2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学对城市建设和城市规划的影响.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学对城市建设和城市规划的影响

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、名词解释（每题3分，共15分）

1.数据科学

2.智慧城市

3.空间数据挖掘

4.城市仿真

5.数据伦理

二、简答题（每题5分，共20分）

1.简述大数据分析在城市交通流量预测中的应用流程。

2.比较机器学习在城市公共设施选址与经典选址模型（如P中位问题）的主要区别。

3.列举三个可以运用物联网（IoT）传感器数据进行监测的城市环境指标。

4.阐述数据科学在提升城市应急响应能力方面的作用。

三、论述题（每题10分，共30分）

1.论述利用数据科学方法进行城市犯罪热点分析的意义、常用技术手段及其面临的伦理挑战。

2.结合具体实例，论述数据科学如何支持可持续城市发展和城市规划决策。

3.分析数字孪生城市概念中数据科学所扮演的关键角色，以及其实施所面临的潜在挑战。

四、案例分析题（25分）

假设某市计划利用数据科学技术提升其老旧社区的治理水平和居民生活质量。该市拥有较为完善的城市传感器网络，收集了包括交通流量、环境质量（噪音、空气污染）、社区活动、居民报修等多维度数据。请阐述：

1.你认为可以运用哪些数据科学技术或方法来分析这些数据，以识别老旧社区面临的主要问题？（例如，安全风险点、环境短板、服务需求热点等）

2.基于上述分析，可以提出哪些具体的、可量化的改进措施或服务创新？（至少提出三项，并简述其数据科学支撑逻辑）

3.在实施上述计划时，需要考虑哪些数据隐私、安全或公平性方面的挑战，并提出相应的应对思路。

试卷答案

一、名词解释

1.数据科学：数据科学是一个跨学科领域，整合了统计学、计算机科学（尤其是数据库、算法和机器学习）、数学以及特定领域知识，旨在从大规模、高维、多源的数据中提取有价值的知识、模式和洞察力，并支持决策制定。

**解析思路：*考察对数据科学基本定义和跨学科性质的理解。答案需包含核心学科构成（统计、计算机、数学）、数据处理目标（提取知识、模式、洞察力）以及最终目的（支持决策）。

2.智慧城市：智慧城市是指利用信息通信技术（ICT）、物联网、大数据分析等手段，整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。

**解析思路：*考察对智慧城市概念的掌握，需突出其技术基础（ICT、IoT、大数据）、核心特征（信息整合、系统集成）和目标（智能响应城市需求）。

3.空间数据挖掘：空间数据挖掘是从城市地理信息系统（GIS）数据库或其他空间相关数据源中，运用数据挖掘技术（如聚类、关联规则、分类、异常检测等）来发现隐藏的、未知的、潜在的有意义的空间模式、关联和趋势。

**解析思路：*考察对空间数据挖掘定义的理解，需明确其是数据挖掘在空间领域的应用，关键在于结合了“空间”和“数据挖掘”两个核心概念，并指出其发现模式的目标。

4.城市仿真：城市仿真是指利用计算机模型（如基于代理的模型ABM、系统动力学模型SD、四象限模型等）模仿城市的动态过程和复杂系统行为，模拟不同规划或政策方案可能产生的效果，为城市规划和管理提供决策支持。

**解析思路：*考察对城市仿真概念及其在规划中作用的理解。答案应包含其核心方法（计算机建模）、目的（模仿动态过程、模拟效果）以及应用价值（决策支持）。

5.数据伦理：数据伦理是指在数据收集、存储、处理、分析、共享和应用的全生命周期中，应遵循的道德原则和规范，涉及数据隐私保护、数据安全、算法公平与透明、知情同意、责任归属以及避免歧视等社会问题。

**解析思路：*考察对数据伦理范畴的认识。答案应涵盖数据伦理关注的关键环节（全生命周期）和主要原则/议题（隐私、安全、公平、透明、责任等）。

二、简答题

1.大数据分析在城市交通流量预测中的应用流程：

*数据采集：收集实时或历史交通数据，如GPS车辆轨迹、交通摄像头视频、浮动车数据、公交卡刷卡记录、社交媒体签到信息、天气数据、事件信息等。

*数据预处理：清洗数据（去除噪声、填补缺失值）、整合多源异构数据、数据转换（如时间序列格式化）、特征工程（提取有效信息）。

*模型构建：选择合适的预测模型，如时间序列模型（ARIMA、指数平滑）、机器学习模型（支持向量回归SVR、随机森林RandomForest）、深度学习模型（循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）。

*模型训练与评估：利用历史数据训练模型，并通过交叉验证等方法评