2025年大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法常用于挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律？A.描述性分析B.預(yù)測(cè)性分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析2.在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪項(xiàng)？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)維度C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.便于后續(xù)分析處理3.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，常用的分析方法是？A.線性回歸B.決策樹C.移動(dòng)平均法D.支持向量機(jī)4.以下哪個(gè)指標(biāo)可用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)5.當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，哪種圖表最適合展示數(shù)據(jù)的分布情況？A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.直方圖6.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中，特征選擇是為了？A.增加數(shù)據(jù)維度B.提高模型性能C.使數(shù)據(jù)更復(fù)雜D.降低數(shù)據(jù)可讀性7.在處理大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，可以采用以下哪種技術(shù)？A.Hadoop分布式文件系統(tǒng)B.單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)C.Excel表格處理D.本地文件存儲(chǔ)8.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.邏輯回歸B.決策樹C.K-Means聚類D.支持向量回歸第II卷（非選擇題共60分）9.（12分）簡(jiǎn)述物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中常用的三種數(shù)據(jù)挖掘算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。10.（12分）說明數(shù)據(jù)可視化在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的作用及常見的可視化圖表類型。11.（12分）在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理？請(qǐng)舉例說明可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及解決方法。12.（12分）閱讀以下材料：某物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集到大量關(guān)于環(huán)境溫度、濕度和光照強(qiáng)度的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)記錄了不同時(shí)間段內(nèi)的環(huán)境參數(shù)變化。問題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析方案，以找出環(huán)境參數(shù)之間可能存在的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的環(huán)境狀況。13.（12分）閱讀以下材料：一家智能工廠通過物聯(lián)網(wǎng)收集了生產(chǎn)線上各種設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的工作時(shí)長(zhǎng)、故障次數(shù)、生產(chǎn)效率等。問題：利用這些數(shù)據(jù)，如何分析設(shè)備的健康狀況和生產(chǎn)效率之間的關(guān)聯(lián)？請(qǐng)?zhí)岢鼍唧w的分析步驟和可能得出的結(jié)論。答案如下：1.C2.C3.C4.C5.D6.B7.A8.C9.常用數(shù)據(jù)挖掘算法及應(yīng)用場(chǎng)景：-決策樹：用于分類和預(yù)測(cè)，能直觀展示數(shù)據(jù)的分類規(guī)則，如根據(jù)客戶屬性預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買產(chǎn)品。-支持向量機(jī)：在處理高維數(shù)據(jù)和小樣本數(shù)據(jù)時(shí)有優(yōu)勢(shì)，可用于圖像識(shí)別、文本分類等，比如在物聯(lián)網(wǎng)圖像傳感器數(shù)據(jù)分類中應(yīng)用。-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，可用于預(yù)測(cè)、模式識(shí)別等，如預(yù)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的故障概率。10.數(shù)據(jù)可視化作用：清晰直觀展示數(shù)據(jù)，幫助快速理解數(shù)據(jù)特征和關(guān)系。常見可視化圖表類型：柱狀圖用于比較數(shù)據(jù)大??；折線圖展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化趨勢(shì)；餅圖體現(xiàn)各部分占比；散點(diǎn)圖分析變量間關(guān)系等。11.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：處理缺失值，可填充缺失數(shù)據(jù)；處理異常值，去除或修正；處理重復(fù)數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)記錄。例如采集的溫度數(shù)據(jù)中可能存在超出合理范圍的異常高溫值，可通過設(shè)定合理閾值來修正。12.數(shù)據(jù)分析方案：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。然后計(jì)算溫度、濕度和光照強(qiáng)度之間的相關(guān)性。通過線性回歸等方法建立模型預(yù)測(cè)未來環(huán)境狀況。例如若發(fā)現(xiàn)濕度和溫度呈正相關(guān)，可根據(jù)當(dāng)前濕度預(yù)測(cè)未來溫度變化。13.分析步驟：先對(duì)設(shè)備工作時(shí)長(zhǎng)、故障次數(shù)、生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)進(jìn)