2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学在医疗资源分布中的运用.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学在医疗资源分布中的运用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、简述数据科学在解决医疗资源分布不均问题中的核心价值。请至少从数据驱动决策、资源优化配置、提升医疗服务可及性等三个不同角度进行阐述。

二、假设你获得了一个包含某地区所有社区卫生服务中心、医院（按等级划分）、注册护士数量、人口数量、人口密度、经济水平（人均GDP）以及距离最近三甲医院距离等信息的综合数据集。请详细描述你将如何进行数据预处理工作，包括至少五种可能需要处理的数据质量问题及其相应的处理方法。

三、利用探索性数据分析（EDA）的方法，探讨医疗资源（以每千人拥有的医生数或床位数表示）与人口密度、经济水平（人均GDP）以及距离最近高等级医院距离之间的关系。请描述你可能会采用哪些具体的数据探索和可视化技术，并说明你期望通过这些分析发现什么。

四、假设你的目标是识别该地区医疗资源相对匮乏的区域。请说明聚类分析在该问题中的应用思路。比较K-Means聚类和DBSCAN聚类在应用于此场景时各自可能的优势和劣势，并简述选择哪种方法（或考虑哪些因素）可能会更有利于实现识别目标。

五、现在希望预测一个新建社区对某类医疗服务的需求量（例如，全科医生的服务需求）。请说明在这种情况下，可能会使用哪些机器学习模型，并简述选择模型时需要考虑的关键因素。如果使用回归模型，请简述评估模型拟合优度的常用指标及其含义。

六、假设你使用地理信息系统（GIS）技术，通过分析地图数据发现某城市中心区域医院密集但儿科医生数量相对较少，而郊区医院较少但儿科医生比例尚可。请结合数据科学的分析视角，提出至少三条可能的原因分析，并构思一个基于数据科学的初步干预或资源配置优化建议。

七、在一个关于医疗资源分布的报告撰写中，你需要向非技术背景的决策者展示你的分析结果和建模结论。请说明你会如何运用数据可视化和简洁明了的语言来呈现你的核心发现，例如，如何展示不同区域医疗资源的分布热力图，以及如何解释模型预测结果对政策制定的具体启示。

八、综合考虑数据隐私保护的要求，如果你需要使用包含患者敏感信息的医疗数据进行资源分布分析，请讨论在数据采集、存储、处理和共享等环节可能面临的主要隐私保护挑战，并提出至少三种相应的技术或策略手段。

试卷答案

一、

数据科学通过提供量化分析工具和洞察，能够更精准地识别医疗资源分布的薄弱环节。首先，它支持基于证据的决策，通过分析人口健康需求、现有资源状况及服务利用情况，为资源规划和分配提供客观依据，避免主观臆断。其次，数据科学有助于实现资源优化配置，例如通过聚类分析识别服务空白区或资源冗余区，指导医院、诊所的布局调整或建设，提升资源利用效率。最后，它能够提升医疗服务的可及性，通过分析交通、地理等因素对就医行为的影响，识别阻碍服务可及性的障碍，为改善服务网络、推广远程医疗等提供数据支持，促进健康公平。

二、

数据预处理工作主要包括：1）数据清洗：处理缺失值（如使用均值/中位数填充、插值法或基于模型预测填充），处理异常值（如使用统计方法识别并修正或剔除），处理重复值（识别并删除）。2）数据转换：统一数据格式（如日期格式、单位），数据规范化/标准化（如使用Min-Max缩放或Z-score标准化），数据编码（如将分类变量转换为数值）。3）数据集成：若数据来自多个源，需进行合并与整合。4）数据缩减：通过特征选择（如相关性分析、递归特征消除）或特征提取（如主成分分析）减少数据维度。5）数据质量评估：检查数据一致性、完整性、准确性，确保数据符合分析要求。

三、

在EDA中，可使用散点图探索医疗资源（y轴）与人口密度（x轴）的关系，观察是否存在负相关（密度高但资源相对不足）。使用散点图或箱线图分析医疗资源与经济水平（人均GDP，x轴）的关系，看资源是否随经济水平提升而增加。使用散点图或地图结合距离测量，分析医疗资源与距离最近高等级医院（x轴，如使用欧氏距离倒数或负距离）的关系，预期发现距离高等级医院越远，基层资源可能越少或需求越集中。还可计算相关系数矩阵，量化各变量间的线性关系强度。

四、

聚类分析可用于识别医疗资源分布的异质性区域。K-Means的优势在于算法简单、计算效率高，适用于发现球状簇。劣势是需预先指定簇的数量（K值），对初始中心点敏感，无法处理非凸形状的簇，且对噪声数据敏感。DBSCAN的优势是不需要预先指定簇数量，能发现任意形状的簇，对噪声不敏感。劣势是参数选择（eps和min_samples）对结果影响较大，对密度差异大的数据集效果可能不佳。选择哪种方法取决于数据的分布特征、是否需要指定簇数以及对该参数敏感度。若区域大致呈圆形且簇数已知，K-Means可能适用；若区域形状不规则或簇数未