2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化方案考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析中，傳感器采集到的電壓、溫度等信號(hào)通常屬于哪種類型的數(shù)據(jù)？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.混合數(shù)據(jù)2.對(duì)于缺失的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法可能引入偏差，需要謹(jǐn)慎使用？A.使用均值或中位數(shù)填充B.使用眾數(shù)填充C.刪除含有缺失值的記錄D.使用基于模型的方法進(jìn)行插補(bǔ)3.在分析某化工生產(chǎn)線的能耗與原料投入量關(guān)系時(shí)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)分析方法通常是？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.線性回歸分析D.主成分分析4.處理來自工廠上百個(gè)傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，以保證生產(chǎn)安全預(yù)警的及時(shí)性，主要應(yīng)采用哪種計(jì)算模式？A.批處理B.分布式批處理C.流處理D.指令式計(jì)算5.在進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測(cè)時(shí)，如果希望模型能識(shí)別出潛在的、未在歷史數(shù)據(jù)中明確出現(xiàn)的故障模式，以下哪種模型可能更合適？A.線性回歸模型B.基于統(tǒng)計(jì)控制圖的方法C.聚類算法D.異常檢測(cè)算法6.從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中提取生產(chǎn)計(jì)劃表和實(shí)時(shí)設(shè)備狀態(tài)表，并將它們合并以進(jìn)行綜合分析，這個(gè)過程主要涉及？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約7.對(duì)某產(chǎn)品的多個(gè)生產(chǎn)批次進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)某批次合格率顯著低于其他批次，下一步分析的主要目標(biāo)是？A.描述該批次產(chǎn)品的整體質(zhì)量水平B.預(yù)測(cè)未來生產(chǎn)批次的質(zhì)量C.診斷導(dǎo)致該批次質(zhì)量問題的原因D.對(duì)所有批次產(chǎn)品進(jìn)行重新分級(jí)8.在優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)線的平衡效率時(shí)，核心的優(yōu)化目標(biāo)通常是最小化？A.設(shè)備的平均利用率B.等待時(shí)間C.生產(chǎn)過程中的物料搬運(yùn)距離D.單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本9.使用Spark進(jìn)行大規(guī)模工業(yè)數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)建模，其主要優(yōu)勢(shì)在于？A.更高的單機(jī)計(jì)算速度B.更簡(jiǎn)單的編程接口C.良好的容錯(cuò)性和分布式處理能力D.更低的存儲(chǔ)成本10.對(duì)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析時(shí)，制作箱線圖的主要目的是？A.計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值和方差B.可視化展示數(shù)據(jù)的分布、中心趨勢(shì)和離散程度C.檢測(cè)數(shù)據(jù)中的線性關(guān)系D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理二、填空題（每空2分，共20分）1.工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)通?？梢圆捎胈_____或______兩種基本策略。2.若要分析某工廠不同月份的用電量與產(chǎn)量的關(guān)系，需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行______以消除量綱影響，使其具有可比性。3.在使用HadoopMapReduce處理大規(guī)模工業(yè)日志數(shù)據(jù)時(shí)，Map階段的任務(wù)通常是______。4.對(duì)于分類預(yù)測(cè)問題，評(píng)估模型性能常用的指標(biāo)除了準(zhǔn)確率，還有______、召回率和F1分?jǐn)?shù)。5.當(dāng)需要根據(jù)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化某道工序的加工參數(shù)以提高產(chǎn)品合格率時(shí)，該過程屬于數(shù)據(jù)分析中的______范疇。