2025年大學(xué)經(jīng)濟(jì)犯罪偵查專業(yè)題庫——經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不屬于經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)類型？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.抽象數(shù)據(jù)2.在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)收集通常位于哪個(gè)階段？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.數(shù)據(jù)探索性分析C.模型構(gòu)建D.數(shù)據(jù)收集3.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.模型評估4.描述數(shù)據(jù)集中各個(gè)變量之間關(guān)系的圖表方法是？A.直方圖B.散點(diǎn)圖C.箱線圖D.餅圖5.用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是？A.聚類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.主成分分析算法6.評估分類模型性能的指標(biāo)不包括？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.相關(guān)系數(shù)7.能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法是？A.K-Means算法B.Apriori算法C.SVM算法D.決策樹算法8.在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析主要應(yīng)用于？A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)聚類C.趨勢預(yù)測D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘9.下列哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Excel10.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析的首要目標(biāo)是？A.提高數(shù)據(jù)存儲量B.降低數(shù)據(jù)分析成本C.發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)犯罪規(guī)律D.增加數(shù)據(jù)種類二、填空題（每空1分，共10分）1.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、______、模型構(gòu)建、模型評估和結(jié)果解釋。2.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值、______、處理異常值和處理重復(fù)值。3.決策樹是一種常用的______學(xué)習(xí)算法，它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分類或預(yù)測。4.在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)犯罪行為之間的______關(guān)系。5.時(shí)間序列分析需要考慮數(shù)據(jù)的______性和趨勢性。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析的意義和作用。2.如何對經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行分類？3.簡述經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘在實(shí)踐中有哪些應(yīng)用？4.如何評估經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析模型的性能？四、論述題（10分）論述經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘在打擊經(jīng)濟(jì)犯罪中的作用。五、案例分析題（30分）某市公安機(jī)關(guān)接到舉報(bào)，疑似有不法分子利用網(wǎng)絡(luò)平臺進(jìn)行洗錢活動。警方獲取了該平臺一段時(shí)間內(nèi)的交易數(shù)據(jù)，包括交易時(shí)間、交易金額、交易雙方賬戶信息、交易類型等。請根據(jù)提供的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)洗錢行為預(yù)測模型，并對模型的性能進(jìn)行評估。分析過程中需要考慮以下問題：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有哪些？2.選擇合適的模型進(jìn)行洗錢行為預(yù)測，并說明理由。3.如何評估模型的性能？4.模型結(jié)果如何解釋？5.如何利用模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用？試卷答案一、選擇題1.D*解析：經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)類型主要包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如交易記錄）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如日志文件）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像），抽象數(shù)據(jù)不屬于經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)類型。2.D*解析：經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析流程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索性分析、模型構(gòu)建、模型評估和結(jié)果解釋，數(shù)據(jù)收集是流程的第一步。3.D*解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等，模型評估屬于模型構(gòu)建后的步驟，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。4.B*解析：散點(diǎn)圖用于描述數(shù)據(jù)集中各個(gè)變量之間的關(guān)系，直方圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，箱線圖用于展示數(shù)據(jù)的中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值，餅圖用于展示數(shù)據(jù)的占比情況。5.B*解析：回歸算法用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，聚類算法用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，主成分分析算法用于降維。6.D*解析：評估分類模型性能的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率等，相關(guān)系數(shù)用于衡量兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系，不屬于分類模型性能評估指標(biāo)。7.B*解析：Apriori算法是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，K-Means算法是一種聚類算法，SVM算法是一種分類算法，決策樹算法是一種分類算法。8.C*解析：時(shí)間序列分析主要應(yīng)用于趨勢預(yù)測，例如預(yù)測經(jīng)濟(jì)犯罪的發(fā)生趨勢。9.D*解析：Hadoop、Spark和TensorFlow都是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，Excel主要用于數(shù)據(jù)整理和分析，不屬于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。10.C*解析：經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析的首要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)犯罪規(guī)律，為打擊經(jīng)濟(jì)犯罪提供支持。二、填空題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理*解析：經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型評估和結(jié)果解釋。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換*解析：數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、處理異常值和處理重復(fù)值。3.分類*解析：決策樹是一種常用的分類學(xué)習(xí)算法，它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分類或預(yù)測。4.關(guān)聯(lián)*解析：在經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)犯罪行為之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。5.時(shí)序*解析：時(shí)間序列分析需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)間序列性和趨勢性。三、簡答題1.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析通過收集、處理和分析經(jīng)濟(jì)犯罪相關(guān)數(shù)據(jù)，可以幫助公安機(jī)關(guān)識別、預(yù)防和打擊經(jīng)濟(jì)犯罪。它能夠揭示經(jīng)濟(jì)犯罪的規(guī)律和趨勢，為制定打擊經(jīng)濟(jì)犯罪的策略提供依據(jù)，提高公安機(jī)關(guān)的工作效率，維護(hù)社會經(jīng)濟(jì)秩序。2.對經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行分類可以通過以下步驟進(jìn)行：首先，確定分類目標(biāo)；其次，選擇合適的分類算法；然后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；接著，劃分訓(xùn)練集和測試集；最后，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練分類模型，并使用測試集評估模型性能。3.經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘在實(shí)踐中有廣泛的應(yīng)用，例如：用于識別洗錢行為、防范金融風(fēng)險(xiǎn)、打擊電信詐騙、監(jiān)測市場異常波動等。4.評估經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析模型的性能可以通過以下指標(biāo)進(jìn)行：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。這些指標(biāo)可以衡量模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況的符合程度。四、論述題經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘在打擊經(jīng)濟(jì)犯罪中發(fā)揮著重要作用。首先，它能夠幫助公安機(jī)關(guān)識別經(jīng)濟(jì)犯罪的規(guī)律和趨勢，例如通過分析歷史案件數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)某些類型的犯罪在特定的時(shí)間、地點(diǎn)更容易發(fā)生，從而有針對性地進(jìn)行預(yù)防。其次，經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘可以幫助公安機(jī)關(guān)發(fā)現(xiàn)潛在的犯罪線索，例如通過分析交易數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)異常的交易模式，從而懷疑洗錢行為。此外，經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘還可以用于評估打擊經(jīng)濟(jì)犯罪的效果，例如通過分析案件數(shù)量、涉案金額等數(shù)據(jù)，可以評估打擊經(jīng)濟(jì)犯罪的政策是否有效。總之，經(jīng)濟(jì)犯罪數(shù)據(jù)分析與挖掘?yàn)榇驌艚?jīng)濟(jì)犯罪提供了重要的技術(shù)支持，有助于維護(hù)社會經(jīng)濟(jì)秩序。五、案例分析題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括：處理缺失值，例如使用均值或中位數(shù)填充；處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，例如將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量；處理異常值，例如使用箱線圖識別并處理異常值；處理重復(fù)值，例如刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。2.選擇合適的模型進(jìn)行洗錢行為預(yù)測，可以選擇邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。邏輯回歸模型簡單易解釋，適用于二分類問題；支持向量機(jī)模型在高維空間中表現(xiàn)良好，適用于復(fù)雜非線性關(guān)系；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式，但需要較多的數(shù)據(jù)和時(shí)間來訓(xùn)練。3.評估模型的性能可以使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)。準(zhǔn)確率表示模型預(yù)測正確的樣本比例；精確率表示預(yù)測為正例的樣本中實(shí)際為正例的比例；召回率表示實(shí)際為正例的樣本中被預(yù)測為正例的比例；F1值