2025年大學(xué)經(jīng)濟(jì)犯罪偵查專業(yè)題庫(kù)——經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，處理缺失值的方法不包括以下哪一項(xiàng)？A.回歸填充B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.刪除含有缺失值的記錄D.直接忽略缺失值不進(jìn)行處理2.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如購(gòu)物籃分析？A.聚類分析B.主成分分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測(cè)3.在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)中，識(shí)別出與絕大多數(shù)交易模式顯著偏離的單筆交易或一小群交易，最可能應(yīng)用的是哪種技術(shù)？A.分類算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.異常檢測(cè)4.以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)通常指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本特征、變量間關(guān)系和潛在模式？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）C.統(tǒng)計(jì)推斷D.機(jī)器學(xué)習(xí)5.對(duì)于需要處理和分析的海量、多源異構(gòu)的經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)或框架是重要的支撐？A.傳統(tǒng)的單體數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)B.大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop,Spark）C.Excel的VLOOKUP函數(shù)D.單一的數(shù)據(jù)挖掘算法6.在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查領(lǐng)域，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表等形式清晰展示給非技術(shù)背景的偵查人員，主要目的是什么？A.展示技術(shù)實(shí)力B.方便理解和決策C.證明分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.便于進(jìn)行后續(xù)的復(fù)雜計(jì)算7.某經(jīng)濟(jì)犯罪案件涉及大量跨境轉(zhuǎn)賬，分析這些轉(zhuǎn)賬記錄時(shí)，重點(diǎn)考察不同國(guó)家/地區(qū)之間的資金流動(dòng)模式，最適合使用的方法是？A.時(shí)間序列分析B.空間聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類預(yù)測(cè)模型8.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)往往具有高度敏感性，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享時(shí)，首要關(guān)注的核心問(wèn)題是？A.模型的預(yù)測(cè)精度B.數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和合規(guī)性C.分析工具的效率D.結(jié)果的可視化美觀度9.從海量交易數(shù)據(jù)中提取出能夠有效區(qū)分正常交易和可疑交易的特征，這一過(guò)程被稱為？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.模型訓(xùn)練D.結(jié)果驗(yàn)證10.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫(xiě)中，向偵查人員解釋模型識(shí)別出的“異?！苯灰讜r(shí)，應(yīng)側(cè)重說(shuō)明什么？A.異常值的具體數(shù)值B.該異常交易偏離正常模式的程度和具體表現(xiàn)C.使用該模型的數(shù)學(xué)原理D.該異常交易的經(jīng)濟(jì)損失大小二、填空題（每空1分，共10分）1.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，除了傳統(tǒng)的金融交易數(shù)據(jù)，還包括______數(shù)據(jù)、______數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這個(gè)過(guò)程通常稱為_(kāi)_____。3.使用統(tǒng)計(jì)圖表（如直方圖、散點(diǎn)圖、餅圖等）將數(shù)據(jù)分析結(jié)果直觀地展現(xiàn)出來(lái)，稱為_(kāi)_____。4.在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)隱藏的犯罪網(wǎng)絡(luò)或團(tuán)伙，屬于對(duì)______的挖掘。5.撰寫(xiě)經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析報(bào)告時(shí)，應(yīng)遵循清晰、準(zhǔn)確、客觀的原則，并注重為_(kāi)_____提供有價(jià)值的決策支持。6.對(duì)于涉及個(gè)人隱私的經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)，在分析處理過(guò)程中必須嚴(yán)格遵守相關(guān)的______和______規(guī)定。7.聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其目的是將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的______。8.異常檢測(cè)旨在識(shí)別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的______或______。9.從數(shù)據(jù)庫(kù)中按照特定條件檢索和提取所需數(shù)據(jù)的過(guò)程，通常使用______語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。10.