2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在智能制造與工業(yè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項(xiàng)不屬于智能制造區(qū)別于傳統(tǒng)制造業(yè)的關(guān)鍵特征？A.大規(guī)模定制生產(chǎn)B.信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合C.強(qiáng)調(diào)剛性生產(chǎn)，柔性較低D.基于數(shù)據(jù)分析的決策優(yōu)化2.在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）環(huán)境中，傳感器收集的數(shù)據(jù)通常具有哪些特點(diǎn)？（選擇所有適用項(xiàng)）A.海量性B.實(shí)時(shí)性C.同構(gòu)性D.價(jià)值密度低3.對(duì)于采集到的含有大量缺失值的工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常不適用作為初步處理手段？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.直接使用包含缺失值的記錄進(jìn)行所有算法訓(xùn)練D.利用模型預(yù)測(cè)缺失值4.在預(yù)測(cè)性維護(hù)中，利用歷史振動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)是否發(fā)生故障，這主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)科學(xué)的哪種分析方向？A.聚類(lèi)分析B.分類(lèi)分析C.回歸分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）圖中，控制界限通常基于數(shù)據(jù)的哪項(xiàng)統(tǒng)計(jì)量設(shè)定？A.樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.總體均值和方差C.中位數(shù)和四分位距D.最大值和最小值6.如果某工業(yè)場(chǎng)景需要根據(jù)多個(gè)特征（如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速）對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行異常/正常分類(lèi)，最適合使用的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)是？A.時(shí)間序列分析B.主成分分析（PCA）C.線性回歸D.監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)算法7.在對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理時(shí)，以下哪個(gè)工具/框架是首選？A.PandasB.NumPyC.ApacheSparkD.Matplotlib8.用于優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)，以在多個(gè)目標(biāo)（如產(chǎn)量、成本、質(zhì)量）之間取得平衡，最可能涉及的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)是？A.聚類(lèi)分析B.回歸分析C.多目標(biāo)優(yōu)化算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則9.將工業(yè)設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)可視化，以便操作人員快速發(fā)現(xiàn)異常，這主要體現(xiàn)了數(shù)據(jù)科學(xué)的哪個(gè)價(jià)值？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)可視化D.機(jī)器學(xué)習(xí)10.下列哪種工業(yè)通信協(xié)議常用于連接分布廣泛的傳感器和控制器，并支持發(fā)布/訂閱模式？A.ModbusB.OPCUAC.MQTTD.Ethernet/IP二、填空題（每空1分，共15分）1.智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力是信息物理系統(tǒng)（CPS），它將計(jì)算、通信、控制和____________緊密結(jié)合。2.處理工業(yè)大數(shù)據(jù)通常需要考慮分布式計(jì)算框架，如____________，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。3.在進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)特征工程時(shí)，將多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)組合成一個(gè)新的、更有信息的特征，稱(chēng)為_(kāi)___________特征構(gòu)造。4.對(duì)于需要連續(xù)預(yù)測(cè)未來(lái)某個(gè)值（如設(shè)備剩余壽命）的工業(yè)問(wèn)題，應(yīng)采用數(shù)據(jù)科學(xué)的____________技術(shù)。5.異常檢測(cè)算法在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用，旨在識(shí)別偏離正常行為模式的____________狀態(tài)。6.使用統(tǒng)計(jì)方法（如假設(shè)檢驗(yàn)）判斷生產(chǎn)過(guò)程是否穩(wěn)定，屬于____________分析的應(yīng)用范疇。7.為了將復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)洞察清晰地傳達(dá)給非技術(shù)背景的管理者，數(shù)據(jù)____________起著至關(guān)重要的作用。8.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在工業(yè)應(yīng)用前，必須使用具有代表性的歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行____________和評(píng)估。