2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在疫情預(yù)測中的應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在疫情預(yù)測中，收集到的病例報告時間通常呈現(xiàn)何種數(shù)據(jù)類型特征？A.離散且無序B.連續(xù)且有序（時間序列）C.離散且有序（時間序列）D.穩(wěn)定且周期性2.以下哪項技術(shù)最適合用于分析疫情在地理空間上的分布模式？A.回歸分析B.聚類分析C.時間序列分解D.主成分分析3.構(gòu)建疫情傳播SIR模型（易感者S、感染者I、康復(fù)者R）時，核心的微分方程是基于哪種數(shù)據(jù)科學(xué)假設(shè)？A.數(shù)據(jù)最小化原則B.關(guān)聯(lián)性分析C.線性回歸假設(shè)D.傳播過程的隨機性與確定性結(jié)合4.在預(yù)測未來幾天的疫情新增病例數(shù)時，選擇ARIMA模型的主要依據(jù)是？A.數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性波動B.數(shù)據(jù)點之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系C.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的趨勢性和自相關(guān)性D.數(shù)據(jù)分布符合正態(tài)分布5.衡量疫情預(yù)測模型短期準(zhǔn)確性時，通常優(yōu)先考慮哪個指標(biāo)？A.決策樹常量B.R2（決定系數(shù)）C.平均絕對誤差（MAE）D.AUC（曲線下面積）6.利用社交媒體數(shù)據(jù)或手機信令數(shù)據(jù)預(yù)測人口流動可以幫助理解？A.疫情傳播的潛伏期分布B.疫情在空間上的擴散速度和范圍C.特定藥物的有效成分D.病毒的基因突變類型7.在進行疫情預(yù)測時，對歷史數(shù)據(jù)進行去噪處理的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬需求C.減少虛假感染報告對模型的影響D.增加數(shù)據(jù)的隨機性8.“基尼系數(shù)”在疫情分析中可能被用來衡量什么？A.不同區(qū)域之間的病例數(shù)差異程度B.疫情傳播的潛伏期長短C.醫(yī)療資源分配的公平性D.病毒變異的頻率9.以下哪項技術(shù)通常不直接用于根據(jù)當(dāng)前感染者數(shù)量預(yù)測未來康復(fù)人數(shù)？A.生存分析B.回歸模型C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K-近鄰算法10.在使用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測疫情風(fēng)險時，數(shù)據(jù)標(biāo)注（如標(biāo)注高風(fēng)險區(qū)域）的主要來源是什么？A.模型自身的預(yù)測結(jié)果B.專家知識庫和經(jīng)驗判斷C.傳感器實時采集的數(shù)據(jù)流D.大規(guī)模隨機抽樣調(diào)查二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述在疫情預(yù)測數(shù)據(jù)收集階段可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并列舉至少三種應(yīng)對策略。2.解釋時間序列分析中“季節(jié)性”和“趨勢性”的含義，并說明它們在疫情預(yù)測模型選擇中的作用。3.描述利用機器學(xué)習(xí)進行疫情風(fēng)險評估的基本流程，包括關(guān)鍵步驟和考慮因素。4.論述數(shù)據(jù)隱私保護在利用個人位置信息進行疫情傳播風(fēng)險預(yù)測時應(yīng)如何平衡？三、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的方法論，論述如何構(gòu)建一個能夠反映疫情動態(tài)變化和干預(yù)措施效果的預(yù)測系統(tǒng)。請說明系統(tǒng)應(yīng)包含的關(guān)鍵組成部分及其功能。2.試分析深度學(xué)習(xí)技術(shù)（如LSTM）在疫情預(yù)測中的優(yōu)勢，并探討其在實際應(yīng)用中可能面臨的挑戰(zhàn)和局限性。四、數(shù)據(jù)分析題（10分）假設(shè)你獲得了一份包含日期、地區(qū)、新增確診病例數(shù)、新增無癥狀感染者數(shù)、當(dāng)日治愈人數(shù)、重癥患者數(shù)的數(shù)據(jù)集片段（數(shù)據(jù)格式為逗號分隔值CSV）：```Date,Region,Confirmed,Asymptomatic,Cured,Severe2023-04-01,AreaA,120,35,5,122023-04-02,AreaA,145,42,8,152023-04-01,AreaB,80,22,3,52023-04-02,AreaB,95,28,7,82023-04-02,AreaC,200,60,10,25```請基于上述數(shù)據(jù)片段，描述你將如何進行初步的數(shù)據(jù)探索性分析（EDA），以了解該疫情在地區(qū)和時間上的基本特征？