2025年大学《智能体育工程》专业题库—— 运动健康大数据智能分析.docxVIP

2025年大学《智能体育工程》专业题库——运动健康大数据智能分析

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.下列哪一项不属于大数据的4V特征？

A.Volume（体量）

B.Velocity（速度）

C.Variety（多样性）

D.Veracity（真实性）

2.下列哪种技术不属于常用的分布式存储系统？

A.HDFS

B.Spark

C.Hive

D.HBase

3.下列哪种算法不属于无监督学习算法？

A.K-means聚类

B.决策树

C.Apriori关联规则

D.主成分分析

4.下列哪个指标不属于机器学习模型的分类评估指标？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1值

5.下列哪种传感器不属于常见的运动健康数据采集传感器？

A.心率传感器

B.GPS定位器

C.温度传感器

D.加速度计

6.下列哪种方法不属于常用的运动健康数据预处理方法？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

7.下列哪种技术不属于常用的数据可视化技术？

A.散点图

B.折线图

C.条形图

D.机器学习

8.下列哪种应用不属于大数据在运动健康领域的应用？

A.运动员表现分析

B.运动损伤预防

C.运动健康管理

D.金融风险评估

9.下列哪种模型不属于常用的回归模型？

A.线性回归

B.决策树

C.神经网络

D.逻辑回归

10.下列哪种技术不属于常用的自然语言处理技术？

A.语音识别

B.文本分类

C.图像识别

D.情感分析

二、填空题

1.大数据的4V特征包括：______、______、______和______。

2.常用的分布式计算框架有______和______。

3.数据挖掘的常用算法包括：______、______、______和______。

4.机器学习模型的评估方法主要有______和______。

5.运动健康数据采集的常用传感器包括：______、______和______。

6.运动健康数据分析的常用指标包括：______、______和______。

7.大数据在运动健康领域的应用价值主要体现在：______、______和______。

8.运动健康大数据智能分析的系统架构主要包括：______、______和______。

9.运动健康数据挖掘的常用任务包括：______、______、______和______。

10.运动健康大数据智能分析的未来发展趋势包括：______、______和______。

三、简答题

1.简述大数据在运动健康领域的应用价值。

2.简述运动健康数据采集的流程。

3.简述数据挖掘的基本步骤。

4.简述机器学习模型过拟合的解决方法。

5.简述运动健康管理系统的功能。

四、论述题

1.设计一个基于大数据的运动健康监测系统，并说明其系统架构和工作原理。

2.分析大数据在运动员训练中的应用，并举例说明。

3.探讨大数据在运动健康管理中的应用前景。

4.结合实际案例，分析如何利用大数据技术提升运动健康服务的效率和质量。

五、编程题（可选）

1.使用Python编写代码进行数据清洗，处理缺失值和异常值。

2.使用Python编写代码进行数据可视化，绘制散点图和折线图。

3.使用Python编写代码进行机器学习模型训练和评估，例如使用线性回归模型预测运动员的成绩。

试卷答案

一、选择题

1.D

2.B

3.B

4.D

5.C

6.D

7.D

8.D

9.D

10.C

解析

1.大数据的4V特征是Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（真实性），故D不属于。

2.HDFS、Hive、HBase是常用的分布式存储系统，Spark是分布式计算框架，故B不属于。

3.K-means聚类、Apriori关联规则、主成分分析是无监督学习算法，决策树是监督学习算法，故B不属于。

4.准确率、精确率、召回率是机器学习模型的分类评估指标，F1值是综合评估指标，不属于分类评估指标，但考虑到F1值是基于精确率和召回率计算的，此处可能存在争议，若按题目意图，F1值更偏向综合评估，故选D。修正：更准确的分类评