2025年大學(xué)海警執(zhí)法專業(yè)題庫——海警執(zhí)法中的數(shù)據(jù)分析與研判能力考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號內(nèi)）1.在海警執(zhí)法數(shù)據(jù)中，船舶的MMSI碼、航速、位置信息、船名等屬于哪種類型的數(shù)據(jù)？A.序列數(shù)據(jù)B.感知數(shù)據(jù)C.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2.對于海警AIS數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的航速異?？焖僮兓蛭恢瞄L時(shí)間固定的情況，首先應(yīng)考慮的處理方法是？A.直接刪除該數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.識別并標(biāo)記為潛在異?；蝈e(cuò)誤數(shù)據(jù)D.使用聚類算法重新分配該數(shù)據(jù)點(diǎn)3.在分析某區(qū)域過去一年每月非法捕撈事件數(shù)量時(shí)，最適合使用的描述性統(tǒng)計(jì)量和圖表是？A.方差和箱線圖B.均值和折線圖C.協(xié)方差和相關(guān)散點(diǎn)圖D.中位數(shù)和餅圖4.如果海警部門希望識別經(jīng)常一起出行的可疑船舶組合，以探究潛在的合作走私網(wǎng)絡(luò)，那么最合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列預(yù)測5.在利用歷史船舶AIS數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)預(yù)測未來某段航線上船舶事故風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，最適合構(gòu)建的分析模型是？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.隱馬爾可夫模型D.風(fēng)險(xiǎn)矩陣分析6.將海警執(zhí)法數(shù)據(jù)在地圖上進(jìn)行可視化展示，主要目的是？A.展示數(shù)據(jù)的歷史變化趨勢B.比較不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)量差異C.揭示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的空間分布模式和關(guān)聯(lián)性D.分析數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征7.在進(jìn)行海警情報(bào)研判時(shí)，將多個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)源的信息進(jìn)行整合、對比和關(guān)聯(lián)分析，屬于哪種研判方法？A.定性分析法B.定量分析法C.情報(bào)融合D.模式識別8.根據(jù)海警數(shù)據(jù)分析結(jié)果，預(yù)測未來一個(gè)月某重點(diǎn)嫌疑港口的走私風(fēng)險(xiǎn)等級升高，這屬于數(shù)據(jù)分析的哪個(gè)環(huán)節(jié)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)探索性分析C.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測D.數(shù)據(jù)可視化9.使用Excel對海警巡邏日志數(shù)據(jù)進(jìn)行透視分析，主要目的是？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值B.計(jì)算復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)C.按不同維度（如區(qū)域、時(shí)間、船種）對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和比較D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘以發(fā)現(xiàn)隱藏模式10.根據(jù)《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》，海警部門在采集、存儲和使用海上執(zhí)法相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)，必須遵守的原則是？A.數(shù)據(jù)共享最大化原則B.數(shù)據(jù)開放透明原則C.隱私保護(hù)原則和最小必要原則D.數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值最大化原則二、簡答題（每小題5分，共25分）1.簡述在海警執(zhí)法數(shù)據(jù)中，缺失值處理的三種主要方法及其適用場景。2.描述在海警情報(bào)研判過程中，從數(shù)據(jù)分析結(jié)果到形成有效情報(bào)預(yù)警通常需要經(jīng)歷的步驟。3.解釋什么是時(shí)空數(shù)據(jù)分析，并列舉其在海警執(zhí)法中至少三個(gè)具體的應(yīng)用場景。4.簡述利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在海警執(zhí)法中提升決策效率的幾個(gè)方面。5.結(jié)合海警工作實(shí)際，談?wù)劄槭裁凑莆諗?shù)據(jù)分析與研判能力對于提升海警執(zhí)法效能至關(guān)重要。