2025年大学海警执法专业题库- 海警执法中的数据分析与研判能力

2025年大学海警执法专业题库——海警执法中的数据分析与研判能力考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内）1.在海警执法数据中，船舶的MMSI码、航速、位置信息、船名等属于哪种类型的数据？A.序列数据B.感知数据C.结构化数据D.非结构化数据2.对于海警AIS数据中出现的航速异常快速变化或位置长时间固定的情况，首先应考虑的处理方法是？A.直接删除该数据点B.对整个数据集进行标准化处理C.识别并标记为潜在异常或错误数据D.使用聚类算法重新分配该数据点3.在分析某区域过去一年每月非法捕捞事件数量时，最适合使用的描述性统计量和图表是？A.方差和箱线图B.均值和折线图C.协方差和相关散点图D.中位数和饼图4.如果海警部门希望识别经常一起出行的可疑船舶组合，以探究潜在的合作走私网络，那么最合适的数据挖掘技术是？A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.时间序列预测5.在利用历史船舶AIS数据和气象数据预测未来某段航线上船舶事故风险时，最适合构建的分析模型是？A.线性回归模型B.决策树模型C.隐马尔可夫模型D.风险矩阵分析6.将海警执法数据在地图上进行可视化展示，主要目的是？A.展示数据的历史变化趋势B.比较不同类别数据的数量差异C.揭示数据点之间的空间分布模式和关联性D.分析数据内部的结构特征7.在进行海警情报研判时，将多个相关数据源的信息进行整合、对比和关联分析，属于哪种研判方法？A.定性分析法B.定量分析法C.情报融合D.模式识别8.根据海警数据分析结果，预测未来一个月某重点嫌疑港口的走私风险等级升高，这属于数据分析的哪个环节？A.数据清洗B.数据探索性分析C.风险预测D.数据可视化9.使用Excel对海警巡逻日志数据进行透视分析，主要目的是？A.发现数据中的异常值B.计算复杂的统计指标C.按不同维度（如区域、时间、船种）对数据进行汇总和比较D.对数据进行深度挖掘以发现隐藏模式10.根据《中华人民共和国网络安全法》，海警部门在采集、存储和使用海上执法相关数据时，必须遵守的原则是？A.数据共享最大化原则B.数据开放透明原则C.隐私保护原则和最小必要原则D.数据商业价值最大化原则二、简答题（每小题5分，共25分）1.简述在海警执法数据中，缺失值处理的三种主要方法及其适用场景。2.描述在海警情报研判过程中，从数据分析结果到形成有效情报预警通常需要经历的步骤。3.解释什么是时空数据分析，并列举其在海警执法中至少三个具体的应用场景。4.简述利用数据可视化技术在海警执法中提升决策效率的几个方面。5.结合海警工作实际，谈谈为什么掌握数据分析与研判能力对于提升海警执法效能至关重要。三、案例分析题（每小题10分，共30分）1.某海域近期发生多起外籍渔船非法捕捞事件，海警部门截获的部分船只AIS数据（包含船名、MMSI、国籍、出发港、到达港、航速、位置记录时间等）以及卫星遥感监测到的疑似渔网布设区域信息。请说明如何利用这些数据进行分析，以识别该海域非法捕捞活动的重点嫌疑船只或团伙，并列出你将采取的主要分析步骤和方法。2.海警某部门接报，某条主要国际航道近期出现船舶交通异常拥堵现象。部门获取了该航道过去一个月的船舶AIS动态数据、潮汐数据以及气象数据。请设计一个数据分析方案，旨在探究导致该航道拥堵的主要原因（如是否与特定天气、潮汐、船舶行为模式或突发事件有关），并简述你将如何呈现分析结果以支持后续决策。3.某海警支队需要对辖区内重点风险水域（如某重要渔业保护区、某段走私高发海岸线）进行风险评估。