請具體說明你會分析哪些內(nèi)容，并簡述分析思路或使用的統(tǒng)計方法/可視化手段。五、模型構(gòu)建與評估題（20分）考慮一個簡單的場景：你希望利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測某城市未來一天的新增確診病例數(shù)?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)包含過去14天的每日新增確診病例數(shù)。請：1.列出至少兩種適合此任務(wù)的預(yù)測模型（算法名稱即可），并簡要說明選擇理由。2.假設(shè)你已經(jīng)使用某種模型（如簡單移動平均）對數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練和預(yù)測，請描述你會采用哪些指標(biāo)來評估該模型的預(yù)測性能？并解釋選擇這些指標(biāo)的原因。3.描述在實際部署疫情預(yù)測模型時，除了模型本身的準(zhǔn)確性，還需要考慮哪些重要的非技術(shù)性因素？試卷答案一、選擇題1.C2.B3.D4.C5.C6.B7.C8.A9.D10.B二、簡答題1.挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、報告延遲或滯后、數(shù)據(jù)獲取權(quán)限限制、數(shù)據(jù)更新頻率不匹配、隱私保護要求高。應(yīng)對策略：建立多源數(shù)據(jù)融合機制、采用數(shù)據(jù)清洗和驗證技術(shù)、與相關(guān)部門建立合作獲取授權(quán)、設(shè)計數(shù)據(jù)脫敏處理流程、遵守數(shù)據(jù)倫理規(guī)范和法律法規(guī)。2.季節(jié)性：數(shù)據(jù)在固定周期內(nèi)（如每周、每月）出現(xiàn)的規(guī)律性波動，在疫情中可能與節(jié)假日、氣候季節(jié)變化相關(guān)。趨勢性：數(shù)據(jù)在較長時期內(nèi)呈現(xiàn)的上升或下降方向性變化，反映疫情發(fā)展或控制的宏觀態(tài)勢。作用：識別季節(jié)性有助于模型捕捉周期性模式，選擇能處理趨勢性的模型（如ARIMA、指數(shù)平滑）可以更好地擬合長期變化趨勢，從而提高預(yù)測的長期準(zhǔn)確性。3.流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（清洗、整合、特征工程）、模型選擇（如邏輯回歸、支持向量機、決策樹）、模型訓(xùn)練（使用歷史數(shù)據(jù)）、模型評估（使用驗證集評估性能）、模型調(diào)優(yōu)（優(yōu)化參數(shù)）、風(fēng)險預(yù)測（應(yīng)用模型到新數(shù)據(jù)）?？紤]因素：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量、特征選擇的有效性、模型復(fù)雜度與泛化能力平衡、實時性要求、計算資源限制。4.平衡：在收集和使用個人位置信息前，需明確告知用戶數(shù)據(jù)用途并獲取同意；采用數(shù)據(jù)聚合、匿名化、差分隱私等技術(shù)減少個人身份暴露風(fēng)險；限制數(shù)據(jù)存儲時間和訪問權(quán)限；建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全管理制度和審計機制；確保數(shù)據(jù)使用目的與用戶授權(quán)范圍一致，并符合相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、個人信息保護法）。三、論述題1.系統(tǒng)組成部分及功能：*數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)從多源（官方報告、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體、醫(yī)療記錄等）實時或定期獲取疫情相關(guān)數(shù)據(jù)，進行初步清洗和格式統(tǒng)一。*特征工程模塊：基于領(lǐng)域知識（流行病學(xué)）和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從原始數(shù)據(jù)中提取能夠有效反映疫情傳播動態(tài)和干預(yù)效果的關(guān)鍵特征（如新增病例增長率、潛伏期分布、醫(yī)療資源負(fù)荷、人口流動模式、政策干預(yù)指標(biāo)等）。*模型庫與選擇模塊：包含多種不同類型的預(yù)測模型（如時間序列模型、機器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、SIR類動力學(xué)模型等），根據(jù)數(shù)據(jù)特點、預(yù)測目標(biāo)（短期/中期/長期、局部/全局）和實時情況自動或半自動選擇/組合最優(yōu)模型。