工业AI2025年《数据挖掘》专项训练冲刺卷

工业AI2025年《数据挖掘》专项训练冲刺卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在处理工业生产中的传感器数据时，经常遇到传感器故障导致的缺失值。以下哪种方法不适合用于处理包含大量缺失值的工业时序数据？（）A.使用前一个有效值填充（向前填充）B.使用后一个有效值填充（向后填充）C.使用基于模型的方法（如KNN）预测缺失值D.直接删除包含缺失值的整个时间序列记录2.某工厂希望根据历史生产数据预测设备未来是否会发生故障。该问题属于数据挖掘中的哪种基本任务？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析3.在对工业图像数据进行缺陷检测时，如果希望模型对轻微的缺陷也能尽可能识别出来，那么应该优先关注哪个模型评估指标？（）A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分数4.以下哪种算法通常不适合直接处理具有高维稀疏性的工业文本数据（如设备运行日志）？（）A.朴素贝叶斯B.支持向量机（SVM）C.主成分分析（PCA）D.K-近邻（KNN）5.对于工业流程优化问题，如果需要将多个连续的步骤聚为一类，以便分析同类步骤的特征，最适合使用的聚类算法是？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类6.在评估一个用于预测设备剩余寿命的回归模型时，如果设备的寿命范围很广且分布不均，那么哪个指标更能反映模型的预测性能？（）A.平均绝对误差（MAE）B.均方误差（MSE）C.决定系数（R²）D.平均绝对百分比误差（MAPE）7.工业大数据通常具有海量、高速、多源等特点。以下哪种技术或架构最适合处理这种具有强实时性要求的工业数据流？（）A.批处理（BatchProcessing）B.传统的数据仓库C.流处理（StreamProcessing）D.分布式文件系统（如HDFS）8.在进行特征选择以减少工业传感器数量时，如果希望选择的特征与目标变量之间具有更强的线性关系，可以考虑使用哪种方法？（）A.递归特征消除（RFE）B.基于模型的特征选择（如使用随机森林的重要性排序）C.相关性分析过滤D.递归特征置换（RFECV）9.某矿业公司需要分析不同矿区的地质数据以寻找矿产资源。数据中包含了位置、岩石成分、金属含量等多个维度。以下哪个数据可视化方法最有助于发现不同矿区之间的潜在聚类模式？（）A.热力图B.散点图矩阵C.平行坐标图D.地图10.对于工业控制系统中的安全监测，要求模型尽可能少地误报（将正常行为识别为异常），以下哪种策略有助于降低误报率？（）A.提高模型的精确率B.提高模型的召回率C.选择更复杂的模型D.降低模型的阈值二、填空题（每空2分，共20分）1.在对工业数据进行探索性分析时，除了描述数据的集中趋势（如均值、中位数）和离散程度（如方差、范围），__________也是非常重要的分析手段，有助于发现数据中的模式、异常值和关系。2.在使用决策树算法对工业故障数据进行分类时，__________是衡量分裂节点好坏的标准，目标是最大化信息增益或增益率。3.处理工业时间序列数据时，考虑到数据的时序依赖性，传统的基于独立同分布假设的算法可能效果不佳。__________等模型能够更好地捕捉时间序列的动态变化特征。4.在特征工程中，将多个原始特征组合成新的、更有信息量的特征的技术称为__________。例如，在设备故障预测中，可以将不同传感器的读数相加或做差得到新的组合特征。5.对于高维工业数据，__________是一种常用的降维技术，它可以将数据投影到较低维度的空间，同时尽量保留数据的主要变异信息。6.在模型评估中，交叉验证是一种常用的方法，特别是当训练数据量有限时。__________是交叉验证的一种常见形式，它将数据集分为训练集、验证集和测试集。7.在工业大数据环境中，由于数据量巨大，计算资源有限，__________算法能够有效地处理大规模数据集，通过并行计算加速模型训练过程。8.关联规则挖掘可以发现工业数据中隐藏的有趣关系。例如，通过分析生产日志，发现生产某种特定产品时，设备A的故障率会显著升高，这体现了产品与设备故障之间的__________关系。9.对于需要解释模型决策过程的工业应用（如信贷审批、故障诊断），相比黑箱模型，__________模型（如决策树、逻辑回归）通常更受欢迎，因为它们的决策逻辑更容易被理解和验证。10.在实际部署工业数据挖掘模型时，需要考虑模型的__________，即模型在遇到新数据时的表现是否稳定，以及如何处理数据分布随时间变化的问题（概念漂移）。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述在工业数据预处理阶段，处理数据中的噪声和异常值通常有哪些方法？2.解释什么是过拟合？在工业数据挖掘项目中，如何判断一个模型可能出现了过拟合？简述一种常用的防止过拟合的技术。3.描述一下关联规则挖掘中的三个基本指标：支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift），并简要说明它们分别衡量什么。四、计算题（共15分）假设你正在为一个制造工厂开发一个预测设备是否需要维护的模型。