2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学技术在智能制造与工业中的应用

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学技术在智能制造与工业中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项不属于智能制造区别于传统制造业的关键特征？A.大规模定制生产B.信息技术与制造技术深度融合C.强调刚性生产，柔性较低D.基于数据分析的决策优化2.在工业物联网（IIoT）环境中，传感器收集的数据通常具有哪些特点？（选择所有适用项）A.海量性B.实时性C.同构性D.价值密度低3.对于采集到的含有大量缺失值的工业传感器数据，以下哪种方法通常不适用作为初步处理手段？A.删除含有缺失值的记录B.使用均值、中位数或众数填充C.直接使用包含缺失值的记录进行所有算法训练D.利用模型预测缺失值4.在预测性维护中，利用历史振动数据预测设备未来是否发生故障，这主要应用了数据科学的哪种分析方向？A.聚类分析B.分类分析C.回归分析D.关联规则挖掘5.统计过程控制（SPC）图中，控制界限通常基于数据的哪项统计量设定？A.样本均值和标准差B.总体均值和方差C.中位数和四分位距D.最大值和最小值6.如果某工业场景需要根据多个特征（如温度、压力、转速）对设备状态进行异常/正常分类，最适合使用的数据科学技术是？A.时间序列分析B.主成分分析（PCA）C.线性回归D.监督学习分类算法7.在对工业生产过程中的大量时间序列数据进行高效处理时，以下哪个工具/框架是首选？A.PandasB.NumPyC.ApacheSparkD.Matplotlib8.用于优化工业生产参数，以在多个目标（如产量、成本、质量）之间取得平衡，最可能涉及的数据科学技术是？A.聚类分析B.回归分析C.多目标优化算法D.关联规则9.将工业设备运行的关键参数实时可视化，以便操作人员快速发现异常，这主要体现了数据科学的哪个价值？A.数据存储B.数据分析C.数据可视化D.机器学习10.下列哪种工业通信协议常用于连接分布广泛的传感器和控制器，并支持发布/订阅模式？A.ModbusB.OPCUAC.MQTTD.Ethernet/IP二、填空题（每空1分，共15分）1.智能制造的核心驱动力是信息物理系统（CPS），它将计算、通信、控制和____________紧密结合。2.处理工业大数据通常需要考虑分布式计算框架，如____________，以应对数据规模和复杂性的挑战。3.在进行工业数据特征工程时，将多个传感器数据组合成一个新的、更有信息的特征，称为____________特征构造。4.对于需要连续预测未来某个值（如设备剩余寿命）的工业问题，应采用数据科学的____________技术。5.异常检测算法在预测性维护中的应用，旨在识别偏离正常行为模式的____________状态。6.使用统计方法（如假设检验）判断生产过程是否稳定，属于____________分析的应用范畴。7.为了将复杂的工业数据洞察清晰地传达给非技术背景的管理者，数据____________起着至关重要的作用。8.机器学习模型在工业应用前，必须使用具有代表性的历史数据集进行____________和评估。9.利用历史故障数据和正常运行数据训练模型，属于数据科学的____________学习范畴。10.工业物联网平台通常需要支持多种异构数据源的接入和____________管理。三、判断题（每题2分，共10分）1.工业大数据的处理与分析与传统商业数据分析在方法论上没有本质区别。（）2.所有工业传感器采集的数据都具有极高的价值，无需进行任何筛选。（）3.预测性维护可以完全消除所有设备故障，实现零故障运行。（）4.质量控制中的统计过程控制（SPC）旨在消除生产过程中的所有变异。（）5.机器学习模型在工业环境中的部署不需要考虑实时性和计算资源限制。（）四、简答题（每题8分，共25分）1.简述将数据科学技术应用于工业故障预测通常包含的关键步骤。2.比较监督学习在工业质量检测中的应用与无监督学习在工业异常检测中的应用，说明各自的特点和挑战。3.解释什么是工业数据预处理，并列举至少三种在工业场景中常见的预处理任务及其目的。五、综合应用题（共30分）假设某制造企业希望利用车间收集的设备运行数据（包括温度、压力、振动、电流等）来优化设备维护策略。现有数据已存储在数据库中，包含过去一年的正常运行和故障记录。请设计一个基本的数据科学项目方案，用于实现这一目标。方案应至少包含以下内容：1.简述项目目标（例如，是进行故障预测还是故障诊断？）。2.提出数据采集和准备阶段的主要任务（需要哪些数据？需要进行哪些初步的数据清理和整理？）。3.针对项目目标，提出至少两种可能的数据科学技术方法或模型，并简要说明选择理由。4.简述模型评估的指标和方法（如何判断模型效果好坏？）。试卷答案一、选择题1.C解析：智能制造强调柔性生产，能够适应小批量、多品种的生产需求。2.A,B,D解析：工业物联网数据量大、产生速度快（实时）、来源多样且价值密度相对较低。3.C解析：直接使用包含缺失值的记录会导致许多算法无法运行，需先处理缺失值。4.B解析：根据历史数据（标签：正常/故障）进行分类预测未来状态。5.A解析：SPC控制界限通常基于样本均值（中心线）和样本标准差（控制限）计算。6.D解析：分类问题需要监督学习算法，根据已知标签学习区分正常与异常的模式。7.C解析：Spark适用于大规模数据处理，能有效处理工业场景中的海量时间序列数据。8.C解析：多目标优化是解决此类多准则决策问题的常用方法。9.C解析：可视化是将数据转化为图形展示，帮助快速理解数据洞察和发现异常。