*預(yù)測與更新引擎：利用選定的模型進行預(yù)測，并根據(jù)新到達的數(shù)據(jù)和模型評估結(jié)果，動態(tài)更新模型參數(shù)或切換模型，保證預(yù)測的時效性和準(zhǔn)確性。*可視化與決策支持模塊：將預(yù)測結(jié)果、疫情態(tài)勢、風(fēng)險區(qū)域、模型置信區(qū)間等信息以直觀的圖表、地圖等形式展現(xiàn)給決策者，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策建議。2.深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢：LSTM等RNN變體能夠有效捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系和復(fù)雜非線性模式，特別適合處理疫情這種具有傳播鏈條和周期性的數(shù)據(jù)；具有自動特征提取能力，能從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的表示；模型結(jié)構(gòu)相對靈活，可以通過堆疊網(wǎng)絡(luò)層來提升模型的表達能力。挑戰(zhàn)與局限性：模型通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而疫情數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本高、難度大；模型內(nèi)部參數(shù)復(fù)雜，調(diào)優(yōu)困難，可解釋性較差，難以讓公共衛(wèi)生專家完全理解其預(yù)測依據(jù)；對于極端突發(fā)事件或突變模式，模型的泛化能力可能下降；計算資源需求高，訓(xùn)練時間較長；模型魯棒性可能受數(shù)據(jù)噪聲或異常值影響。四、數(shù)據(jù)分析題分析內(nèi)容與思路：1.時間趨勢分析：計算各地區(qū)每日新增確診病例數(shù)、無癥狀感染者的日增長率或7日滾動平均增長率，觀察疫情發(fā)展趨勢和變化速度。使用折線圖可視化展示。2.地區(qū)對比分析：比較不同地區(qū)（如AreaA,B,C）的病例絕對數(shù)量、增長率、治愈率、重癥率等指標(biāo)，識別疫情熱點區(qū)域和高風(fēng)險區(qū)域。使用柱狀圖或箱線圖比較。3.關(guān)聯(lián)性初步探索：計算新增確診病例數(shù)與新增無癥狀感染者數(shù)之間的相關(guān)性（如Pearson相關(guān)系數(shù)），了解兩者是否存在同步或領(lǐng)先滯后關(guān)系。繪制散點圖。4.治愈與重癥分析：觀察治愈人數(shù)和重癥人數(shù)的變化趨勢，計算重癥率（重癥病例/確診病例），分析病情嚴(yán)重程度的變化和醫(yī)療系統(tǒng)承壓情況。使用堆積柱狀圖或折線圖。5.統(tǒng)計描述：計算各地區(qū)數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等，描述數(shù)據(jù)的基本分布特征。使用描述性統(tǒng)計量表格呈現(xiàn)。五、模型構(gòu)建與評估題1.模型及理由：*簡單移動平均（SMA）：計算過去N天的平均新增病例數(shù)作為未來一天的預(yù)測值。理由：簡單直觀，易于實現(xiàn)，能平滑短期波動，適用于趨勢穩(wěn)定或周期性明顯的初期階段。*指數(shù)平滑（SES或Holt）：賦予近期數(shù)據(jù)更高的權(quán)重進行預(yù)測。理由：能更好地反映數(shù)據(jù)變化趨勢，比SMA更靈活，計算相對復(fù)雜但效果可能更優(yōu)。*其他可能：ARIMA模型（理由：能處理時間序列的均值、趨勢和季節(jié)性）、梯度提升樹（如XGBoost）（理由：能捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系和特征交互）。2.評估指標(biāo)及原因：*平均絕對誤差（MAE）：計算預(yù)測值與實際值之間絕對差值的平均值。原因：直觀易懂，對異常值不敏感，適合衡量預(yù)測偏差的大小。*均方根誤差（RMSE）：計算預(yù)測值與實際值之間差值平方和的平均值再開方。原因：懲罰較大的預(yù)測誤差，數(shù)值大小與實際數(shù)據(jù)單位一致，在模型優(yōu)化中常用。*平均絕對百分比誤差（MAPE）：計算預(yù)測值與實際值誤差的絕對值占實際值的百分比的平均值。原因：結(jié)果以百分比形式呈現(xiàn)，易于比較不同模型或不同地區(qū)預(yù)測的相對誤差，對零值敏感需謹(jǐn)慎使用。*選擇原因：MAE和RMSE能提供關(guān)于預(yù)測誤差絕對大小的信息，MAPE提供相對誤差信息。通常結(jié)合使用，全面評估模型性能。3.非技術(shù)性因素：*政策干預(yù)：政府的封鎖、隔離、檢測、疫苗接種等政策對傳播途徑和人群行為有直接且重大影響，模型需考慮政策變化及其時滯效應(yīng)。*公眾行為：民眾的防護意識（戴口罩、社交距離）、出行習(xí)慣、疫苗接種意愿和依從性等都會