制造業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家崗位招聘考試試卷及答案一、填空題1.制造業(yè)中常見的傳感器數(shù)據(jù)類型包括溫度、______和振動(dòng)。2.Python中用于數(shù)據(jù)處理的核心庫是______。3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估中，TP代表______。4.生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除______和異常值。5.預(yù)測性維護(hù)的核心是通過______分析設(shè)備未來狀態(tài)。6.質(zhì)量控制中常用的統(tǒng)計(jì)工具是______。7.深度學(xué)習(xí)中處理序列數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)類型是______。8.供應(yīng)鏈優(yōu)化的目標(biāo)是降低成本和提高_(dá)_____。9.SQL中用于篩選數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字是______。10.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心技術(shù)包括云計(jì)算和______。二、單項(xiàng)選擇題1.下列不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的是（）A.線性回歸B.K-meansC.決策樹D.邏輯回歸2.設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)的采樣頻率單位通常是（）A.HzB.dBC.kgD.m/s23.下列哪個(gè)指標(biāo)用于衡量模型預(yù)測的精確性（）A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC4.制造業(yè)中“OEE”指的是（）A.設(shè)備綜合效率B.生產(chǎn)成本C.產(chǎn)能利用率D.廢品率5.下列工具中用于大數(shù)據(jù)處理的是（）A.ExcelB.TableauC.SparkD.Matplotlib6.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景是（）A.分類B.聚類C.回歸D.預(yù)測7.生產(chǎn)數(shù)據(jù)中“缺失值”的常見處理方法是（）A.刪除樣本B.保留原樣C.替換為均值D.增加特征8.工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)采集的主要接口是（）A.USBB.Ethernet/IPC.HDMID.Bluetooth9.下列屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用是（）A.質(zhì)量檢測B.工藝參數(shù)優(yōu)化C.需求預(yù)測D.故障診斷10.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是（）A.增加數(shù)據(jù)維度B.消除量綱影響C.提高模型復(fù)雜度D.減少計(jì)算時(shí)間三、多項(xiàng)選擇題1.制造業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)的典型應(yīng)用場景包括（）A.預(yù)測性維護(hù)B.供應(yīng)鏈優(yōu)化C.員工考勤管理D.質(zhì)量異常檢測2.常用的時(shí)間序列預(yù)測模型有（）A.ARIMAB.LSTMC.RandomForestD.SVM3.工業(yè)數(shù)據(jù)采集的挑戰(zhàn)包括（）A.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)B.實(shí)時(shí)性要求高C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本低D.傳感器故障率低4.模型過擬合的解決方法有（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.簡化模型結(jié)構(gòu)D.提高學(xué)習(xí)率5.生產(chǎn)過程中的“5M1E”因素包括（）A.人B.機(jī)C.料D.法6.可用于圖像質(zhì)量檢測的算法有（）A.CNNB.ResNetC.K-meansD.決策樹7.數(shù)據(jù)湖的特點(diǎn)包括（）A.存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)B.結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共存C.實(shí)時(shí)處理D.低成本擴(kuò)展8.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心功能有（）A.數(shù)據(jù)集成B.模型部署C.設(shè)備監(jiān)控D.財(cái)務(wù)管理9.成本控制中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法包括（）A.能耗優(yōu)化B.庫存預(yù)測C.人工排班D.供應(yīng)商評估10.機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境前需驗(yàn)證的指標(biāo)有（）A.穩(wěn)定性B.實(shí)時(shí)性C.可解釋性D.訓(xùn)練時(shí)間四、判斷題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）2.生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常值一定是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。（）3.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多，性能一定越好。（）4.MES系統(tǒng)可直接采集設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)。（）5.聚類算法不需要目標(biāo)變量。（）6.混淆矩陣可用于評估分類模型的性能。（）7.制造業(yè)數(shù)據(jù)中臺的核心是數(shù)據(jù)整合與共享。（）8.隨機(jī)森林模型可解釋性強(qiáng)于決策樹。（）9.邊緣計(jì)算適合處理實(shí)時(shí)性要求低的數(shù)據(jù)。（）10.工藝參數(shù)優(yōu)化屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用。（）五、簡答題1.簡述制造業(yè)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。2.說明預(yù)測性維護(hù)與預(yù)防性維護(hù)的區(qū)別。3.列舉3種用于生產(chǎn)質(zhì)量檢測的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景。4.工業(yè)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的主要措施有哪些？六、討論題1.結(jié)合實(shí)例，分析機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化中的具體應(yīng)用。2.討論工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注面臨的挑戰(zhàn)及可能的解決方案。答案一、填空題1.壓力2.Pandas3.真正例4.噪聲5.歷史數(shù)據(jù)6.控制圖7.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）8.效率9.WHERE10.邊緣計(jì)算二、單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.B4.A5.C6.B7.C8.B9.B10.B三、多項(xiàng)選擇題1.ABD2.AB3.AB4.ABC5.ABCD6.AB7.ABD8.ABC9.ABD10.ABC四、判斷題1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.√8.×9.×10.×五、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括：數(shù)據(jù)采集（傳感器、MES系統(tǒng)等）、清洗（去重、填補(bǔ)缺失值）、集成（多源數(shù)據(jù)合并）、轉(zhuǎn)換（標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化）、降維（去除冗余特征）。目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為建模提供可靠輸入。2.預(yù)測性維護(hù)基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備故障時(shí)間，按需維護(hù)，減少停機(jī)；預(yù)防性維護(hù)按固定周期維護(hù)，可能導(dǎo)致過度維護(hù)或維護(hù)不足。前者更精準(zhǔn)，依賴傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。3.（1）CNN：圖像檢測（如產(chǎn)品表面缺陷識別）；（2）SVM：分類問題（如零件合格/不合格判定）；（3）隨機(jī)森林：多特征質(zhì)量預(yù)測（如原材料參數(shù)與產(chǎn)品強(qiáng)度關(guān)聯(lián)）。4.措施包括：數(shù)據(jù)脫敏（匿名化處理）、訪問控制（權(quán)限分級）、加密傳輸（SSL/TLS）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（本地訓(xùn)練，共享模型參數(shù)）、合規(guī)審計(jì)（符合GDPR/ISO標(biāo)準(zhǔn)）。六、討論題1.機(jī)器學(xué)習(xí)在供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用：需求預(yù)測（LSTM模型預(yù)測市場需求，減少庫存積壓）、供應(yīng)商評估（隨機(jī)森林分析供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化選擇）、物流路徑優(yōu)化（強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)輸路線，降低成本）。例如，某汽車廠商用ARIMA模型預(yù)測零部件需求，庫存周轉(zhuǎn)率提升20%。2.工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注挑戰(zhàn)：（1）數(shù)據(jù)量大（如質(zhì)檢圖像）；（2