2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)在系統(tǒng)科學(xué)與工程中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、系統(tǒng)科學(xué)視角下的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)的不僅僅是數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，更在于如何運(yùn)用系統(tǒng)思維指導(dǎo)數(shù)據(jù)收集、處理和分析的全過程，以理解復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律和動態(tài)行為。請闡述系統(tǒng)思維在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)分析中的幾個關(guān)鍵作用。二、簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)的過程中所包含的主要步驟及其目的。在系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用背景下，為何這些步驟尤為重要？三、比較并說明監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)在應(yīng)用于系統(tǒng)狀態(tài)識別與預(yù)測時的主要區(qū)別。請結(jié)合一個具體的系統(tǒng)應(yīng)用場景（如交通系統(tǒng)、電網(wǎng)系統(tǒng)），分別設(shè)想一種適合采用監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，并簡述理由。四、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為處理和分析復(fù)雜系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)提供了可能。請列舉大數(shù)據(jù)分析在支持城市級復(fù)雜系統(tǒng)（如智慧交通、環(huán)境監(jiān)測）決策中至少三個方面的具體應(yīng)用，并分別說明其核心價值。五、系統(tǒng)模型校準(zhǔn)是利用數(shù)據(jù)改進(jìn)模型參數(shù)的重要過程。請描述一種基于數(shù)據(jù)科學(xué)的系統(tǒng)模型校準(zhǔn)方法，并說明該方法如何幫助提高系統(tǒng)模型對實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)行為的擬合度和預(yù)測精度。六、數(shù)據(jù)可視化是將復(fù)雜數(shù)據(jù)信息圖形化表達(dá)的關(guān)鍵手段。在系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化除了呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征外，還能服務(wù)于哪些更深層次的分析目的？請舉例說明。七、在利用數(shù)據(jù)科學(xué)方法進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化（如資源分配、路徑規(guī)劃）時，常常需要構(gòu)建優(yōu)化模型并利用算法求解。請簡述在構(gòu)建此類模型時，需要考慮系統(tǒng)科學(xué)的哪些核心要素？并說明為何這些要素不可或缺。八、機(jī)器學(xué)習(xí)模型在系統(tǒng)行為預(yù)測中發(fā)揮著重要作用，但其“黑箱”特性有時會帶來決策的不透明性。請討論在系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用場景下，模型可解釋性重要性的體現(xiàn)，并列舉至少兩種提升模型可解釋性的方法或思路。九、試述數(shù)據(jù)科學(xué)在系統(tǒng)評價中的應(yīng)用。請設(shè)想一個具體的人造系統(tǒng)（如某個公共交通系統(tǒng)），列舉三個可以通過數(shù)據(jù)科學(xué)方法進(jìn)行量化評價的指標(biāo)，并簡述評價方法的基本思路。十、隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和算法公平性問題日益凸顯。請結(jié)合一個具體的系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例（如信用評分、招聘篩選），分析其中可能存在的數(shù)據(jù)隱私或算法偏見風(fēng)險，并提出相應(yīng)的緩解策略。試卷答案---一、系統(tǒng)思維強(qiáng)調(diào)整體性、關(guān)聯(lián)性、動態(tài)性和層次性。在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)分析中，其關(guān)鍵作用體現(xiàn)在：1.指導(dǎo)數(shù)據(jù)收集與整合：系統(tǒng)思維有助于識別影響系統(tǒng)行為的關(guān)鍵因素及其相互關(guān)系，從而更有針對性地收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的系統(tǒng)視圖。2.構(gòu)建系統(tǒng)性分析框架：運(yùn)用系統(tǒng)思維可以建立包含輸入-輸出、反饋回路、子系統(tǒng)邊界等元素的系統(tǒng)性分析框架，為數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建提供結(jié)構(gòu)化指導(dǎo)。