2025年中職人工智能運營（運營技術(shù)）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共30分）（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.人工智能運營中，以下哪種技術(shù)常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理？（）A.深度學(xué)習(xí)B.數(shù)據(jù)清洗C.強化學(xué)習(xí)D.自然語言處理2.下列關(guān)于人工智能運營平臺架構(gòu)的說法，錯誤的是（）A.包括數(shù)據(jù)層、算法層、應(yīng)用層等B.數(shù)據(jù)層主要負(fù)責(zé)存儲和管理數(shù)據(jù)C.算法層不涉及模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.應(yīng)用層提供各種人工智能應(yīng)用服務(wù)3.在人工智能運營中，用于評估模型性能的常用指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.成本D.F1值4.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于人工智能運營中常見的數(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.虛擬數(shù)據(jù)5.人工智能運營中，模型部署的主要目的是（）A.提高模型訓(xùn)練效率B.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)C.使模型能夠在實際環(huán)境中運行D.降低模型訓(xùn)練成本6.對于人工智能運營中的監(jiān)控系統(tǒng)，其主要作用不包括（）A.實時監(jiān)測模型性能B.及時發(fā)現(xiàn)異常情況C.調(diào)整模型參數(shù)D.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量7.以下哪種技術(shù)在人工智能運營中可用于特征工程？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.主成分分析D.支持向量機8.在人工智能運營中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的主要作用是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.為模型訓(xùn)練提供有意義的標(biāo)簽D.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲9.人工智能運營中，關(guān)于模型融合的說法正確的是（）A.只能融合相同類型的模型B.可以提高模型的泛化能力C.不會改變模型的性能D.需要減少模型的數(shù)量10.以下哪個不是人工智能運營中常用的編程語言？（）A.PythonB.JavaC.C++D.SQL第II卷（非選擇題，共70分）二、填空題（每題3分，共15分）1.人工智能運營中，數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、______等。2.模型評估的常用方法有______、交叉驗證等。3.人工智能運營平臺的核心組件之一是______，用于管理模型的訓(xùn)練、部署等。4.在人工智能運營中，______技術(shù)可用于處理文本數(shù)據(jù)中的情感分析。5.數(shù)據(jù)可視化在人工智能運營中有助于______和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述人工智能運營中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及作用。2.說明人工智能運營中模型選擇的考慮因素。3.闡述人工智能運營中監(jiān)控系統(tǒng)的工作原理及重要性。四、材料分析題（共15分）材料：在某電商平臺的人工智能運營中，通過對用戶購買行為數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)部分用戶在瀏覽商品后但未購買。運營團隊決定利用人工智能技術(shù)提高這部分用戶的購買轉(zhuǎn)化率。問題：請結(jié)合人工智能運營的相關(guān)知識，分析可以采取哪些措施來提高用戶購買轉(zhuǎn)化率？（150字左右）五、綜合應(yīng)用題（共20分）假設(shè)你負(fù)責(zé)一個人工智能運營項目，要構(gòu)建一個預(yù)測客戶流失的模型。請描述你將如何進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練以及模型評估與優(yōu)化等步驟。（200字左右）答案：一、選擇題1.B2.C3.C4.D5.C6.D7.C8.C9.B10.D二、填空題1.聚類2.留出法3.模型管理系統(tǒng)4.自然語言處理5.直觀理解數(shù)據(jù)三、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)等；數(shù)據(jù)集成，合并多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)變換，進行標(biāo)準(zhǔn)化等操作；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量。作用是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)模型訓(xùn)練提供良好基礎(chǔ)，提升模型性能和效率。2.考慮因素有模型的準(zhǔn)確性、復(fù)雜度、訓(xùn)練時間和成本、對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性、可解釋性等。準(zhǔn)確性是關(guān)鍵，要選擇能準(zhǔn)確擬合數(shù)據(jù)的模型；復(fù)雜度適中，避免過擬合或欠擬合；訓(xùn)練時間和成本要在可接受范圍內(nèi)；對不同類型數(shù)據(jù)的處理能力也很重要；可解釋性有助于理解模型決策過程。3.監(jiān)控系統(tǒng)通過實時收集模型運行數(shù)據(jù)和相關(guān)指標(biāo)，如預(yù)測準(zhǔn)確率、召回率等。與設(shè)定的閾值比較，當(dāng)指標(biāo)異常時發(fā)出警報。重要性在于能及時發(fā)現(xiàn)模型性能下降、數(shù)據(jù)異常等問題，以便及時調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)或采取其他措施，保證人工智能運營系統(tǒng)穩(wěn)定可靠運行。四、可利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析用戶瀏覽商品與未購買商品之間的關(guān)聯(lián)，推薦相關(guān)商品。通過分類算法對用戶進行細(xì)分，針對不同類型用戶制定個性化營銷策略。利用預(yù)測模型預(yù)估用戶購買可能性，提前推送優(yōu)惠信息等，提高用戶購買轉(zhuǎn)化率。五、首先收集客戶基本信息、交