三、案例分析題（每小題10分，共30分）1.某海域近期發(fā)生多起外籍漁船非法捕撈事件，海警部門截獲的部分船只AIS數(shù)據(jù)（包含船名、MMSI、國籍、出發(fā)港、到達(dá)港、航速、位置記錄時(shí)間等）以及衛(wèi)星遙感監(jiān)測到的疑似漁網(wǎng)布設(shè)區(qū)域信息。請說明如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識別該海域非法捕撈活動的重點(diǎn)嫌疑船只或團(tuán)伙，并列出你將采取的主要分析步驟和方法。2.海警某部門接報(bào)，某條主要國際航道近期出現(xiàn)船舶交通異常擁堵現(xiàn)象。部門獲取了該航道過去一個(gè)月的船舶AIS動態(tài)數(shù)據(jù)、潮汐數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，旨在探究導(dǎo)致該航道擁堵的主要原因（如是否與特定天氣、潮汐、船舶行為模式或突發(fā)事件有關(guān)），并簡述你將如何呈現(xiàn)分析結(jié)果以支持后續(xù)決策。3.某海警支隊(duì)需要對轄區(qū)內(nèi)重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)水域（如某重要漁業(yè)保護(hù)區(qū)、某段走私高發(fā)海岸線）進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。已知該支隊(duì)過往的執(zhí)法記錄數(shù)據(jù)（時(shí)間、地點(diǎn)、事件類型、涉案船只/人員數(shù)量等）、地理環(huán)境數(shù)據(jù)（海岸線曲折度、水深、附近島嶼分布等）以及歷史氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)。請說明如何綜合運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)簡化的風(fēng)險(xiǎn)評估模型，并對如何根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整勤務(wù)部署策略進(jìn)行闡述。四、論述題（15分）結(jié)合當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢，論述如何推動數(shù)據(jù)分析與研判能力在海警執(zhí)法工作中的深度融合與應(yīng)用，以更好地服務(wù)海上強(qiáng)國建設(shè)。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.C5.B6.C7.C8.C9.C10.C二、簡答題1.缺失值處理方法：*刪除法：包括行刪除（整條記錄刪除）和列刪除（整個(gè)屬性刪除）。適用于缺失比例小，或被刪除行/列對分析影響不大，或該屬性不重要的情況。*均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充法：用相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量填充缺失值。適用于數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布，或該屬性為連續(xù)且缺失比例不大的情況。*回歸填充/插值法：利用其他屬性預(yù)測缺失值，或根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行插值。適用于缺失值有規(guī)律可循，或缺失比例較大，或刪除法/簡單填充法會導(dǎo)致信息損失的情況。2.數(shù)據(jù)分析到情報(bào)預(yù)警步驟：*數(shù)據(jù)獲取與整合：匯集相關(guān)執(zhí)法數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗：處理缺失、異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。*數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、挖掘等方法發(fā)現(xiàn)規(guī)律、趨勢、異常點(diǎn)。*模式識別與關(guān)聯(lián)：識別可疑模式，關(guān)聯(lián)不同信息源。*情報(bào)提煉與解讀：將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的情報(bào)信息，結(jié)合業(yè)務(wù)知識進(jìn)行解讀。*預(yù)警生成與評估：根據(jù)研判結(jié)果生成預(yù)警信息，評估其可信度和潛在影響。*情報(bào)傳遞與應(yīng)用：將預(yù)警信息傳遞給相關(guān)部門或人員，并跟蹤應(yīng)用效果。3.時(shí)空數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用：*定義：融合時(shí)間維度和空間維度進(jìn)行分析的技術(shù)，研究數(shù)據(jù)在地理空間上的分布、變化及其隨時(shí)間演化的規(guī)律。*海警應(yīng)用場景：*分析違法活動（如走私、盜采、非法捕撈）的空間熱點(diǎn)區(qū)域及其隨時(shí)間的變化趨勢。*追蹤高嫌疑船舶的移動軌跡和速度，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警。*結(jié)合潮汐、氣象等時(shí)空因素，分析海上事故、碰撞風(fēng)險(xiǎn)的空間分布規(guī)律。*評估特定區(qū)域（如漁業(yè)保護(hù)區(qū)、敏感海域）的安全態(tài)勢隨時(shí)間的變化。