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析不僅需要計(jì)算機(jī)技術(shù)，還需要結(jié)合______、______等多學(xué)科知識(shí)。三、名詞解釋（每題3分，共15分）1.描述性統(tǒng)計(jì)2.特征工程3.關(guān)聯(lián)規(guī)則（如：AIMA中的“購(gòu)物籃分析”概念）4.異常檢測(cè)5.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和目的。2.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本思想，并列舉一個(gè)其在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中可能的應(yīng)用場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述異常檢測(cè)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中的主要作用。4.為什么說(shuō)在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，法律和倫理規(guī)范至關(guān)重要？五、論述題（10分）結(jié)合一個(gè)假設(shè)的經(jīng)濟(jì)犯罪場(chǎng)景（例如，疑似電信網(wǎng)絡(luò)詐騙資金流），論述如何綜合運(yùn)用至少三種不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)（可從描述性統(tǒng)計(jì)、可視化、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常檢測(cè)等方面選擇），來(lái)幫助偵查人員理解案件全貌、發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵線索。請(qǐng)簡(jiǎn)述分析思路、可能用到的技術(shù)方法和預(yù)期達(dá)到的目標(biāo)。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.D4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.B二、填空題1.網(wǎng)絡(luò)信息，公開(kāi)信息2.數(shù)據(jù)預(yù)處理3.數(shù)據(jù)可視化4.知識(shí)5.偵查決策6.法律，倫理7.類別（或簇）8.數(shù)據(jù)點(diǎn)，模式9.SQL10.經(jīng)濟(jì)學(xué)，犯罪學(xué)三、名詞解釋1.描述性統(tǒng)計(jì)：指運(yùn)用圖表和數(shù)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行概括和總結(jié)，描述數(shù)據(jù)的基本特征（如集中趨勢(shì)、離散程度、分布形態(tài)）和變量間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。其目的在于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。2.特征工程：指從原始數(shù)據(jù)中提取有信息量的新特征，或?qū)υ继卣鬟M(jìn)行轉(zhuǎn)換、組合，以提升模型性能或使模型更易于理解的過(guò)程。它是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，對(duì)分析結(jié)果的質(zhì)量有直接影響。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則（如：AIMA中的“購(gòu)物籃分析”概念）：指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系或模式。購(gòu)物籃分析是其中一種典型應(yīng)用，通過(guò)分析顧客購(gòu)買商品的行為，發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買（如啤酒和尿布）。在犯罪偵查中，可用于發(fā)現(xiàn)與特定犯罪活動(dòng)相關(guān)的行為模式或物品組合。4.異常檢測(cè)：指識(shí)別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)、事件或行為模式的過(guò)程。這些異常點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)分布上可能很少見(jiàn)，但往往蘊(yùn)含著重要的信息，例如欺詐交易、系統(tǒng)錯(cuò)誤或潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊。5.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：指在數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程中，研究者使用一系列系統(tǒng)性的、探索性的方法（包括統(tǒng)計(jì)圖形和計(jì)算）來(lái)總結(jié)數(shù)據(jù)的主要特征，檢查變量間關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、異常值和假設(shè)的生成過(guò)程。其目的是對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)初步、全面的了解，為后續(xù)的建模和分析提供方向。四、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和目的。主要步驟：識(shí)別缺失值、處理缺失值（填充或刪除）；識(shí)別并處理異常值（修正或刪除）；處理重復(fù)數(shù)據(jù)；處理數(shù)據(jù)不一致（如統(tǒng)一格式、單位）；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如歸一化、編碼）。目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析的準(zhǔn)確性和可靠性；消除噪聲和錯(cuò)誤，使數(shù)據(jù)更適合后續(xù)分析；提高模型性能，避免因低質(zhì)數(shù)據(jù)導(dǎo)致的誤導(dǎo)性結(jié)論。2.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本思想，并列舉一個(gè)其在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中可能的應(yīng)用場(chǎng)景?