3.理解復(fù)雜因果關(guān)系：復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部充滿非線性關(guān)系和反饋機(jī)制，系統(tǒng)思維有助于超越簡單線性因果觀，通過數(shù)據(jù)挖掘和建模探索潛在的復(fù)雜因果關(guān)系和相互作用模式。4.評估系統(tǒng)性影響：在進(jìn)行干預(yù)或預(yù)測時，系統(tǒng)思維能幫助分析措施或變化可能對系統(tǒng)其他部分產(chǎn)生的連鎖反應(yīng)和長期影響，而數(shù)據(jù)科學(xué)則提供了量化評估這些影響的工具。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的包括：1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)。目的在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除錯誤或不一致信息對后續(xù)分析結(jié)果的干擾。**系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用背景：*在分析社會系統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)時，清洗能剔除因問卷設(shè)計或回收問題導(dǎo)致的無效或極端不合理回答，保證分析反映真實(shí)群體特征。2.數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。目的在于整合多源信息，獲得更全面的系統(tǒng)描述。**系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用背景：*分析城市交通系統(tǒng)時，需集成來自交通攝像頭、GPS、公交卡等多源數(shù)據(jù)，才能全面了解路網(wǎng)流量、個體出行路徑等。3.數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等操作。目的在于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合特定數(shù)據(jù)挖掘算法輸入的格式，或消除不同屬性間的量綱差異。**系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用背景：*在分析生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)時，將不同單位（如物種數(shù)量、溫度、降雨量）的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，才能在統(tǒng)一尺度上應(yīng)用聚類或分類算法。4.數(shù)據(jù)規(guī)約：通過減少數(shù)據(jù)維度或樣本量來降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性。目的在于提高算法效率，減少存儲需求，同時盡量保留關(guān)鍵信息。**系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用背景：*分析大規(guī)模能源消費(fèi)數(shù)據(jù)時，通過特征選擇去除冗余變量，可以更快地識別影響能耗的關(guān)鍵因素，簡化系統(tǒng)模型。三、監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于：1.數(shù)據(jù)標(biāo)簽：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶有標(biāo)簽（或結(jié)果）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系；無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式。2.學(xué)習(xí)目標(biāo)：監(jiān)督學(xué)習(xí)目標(biāo)是預(yù)測或分類；無監(jiān)督學(xué)習(xí)目標(biāo)是聚類、降維或關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)。**應(yīng)用場景與設(shè)想：**監(jiān)督學(xué)習(xí)：預(yù)測交通系統(tǒng)中的擁堵狀況?？梢允占瘹v史交通流量、天氣、事件等數(shù)據(jù)作為輸入，以及對應(yīng)的擁堵等級（如低、中、高）作為標(biāo)簽，訓(xùn)練分類模型進(jìn)行實(shí)時擁堵預(yù)測。*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：對城市居民出行模式進(jìn)行聚類分析。收集不含目的地標(biāo)簽的出行起點(diǎn)、時間、交通工具等數(shù)據(jù)，使用聚類算法（如K-means）發(fā)現(xiàn)不同的出行習(xí)慣群體（如通勤族、休閑出行族、多點(diǎn)活動族），分析各群體的特征。四、大數(shù)據(jù)分析在城市級復(fù)雜系統(tǒng)決策中的具體應(yīng)用及其價值：1.智慧交通管理：通過分析實(shí)時交通流量、路況、事件信息，實(shí)現(xiàn)交通信號燈智能配時、動態(tài)路徑規(guī)劃、擁堵預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)。價值在于提高交通效率，減少擁堵和排放，提升出行體驗。2.