4.數(shù)據(jù)可視化提升決策效率：*直觀展示復(fù)雜信息：將海量數(shù)據(jù)以圖形化方式呈現(xiàn)，便于快速理解和把握整體態(tài)勢。*揭示隱藏模式與關(guān)聯(lián)：通過可視化更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的異常點(diǎn)、趨勢線、聚集區(qū)域等，促進(jìn)深度洞察。*支持跨部門協(xié)同：標(biāo)準(zhǔn)化的可視化圖表便于不同背景人員（如指揮員、情報(bào)分析員、一線隊(duì)員）理解和溝通分析結(jié)果。*實(shí)現(xiàn)動態(tài)監(jiān)控與預(yù)警：結(jié)合GIS等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)執(zhí)法態(tài)勢的動態(tài)可視化，及時(shí)響應(yīng)變化，提高應(yīng)急決策效率。*輔助科學(xué)決策：基于可視化分析結(jié)果，為巡邏部署、資源調(diào)配、風(fēng)險(xiǎn)評估等提供更直觀、更有力的依據(jù)。5.數(shù)據(jù)分析與研判能力的重要性：*提升態(tài)勢感知能力：通過分析多源數(shù)據(jù)，全面、動態(tài)地掌握海上安全形勢。*精準(zhǔn)打擊違法行為：利用數(shù)據(jù)分析識別高風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)、預(yù)測犯罪趨勢，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)布控和打擊。*優(yōu)化勤務(wù)部署效率：基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，科學(xué)調(diào)配警力、船只等資源，提高巡邏和處置效率。*輔助風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防控：通過對各類數(shù)據(jù)的挖掘分析，提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患，進(jìn)行有效預(yù)警和防控。*支撐科學(xué)決策制定：為海上執(zhí)法政策的制定、海上管理模式的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。*推動海警工作智能化：是實(shí)現(xiàn)智慧海警、大數(shù)據(jù)強(qiáng)警的基礎(chǔ)和核心能力。三、案例分析題1.分析目標(biāo)：識別嫌疑船只或團(tuán)伙。主要步驟與方法：*數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：檢查并處理AIS數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值（如航速、位置不合理），統(tǒng)一時(shí)間格式。*描述性統(tǒng)計(jì)分析：分析嫌疑船只的國籍分布、出發(fā)港/到達(dá)港分布、平均航速、活動時(shí)間規(guī)律等基本特征。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：分析哪些船只經(jīng)常在相近時(shí)間出現(xiàn)在相近位置，或一起進(jìn)出港，識別可疑船隊(duì)或合作關(guān)系。可使用Apriori等算法。*聚類分析：將船只根據(jù)其AIS軌跡（路徑、速度、停留點(diǎn)等）進(jìn)行聚類，尋找行為模式相似的可能關(guān)聯(lián)船只群體。*時(shí)空模式分析：結(jié)合衛(wèi)星遙感信息，分析漁網(wǎng)布設(shè)區(qū)域與可疑船只AIS軌跡的時(shí)間、空間匹配性，鎖定重點(diǎn)嫌疑船只。*可視化輔助：在地圖上可視化展示船只軌跡、聚集區(qū)域、漁網(wǎng)布設(shè)點(diǎn)，直觀識別異常模式。2.數(shù)據(jù)分析方案：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：清洗和整合船舶AIS數(shù)據(jù)（位置、速度、航向）、潮汐數(shù)據(jù)（流速、潮高）、氣象數(shù)據(jù)（風(fēng)速、浪高、能見度等）。*時(shí)間序列分析：分析航道總船舶數(shù)量、平均速度、擁堵持續(xù)時(shí)間的時(shí)間變化，對比擁堵期與非擁堵期的數(shù)據(jù)差異。*相關(guān)性分析：分析擁堵事件發(fā)生時(shí)，氣象條件、潮汐狀況與船舶密度、速度的相關(guān)性，判斷是否存在顯著影響。*空間分析：分析擁堵時(shí)段船舶在航道空間分布的變化，是否集中在某段或某類水域。*行為模式分析：分析擁堵時(shí)段船舶的航向、速度變化，是否出現(xiàn)大規(guī)模減速、停航、繞行等異常行為。*對比分析：對比擁堵期與非擁堵期，上述各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。*結(jié)果呈現(xiàn)：使用折線圖展示船舶數(shù)量/速度隨時(shí)間變化及擁堵狀況；使用熱力圖展示船舶空間分布；使用散點(diǎn)圖展示氣象/潮汐因素與擁堵指標(biāo)的關(guān)系；用文字報(bào)告總結(jié)分析發(fā)現(xiàn)的主要擁堵原因。3.風(fēng)險(xiǎn)評估模型構(gòu)建與策略闡述：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：整合執(zhí)法記錄數(shù)據(jù)、地理環(huán)境數(shù)據(jù)、氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和格式化。