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述在工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析中，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的必要性和主要步驟。2.解釋什么是流處理，并列舉其在實(shí)時(shí)工業(yè)監(jiān)控中的一個(gè)具體應(yīng)用場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可能發(fā)現(xiàn)哪些有價(jià)值的工業(yè)生產(chǎn)信息。四、計(jì)算題（共15分）假設(shè)某汽車零部件生產(chǎn)線上，記錄了某日每批次產(chǎn)品的生產(chǎn)時(shí)間（分鐘）和次品數(shù)量，數(shù)據(jù)如下：批次|生產(chǎn)時(shí)間|次品數(shù)量----|--------|--------1|45|32|50|53|55|44|60|65|65|86|70|7（1）計(jì)算生產(chǎn)時(shí)間與次品數(shù)量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。（6分）（2）假設(shè)發(fā)現(xiàn)第4批次記錄的生產(chǎn)時(shí)間為60分鐘，次品數(shù)量為15，這是一個(gè)異常值嗎？請(qǐng)簡(jiǎn)要說明判斷依據(jù)。（9分）五、綜合應(yīng)用題（共30分）某食品加工廠希望利用其包裝流水線的歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)效率。已知數(shù)據(jù)包含每小時(shí)的包裝速度（包/小時(shí)）、包裝材料消耗量（公斤/小時(shí)）、設(shè)備故障次數(shù)以及最終產(chǎn)品合格率（百分比）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化方案，以幫助工廠提高包裝效率并穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量。方案應(yīng)包括以下內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理策略：針對(duì)可能存在的缺失值、異常值，提出具體的處理方法。（6分）2.分析任務(wù)設(shè)定：明確至少兩個(gè)具體的分析任務(wù)，例如分析包裝速度與效率/能耗的關(guān)系，或識(shí)別影響產(chǎn)品合格率的潛在因素。（7分）3.建模與優(yōu)化建議：針對(duì)設(shè)定的分析任務(wù)，提出可能的建模方法或分析手段，并基于分析結(jié)果，給出至少兩條具體的優(yōu)化生產(chǎn)效率或穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量的建議。（17分）試卷答案一、選擇題1.A2.A3.C4.C5.D6.B7.C8.B9.C10.B二、填空題1.刪除，替換2.標(biāo)準(zhǔn)化3.切分?jǐn)?shù)據(jù)記錄4.精確率5.指導(dǎo)性分析/優(yōu)化三、簡(jiǎn)答題1.必要性：工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)常存在缺失、錯(cuò)誤、不一致等問題，直接使用會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果偏差甚至錯(cuò)誤，影響決策質(zhì)量。清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高分析準(zhǔn)確性和有效性的基礎(chǔ)。主要步驟：數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與集成、缺失值處理（刪除/填充）、異常值檢測(cè)與處理（識(shí)別/修正/刪除）、數(shù)據(jù)變換（標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化）、數(shù)據(jù)規(guī)約（抽樣/維度reduction）。2.流處理：流處理是一種計(jì)算模式，它持續(xù)、實(shí)時(shí)地處理來自數(shù)據(jù)源（如傳感器、日志文件）的數(shù)據(jù)流，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和響應(yīng)，而不是等待整個(gè)數(shù)據(jù)集收集完成后再處理。應(yīng)用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)工業(yè)監(jiān)控。例如，通過流處理實(shí)時(shí)采集和分析生產(chǎn)線上各傳感器的數(shù)據(jù)，一旦檢測(cè)到溫度、壓力、振動(dòng)等參數(shù)超出安全閾值或異常模式，立即觸發(fā)報(bào)警或自動(dòng)控制機(jī)制，防止設(shè)備損壞或生產(chǎn)事故。3.可能發(fā)現(xiàn)的信息：*原料之間的關(guān)聯(lián)：發(fā)現(xiàn)哪些原料組合更容易導(dǎo)致特定缺陷。*工藝參數(shù)與產(chǎn)品特性的關(guān)聯(lián)：識(shí)別哪些工藝參數(shù)（如溫度、壓力）的變化與產(chǎn)品質(zhì)量（如強(qiáng)度、純度）密切相關(guān)。