環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測與預(yù)測：整合來自傳感器網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星遙感、氣象數(shù)據(jù)等多源信息，實(shí)時監(jiān)測空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲等，并預(yù)測未來污染擴(kuò)散趨勢。價值在于為環(huán)境治理提供科學(xué)依據(jù)，保障公眾健康。3.城市安全與應(yīng)急管理：分析視頻監(jiān)控、報警記錄、社交媒體信息等，實(shí)現(xiàn)犯罪熱點(diǎn)區(qū)域預(yù)測、公共安全風(fēng)險評估、災(zāi)害（如火災(zāi)、地震）影響范圍模擬與疏散路徑規(guī)劃。價值在于提升城市安全水平，快速有效地應(yīng)對突發(fā)事件。五、一種基于數(shù)據(jù)科學(xué)的系統(tǒng)模型校準(zhǔn)方法是參數(shù)估計（常結(jié)合優(yōu)化算法或統(tǒng)計模型）。其過程是利用觀測數(shù)據(jù)來估計系統(tǒng)模型中未知的參數(shù)值，使得模型的模擬輸出盡可能接近實(shí)際系統(tǒng)的行為表現(xiàn)。**作用：*通過數(shù)據(jù)擬合，可以修正模型在構(gòu)建階段可能存在的簡化或假設(shè)偏差，使模型更準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)制和量級關(guān)系。**效果：*提高模型對實(shí)際系統(tǒng)行為的擬合度，意味著模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的誤差更??；提高預(yù)測精度，則表示模型在預(yù)測未來系統(tǒng)狀態(tài)或?qū)ξ从^測到的情況進(jìn)行推斷時，結(jié)果更加可靠。例如，利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)校準(zhǔn)電力系統(tǒng)負(fù)荷模型，可以使模型更準(zhǔn)確地預(yù)測未來負(fù)荷，支持電網(wǎng)調(diào)度。六、數(shù)據(jù)可視化在系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域除了呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征外，還能服務(wù)于以下分析目的：1.揭示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：通過網(wǎng)絡(luò)圖、層次圖等可視化方式，展示系統(tǒng)各要素間的連接關(guān)系、層級結(jié)構(gòu)或空間布局，幫助理解系統(tǒng)的基本框架。**例如：*用網(wǎng)絡(luò)圖可視化社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系強(qiáng)度和社區(qū)結(jié)構(gòu)。2.監(jiān)測系統(tǒng)動態(tài)：通過時間序列圖、熱力圖等動態(tài)或靜態(tài)可視化手段，展示系統(tǒng)狀態(tài)隨時間的變化趨勢、空間分布差異或關(guān)鍵指標(biāo)的變化模式，用于追蹤系統(tǒng)演變和識別異常。**例如：*用熱力圖展示城市不同區(qū)域在一天內(nèi)的溫度分布變化。3.發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)模式：通過散點(diǎn)圖、平行坐標(biāo)圖等可視化方法，直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的潛在關(guān)聯(lián)、聚類或異常模式，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析提供線索。**例如：*用散點(diǎn)圖探索某個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中不同指標(biāo)（如GDP、失業(yè)率）之間的關(guān)系。4.支持決策溝通：將復(fù)雜的系統(tǒng)信息和分析結(jié)果以直觀易懂的圖形方式呈現(xiàn)，便于不同背景的決策者理解系統(tǒng)狀況、評估不同方案的潛在影響，促進(jìn)有效溝通和協(xié)作。七、在構(gòu)建用于系統(tǒng)優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)模型時，需要考慮的系統(tǒng)科學(xué)核心要素包括：1.系統(tǒng)邊界與子系統(tǒng)：明確優(yōu)化目標(biāo)所針對的系統(tǒng)范圍（邊界），以及系統(tǒng)內(nèi)部包含哪些相互作用的子系統(tǒng)。這決定了數(shù)據(jù)收集的范圍和模型需要考慮的要素集合。2.目標(biāo)函數(shù)與約束條件：優(yōu)化模型需要清晰定義系統(tǒng)的總體目標(biāo)（如效率最大化、成本最小化、滿意度提升）以及必須遵守的規(guī)則或限制（如資源限制、物理定律、政策規(guī)定）。數(shù)據(jù)科學(xué)方法用于量化這些目標(biāo)和約束。3.反饋機(jī)制：系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)與環(huán)境之間存在各種反饋循環(huán)。在模型中需要體現(xiàn)關(guān)鍵反饋機(jī)制，因為它們決定了系統(tǒng)對干預(yù)的響應(yīng)方式（如穩(wěn)態(tài)、振蕩、發(fā)散）。數(shù)據(jù)分析有助于識別和理解這些反饋。