工業(yè)AI2025年數據分析專項卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內。）1.在處理工業(yè)傳感器收集到的包含大量缺失值的時序數據時，以下哪種方法通常不適用于作為首要的預處理步驟？（）A.使用前后數據填充B.使用固定值（如0或平均值）填充C.直接刪除包含缺失值的整個時間點記錄D.根據模型特性選擇合適的缺失值處理策略2.對于工業(yè)設備故障預測任務，如果模型在訓練數據上表現良好，但在新數據上表現差，最可能的原因是？（）A.數據標注錯誤B.模型過擬合C.數據存在噪聲D.模型參數選擇不當3.在進行工業(yè)生產過程的異常檢測時，如果異常值非常稀少，且分布與正常數據有顯著差異，以下哪種統計方法可能更適用？（）A.標準差法B.Z-Score（標準分數）法C.基于密度的異常檢測算法（如DBSCAN）D.主成分分析（PCA）法4.以下哪種數據可視化方法最適合展示不同傳感器在一段時間內的動態(tài)變化趨勢？（）A.熱力圖B.散點圖矩陣C.折線圖D.餅圖5.在使用機器學習模型對工業(yè)零件進行分類（合格/不合格）時，如果誤判一個合格品為不合格品（假陰性）的代價遠高于誤判一個不合格品為合格品（假陽性），應優(yōu)先考慮哪個評估指標？（）A.準確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分數6.將多個傳感器采集到的原始數據，經過清洗、整合后，形成統一格式的數據集，這一過程主要屬于數據分析流程中的哪個階段？（）A.探索性數據分析B.特征工程C.數據預處理D.模型評估7.在工業(yè)領域，利用歷史能耗數據和天氣數據預測未來某一時段的工廠總能耗，屬于哪種類型的數據分析問題？（）A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關聯規(guī)則挖掘8.對于高維度的工業(yè)特征數據（例如，包含數百個傳感器特征的設備狀態(tài)數據），以下哪種技術有助于降低數據維度，同時盡可能保留重要信息？（）A.特征選擇B.數據變換C.降維（如PCA）D.數據集成9.在進行設備預測性維護時，分析設備運行振動信號，以檢測早期異常，這主要利用了哪種類型的數據？（）A.結構化數據（如數據庫記錄）B.半結構化數據（如XML配置文件）C.非結構化數據（如文本報告、圖像）D.時序數據10.將數據分析模型直接部署到靠近數據源的工業(yè)邊緣設備上進行計算，這種做法的主要優(yōu)勢之一是？（）A.提高數據安全性B.降低網絡傳輸帶寬需求C.提升模型計算實時性D.減少中心服務器負載二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上。）1.在對工業(yè)數據進行探索性分析時，計算描述數據集中某個數值型變量離散程度的統計量通常是______和______。2.為了避免過擬合，在訓練機器學習模型時常用的正則化技術包括______和______。3.從工業(yè)設備運行日志中提取出“設備ID”、“故障時間”、“故障類型”等信息，這個過程屬于數據預處理中的______操作。4.評估一個分類模型性能時，混淆矩陣（ConfusionMatrix）中的真陽性（TP）、假陽性（FP）、真陰性（TN）、假陰性（FN）四個值可以用來計算精確率、召回率和______等指標。5.在工業(yè)生產過程中，監(jiān)控關鍵工藝參數（如溫度、壓力、流量）是否在設定范圍內，并發(fā)出警報，這屬于數據分析在______領域的應用。6.特征工程是指從原始數據中通過______、______、______等方法，構造出新的、更具代表性和預測能力的特征的過程。7.對于工業(yè)時間序列數據，如果數據的自相關性很強，在建模時需要考慮使用______模型。8.使用SQL查詢從工業(yè)數據庫中獲取特定時間段內某個傳感器的所有讀數，這一操作主要利用了SQL的______和______語句。9.在工業(yè)AI中，利用機器學習模型分析產品圖像，判斷是否存在缺陷，這屬于______學習的應用。10.處理大規(guī)模工業(yè)數據時，如果數據量超過了單臺計算機的內存容量，可能需要采用______計算框架或云平臺技術。三、簡答題（每題5分，共15分。請簡要回答下列問題。）1.簡述在工業(yè)數據分析中，數據清洗的主要任務包含哪些方面？2.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種常見的特征工程技術。3.在工業(yè)場景下，選擇使用監(jiān)督學習還是非監(jiān)督學習方法，需要考慮哪些因素？