2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学服务智能交通出行体验

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学服务智能交通出行体验考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在智能交通系统中，用于实时监测交通流量和路况的数据源不包括：A.摄像头B.GPS定位系统C.手机信令数据D.气象数据2.下列哪种数据挖掘技术最适合用于发现交通拥堵路段之间的关联关系？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.回归分析3.在交通预测模型中，时间序列分析通常使用的模型不包括：A.ARIMA模型B.LSTM模型C.决策树模型D.支持向量机模型4.下列哪种大数据技术最适合用于处理海量交通数据？A.MongoDBB.HadoopC.RedisD.MySQL5.交通信号灯控制中，常用的优化算法不包括：A.遗传算法B.模拟退火算法C.神经网络算法D.K-means聚类算法6.以下哪项不是智能交通系统的主要目标？A.提高交通效率B.降低交通拥堵C.减少交通事故D.增加车辆排放7.在交通数据分析中，常用的数据清洗方法不包括：A.缺失值处理B.异常值处理C.数据转换D.数据集成8.下列哪种机器学习算法不适合用于交通事件检测？A.逻辑回归B.朴素贝叶斯C.隐马尔可夫模型D.K近邻算法9.交通路网可视化中，常用的图形表示方法不包括：A.地图B.网络图C.散点图D.饼图10.以下哪项不是影响交通出行体验的因素？A.交通拥堵程度B.出行时间C.车辆价格D.道路状况二、填空题1.数据科学在智能交通领域的应用主要包括______、______和______等方面。2.交通数据的预处理步骤通常包括数据清洗、______和______。3.机器学习在智能交通领域的应用主要包括交通预测、______和______等方面。4.深度学习模型在智能交通领域的应用主要包括图像识别、______和______等方面。5.大数据技术在智能交通领域的应用主要体现在______和______等方面。三、简答题1.简述数据科学在智能交通出行体验提升中的作用。2.简述交通数据预处理的主要步骤及其目的。3.简述常用的交通预测模型及其特点。4.简述智能交通系统的主要组成部分及其功能。四、计算题假设你收集了某城市某个路段过去一周每天的交通流量数据（单位：辆/小时），数据如下：1000,1200,1100,1300,1400,1500,1300。请使用简单移动平均法（窗口大小为3）预测下一天的交通流量。五、编程题假设你有一个包含交通数据的CSV文件，文件包含以下字段：时间戳、车辆ID、经度、纬度、速度。请使用Python编写代码实现以下功能：1.读取CSV文件中的数据。2.清洗数据，去除缺失值和异常值。3.计算每个车辆的平均速度。4.将数据按照车辆ID进行分组，并绘制每个车辆的轨迹图。六、综合应用题假设你正在参与一个智能交通出行体验提升项目，请设计一个方案，利用数据科学技术提升该城市的交通出行体验。方案需要包括以下内容：1.需求分析：分析该城市交通出行体验存在的问题。2.数据采集：确定需要采集哪些数据，以及数据来源。3.数据分析：设计数据分析方案，包括数据预处理、数据分析方法等。4.模型构建：选择合适的模型进行交通预测、交通事件检测等。5.系统设计：设计智能交通推荐系统，为用户提供出行建议。6.效果评估：设计评估方案，评估系统效果。试卷答案一、选择题1.D2.B3.C4.B5.D6.D7.D8.A9.D10.C二、填空题1.交通预测，交通事件检测，交通路径规划2.数据集成，数据转换3.交通信号灯控制，交通流量优化4.自然语言处理，推荐系统5.数据存储，数据分析三、简答题1.数据科学可以通过分析交通数据，识别交通拥堵规律，预测交通流量，优化交通信号灯控制，提供智能交通路径规划等，从而提升交通出行体验。2.交通数据预处理的主要步骤包括数据清洗（去除噪声、缺失值等）、数据集成（合并多个数据源的数据）、数据转换（将数据转换为适合分析的格式）。目的是提高数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。3.常用的交通预测模型包括时间序列分析模型（如ARIMA、LSTM）、机器学习模型（如回归模型、支持向量机）等。时间序列分析模型适用于具有明显时间趋势的数据，机器学习模型可以处理更复杂的非线性关系。4.智能交通系统的主要组成部分包括数据采集系统（如摄像头、传感器）、数据处理系统（如大数据平台）、决策支持系统（如交通信号灯控制系统）、信息发布系统（如导航系统、交通广播）等。功能是实时监测交通状况，优化交通管理，提供信息服务。四、计算题(1100+1300+1400)/3