4.非線性與復(fù)雜性：許多系統(tǒng)表現(xiàn)出非線性關(guān)系和涌現(xiàn)行為。優(yōu)化模型應(yīng)能捕捉這種復(fù)雜性，而非線性優(yōu)化算法或能夠處理復(fù)雜性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能是必要的。數(shù)據(jù)分析有助于揭示這些非線性模式。**重要性體現(xiàn)：*忽視這些要素會導(dǎo)致模型過于簡化，無法真實(shí)反映系統(tǒng)行為，從而得出的優(yōu)化方案可能無效甚至有害。例如，優(yōu)化城市交通流量時，若不考慮不同區(qū)域間的交通反饋聯(lián)系（子系統(tǒng)交互），僅優(yōu)化單一路段信號燈，可能無法整體改善交通狀況。八、模型可解釋性在系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用中的重要性體現(xiàn)在：1.建立信任與接受度：對于需要廣泛應(yīng)用的系統(tǒng)決策支持模型（如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控），用戶（如醫(yī)生、客戶、管理者）需要理解模型為何做出特定判斷或預(yù)測，才能信任并采納其結(jié)果。2.調(diào)試與改進(jìn)模型：不透明的“黑箱”模型難以發(fā)現(xiàn)錯誤和改進(jìn)方向?？山忉屝杂兄诜治瞿Ｐ蛢?nèi)部邏輯，識別過擬合、欠擬合等問題，并進(jìn)行針對性優(yōu)化。3.理解系統(tǒng)機(jī)制：在科學(xué)研究中，系統(tǒng)模型不僅是預(yù)測工具，也用于理解系統(tǒng)內(nèi)在運(yùn)作機(jī)制?？山忉屝詮?qiáng)的模型能揭示變量間的作用關(guān)系和關(guān)鍵驅(qū)動因素，加深對系統(tǒng)的認(rèn)知。4.確保公平性與倫理合規(guī)：在涉及個體決策（如招聘、信貸審批）的系統(tǒng)中，模型的不透明可能導(dǎo)致偏見和歧視?？山忉屝杂兄趯徲嬆Ｐ褪欠翊嬖诓还綄Υ囟ㄈ后w的傾向，確保決策的公正性。**提升方法/思路：**特征重要性分析：使用如LIME、SHAP等方法，量化輸入特征對模型預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)度。*模型簡化：嘗試使用更簡單的模型（如決策樹替代復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或?qū)?fù)雜模型進(jìn)行剪枝。*可視化解釋：將模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)或決策過程通過圖形（如決策樹可視化、特征權(quán)重條形圖）展示出來。*局部解釋：重點(diǎn)解釋模型對特定樣本的預(yù)測結(jié)果，而非整體模型行為。九、數(shù)據(jù)科學(xué)在系統(tǒng)評價中的應(yīng)用及實(shí)例：**應(yīng)用：*利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理評價對象產(chǎn)生的多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建量化評價指標(biāo)體系，進(jìn)行客觀、全面的系統(tǒng)績效或狀態(tài)評估，并識別改進(jìn)方向。**實(shí)例：評價某市公共交通系統(tǒng)?？闪炕u價的指標(biāo)及方法思路：1.準(zhǔn)點(diǎn)率：收集線路運(yùn)營數(shù)據(jù)（發(fā)車時間、到達(dá)時間），計算各線路、各班次的準(zhǔn)點(diǎn)率。方法：統(tǒng)計分析。2.擁擠程度：分析公交/地鐵車廂的實(shí)時或平均滿載率數(shù)據(jù)。方法：統(tǒng)計分析、趨勢分析。3.服務(wù)覆蓋率：結(jié)合乘客出行OD數(shù)據(jù)與公交線路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，評估線路網(wǎng)絡(luò)對服務(wù)區(qū)域的覆蓋程度和可達(dá)性。方法：空間分析、網(wǎng)絡(luò)分析。**評價方法思路：*收集相關(guān)運(yùn)營數(shù)據(jù)、乘客滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)等；定義上述量化指標(biāo)及計算方法；可能結(jié)合多指標(biāo)評價模型（如TOPSIS、AHP）綜合評估系統(tǒng)整體服務(wù)水平，或利用文本分析挖掘乘客評論中的情感傾向作為補(bǔ)充。十、數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中的隱私與偏見風(fēng)險及緩解策略：**實(shí)例：城市信用評分系統(tǒng)。***風(fēng)險：*1.數(shù)據(jù)隱私：系統(tǒng)可能收集并使用大量涉及個人敏感信息（如收入、消費(fèi)習(xí)慣、居住地）的數(shù)據(jù)進(jìn)行評分，若保護(hù)不當(dāng)，可能導(dǎo)致用戶隱私泄露或被濫用。2.算法偏見：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身反映了歷史社會中存在的不公平現(xiàn)象（如某些群體在特定領(lǐng)域被系統(tǒng)性忽視或低估），或者算法設(shè)計不夠公平，評分模型可能對特定人群產(chǎn)生系統(tǒng)性偏見，加劇社會不公。**緩解策略：*1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：采用差分隱私