你收集了以下关于10台设备在两天内的运行数据（部分数据）：|设备ID|时间戳|温度（℃）|压力（MPa）|电压（V）|维护状态（0：正常，1：需要维护）||:-----|:-----------|:--------|:---------|:--------|:-----------------------------||E1|08:00:00|35|1.2|220|0||E1|08:10:00|36|1.3|222|0||E1|08:20:00|37|1.4|224|0||E1|08:30:00|38|1.5|226|1||E1|08:40:00|39|1.6|228|1||E2|08:00:00|34|1.1|218|0||E2|08:10:00|35|1.2|220|0||E2|08:20:00|36|1.3|222|0||E2|08:30:00|37|1.4|224|0||E2|08:40:00|38|1.5|226|1||...|...|...|...|...|...|现在，假设你使用逻辑回归模型，并得到以下简化后的模型参数（假设已经完成了特征工程和模型训练）：*截距项(Intercept):-5.0*温度系数:0.1*压力系数:1.5*电压系数:0.05请计算：1.在时间戳为08:00:00时，设备E1和设备E2的预测概率（即它们需要维护的概率）分别是多少？2.根据通常的阈值0.5，你会判断这两台设备是否需要维护吗？请解释你的判断依据。五、综合应用题（共30分）某汽车零部件制造企业希望利用其装配线上收集的大量传感器数据来预测零件的装配质量。他们收集了以下信息：*数据来源：装配线上的5个关键工位的传感器（温度、压力、振动、电流）数据，以及最终检测到的零件质量等级（A、B、C，其中A为合格，B为轻微缺陷，C为严重缺陷）。*数据特点：每个工位的数据包含数万条记录，数据存在一定的缺失，并且传感器读数受到生产节奏的影响而波动。不同质量等级的零件在传感器数据上可能存在细微但可辨别的差异。*业务目标：在零件进入最终质检环节之前，能够尽早发现潜在的质量问题，并将数据异常的零件标记出来，以便进行干预或剔除，从而提高整体合格率，降低最终质检成本。请针对该业务目标，设计一个数据挖掘方案。请简述你将采用的主要步骤，包括：1.你会采用哪些数据预处理步骤来处理数据中的缺失值和噪声？为什么？2.你会考虑使用哪些数据挖掘技术（如分类、聚类或其他技术）来帮助实现业务目标？请简要说明选择这些技术的理由。3.如果采用分类模型，你会如何定义特征？你会选择哪些评估指标来评价模型的性能？为什么？4.请简要说明如何将模型的应用结果（例如，预测出的质量等级或异常标记）反馈给生产流程，以实现业务目标。---试卷答案一、选择题1.D2.A3.C4.C5.C6.D7.C8.C9.B10.A二、填空题1.数据可视化2.信息增益（或增益率）3.递归神经网络（RNN）(或LSTM/GRU)4.特征构造（或特征工程）5.主成分分析（PCA）6.留一法交叉验证（LOOCV）7.并行（或分布式）8.相依（或关联）9.可解释（或可解释性）10.稳健性（或适应性/泛化能力）三、简答题1.处理数据噪声和异常值的方法包括：删除含有噪声或异常值的记录（适用于异常值较少的情况）；数值替换（如使用均值、中位数、众数或回归值填充缺失值或异常值）；分箱（将连续变量离散化）；回归（使用模型预测缺失或异常值）。2.过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的新数据上表现很差的现象。判断方法：训练误差远低于测试误差；模型复杂度过高（如决策树过深、特征过多）；使用交叉验证时，测试集性能明显低于训练集。防止过拟合的技术：增加训练数据量；使用正则化方法（如L1、L2正则化）；降低模型复杂度（如剪枝）；使用集成学习方法（如Bagging、Boosting）；早停法。3.支持度衡量一个项集（如关联规则中左部和右部的组合）在所有交易中出现的频率，反映了项集的普遍性。置信度衡量的是，在包含左部项集的交易中，同时包含右部项集的概率，反映了规则的可信程度。提升度衡量的是，包含左部项集的交易中包含右部项集的概率，与仅基于右部项集的期望概率之比，反映了规则是否真的揭示了项集之间的关联，而非偶然。四、计算题1.设备E1:P(维护)=1/(1+e^(-(-5.0+0.1*35+1.5*1.2+0.05*220)))≈1/(1+e^(-(-5+3.5+1.8+11)))≈1/(1+e^(-3.5))≈1/(1+0.0302)≈0.9698设备E2:P(维护)=1/(1+e^(-(-5.0+0.1*34+1.5*1.1+0.05*218)))≈1/(1+e^(-(-5+3.4+1.65+10.9)))≈1/(1+e^(-(-5+15.95)))≈1/(1+e^(-10.95))≈1/(1+0.000013)≈0.9999882.阈值设为0.5。设备E1的预测概率约为0.9698>0.5，判断需要维护。设备E2的预测概率约为0.999988>0.5，判断需要维护。判断依据是预测概率超过了通常设定的阈值，意味着模型认为这两台设备需要维护的可能性非常高。五、综合应用题1.处理缺失值：对于少量缺失，可考虑删除相关记录；对于较多缺失，可使用数值填充方法，如使用均值、中位数填充同一工位的数据，或使用更复杂的方法如KNN填充。选择方法的依据是缺失比例、数据特性以及缺失机制。处理噪声：可通过平滑技术（如移动平均）处理传感器读数的波动噪声；可通过异常值检测方法（如基于统计的方法、聚类方法）识别并处理传感器读数的异常值。选择方