*生產(chǎn)異常模式：通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)特定事件（如設(shè)備維護(hù)、原料更換）與生產(chǎn)效率下降或質(zhì)量問題之間的關(guān)聯(lián)。*資源使用模式：發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)品生產(chǎn)對(duì)設(shè)備、能源的共享或沖突模式。四、計(jì)算題（1）*生產(chǎn)時(shí)間均值:(45+50+55+60+65+70)/6=58.33分鐘*次品數(shù)量均值:(3+5+4+6+8+7)/6=5.67個(gè)*生產(chǎn)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差:sqrt(((45-58.33)^2+(50-58.33)^2+(55-58.33)^2+(60-58.33)^2+(65-58.33)^2+(70-58.33)^2)/5)≈10.41分鐘*次品數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差:sqrt(((3-5.67)^2+(5-5.67)^2+(4-5.67)^2+(6-5.67)^2+(8-5.67)^2+(7-5.67)^2)/5)≈2.16個(gè)（2）判斷依據(jù)：判斷一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為異常值，可以參考其與均值和標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系（如3σ原則），或使用箱線圖的四分位數(shù)（IQR）方法。在本例中，第4批次的次品數(shù)量為15。*使用3σ原則：次品數(shù)量的均值為5.67，標(biāo)準(zhǔn)差為2.16。15遠(yuǎn)大于5.67+(3*2.16)≈12.18。因此，15超過了均值三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之外，可以認(rèn)為是異常值。*使用IQR方法：需要計(jì)算Q1和Q3。排序后的次品數(shù)量為[3,4,5,6,7,8]。Q1=(4+5)/2=4.5，Q3=(6+7)/2=6.5。IQR=Q3-Q1=6.5-4.5=2。異常值通常定義為<Q1-1.5*IQR或>Q3+1.5*IQR。15>6.5+(1.5*2)=9。因此，15也落在了上方的異常值區(qū)域。結(jié)論：基于上述任一方法，第4批次記錄的次品數(shù)量15都顯著偏離了其他批次，是一個(gè)異常值。這提示可能存在記錄錯(cuò)誤、實(shí)際生產(chǎn)問題或其他需要調(diào)查的情況。五、綜合應(yīng)用題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理策略：*缺失值處理：對(duì)于包裝速度、材料消耗等關(guān)鍵連續(xù)變量，若缺失比例不高（如<5%），可考慮使用均值或中位數(shù)填充；若缺失模式復(fù)雜或比例高，或缺失與數(shù)據(jù)特征相關(guān)，則使用模型預(yù)測(cè)填充或直接刪除。對(duì)于分類變量（如設(shè)備故障次數(shù)分類），可考慮用眾數(shù)填充或創(chuàng)建“缺失”類別。對(duì)于設(shè)備故障次數(shù)，若為零值較多，可保留或特殊處理。*異常值處理：對(duì)包裝速度、材料消耗、故障次數(shù)等數(shù)值型變量進(jìn)行異常值檢測(cè)（如基于3σ原則、IQR方法或箱線圖）。對(duì)于明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)（如負(fù)值、極端不合理值），可直接刪除。對(duì)于可疑但可能真實(shí)的異常值，可保留在數(shù)據(jù)集中，并在分析中特別標(biāo)注或進(jìn)行分桶處理，以觀察其對(duì)模型的影響。2.分析任務(wù)設(shè)定：*任務(wù)一：分析包裝速度與生產(chǎn)效率/能耗的關(guān)系。通過散點(diǎn)圖和相關(guān)性分析，考察包裝速度是否與單位產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)間或單位時(shí)間能耗顯著相關(guān)，判斷是否存在效率提升的潛力區(qū)域或瓶頸。*任務(wù)二：識(shí)別影響產(chǎn)品合格率的潛在因素。通過相關(guān)性分析、箱線圖比較（按不同包裝速度、材料消耗、故障次數(shù)分組）或分類模型（如邏輯回歸），探索合格率與包裝速度、材料消耗量、設(shè)備故障次數(shù)之間是否存在關(guān)聯(lián)，找出可能導(dǎo)致合格率下降的關(guān)鍵因素。3.建模與優(yōu)化建議：*建模方法/分析手段：*任務(wù)一：可以使用線性回歸模型分析包裝速度對(duì)能耗或生產(chǎn)時(shí)間的影響。若關(guān)系非線性，可嘗試多項(xiàng)式回歸或樹模型（如決策樹、隨機(jī)森林）。*任務(wù)二：可以使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)產(chǎn)品是否合格（二分類），或使用多項(xiàng)式回歸預(yù)測(cè)合格率（若合格率可視為連續(xù)變量）。也可以使用決策樹或隨機(jī)森林分析哪些因素對(duì)合格率影響最大，并進(jìn)行特征重要性排序。*優(yōu)化建議：*建議1：基于任務(wù)一分析結(jié)果，若發(fā)