已知该支队过往的执法记录数据（时间、地点、事件类型、涉案船只/人员数量等）、地理环境数据（海岸线曲折度、水深、附近岛屿分布等）以及历史气象灾害数据。请说明如何综合运用这些数据，构建一个简化的风险评估模型，并对如何根据评估结果调整勤务部署策略进行阐述。四、论述题（15分）结合当前大数据技术的发展趋势，论述如何推动数据分析与研判能力在海警执法工作中的深度融合与应用，以更好地服务海上强国建设。试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.C5.B6.C7.C8.C9.C10.C二、简答题1.缺失值处理方法：*删除法：包括行删除（整条记录删除）和列删除（整个属性删除）。适用于缺失比例小，或被删除行/列对分析影响不大，或该属性不重要的情况。*均值/中位数/众数填充法：用相应统计量填充缺失值。适用于数据呈正态分布或近似正态分布，或该属性为连续且缺失比例不大的情况。*回归填充/插值法：利用其他属性预测缺失值，或根据数据趋势进行插值。适用于缺失值有规律可循，或缺失比例较大，或删除法/简单填充法会导致信息损失的情况。2.数据分析到情报预警步骤：*数据获取与整合：汇集相关执法数据。*数据预处理与清洗：处理缺失、异常值，确保数据质量。*数据分析：运用统计、挖掘等方法发现规律、趋势、异常点。*模式识别与关联：识别可疑模式，关联不同信息源。*情报提炼与解读：将分析结果转化为具体的情报信息，结合业务知识进行解读。*预警生成与评估：根据研判结果生成预警信息，评估其可信度和潜在影响。*情报传递与应用：将预警信息传递给相关部门或人员，并跟踪应用效果。3.时空数据分析及其应用：*定义：融合时间维度和空间维度进行分析的技术，研究数据在地理空间上的分布、变化及其随时间演化的规律。*海警应用场景：*分析违法活动（如走私、盗采、非法捕捞）的空间热点区域及其随时间的变化趋势。*追踪高嫌疑船舶的移动轨迹和速度，进行实时监控与预警。*结合潮汐、气象等时空因素，分析海上事故、碰撞风险的空间分布规律。*评估特定区域（如渔业保护区、敏感海域）的安全态势随时间的变化。4.数据可视化提升决策效率：*直观展示复杂信息：将海量数据以图形化方式呈现，便于快速理解和把握整体态势。*揭示隐藏模式与关联：通过可视化更容易发现数据间的异常点、趋势线、聚集区域等，促进深度洞察。*支持跨部门协同：标准化的可视化图表便于不同背景人员（如指挥员、情报分析员、一线队员）理解和沟通分析结果。*实现动态监控与预警：结合GIS等技术，实现执法态势的动态可视化，及时响应变化，提高应急决策效率。*辅助科学决策：基于可视化分析结果，为巡逻部署、资源调配、风险评估等提供更直观、更有力的依据。5.数据分析与研判能力的重要性：*提升态势感知能力：通过分析多源数据，全面、动态地掌握海上安全形势。*精准打击违法行为：利用数据分析识别高风险目标、预测犯罪趋势，实现精准布控和打击。*优化勤务部署效率：基于数据分析结果，科学调配警力、船只等资源，提高巡逻和处置效率。*辅助风险预警与防控：通过对各类数据的挖掘分析，提前发现风险隐患，进行有效预警和防控。*支撑科学决策制定：为海上执法政策的制定、海上管理模式的优化提供数据支撑和决策依据。*推动海警工作智能化：是实现智慧海警、大数据强警的基础和核心能力。三、案例分析题1.分析目标：识别嫌疑船只或团伙。主要步骤与方法：*数据清洗与预处理：检查并处理AIS数据中的缺失值、异常值（如航速、位置不合理），统一时间格式。*描述性统计分析：分析嫌疑船只的国籍分布、出发港/到达港分布、平均航速、活动时间规律等基本特征。