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2025国考北京航空大数据分析与预警建模入门试题

第一部分:单选题(共5题,每题2分,合计10分)

题目1(2分):

北京市航空大数据分析与预警建模工作,主要依托于以下哪种技术平台?

A.云计算平台

B.人工智能平台

C.大数据平台

D.物联网平台

题目2(2分):

在航空大数据分析中,用于预测航班延误概率的算法通常属于?

A.聚类分析

B.关联规则挖掘

C.回归分析

D.主成分分析

题目3(2分):

北京市某机场通过大数据分析发现,夜间航班延误与以下哪个因素相关性最高?

A.天气状况

B.航班时刻安排

C.地面保障效率

D.旅客流量

题目4(2分):

在航空预警建模中,以下哪种模型适用于短期航班延误预测?

A.时间序列模型

B.决策树模型

C.支持向量机模型

D.神经网络模型

题目5(2分):

北京市航空大数据分析中,数据清洗的主要目的是?

A.提高数据存储效率

B.增强数据安全性

C.消除数据冗余和错误

D.优化数据传输速度

第二部分:多选题(共5题,每题3分,合计15分)

题目6(3分):

北京市航空大数据分析涉及的关键技术包括?

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Tableau

E.PostgreSQL

题目7(3分):

在航空预警建模中,可用于航班延误预警的指标包括?

A.航班延误时长

B.天气影响指数

C.跑道占用时间

D.旅客投诉率

E.航空公司准点率

题目8(3分):

北京市某机场通过大数据分析发现,以下哪些因素会影响航班准点率?

A.航空器维护记录

B.地面服务效率

C.旅客安检时间

D.航线距离

E.航空管制政策

题目9(3分):

在航空大数据分析中,数据挖掘的主要任务包括?

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.异常检测

D.分类预测

E.时间序列分析

题目10(3分):

北京市航空预警建模中,可用于提高预警准确性的方法包括?

A.机器学习算法优化

B.多源数据融合

C.实时数据监控

D.专家经验介入

E.预警阈值动态调整

第三部分:判断题(共5题,每题2分,合计10分)

题目11(2分):

北京市航空大数据分析的主要目的是减少航班延误,而非提升旅客体验。

题目12(2分):

在航空预警建模中,时间序列模型仅适用于长期趋势预测。

题目13(2分):

数据清洗是航空大数据分析中唯一不可省略的步骤。

题目14(2分):

北京市某机场通过大数据分析发现,航班延误与旅客流量呈正相关关系。

题目15(2分):

航空预警建模中,高准确率意味着低误报率。

第四部分:简答题(共3题,每题5分,合计15分)

题目16(5分):

简述北京市航空大数据分析在航班延误预警中的应用流程。

题目17(5分):

说明航空大数据分析中数据清洗的主要方法及其在航空领域的意义。

题目18(5分):

列举三种适用于北京市航空预警建模的机器学习算法,并说明其适用场景。

第五部分:论述题(1题,15分)

题目19(15分):

结合北京市航空业现状,论述大数据分析与预警建模对提升机场运营效率的具体作用,并分析可能面临的挑战及解决方案。

答案与解析

第一部分:单选题答案与解析

1.C(2分)

解析:北京市航空大数据分析与预警建模主要依托大数据平台,整合航班、天气、地勤等多源数据,进行实时分析与预测。云计算、人工智能、物联网等技术虽有关联,但非核心平台。

2.C(2分)

解析:预测航班延误概率属于回归分析范畴,通过历史数据建立模型,预测未来延误概率。其他选项如聚类分析用于分组,关联规则挖掘用于发现模式,主成分分析用于降维。

3.C(2分)

解析:北京市机场数据显示,地面保障效率(如摆渡车、机位分配)对夜间航班延误影响最大。天气、时刻安排、旅客流量虽有关联,但地面保障效率更直接。

4.A(2分)

解析:时间序列模型适用于短期航班延误预测,如ARIMA、LSTM等。决策树、支持向量机、神经网络更多用于复杂分类或预测,但不一定适合短期动态预警。

5.C(2分)

解析:数据清洗旨在消除数据冗余、错误和不一致性,确保分析结果准确。其他选项如提高存储效率、增强安全性、优化传输速度并非数据清洗的核心目的。

第二部分:多选题答案与解析

6.ABC(3分)

解析:Hadoop(分布式存储)、Spark(实时计算)、TensorFlow(机器学习)是航空大数据分析的核心技术。Tableau、PostgreSQL虽有关联,但非核心算法或平台。

7.ABCDE(3分)

解析:航班延误预警指标包括延误时长、天气影响、跑道占用、旅客投诉、准点率等,需综合评估。

8.ABCDE(3分)

解析:地面服务效

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