；舅枷耄簭拇罅繑?shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通常使用三個(gè)指標(biāo)評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則：支持度（規(guī)則中項(xiàng)集在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率）、置信度（包含A的記錄中同時(shí)包含B的比例）、提升度（包含A的記錄中包含B的比例相對(duì)于B在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率的倍數(shù)）。目標(biāo)是找到支持度和置信度都超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的高價(jià)值規(guī)則。應(yīng)用場(chǎng)景：分析涉及多個(gè)賬戶或?qū)嶓w的可疑資金流動(dòng)。例如，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起出現(xiàn)（即同時(shí)收到或轉(zhuǎn)移資金）的賬戶組合，即使單筆交易金額不大，但頻繁共同出現(xiàn)可能暗示這些賬戶屬于同一可疑團(tuán)伙或洗錢網(wǎng)絡(luò)。3.簡(jiǎn)述異常檢測(cè)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)犯罪偵查中的主要作用。主要作用：識(shí)別可疑交易或行為模式；發(fā)現(xiàn)隱藏的犯罪網(wǎng)絡(luò)或團(tuán)伙；預(yù)警潛在的犯罪風(fēng)險(xiǎn)；幫助偵查人員從海量數(shù)據(jù)中聚焦于最重要、最可疑的部分，提高偵查效率；驗(yàn)證已有的偵查假設(shè)。4.為什么說(shuō)在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，法律和倫理規(guī)范至關(guān)重要？因?yàn)榻?jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析往往涉及大量個(gè)人隱私信息、商業(yè)秘密和國(guó)家安全數(shù)據(jù)。遵守法律和倫理規(guī)范是確保數(shù)據(jù)分析活動(dòng)合法合規(guī)的前提，能夠保護(hù)公民的基本權(quán)利不受侵犯，維護(hù)市場(chǎng)秩序和商業(yè)環(huán)境。不遵守規(guī)定可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、侵犯隱私、甚至觸犯法律，損害偵查機(jī)關(guān)的公信力，并可能為犯罪分子提供規(guī)避偵查的線索。同時(shí)，倫理考量也要求分析過(guò)程和結(jié)果的應(yīng)用應(yīng)具有正當(dāng)性，服務(wù)于打擊犯罪、維護(hù)正義的目標(biāo)。五、論述題結(jié)合一個(gè)假設(shè)的經(jīng)濟(jì)犯罪場(chǎng)景（例如，疑似電信網(wǎng)絡(luò)詐騙資金流），論述如何綜合運(yùn)用至少三種不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)（可從描述性統(tǒng)計(jì)、可視化、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常檢測(cè)等方面選擇），來(lái)幫助偵查人員理解案件全貌、發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵線索。請(qǐng)簡(jiǎn)述分析思路、可能用到的技術(shù)方法和預(yù)期達(dá)到的目標(biāo)。分析思路：針對(duì)疑似電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的資金流數(shù)據(jù)，應(yīng)采用多維度、多層次的分析方法，從宏觀到微觀逐步深入，綜合運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化和異常檢測(cè)技術(shù)。可能用到的技術(shù)方法與預(yù)期目標(biāo)：1.描述性統(tǒng)計(jì)：*方法：計(jì)算資金流的基本統(tǒng)計(jì)量，如總交易筆數(shù)、總金額、平均交易金額、交易時(shí)間分布（如日/周/月交易量變化）、交易頻率、涉及賬戶/實(shí)體的數(shù)量等。對(duì)不同群體（如疑似涉案賬戶、正常賬戶）的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行比較。*目標(biāo)：獲得資金流的宏觀概貌，了解整體規(guī)模、活躍程度和基本特征。例如，發(fā)現(xiàn)交易量在特定時(shí)間激增或驟減，或發(fā)現(xiàn)涉案賬戶的平均交易金額遠(yuǎn)高于正常賬戶，這些都可能是異常信號(hào)，為后續(xù)分析提供背景信息。2.數(shù)據(jù)可視化：*方法：繪制交易時(shí)間序列圖，觀察交易發(fā)生的動(dòng)態(tài)模式；繪制交易金額分布圖（如直方圖、箱線圖），識(shí)別異常高額或過(guò)小的交易；繪制賬戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，直觀展示不同賬戶之間的交易連接和資金流向路徑；繪制地理分布圖，展示資金流轉(zhuǎn)的地理格局。*目標(biāo)：將復(fù)雜的交易數(shù)據(jù)以直觀的方式呈現(xiàn)，幫助偵查人員快速識(shí)別異常模式、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如資金中轉(zhuǎn)賬戶、主賬戶）和地理聚集區(qū)域。例如，網(wǎng)絡(luò)圖可能清晰地揭示出一個(gè)層級(jí)分明的可疑賬戶集群，地理圖可能顯示資金快速跨境流動(dòng)的路徑。3.異常檢測(cè)：*方法：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法（如Z-score、IQR）、聚類分析（識(shí)別偏離主流模式的異常簇）或?qū)ｉT異常檢測(cè)算法（如孤立森林、One-ClassSVM），識(shí)別出與絕大多數(shù)正常交易顯著不同的可疑交易記錄或賬戶行為。重點(diǎn)分析異常交易的金額、頻率、時(shí)間、交易對(duì)手、賬戶屬性等特征。*目標(biāo)：精準(zhǔn)定位潛在的可疑交易點(diǎn)和可疑賬戶。例如，發(fā)現(xiàn)某賬戶在短時(shí)間內(nèi)向大量