四、操作/編程題（共25分。請根據要求完成下列任務。）1.假設你獲得了一份記錄工業(yè)設備運行狀態(tài)的CSV文件（名為`device_data.csv`），其中包含字段：`timestamp`（時間戳）、`device_id`（設備ID，字符串）、`temperature`（溫度，浮點數）、`vibration`（振動幅度，浮點數）、`pressure`（壓力，浮點數）。請編寫Python代碼片段（使用Pandas庫），完成以下任務（假設Pandas已導入為`pd`）：a.讀取該CSV文件到DataFrame對象`df`中。b.查看DataFrame的前5行數據。c.計算`temperature`列的平均值、中位數和標準差。d.篩選出`vibration`幅度大于其平均值加1個標準差的記錄，并將結果存儲到新的DataFrame對象`high_vibration`中。e.對`high_vibration`DataFrame，按照`timestamp`列進行降序排序。2.假設你需要構建一個簡單的機器學習模型來預測工業(yè)零件是否合格（合格為1，不合格為0）。你已經使用Pandas讀取并預處理了數據，提取了幾個特征（如`feature1`,`feature2`,`feature3`），并將數據劃分為訓練集`X_train`,`y_train`和測試集`X_test`,`y_test`。請編寫Python代碼片段（使用Scikit-learn庫），完成以下任務（假設Scikit-learn已導入為`sklearn`，`train_test_split`等函數已使用）：a.使用Scikit-learn中的邏輯回歸（LogisticRegression）模型，創(chuàng)建一個分類器對象`model`。b.使用訓練集數據`X_train`,`y_train`來訓練該模型。c.使用訓練好的模型對測試集`X_test`進行預測，并將預測結果存儲到變量`y_pred`中。d.計算模型在測試集上的準確率（Accuracy），并將結果打印出來。五、案例分析題（共20分。請根據要求完成下列任務。）某化工廠希望利用數據分析技術優(yōu)化其生產過程中的某個關鍵步驟——反應釜的溫度控制。該步驟的目標是在保證產品質量的前提下，盡可能縮短反應時間并降低能耗。工廠已經收集了多年該反應釜運行的歷史數據，包括：每個批次開始和結束的時間、反應釜的目標溫度、實際溫度（每分鐘記錄一次）、投入的反應物A和B的量、環(huán)境溫度、通風量等。請結合工業(yè)數據分析的知識，簡要說明：1.你會如何分析這些歷史數據，以理解當前溫度控制過程的現狀？（至少提出三種分析方法或需要關注的方面）。2.基于你的分析，你會提出哪些具體的改進建議，以優(yōu)化溫度控制過程？（至少提出兩條建議，并簡要說明如何通過數據分析來支持這些建議）。試卷答案一、選擇題1.B解析：對于時序數據和工業(yè)場景，直接使用固定值填充可能會引入嚴重的偏差，破壞數據的時序性和真實性。前后數據填充、模型填充或直接刪除（如果缺失不多）通常是更可取的方法。2.B解析：模型在訓練數據上表現好但在新數據上表現差是過擬合的典型特征，即模型學習到了訓練數據中的噪聲和細節(jié)，而非泛化規(guī)律。3.C解析：基于密度的異常檢測算法能識別低密度區(qū)域中的點作為異常點，適合于異常值稀少且分布獨特的情況。標準差法和Z-Score適用于數據呈正態(tài)分布且異常值定義明確的情況。4.C解析：折線圖是展示數據隨時間或其他連續(xù)變量變化的趨勢最直觀、最常用的方法。熱力圖展示二維數據的值分布，散點圖矩陣展示變量間關系，餅圖展示部分與整體的比例。5.C解析：誤判合格品為不合格品（假陰性）的代價更高，意味著我們更關心漏掉真正的合格品。召回率衡量的是在所有實際合格品中，模型正確識別出的比例，因此召回率是更重要的指標。6.C解析：清洗（處理缺失值、異常值）、整合（合并數據源）、變換（標準化、歸一化）都屬于將原始數據轉化為可用格式的過程，是數據預處理的核心任務。7.B解析：預測未來某個時間段的數值（工廠總能耗）是典型的回歸問題。分類是預測類別標簽，聚類是發(fā)現數據分組，關聯規(guī)則是發(fā)現變量間的有趣關系。8.C解析：降維技術（如主成分分析PCA）旨在減少特征數量，同時保留數據中的主要變異信息，從而降低模型復雜度并可能提高性能。特征選擇是選擇最重要的特征，數據變換是修改數據形式。9.D解析：設備振動信號是隨時間連續(xù)變化的數值序列，屬于時序數據的范疇。預測性維護正是利用時序數據的模式來預測未來故障。10.C解析：邊緣計算將計算任務放到數據源頭附近執(zhí)行，可以顯著減少數據傳輸到中心節(jié)點的延遲，從而提高需要實時響應的工業(yè)控制任務的時效性。