2025年大学《智能体育工程》专业题库—— 运动大数据智能化挖掘与分析技术研究.docxVIP

2025年大学《智能体育工程》专业题库——运动大数据智能化挖掘与分析技术研究

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、名词解释

1.运动大数据

2.K-Means聚类算法

3.特征工程

4.时间序列分析

5.可解释人工智能(XAI)

二、简答题

1.简述可穿戴设备在运动大数据采集中的主要类型及其作用。

2.运动大数据预处理主要包括哪些步骤？说明数据清洗中处理缺失值和异常值的基本方法。

3.简述关联规则挖掘的基本原理，并列举一个在智能体育中应用该技术的具体场景。

4.解释什么是特征工程，并说明其在机器学习模型构建中的重要性。

5.在运动大数据分析中，进行数据可视化的主要目的有哪些？

三、论述题

1.论述机器学习技术在运动员训练状态评估中的应用潜力，并分析可能面临的挑战。

2.比较时间序列分析中ARIMA模型和LSTM模型在处理长期运动趋势预测任务时的异同点。

3.结合具体例子，论述计算机视觉技术在智能体育赛事分析中的重要作用及其发展趋势。

四、案例分析题

某智能运动手环厂商收集了用户连续一周的跑步数据，包括步频、步幅、心率、GPS轨迹、睡眠时长等。请设计一个初步的数据分析方案，旨在识别用户的跑步习惯模式（如是否遵循一定的训练计划），并尝试分析哪些因素可能与跑步表现（如平均配速）相关性较高。说明你将采用哪些数据挖掘技术或分析方法，以及选择这些方法的原因。

试卷答案

一、名词解释

1.运动大数据:指在智能体育领域产生的、具有体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）等特征的数据集合，涵盖运动员生理数据、运动行为数据、环境数据等多维度信息。

**解析思路:*定义需抓住“智能体育领域”、“数据集合”的核心，并点明其“4V”特征，这是大数据的基本属性。

2.K-Means聚类算法:一种基于划分的迭代式聚类算法，其目标是将数据点划分为预先设定的K个簇，使得同一簇内的数据点之间的距离（通常是欧氏距离）最小，而不同簇之间的距离最大。

**解析思路:*定义需包含“划分”、“迭代”、“K个簇”的核心要素，并说明其目标（簇内紧密、簇间分散），通常提及距离度量。

3.特征工程:指从原始数据中提取、转换、选择有意义的特征，以提升模型学习性能和预测准确性的过程，是数据挖掘和机器学习中的关键环节。

**解析思路:*定义需突出“从原始数据”、“提取/转换/选择”、“有意义特征”、“提升模型性能”这几个关键点，强调其重要性。

4.时间序列分析:指对按时间顺序排列的数据点进行统计建模和分析的方法，旨在发现数据中的模式、趋势、周期性或进行未来预测。

**解析思路:*定义需包含“时间顺序排列”、“统计建模分析”、“发现模式/趋势/周期/预测”等核心概念。

5.可解释人工智能(XAI):指研究如何使人工智能系统的决策过程更加透明、可理解、可解释的技术领域，旨在让用户理解模型为何做出特定预测或决策。

**解析思路:*定义需抓住“人工智能系统”、“决策过程”、“透明/可理解/可解释”的核心，点明其研究目的。

二、简答题

1.可穿戴设备在运动大数据采集中的主要类型及其作用：

*类型：包括智能手环/手表（监测心率、步数、睡眠、GPS定位等）、智能运动服（集成肌电、温度、压力传感器，监测肌肉活动、体温等）、智能足环/鞋垫（监测步态、冲击力、足底压力分布等）、智能运动相机（通过计算机视觉分析动作姿态、轨迹等）。

*作用：实现连续、无创或微创的运动生理参数和生物力学参数监测；提供精准的运动轨迹和位置信息；记录用户日常活动和睡眠状态；为运动表现分析、训练计划制定、运动损伤预防提供数据基础。

**解析思路:*列举需覆盖主流类型，并分别说明其主要监测的参数。作用需从数据获取、应用目的两个层面进行阐述。

2.运动大数据预处理主要包括哪些步骤？说明数据清洗中处理缺失值和异常值的基本方法。

*主要步骤：数据清洗（处理缺失值、异常值、噪声数据）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据变换（数据规范化、属性构造）、数据规约（降低数据维度或规模）。

*处理缺失值方法：删除含有缺失值的记录（列表删除）、删除含有缺失值的属性（属性删除）、均值/中位数/众数/回归等填充、使用模型预测填充（如KNN）。

*处理异常值方法：删除异常值、将异常值替换为边界值或平均值、对异常值进行平滑处理（如分箱）、使用异常值检测算法（如孤立森林）进行识别和处