2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学专业的毕业设计主题.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学专业的毕业设计主题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

请根据以下题目，选择一个你感兴趣的主题，并围绕该主题构思你的数据科学毕业设计项目。你需要清晰地阐述项目背景、研究目标、拟采用的数据科学方法、以及项目预期成果。

1.基于用户行为数据分析的电商平台个性化推荐系统优化研究。

2.利用社交媒体数据进行公众情绪与特定社会事件关联性分析。

3.面向城市交通拥堵预测的多源数据融合与机器学习模型应用。

4.医疗影像数据深度学习辅助诊断模型的构建与性能评估。

5.金融机构客户信用风险评估的改进型机器学习算法研究。

6.大规模网络流量特征分析及异常检测方法探索。

7.基于可解释人工智能技术的金融欺诈识别系统设计。

8.利用自然语言处理技术进行产品用户评论的情感倾向与主题挖掘。

9.智慧农业中作物生长环境监测与产量预测的数据分析研究。

10.结合地理位置信息的移动用户群体行为模式分析。

试卷答案

1.解析：该项目关注电商平台用户行为数据，目标是优化个性化推荐系统。核心在于利用用户历史交互数据（如浏览、购买、加购等），结合协同过滤、内容推荐、深度学习等推荐算法，分析用户偏好，提升推荐精准度和用户满意度。需要处理的数据可能包括用户画像、商品信息、交互记录等，重点在于特征工程、模型选择与评估、以及推荐效果量化。

2.解析：该主题涉及利用社交媒体公开数据，分析公众情绪与特定社会事件的关联。核心在于运用自然语言处理（NLP）技术（如情感分析、主题模型）处理大量非结构化文本数据（如推文、评论），结合时间序列分析、网络分析等方法，识别事件发展过程中的舆论动态和公众情感变化，探索情绪传播模式。

3.解析：该项目聚焦城市交通拥堵预测，需要融合多源数据（如实时交通流量、天气数据、公共交通信息、历史交通数据等）。核心在于数据清洗与融合技术，以及应用机器学习或深度学习模型（如LSTM、GRU、时间序列预测模型）进行交通流量或拥堵指数的短期或中长期预测，分析影响拥堵的关键因素。

4.解析：该主题专注于医疗影像分析，目标是构建深度学习模型辅助医生进行疾病诊断。核心在于利用深度学习网络（特别是卷积神经网络CNN）自动从医学影像（如X光、CT、MRI）中学习病灶特征，实现病灶检测、分割或分类。需要关注模型训练策略、与专家诊断的对比评估、以及模型的可解释性。

5.解析：该项目旨在改进金融机构的信用风险评估模型。核心在于分析客户多维度信息（如财务数据、交易行为、征信记录等），运用改进型的机器学习算法（如集成学习、异常检测算法、或结合图神经网络的模型），提升信用评分的准确性和鲁棒性，降低误判率，为信贷决策提供支持。

6.解析：该主题探索网络流量分析及异常检测。核心在于对网络流量数据进行特征提取（如包长度、协议类型、流量模式等），利用机器学习（如孤立森林、One-ClassSVM）或统计方法识别异常流量模式，以检测网络攻击（如DDoS、恶意软件通信）或异常行为，保障网络安全。

7.解析：该设计关注金融欺诈识别，并强调模型的可解释性。核心在于构建机器学习或深度学习模型进行欺诈检测，同时运用可解释AI技术（如LIME、SHAP、注意力机制可视化）解释模型的决策过程，使模型结果更透明、可信，满足监管要求或提升用户接受度。

8.解析：该主题利用NLP技术分析用户评论。核心在于对产品用户评论进行文本预处理，运用情感分析技术判断评论的情感倾向（正面、负面、中性），运用主题模型（如LDA）挖掘评论中的主要讨论话题，为产品改进、市场定位提供数据支持。

9.解析：该项目结合智慧农业需求，进行环境监测与产量预测。核心在于利用传感器数据（如温湿度、光照、土壤养分）和气象数据，分析作物生长环境因素与产量的关系，可能运用时间序列分析、回归模型或机器学习算法进行产量预测，并可能涉及基于数据分析的灌溉、施肥等智能决策建议。

10.解析：该主题分析移动用户的群体行为模式，并结合地理位置信息。核心在于利用GPS日志、签到数据等地理位置相关的用户行为数据，结合聚类分析、空间统计等方法，识别不同区域的用户群体特征、活动热点、出行规律等，为精准营销、城市规划等提供insights。