10.C解析：MQTT是一种轻量级的发布/订阅消息传输协议，适合物联网场景。二、填空题1.传感解析：CPS将计算、通信、控制与传感紧密结合，实现物理世界与信息世界的交互。2.ApacheSpark解析：Spark是广泛使用的分布式计算框架，支持大规模数据处理和分析。3.组合解析：将多个原始特征组合成新的、更具代表性和预测能力的特征。4.回归分析解析：预测连续数值（如剩余寿命）属于回归分析的任务。5.异常解析：异常检测的目标是识别与大多数数据显著不同的异常点或模式。6.统计解析：使用统计方法判断过程稳定性是统计分析在工业控制中的应用。7.可视化解析：数据可视化是将数据转化为图表等形式，以便于理解和沟通。8.交叉验证解析：交叉验证是模型评估的重要方法，使用不同数据子集评估模型性能。9.监督解析：利用标记数据（正常/故障）训练模型是监督学习的典型方式。10.存储解析：工业物联网平台需要管理接入的数据，包括存储、查询和管理。三、判断题1.错误解析：工业数据具有独特性（如高噪声、时序性、异构性），与传统商业数据不同。2.错误解析：工业数据并非所有都有价值，需进行清洗、筛选和特征工程。3.错误解析：预测性维护能提前预警，降低故障概率，但不能完全消除所有故障。4.错误解析：SPC旨在监控过程变异，区分普通变异和特殊变异，并非消除所有变异。5.错误解析：工业部署需考虑实时响应要求（低延迟）和硬件资源限制。四、简答题1.简述将数据科学技术应用于工业故障预测通常包含的关键步骤。答：关键步骤通常包括：①数据收集与整合：从传感器、日志、维护记录等来源获取相关数据；②数据预处理：清洗噪声、处理缺失值、数据转换和特征工程，提取有意义的特征；③数据探索与可视化：理解数据分布、识别模式、发现潜在关联；④模型选择与训练：根据问题类型选择合适的机器学习或深度学习模型（如分类、回归、时序模型），并使用标注数据训练；⑤模型评估与优化：使用验证集评估模型性能（准确率、召回率等），调整参数优化模型；⑥模型部署与监控：将训练好的模型部署到实际生产环境，持续监控模型性能并进行更新。2.比较监督学习在工业质量检测中的应用与无监督学习在工业异常检测中的应用，说明各自的特点和挑战。答：监督学习用于工业质量检测：特点是用已知的“好”与“坏”产品数据训练模型，直接学习区分两类样本的决策边界。挑战在于需要大量高质量的标注数据（获取成本高），且模型泛化能力受标注数据质量影响。应用如：产品表面缺陷分类、尺寸精度检测。无监督学习用于工业异常检测：特点是用未标记的正常运行数据训练模型，自动发现偏离正常模式的数据点。挑战在于“正常”的定义可能模糊，需要更鲁棒的算法来识别微小但有意义的偏差，且检测结果通常需要人工验证。应用如：设备早期故障预警、传感器异常值检测。3.解释什么是工业数据预处理，并列举至少三种在工业场景中常见的预处理任务及其目的。答：工业数据预处理是指在使用数据进行分析或建模之前，对原始数据进行一系列转换和清洗的操作，目的是提高数据质量，使其适合后续的分析和建模任务。常见的预处理任务及其目的包括：①数据清洗：处理缺失值（填充或删除）、异常值（识别和处理），目的是保证数据的完整性和准确性，避免误导分析结果；②数据集成：将来自不同来源或格式的工业数据合并到一个统一的数据集中，目的是获取更全面的视图；③数据变换：将数据转换成适合建模的形式，如归一化/标准化数值特征，将分类变量编码为数值，目的是消除不同特征量纲的影响，改善模型性能；④数据规约：通过减少数据量（如抽样、特征选择、维度规约）来简化数据，目的是降低计算复杂度，提高处理效率。五、综合应用题假设某制造企业希望利用车间收集的设备运行数据（包括温度、压力、振动、电流等）来优化设备维护策略。现有数据已存储在数据库中，包含过去一年的正常运行和故障记录。请设计一个基本的数据科学项目方案，用于实现这一目标。方案应至少包含以下内容：1.简述项目目标（例如，是进行故障预测还是故障诊断？）。答：项目目标可以设定为故障预测。通过分析历史设备运行数据，建立预测模型，提前预测设备可能发生故障的时间点或部件，从而实现从定期维修向预测性维护的转变，优化维护资源分配，减少非计划停机时间。2.提出数据采集和准备阶段的主要任务（需要哪些数据？需要进行哪些初步的数据清理和整理？）。答：数据采集和准备任务：①需要的数据：收集设备运行时的实时数据（温度、压力、振动、电流、转速等）、设备状态信息（是否运行、负载）、环境数据（温度、湿度）、以及历史维护记录（维修时间、维修内容、更换部件）和故障记录（故障时间、故障类型、故障部件）。②初步数据清理和整理：检查数据完整性（处理缺失值），识别和处理异常数据点（可能由传感器故障或真实极端事件引起），统一不同传感器的时间戳格式，进行数据清洗和格式转换，将结构化数据（如维护记录）与传感器时序数据关联起来，可能需要进行数据降采样以统一时间粒度。3.针对项目目标，提出至少两种可能的数据科学技术方法或模型，并简要说明选择理由。答：①方法一：监督学习分类模型（如支持向量机SVM、随机森林RandomForest）。理由：如果历史数据中已有明确的故障标签（如故障/正常），可以使用这些模型学习正常运行与故障状态之间的特征模式，直接预测未来设备是否进入故障状态。②方法二：基于循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）的时序预测模型。理由：设备故障通常具有时序演变特征，RNN/LSTM擅长处理时间序列数据，可以捕捉数据中的时序依赖关系，预测设备未来健康状态或剩余使用寿命（RUL）。4.简述模型评估的指标和方法（如何判断模型效果好坏？）。答：模型评估指标和方法：①对于分类模型（预测故