9.利用歷史故障數(shù)據(jù)和正常運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，屬于數(shù)據(jù)科學(xué)的____________學(xué)習(xí)范疇。10.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通常需要支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源的接入和____________管理。三、判斷題（每題2分，共10分）1.工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理與分析與傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)分析在方法論上沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。（）2.所有工業(yè)傳感器采集的數(shù)據(jù)都具有極高的價(jià)值，無(wú)需進(jìn)行任何篩選。（）3.預(yù)測(cè)性維護(hù)可以完全消除所有設(shè)備故障，實(shí)現(xiàn)零故障運(yùn)行。（）4.質(zhì)量控制中的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）旨在消除生產(chǎn)過(guò)程中的所有變異。（）5.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在工業(yè)環(huán)境中的部署不需要考慮實(shí)時(shí)性和計(jì)算資源限制。（）四、簡(jiǎn)答題（每題8分，共25分）1.簡(jiǎn)述將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)故障預(yù)測(cè)通常包含的關(guān)鍵步驟。2.比較監(jiān)督學(xué)習(xí)在工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在工業(yè)異常檢測(cè)中的應(yīng)用，說(shuō)明各自的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)。3.解釋什么是工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，并列舉至少三種在工業(yè)場(chǎng)景中常見(jiàn)的預(yù)處理任務(wù)及其目的。五、綜合應(yīng)用題（共30分）假設(shè)某制造企業(yè)希望利用車(chē)間收集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括溫度、壓力、振動(dòng)、電流等）來(lái)優(yōu)化設(shè)備維護(hù)策略。現(xiàn)有數(shù)據(jù)已存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，包含過(guò)去一年的正常運(yùn)行和故障記錄。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目方案，用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。方案應(yīng)至少包含以下內(nèi)容：1.簡(jiǎn)述項(xiàng)目目標(biāo)（例如，是進(jìn)行故障預(yù)測(cè)還是故障診斷？）。2.提出數(shù)據(jù)采集和準(zhǔn)備階段的主要任務(wù)（需要哪些數(shù)據(jù)？需要進(jìn)行哪些初步的數(shù)據(jù)清理和整理？）。3.針對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)，提出至少兩種可能的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)方法或模型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明選擇理由。4.簡(jiǎn)述模型評(píng)估的指標(biāo)和方法（如何判斷模型效果好壞？）。試卷答案一、選擇題1.C解析：智能制造強(qiáng)調(diào)柔性生產(chǎn)，能夠適應(yīng)小批量、多品種的生產(chǎn)需求。2.A,B,D解析：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量大、產(chǎn)生速度快（實(shí)時(shí)）、來(lái)源多樣且價(jià)值密度相對(duì)較低。3.C解析：直接使用包含缺失值的記錄會(huì)導(dǎo)致許多算法無(wú)法運(yùn)行，需先處理缺失值。4.B解析：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)（標(biāo)簽：正常/故障）進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)。5.A解析：SPC控制界限通?；跇颖揪担ㄖ行木€）和樣本標(biāo)準(zhǔn)差（控制限）計(jì)算。6.D解析：分類(lèi)問(wèn)題需要監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，根據(jù)已知標(biāo)簽學(xué)習(xí)區(qū)分正常與異常的模式。7.C解析：Spark適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，能有效處理工業(yè)場(chǎng)景中的海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)。8.C解析：多目標(biāo)優(yōu)化是解決此類(lèi)多準(zhǔn)則決策問(wèn)題的常用方法。9.C解析：可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形展示，幫助快速理解數(shù)據(jù)洞察和發(fā)現(xiàn)異常。10.C解析：MQTT是一種輕量級(jí)的發(fā)布/訂閱消息傳輸協(xié)議，適合物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。二、填空題1.傳感解析：CPS將計(jì)算、通信、控制與傳感緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物理世界與信息世界的交互。