2025年大學(xué)《應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)挖掘如何改善交通運(yùn)輸考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內(nèi)）1.在分析城市不同區(qū)域的交通擁堵程度時，使用平均車速或擁堵指數(shù)作為指標(biāo)，這屬于統(tǒng)計學(xué)的哪種方法？A.推斷統(tǒng)計B.描述性統(tǒng)計C.相關(guān)性分析D.回歸分析2.如果要預(yù)測某條高速公路在上午10點的交通流量，最適合使用哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.異常檢測D.時間序列預(yù)測3.對機(jī)場航班延誤原因進(jìn)行分類，目的是什么？A.發(fā)現(xiàn)延誤原因之間的關(guān)聯(lián)性B.將延誤原因分組以便識別主要類型C.預(yù)測未來航班是否會延誤D.找出單個最頻繁的延誤原因4.在進(jìn)行交通模式聚類分析時，選擇合適的聚類數(shù)目（K值）通常需要使用什么方法？A.基于統(tǒng)計檢驗的p值B.交叉驗證C.輪廓系數(shù)或肘部法則D.系統(tǒng)聚類樹狀圖5.通過分析歷史GPS數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某路段在特定時間段內(nèi)出現(xiàn)大量車輛急剎車行為，這屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類任務(wù)？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測6.在評估一個用于預(yù)測交通擁堵的模型性能時，使用“混淆矩陣”主要是為了計算哪個指標(biāo)？A.決定系數(shù)（R2）B.均方根誤差（RMSE）C.準(zhǔn)確率（Accuracy）D.提升度（Lift）7.從交通卡交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“購買早餐快餐的乘客更傾向于在早上8點前到達(dá)地鐵站”，這屬于數(shù)據(jù)挖掘的什么應(yīng)用？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸預(yù)測D.主成分分析8.對于存在大量缺失值的交通調(diào)查數(shù)據(jù)，常用的預(yù)處理方法是？A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用模型（如回歸）預(yù)測缺失值C.將缺失值視為一個特殊類別D.以上都是，具體方法視情況而定9.分析不同天氣類型（晴天、雨天、雪天）與交通事故發(fā)生頻率的關(guān)系，最適合使用什么統(tǒng)計方法？A.t檢驗B.方差分析（ANOVA）C.卡方檢驗D.相關(guān)分析10.數(shù)據(jù)挖掘在改善交通運(yùn)輸方面的一個主要目標(biāo)是？A.完全自動化交通管理決策B.確保所有交通數(shù)據(jù)分析100%準(zhǔn)確C.提供洞察力以優(yōu)化系統(tǒng)性能和用戶體驗D.取代所有人工交通管理人員二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.統(tǒng)計學(xué)中的__________分析用于檢驗兩個或多個變量之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。2.數(shù)據(jù)挖掘中的__________分析旨在將數(shù)據(jù)集中的對象劃分為不同的組，使得組內(nèi)對象相似度較高，組間相似度較低。3.預(yù)測交通事件發(fā)生的概率或類別屬于數(shù)據(jù)挖掘的__________任務(wù)。4.在處理交通流量的時間序列數(shù)據(jù)時，需要考慮其__________和趨勢性。5.為了提高數(shù)據(jù)挖掘模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力，需要進(jìn)行__________。6.使用統(tǒng)計方法評估數(shù)據(jù)挖掘模型預(yù)測交通狀況準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)包括均方誤差（MSE）和__________。7.將原始交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式和結(jié)構(gòu)的過程稱為__________。8.通過分析用戶出行起點和終點，可以識別出城市中的主要__________。9.統(tǒng)計學(xué)中的假設(shè)檢驗幫助我們在有限的樣本信息下，判斷關(guān)于總體參數(shù)的__________是否成立。10.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助交通管理部門實現(xiàn)更精細(xì)化的__________管理。三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述在應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)中進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析時，選擇使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來概括數(shù)據(jù)集中趨勢時需要考慮的因素。