2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学助推智能城市建设与管理.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学助推智能城市建设与管理

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内）

1.下列哪项不是智能城市建设的核心领域？

A)智慧交通

B)智慧医疗

C)智慧能源

D)数据科学理论

2.在处理城市交通流量数据时，数据量巨大且更新速度快，最适合采用哪种计算框架？

A)Excel

B)SPSS

C)Hadoop/Spark

D)MATLAB

3.为了预测城市未来一周的空气质量指数（AQI），应选用哪种类型的机器学习模型？

A)聚类模型

B)分类模型

C)回归模型

D)关联规则模型

4.在构建城市公共安全预警系统时，对实时性要求极高，以下哪种技术最适合用于处理和分析前端传来的视频数据？

A)批处理

B)流处理

C)交互式查询

D)指数平滑

5.下列哪项技术最适合用于发现城市不同区域间的关联性，例如分析犯罪高发区域与人口密度、便利店分布的关系？

A)回归分析

B)聚类分析

C)关联规则挖掘

D)主成分分析

6.城市管理者希望了解居民对某项市政服务的满意度分布情况，最合适的可视化方式是？

A)散点图

B)饼图

C)箱线图

D)热力图

7.将大量城市传感器数据直接存储在普通的个人电脑硬盘中，最可能遇到的问题是什么？

A)数据格式错误

B)数据丢失风险高

C)数据处理速度慢

D)数据安全性差

8.下列哪项措施有助于减少智能城市建设中算法可能带来的偏见？

A)增加数据量

B)采用更复杂的模型

C)确保训练数据具有代表性

D)提高计算速度

9.在城市网格化管理中，利用数据科学技术优化社区服务资源（如巡逻员、服务点）的布局，属于哪个环节？

A)数据采集

B)数据分析

C)数据可视化

D)数据应用

10.“数字孪生”城市在智能城市建设中的作用是？

A)直接控制城市物理设备

B)创建城市的动态虚拟模型用于模拟和优化

C)加密城市敏感数据

D)增加城市传感器数量

二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）

1.数据科学通常包含数据采集、______、数据分析、数据可视化与模型应用等环节。

2.利用手机信令数据可以分析城市的______和人口流动模式。

3.在城市环境监测中，传感器网络负责实现______的实时感知。

4.机器学习模型在经过训练后，需要使用______集来评估其性能。

5.大数据通常具有体量大、速度快、多样性、价值密度低和______五个特点。

6.为了保护公民的个人信息，在智能城市的数据分析中必须关注______问题。

7.城市规划中，通过分析历史交通事故数据，可以识别高风险路段，用于优化______。

8.推荐系统在智慧旅游中可以用于向游客推荐个性化的______。

9.“城市大脑”是智能城市中枢系统的形象说法，其核心往往依赖于______技术。

10.知识图谱技术可以用于构建城市______的语义网络，支持更深层次的城市信息查询和理解。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述数据科学在提升城市交通管理效率方面可以发挥哪些作用。

2.简述在进行城市公共安全风险分析时，数据预处理阶段可能包含哪些主要步骤。

3.简述大数据技术在支持智慧医疗（如远程医疗、药物研发）方面有哪些优势。

4.简述智能城市建设中，数据安全与隐私保护面临的主要挑战有哪些。

四、计算题（每题10分，共20分）

1.假设某城市交通管理部门收集了某路段一周内每天早晚高峰时段的车流量数据（辆/小时）：1200,1500,1300,1450,1600,1550,1400。请计算该路段一周内早晚高峰时段的平均车流量，并简述该指标在城市交通规划中的意义。

2.假设你正在为一个智慧社区项目设计一个简单的垃圾回收点优化模型。已知社区有三个主要垃圾回收点（A,B,C），每个回收点每天处理的垃圾量（吨）分别为：点A-8,点B-5,点C-7。社区有两个大型居住区（区1,区2），每天产生的垃圾量（吨）分别为：区1-10,区2-9。请简述在设计该优化模型时，你需要考虑哪些关键因素（至少列出三项），并说明如何利用数据科