2.ApacheSpark解析：Spark是廣泛使用的分布式計(jì)算框架，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。3.組合解析：將多個(gè)原始特征組合成新的、更具代表性和預(yù)測(cè)能力的特征。4.回歸分析解析：預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值（如剩余壽命）屬于回歸分析的任務(wù)。5.異常解析：異常檢測(cè)的目標(biāo)是識(shí)別與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的異常點(diǎn)或模式。6.統(tǒng)計(jì)解析：使用統(tǒng)計(jì)方法判斷過(guò)程穩(wěn)定性是統(tǒng)計(jì)分析在工業(yè)控制中的應(yīng)用。7.可視化解析：數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表等形式，以便于理解和溝通。8.交叉驗(yàn)證解析：交叉驗(yàn)證是模型評(píng)估的重要方法，使用不同數(shù)據(jù)子集評(píng)估模型性能。9.監(jiān)督解析：利用標(biāo)記數(shù)據(jù)（正常/故障）訓(xùn)練模型是監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型方式。10.存儲(chǔ)解析：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需要管理接入的數(shù)據(jù)，包括存儲(chǔ)、查詢(xún)和管理。三、判斷題1.錯(cuò)誤解析：工業(yè)數(shù)據(jù)具有獨(dú)特性（如高噪聲、時(shí)序性、異構(gòu)性），與傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)不同。2.錯(cuò)誤解析：工業(yè)數(shù)據(jù)并非所有都有價(jià)值，需進(jìn)行清洗、篩選和特征工程。3.錯(cuò)誤解析：預(yù)測(cè)性維護(hù)能提前預(yù)警，降低故障概率，但不能完全消除所有故障。4.錯(cuò)誤解析：SPC旨在監(jiān)控過(guò)程變異，區(qū)分普通變異和特殊變異，并非消除所有變異。5.錯(cuò)誤解析：工業(yè)部署需考慮實(shí)時(shí)響應(yīng)要求（低延遲）和硬件資源限制。四、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)故障預(yù)測(cè)通常包含的關(guān)鍵步驟。答：關(guān)鍵步驟通常包括：①數(shù)據(jù)收集與整合：從傳感器、日志、維護(hù)記錄等來(lái)源獲取相關(guān)數(shù)據(jù)；②數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗噪聲、處理缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征工程，提取有意義的特征；③數(shù)據(jù)探索與可視化：理解數(shù)據(jù)分布、識(shí)別模式、發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)；④模型選擇與訓(xùn)練：根據(jù)問(wèn)題類(lèi)型選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型（如分類(lèi)、回歸、時(shí)序模型），并使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練；⑤模型評(píng)估與優(yōu)化：使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能（準(zhǔn)確率、召回率等），調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型；⑥模型部署與監(jiān)控：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，持續(xù)監(jiān)控模型性能并進(jìn)行更新。2.比較監(jiān)督學(xué)習(xí)在工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在工業(yè)異常檢測(cè)中的應(yīng)用，說(shuō)明各自的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)。答：監(jiān)督學(xué)習(xí)用于工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)：特點(diǎn)是用已知的“好”與“壞”產(chǎn)品數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，直接學(xué)習(xí)區(qū)分兩類(lèi)樣本的決策邊界。挑戰(zhàn)在于需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)（獲取成本高），且模型泛化能力受標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量影響。應(yīng)用如：產(chǎn)品表面缺陷分類(lèi)、尺寸精度檢測(cè)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)用于工業(yè)異常檢測(cè)：特點(diǎn)是用未標(biāo)記的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)偏離正常模式的數(shù)據(jù)點(diǎn)。挑戰(zhàn)在于“正?！钡亩x可能模糊，需要更魯棒的算法來(lái)識(shí)別微小但有意義的偏差，且檢測(cè)結(jié)果通常需要人工驗(yàn)證。應(yīng)用如：設(shè)備早期故障預(yù)警、傳感器異常值檢測(cè)。3.解釋什么是工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，并列舉至少三種在工業(yè)場(chǎng)景中常見(jiàn)的預(yù)處理任務(wù)及其目的。