2.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在智能交通系統(tǒng)（ITS）中可能的一個具體應(yīng)用場景及其價值。3.簡述在利用數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測交通擁堵時，特征工程（FeatureEngineering）的重要性體現(xiàn)在哪些方面。4.簡述進(jìn)行交通數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理（如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換）的必要性。四、綜合應(yīng)用題（每小題15分，共30分）1.某城市交通管理部門希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)改善高峰時段的地鐵擁堵問題。他們收集了為期一個月的地鐵刷卡數(shù)據(jù)（包含線路、站點、進(jìn)站時間、出站時間、乘客類型等），并記錄了部分線路的擁擠指數(shù)。請設(shè)計一個基本的分析方案，說明你會使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或統(tǒng)計方法，以及如何利用這些技術(shù)來幫助管理部門理解擁堵原因并找到可能的緩解措施。請闡述你的思路和分析步驟。2.假設(shè)你需要為一個港口碼頭設(shè)計一個系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘來優(yōu)化船舶裝卸作業(yè)安排，以提高港口吞吐效率。請列舉至少三種可能相關(guān)的數(shù)據(jù)來源，并針對其中一種數(shù)據(jù)來源，說明可以應(yīng)用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析港口運(yùn)營狀況，預(yù)測未來作業(yè)需求，或識別影響效率的關(guān)鍵因素，并簡述如何將這些分析結(jié)果應(yīng)用于改善港口運(yùn)營。試卷答案一、選擇題1.B2.D3.B4.C5.D6.C7.B8.D9.B10.C二、填空題1.相關(guān)性2.聚類3.分類4.周期性5.交叉驗證6.決定系數(shù)（R2）或相關(guān)系數(shù)（如適用）7.數(shù)據(jù)預(yù)處理8.通勤走廊9.假設(shè)10.流量三、簡答題1.解析思路：需要考慮數(shù)據(jù)的分布形態(tài)和離散程度。*均值：對稱、正態(tài)分布且無異常值的數(shù)據(jù)，均值能最好地反映中心趨勢。*中位數(shù)：數(shù)據(jù)存在偏態(tài)分布（如右偏或左偏），或數(shù)據(jù)中存在較多異常值時，中位數(shù)更能抵抗異常值影響，代表典型值。*眾數(shù)：對于分類數(shù)據(jù)，眾數(shù)是出現(xiàn)次數(shù)最多的類別。對于連續(xù)數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)分布集中且有明顯峰值，眾數(shù)也有意義。它代表最常見的情況。*總結(jié)：需根據(jù)數(shù)據(jù)的具體特征（分布形狀、異常值情況）選擇最合適的集中趨勢度量。2.解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘找出數(shù)據(jù)項之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。*應(yīng)用場景：分析交通卡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不同出行行為、消費(fèi)習(xí)慣或環(huán)境因素之間的關(guān)聯(lián)。例如，關(guān)聯(lián)規(guī)則“{購買特定通勤套票}=>{在特定工作日高峰時段出行}”。*價值：*個性化服務(wù)：基于關(guān)聯(lián)關(guān)系提供定制化信息或服務(wù)（如根據(jù)出行時間推薦周邊商業(yè)）。*營銷策略：識別有價值的乘客群體，設(shè)計聯(lián)合優(yōu)惠（如交通+餐飲）。*運(yùn)營優(yōu)化：發(fā)現(xiàn)異常關(guān)聯(lián)可能指示系統(tǒng)問題或管理漏洞。*模式識別：了解乘客的綜合出行模式，為資源配置提供依據(jù)。3.解析思路：特征工程是連接原始數(shù)據(jù)和模型的關(guān)鍵步驟，對模型效果至關(guān)重要。*重要性體現(xiàn)：*提升模型性能：從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造出對預(yù)測目標(biāo)更有效的特征，可以直接提高模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。*降低數(shù)據(jù)維度：通過特征選擇或降維技術(shù)，減少不相關(guān)或冗余的特征，簡化模型，提高計算效率，避免過擬合。*處理數(shù)據(jù)類型：將原始數(shù)據(jù)（如文本、圖像）轉(zhuǎn)換為模型可處理的數(shù)值型特征。*彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足：通過特征組合或衍生，創(chuàng)造出新的信息，緩解數(shù)據(jù)量不足的問題。*適應(yīng)特定模型：根據(jù)所選模型的特性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的變換（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化），使其滿足模型要求。