二、填空題1.方差，標準差解析：方差和標準差都是衡量數據集數值分散程度或波動性的常用統計量。2.L1正則化（Lasso），L2正則化（Ridge）解析：L1和L2正則化通過在損失函數中加入懲罰項（respectivelyα|w|andαw^Tw），限制模型系數的大小，從而防止模型過擬合。3.提取/抽取解析：從非結構化或半結構化數據（如日志）中識別并提取出結構化的信息字段（如設備ID、時間、事件類型）是數據預處理的重要步驟。4.F1分數解析：F1分數是精確率和召回率的調和平均數，綜合考慮了模型在這兩個指標上的表現，特別適用于類別不平衡且對兩者都有要求的場景。5.過程監(jiān)控/控制解析：實時監(jiān)控關鍵工藝參數是否在正常范圍內，并及時干預或報警，是保障生產穩(wěn)定、產品質量的重要環(huán)節(jié)，屬于過程監(jiān)控或控制的范疇。6.提取，變換，選擇解析：特征工程通過這些步驟從原始數據中創(chuàng)造新的、更有信息量的特征。提取是從原始數據中獲取信息，變換是修改數據形式，選擇是挑選最優(yōu)特征。7.ARIMA，SARIMA或Prophet解析：當時間序列數據具有明顯的自相關性時，需要使用能夠處理自相關的模型，如自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）、季節(jié)性ARIMA（SARIMA）或專門為具有季節(jié)性數據設計的Prophet模型。8.SELECT，FROM解析：SQL查詢語句的基本結構是使用SELECT子句指定要查詢的列，使用FROM子句指定要查詢的數據表。9.計算機視覺解析：分析圖像數據（如產品缺陷檢測）是計算機視覺領域的核心任務之一，機器學習在其中扮演著重要角色。10.分布式（如HadoopMapReduce），云計算解析：處理超大規(guī)模數據通常需要強大的計算和存儲能力，分布式計算框架（如Hadoop）和云平臺提供了彈性的資源來支持這種需求。三、簡答題1.數據清洗的主要任務包括：處理缺失值（刪除、填充等）、處理異常值/離群點（識別、處理）、處理重復值（識別、刪除）、處理數據不一致（標準化格式、統一單位）、數據類型轉換（確保字段類型正確）、去除無關屬性（減少數據維度）等。2.特征工程是指通過領域知識和技術手段，從原始數據中構建出更能有效反映目標變量關系的新特征的過程。常見的特征工程技術包括：特征提?。ㄈ鐝恼駝有盘栔刑崛☆l率域特征）、特征變換（如對數值特征進行歸一化、標準化、對類別特征進行編碼）、特征選擇（如使用過濾法、包裹法、嵌入法選擇重要特征）、特征構造（如創(chuàng)建交互特征、多項式特征）等。3.選擇監(jiān)督學習還是非監(jiān)督學習取決于：問題的性質（是預測/分類還是發(fā)現模式）、數據的標簽情況（是否有標注）、分析目標（是預測未來還是理解數據結構）。如果目標是預測某個結果（如設備故障）或分類（如產品合格與否），且存在帶標簽的數據，則選擇監(jiān)督學習。如果目標是發(fā)現數據中隱藏的模式、結構或異常（如客戶分群、檢測欺詐交易），且數據沒有標簽，則選擇非監(jiān)督學習。四、操作/編程題1.a.`df=pd.read_csv('device_data.csv')`b.`print(df.head())`c.`temp_mean=df['temperature'].mean()temp_median=df['temperature'].median()temp_std=df['temperature'].std()print(f"Mean:{temp_mean},Median:{temp_median},StdDev:{temp_std}")`d.`high_vibration=df[df['vibration']>(df['vibration'].mean()+df['vibration'].std())]`e.`high_vibration=high_vibration.sort_values(by='timestamp',ascending=False)`2.a.`fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmodel=LogisticRegression()`b.`model.fit(X_train,y_train)`c.`y_pred=model.predict(X_test)`d.`fromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreaccuracy=accu