對事件類型、地理位置進(jìn)行編碼。*風(fēng)險(xiǎn)因素識別：從數(shù)據(jù)中識別影響區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，如：特定類型違法事件高發(fā)頻次、地理環(huán)境復(fù)雜度（曲折海岸線增加事故風(fēng)險(xiǎn)）、氣象災(zāi)害（臺風(fēng)、大霧）發(fā)生頻率與強(qiáng)度、執(zhí)法力量覆蓋能力等。*構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評分體系：*為每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素設(shè)定評分標(biāo)準(zhǔn)（如，事件數(shù)量、環(huán)境復(fù)雜度等級、災(zāi)害頻率等級分別對應(yīng)不同分值）。*利用加權(quán)打分法（根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)＜以u估確定各因素權(quán)重），計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的綜合風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)。*模型應(yīng)用與可視化：將計(jì)算得到的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)賦值給各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并在地圖上進(jìn)行可視化（如用不同顏色表示風(fēng)險(xiǎn)等級）。建立風(fēng)險(xiǎn)等級與勤務(wù)部署的對應(yīng)關(guān)系。*勤務(wù)部署策略調(diào)整：*高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域：增加巡邏頻次、部署警力/船只、加強(qiáng)監(jiān)控、提前制定應(yīng)急預(yù)案。*中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域：保持常規(guī)巡邏，關(guān)注重點(diǎn)時(shí)段和節(jié)點(diǎn)，動態(tài)調(diào)整資源。*低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域：適度巡邏，將資源集中于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。四、論述題推動數(shù)據(jù)分析與研判能力在海警執(zhí)法工作中的深度融合與應(yīng)用，對于服務(wù)海上強(qiáng)國建設(shè)具有重要意義，可以從以下幾個(gè)方面著手：首先，強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)，完善制度保障。需要海警部門從戰(zhàn)略高度認(rèn)識數(shù)據(jù)分析的重要性，將其納入整體發(fā)展規(guī)劃。建立健全數(shù)據(jù)共享機(jī)制，打破部門間數(shù)據(jù)壁壘；制定數(shù)據(jù)管理規(guī)范和分析應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬、安全要求和分析流程；設(shè)立專門的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)或崗位，為深度融合提供組織保障。其次，加強(qiáng)人才培養(yǎng)，提升隊(duì)伍素質(zhì)。面向海警隊(duì)伍，開展系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)分析與研判能力培訓(xùn)，內(nèi)容應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論、常用工具（如Python、R、GIS、數(shù)據(jù)庫）操作、海警業(yè)務(wù)知識融合、情報(bào)分析思維方法等。鼓勵(lì)跨學(xué)科人才引進(jìn)和培養(yǎng)，打造既懂海警業(yè)務(wù)又精通數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才隊(duì)伍。再次，建設(shè)智能平臺，夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)。投入資源建設(shè)和升級海警大數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚、存儲和管理。開發(fā)或引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、挖掘、可視化、人工智能（如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺）等技術(shù)模塊，構(gòu)建智能化分析工具箱，為一線執(zhí)法和指揮決策提供高效的技術(shù)支撐。例如，開發(fā)能夠自動識別異常AIS信號、預(yù)測走私風(fēng)險(xiǎn)、輔助軌跡追蹤的智能系統(tǒng)。然后，深化場景應(yīng)用，驅(qū)動實(shí)戰(zhàn)創(chuàng)新。將數(shù)據(jù)分析技術(shù)深度嵌入海警各項(xiàng)業(yè)務(wù)場景。在情報(bào)研判