4.解析思路：交通數(shù)據(jù)往往原始、雜亂，直接使用會嚴(yán)重影響分析結(jié)果和模型性能。*數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值和不一致數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。這是后續(xù)分析的基礎(chǔ)。*數(shù)據(jù)集成：可能需要合并來自不同來源（如GPS、公交卡、攝像頭）的數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，以獲得更全面的信息。*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，使數(shù)據(jù)符合特定算法的要求，或增強(qiáng)不同特征之間的可比性。*必要性：高質(zhì)量、規(guī)整化的數(shù)據(jù)是進(jìn)行有效統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘的前提，能夠確保分析結(jié)果的可靠性，并提高數(shù)據(jù)挖掘模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。四、綜合應(yīng)用題1.解析思路：該題考察綜合運(yùn)用統(tǒng)計和挖掘技術(shù)解決實際問題的能力。*分析方案：*數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理：使用描述性統(tǒng)計（均值、方差、頻率）初步了解數(shù)據(jù)分布。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常交易時間/站點）。按線路、站點、時間段（高峰/平峰）、乘客類型等維度匯總關(guān)鍵指標(biāo)（如斷面客流、站內(nèi)換乘次數(shù)、平均行程時間、擁擠指數(shù)）。*識別擁堵模式：使用時間序列分析識別客流和擁擠指數(shù)的周期性模式及異常波動點。使用相關(guān)性分析探究擁擠程度與客流量、時段、天氣、事件等因素的關(guān)系。*挖掘用戶行為：使用聚類分析對乘客出行起訖點（OD）進(jìn)行聚類，識別主要通勤走廊和出行圈。分析不同線路/站點的客流特征，找出瓶頸點。*預(yù)測擁堵預(yù)警：使用時間序列預(yù)測模型（如ARIMA）或分類模型（如基于歷史數(shù)據(jù)的邏輯回歸、決策樹），預(yù)測未來時段的客流和擁堵概率，實現(xiàn)預(yù)警。*關(guān)聯(lián)分析：挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，分析特定站點/線路的擁堵是否與周邊大型活動、惡劣天氣或特定換乘模式有關(guān)。*優(yōu)化建議：基于分析結(jié)果，提出具體建議：如調(diào)整發(fā)車頻率、引導(dǎo)乘客換乘、優(yōu)化線路設(shè)計、發(fā)布實時擁擠信息、錯峰出行建議等。評估建議的潛在效果。*思路與步驟：遵循數(shù)據(jù)探索->特征工程->模型選擇->模型構(gòu)建與評估->解釋結(jié)果與應(yīng)用建議的邏輯流程。結(jié)合多種統(tǒng)計和挖掘技術(shù)。2.解析思路：該題考察針對特定場景，識別數(shù)據(jù)源并規(guī)劃數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的能力。*數(shù)據(jù)來源（列舉三種）：1.船舶動態(tài)數(shù)據(jù)：包括船舶身份、位置（經(jīng)緯度）、速度、航向、預(yù)計到達(dá)/離開時間（ETA/EDA）、當(dāng)前裝載狀態(tài)、歷史航次記錄等（來源：AIS系統(tǒng)、港口調(diào)度中心）。2.碼頭作業(yè)數(shù)據(jù)：包括岸橋/場橋作業(yè)指令、作業(yè)時間、裝卸貨種類與數(shù)量、作業(yè)效率（如每箱小時）、設(shè)備狀態(tài)與故障記錄等（來源：碼頭操作系統(tǒng)TOS、設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)）。3.港口環(huán)境與交通數(shù)據(jù)：包括港口水域風(fēng)力、浪高、潮汐信息、航道擁堵情況、其他船舶活動信息、碼頭前沿水深等（來源：氣象水文站、雷達(dá)系統(tǒng)、VTS）。*應(yīng)用分析（針對一種數(shù)據(jù)來源）：*數(shù)據(jù)來源選擇：以“船舶動態(tài)數(shù)據(jù)”為例。*可應(yīng)用技術(shù)：1.聚類分析：對船舶的歷史或?qū)崟r位置進(jìn)行聚類，識別港口內(nèi)繁忙的水域區(qū)域、潛在的碰撞風(fēng)險區(qū)域或船舶等待區(qū)。2.預(yù)測建模（時間序列/回歸）：基于歷史船舶動態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)測特定航線上船舶的ETA，或預(yù)測某碼頭泊位的船舶等待時間。這有助于優(yōu)化調(diào)度。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：分析船舶類型、大小、航線與港口擁堵程度、作業(yè)時間的關(guān)系，或船舶間相似的航行模式。4.異常檢測：識別異常的航行軌跡（如偏離航線）、異常的靜止時間或速度，可能指示設(shè)備故障、惡劣天氣影響或潛在的違規(guī)行為。*