答：工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或建模之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列轉(zhuǎn)換和清洗的操作，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合后續(xù)的分析和建模任務(wù)。常見(jiàn)的預(yù)處理任務(wù)及其目的包括：①數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（填充或刪除）、異常值（識(shí)別和處理），目的是保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免誤導(dǎo)分析結(jié)果；②數(shù)據(jù)集成：將來(lái)自不同來(lái)源或格式的工業(yè)數(shù)據(jù)合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中，目的是獲取更全面的視圖；③數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合建模的形式，如歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值特征，將分類(lèi)變量編碼為數(shù)值，目的是消除不同特征量綱的影響，改善模型性能；④數(shù)據(jù)規(guī)約：通過(guò)減少數(shù)據(jù)量（如抽樣、特征選擇、維度規(guī)約）來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，目的是降低計(jì)算復(fù)雜度，提高處理效率。五、綜合應(yīng)用題假設(shè)某制造企業(yè)希望利用車(chē)間收集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括溫度、壓力、振動(dòng)、電流等）來(lái)優(yōu)化設(shè)備維護(hù)策略。現(xiàn)有數(shù)據(jù)已存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，包含過(guò)去一年的正常運(yùn)行和故障記錄。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目方案，用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。方案應(yīng)至少包含以下內(nèi)容：1.簡(jiǎn)述項(xiàng)目目標(biāo)（例如，是進(jìn)行故障預(yù)測(cè)還是故障診斷？）。答：項(xiàng)目目標(biāo)可以設(shè)定為故障預(yù)測(cè)。通過(guò)分析歷史設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)設(shè)備可能發(fā)生故障的時(shí)間點(diǎn)或部件，從而實(shí)現(xiàn)從定期維修向預(yù)測(cè)性維護(hù)的轉(zhuǎn)變，優(yōu)化維護(hù)資源分配，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。2.提出數(shù)據(jù)采集和準(zhǔn)備階段的主要任務(wù)（需要哪些數(shù)據(jù)？需要進(jìn)行哪些初步的數(shù)據(jù)清理和整理？）。答：數(shù)據(jù)采集和準(zhǔn)備任務(wù)：①需要的數(shù)據(jù)：收集設(shè)備運(yùn)行時(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（溫度、壓力、振動(dòng)、電流、轉(zhuǎn)速等）、設(shè)備狀態(tài)信息（是否運(yùn)行、負(fù)載）、環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度）、以及歷史維護(hù)記錄（維修時(shí)間、維修內(nèi)容、更換部件）和故障記錄（故障時(shí)間、故障類(lèi)型、故障部件）。②初步數(shù)據(jù)清理和整理：檢查數(shù)據(jù)完整性（處理缺失值），識(shí)別和處理異常數(shù)據(jù)點(diǎn)（可能由傳感器故障或真實(shí)極端事件引起），統(tǒng)一不同傳感器的時(shí)間戳格式，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和格式轉(zhuǎn)換，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如維護(hù)記錄）與傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)降采樣以統(tǒng)一時(shí)間粒度。3.針對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)，提出至少兩種可能的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)方法或模型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明選擇理由。答：①方法一：監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)模型（如支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RandomForest）。理由：如果歷史數(shù)據(jù)中已有明確的故障標(biāo)簽（如故障/正常），可以使用這些模型學(xué)習(xí)正常運(yùn)行與故障狀態(tài)之間的特征模式，直接預(yù)測(cè)未來(lái)設(shè)備是否進(jìn)入故障狀態(tài)。②方法二：基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的時(shí)序預(yù)測(cè)模型。理由：設(shè)備故障通常具有時(shí)序演變特征，RNN/LSTM擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴(lài)關(guān)系，預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)健康狀態(tài)或剩余使用壽命（RUL）。4.簡(jiǎn)述模型評(píng)估的指標(biāo)和方法（如何判斷模型效果好壞？）。答：模型評(píng)估指標(biāo)和方法：①對(duì)于分類(lèi)模型（預(yù)測(cè)故