*关联规则挖掘：分析哪些船只经常在相近时间出现在相近位置，或一起进出港，识别可疑船队或合作关系。可使用Apriori等算法。*聚类分析：将船只根据其AIS轨迹（路径、速度、停留点等）进行聚类，寻找行为模式相似的可能关联船只群体。*时空模式分析：结合卫星遥感信息，分析渔网布设区域与可疑船只AIS轨迹的时间、空间匹配性，锁定重点嫌疑船只。*可视化辅助：在地图上可视化展示船只轨迹、聚集区域、渔网布设点，直观识别异常模式。2.数据分析方案：*数据准备：清洗和整合船舶AIS数据（位置、速度、航向）、潮汐数据（流速、潮高）、气象数据（风速、浪高、能见度等）。*时间序列分析：分析航道总船舶数量、平均速度、拥堵持续时间的时间变化，对比拥堵期与非拥堵期的数据差异。*相关性分析：分析拥堵事件发生时，气象条件、潮汐状况与船舶密度、速度的相关性，判断是否存在显著影响。*空间分析：分析拥堵时段船舶在航道空间分布的变化，是否集中在某段或某类水域。*行为模式分析：分析拥堵时段船舶的航向、速度变化，是否出现大规模减速、停航、绕行等异常行为。*对比分析：对比拥堵期与非拥堵期，上述各项指标的统计学差异。*结果呈现：使用折线图展示船舶数量/速度随时间变化及拥堵状况；使用热力图展示船舶空间分布；使用散点图展示气象/潮汐因素与拥堵指标的关系；用文字报告总结分析发现的主要拥堵原因。3.风险评估模型构建与策略阐述：*数据准备：整合执法记录数据、地理环境数据、气象灾害数据，进行清洗和格式化。对事件类型、地理位置进行编码。*风险因素识别：从数据中识别影响区域风险的关键因素，如：特定类型违法事件高发频次、地理环境复杂度（曲折海岸线增加事故风险）、气象灾害（台风、大雾）发生频率与强度、执法力量覆盖能力等。*构建风险评分体系：*为每个风险因素设定评分标准（如，事件数量、环境复杂度等级、灾害频率等级分别对应不同分值）。*利用加权打分法（根据经验或专家评估确定各因素权重），计算每个风险区域的综合风险分数。*模型应用与可视化：将计算得到的风险分数赋值给各风险区域，并在地图上进行可视化（如用不同颜色表示风险等级）。建立风险等级与勤务部署的对应关系。*勤务部署策略调整：*高风险区域：增加巡逻频次、部署警力/船只、加强监控、提前制定应急预案。*中风险区域：保持常规巡逻，关注重点时段和节点，动态调整资源。*低风险区域：适度巡逻，将资源集中于高风险区域。四、论述题推动数据分析与研判能力在海警执法工作中的深度融合与应用，对于服务海上强国建设具有重要意义，可以从以下几个方面着手：首先，强化顶层设计，完善制度保障。需要海警部门从战略高度认识数据分析的重要性，将其纳入整体发展规划。建立健全数据共享机制，打破部门间数据壁垒；制定数据管理规范和分析应用标准，明确数据权属、安全要求和分析流程；设立专门的数据分析团队或岗位，为深度融合提供组织保障。其次，加强人才培养，提升队伍素质。面向海警队伍，开展系统性的数据分析与研判能力培训，内容应涵盖数据分析基础理论、常用工具（如Python、R、GIS、数据库）操作、海警业务知识融合、情报分析思维方法等。鼓励跨学科人才引进和培养，打造既懂海警业务又精通数据分析的复合型人才队伍。再次，建设智能平台，夯实技术基础。投入资源建设和升级海警大数据平台，实现多源异构数据的汇聚、存储和管理。开发或引入先进的数据分析、挖掘、可视化、人工智能（如机器学习、计算机视觉）等技术模块，构建智能化分析工具箱，为一线执法和指挥决策提供高效的技术支撑。例如，开发能够自动识别异常AIS信号、预测走私风险、辅助轨迹追踪的智能系统。然后，深化场景应用，驱动实战创新。将数据分析技术深度嵌入海警各项业务场景。在情报研判