等，并進行修正或標記。6.數(shù)據(jù)轉換與規(guī)范化：對數(shù)據(jù)進行編碼（如將分類變量轉為數(shù)字）、標準化或歸一化等操作，使其更適合模型輸入。三、選擇適合的監(jiān)督學習模型（至少兩種）的依據(jù)通常包括：1.問題的類型：是分類問題還是回歸問題。預測交通事故發(fā)生概率屬于回歸問題（如預測概率值）或二分類問題（是否發(fā)生），可能適合線性回歸、邏輯回歸；若需將區(qū)域劃分為事故高發(fā)區(qū)與低發(fā)區(qū)，則屬于分類問題，可能適合決策樹、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）。2.數(shù)據(jù)的特征：數(shù)據(jù)的特征類型（數(shù)值型、類別型）、維度、樣本量大小等。例如，線性模型假設數(shù)據(jù)線性可分，樹模型對非線性關系處理較好。3.模型的復雜度與可解釋性需求：簡單問題可能用線性模型或邏輯回歸即可；復雜問題可能需要更復雜的模型如隨機森林、梯度提升樹。決策者可能更傾向于可解釋性強的模型（如決策樹），以便理解預測背后的原因。4.計算資源與效率：某些模型（如梯度提升樹）訓練可能較耗時，而線性模型、邏輯回歸通常訓練較快。評估所選模型預測性能的方法包括：1.劃分數(shù)據(jù)集：將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集（或使用交叉驗證）。2.定義評估指標：對于回歸問題，常用指標有均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R2等。對于分類問題，常用指標有準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數(shù)、AUC（ROC曲線下面積）等。3.模型比較：在測試集上計算不同模型的評估指標，選擇表現(xiàn)最優(yōu)的模型。四、進行社會輿情文本數(shù)據(jù)分析時，從原始文本數(shù)據(jù)到獲得有用洞察通常涉及以下關鍵技術和流程：1.數(shù)據(jù)采集：從社交媒體（微博、Twitter）、新聞網站、論壇、博客等多種渠道獲取相關文本數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預處理：清洗數(shù)據(jù)，包括去除無關信息（HTML標簽、廣告等）、分詞（將句子切分成詞語）、去除停用詞（如“的”、“是”等無意義詞）、詞性標注、處理網絡用語和特殊符號等。3.特征提?。簩⑽谋巨D換為數(shù)值特征，常用方法有詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）、詞嵌入（WordEmbeddings,如Word2Vec,GloVe）等。4.文本分析/建模：*情感分析：判斷文本表達的情感傾向（正面、負面、中性），常用方法有基于詞典的方法、機器學習分類（如SVM、NaiveBayes）或深度學習方法（如LSTM、BERT）。*主題建模：識別文本數(shù)據(jù)中隱藏的主題或話題，常用方法有LDA（LatentDirichletAllocation）。*意見挖掘：識別文本中的關鍵意見領袖、主要觀點和爭論焦點。5.結果可視化與解讀：將分析結果（如情感分布圖、主題詞云、情感趨勢變化圖）進行可視化展示，結合具體語境解讀分析結果，提取對公共管理有價值的洞察，如公眾對政策的普遍態(tài)度、主要關切點、輿論演變趨勢等。五、將數(shù)據(jù)科學應用推廣到公共管理實踐時，必須考慮的主要倫理問題包括：1.隱私保護：公共數(shù)據(jù)中可能包含大量個人敏感信息。如何在利用數(shù)據(jù)價值的同時，有效保護公民的個人隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，是一個核心倫理挑戰(zhàn)。需要采用數(shù)據(jù)脫敏、匿名化、差分隱私等技術，并遵守相關法律法規(guī)。2.算法公平性與偏見：數(shù)據(jù)科學模型可能繼承訓練數(shù)據(jù)中存在的偏見，導致對特定群體（如基于種族、性別、地域）產生不公平的對待。例如，基于歷史數(shù)據(jù)的犯罪預測模型可能錯誤地將某些區(qū)域標記為高犯罪風險區(qū)，加劇社會歧視。需要關注算法的公平性指標，對模型進行審計和修正。3.透明度與可解釋性：復雜的機器學習模型（“黑箱模型”）可能難以解釋其決策過程。在公共管理領域，決策的透明度和可解釋性至關重要，尤其是在涉及公民權利和福祉的情況下。需要發(fā)展可解釋性AI技術，使決策依據(jù)公開化。4.數(shù)據(jù)所有權與控制權：公共數(shù)據(jù)的來源和使用權歸屬問題。誰擁有數(shù)據(jù)？誰有權使用數(shù)據(jù)？如何確保數(shù)據(jù)使用的正當性和有效性？需要明確數(shù)據(jù)治理規(guī)則。5.責任歸屬：當基于數(shù)據(jù)科學的決策或系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤或造成損害時（如錯誤的資源分配、基于偏見的風控決策），責任應由誰承擔？是開發(fā)者、管理者還是使用者？需要建立明確的責任機制。應對策略包括：制定完善的法律法規(guī)和倫理規(guī)范、加強技術保障（如隱私保護技術）、進行算法公平性審計、提高算法透明度和可解釋性、建立多方參與的數(shù)據(jù)治理委員會、明確責任劃分等。六、設計評估公共服務（如在線政務服務平臺的易用性或某項社會救助政策的覆蓋效果）的研究方案時，關鍵組成部分及方法選擇如下：1.研究目標與問題定義：明確要評估的具體服務/政策是什么，要解決的核心問題是gì(例如，“該在線政務服務平臺的用戶滿意度如何？”“當前社會救助政策是否有效覆蓋了目標群體？”).2.研究方法：根據(jù)目標選擇合適的研究方法。評估易用性可選用用戶研究方法（如用戶訪談、問卷調查、可用性測試）；評估政策覆蓋效果可選用定量分析方法（如統(tǒng)計分析、計量經濟模型）或混合方法。3.數(shù)據(jù)來源與收集：*易用性評估：用戶行為數(shù)據(jù)（點擊流、任務完成時間、錯誤率）、用戶主觀評價數(shù)據(jù)（通過問卷、訪談收集滿意度、易用性感知、建議等）。*政策覆蓋效果評估：政策目標群體的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、實際獲得救助的人口數(shù)據(jù)、社會經濟數(shù)據(jù)（如收入、教育水平、地域分布等）、通過調查或訪談了解目標群體的知曉率、參與率、受益情況等。4.分析框架與指標：*易用性評估：可用性指標（效率、準確性、滿意度）、用戶滿意度量表（如SUS量表）、關鍵任務成功率、用戶訪談發(fā)現(xiàn)的問題點。*政策覆蓋效果評估：覆蓋率指標（目標群體中實際獲得救助的比例）、公平性指標（不同群體間的受益差異）、政策實施前后效果對比、成本效益分析、模型預測效果（如預測哪些群體最需要救助）。5.模型選擇（如適用）：如果涉及預測或分析，需