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2025国考重庆航空大数据分析与预警建模入门试题

第一部分：单选题（共10题，每题1分）

说明：请根据题目要求，选择最符合题意的选项。

1.题干：重庆航空大数据分析与预警建模中，以下哪项不属于数据预处理的主要步骤？

A.数据清洗

B.数据集成

C.模型训练

D.数据规范化

2.题干：在重庆航空延误预警建模中，常用的时间序列分析方法不包括？

A.ARIMA模型

B.LSTM神经网络

C.K-means聚类

D.Prophet模型

3.题干：重庆航空大数据中，用于衡量数据离散程度的统计量是？

A.均值

B.方差

C.中位数

D.算术平均数

4.题干：在构建重庆航空航班延误预警模型时，以下哪项指标最能反映模型的泛化能力？

A.准确率

B.F1分数

C.AUC值

D.过拟合率

5.题干：重庆航空大数据中，用于处理缺失值的方法不包括？

A.删除法

B.插值法

C.回归填充

D.主成分分析

6.题干：在重庆航空安全预警建模中，以下哪项属于异常检测方法？

A.决策树

B.逻辑回归

C.孤立森林

D.支持向量机

7.题干：重庆航空大数据分析中，用于描述数据分布特征的图表是？

A.散点图

B.热力图

C.直方图

D.雷达图

8.题干：在重庆航空延误预警建模中，以下哪项属于特征工程方法？

A.数据标准化

B.模型调参

C.模型集成

D.超参数优化

9.题干：重庆航空大数据中，用于衡量数据相似度的指标是？

A.相关系数

B.余弦相似度

C.卡方距离

D.曼哈顿距离

10.题干：在重庆航空安全预警建模中，以下哪项属于监督学习方法？

A.K-means聚类

B.DBSCAN聚类

C.逻辑回归

D.主成分分析

第二部分：多选题（共5题，每题2分）

说明：请根据题目要求，选择所有符合题意的选项。

1.题干：重庆航空大数据预处理中，数据清洗的主要任务包括？

A.处理重复值

B.填充缺失值

C.检测异常值

D.数据降维

2.题干：在重庆航空延误预警建模中，常用的特征工程方法包括？

A.特征缩放

B.特征编码

C.特征选择

D.模型集成

3.题干：重庆航空大数据分析中，常用的可视化工具包括？

A.Tableau

B.PowerBI

C.Matplotlib

D.Excel

4.题干：在重庆航空安全预警建模中，常用的异常检测算法包括？

A.孤立森林

B.人工神经网络

C.1-ClassSVM

D.决策树

5.题干：重庆航空大数据分析中，常用的聚类算法包括？

A.K-means

B.DBSCAN

C.层次聚类

D.神经网络

第三部分：判断题（共10题，每题1分）

说明：请判断以下说法的正误。

1.题干：重庆航空大数据分析中，数据预处理是建模前必须的步骤。

A.正确

B.错误

2.题干：ARIMA模型适用于处理重庆航空航班延误的时间序列数据。

A.正确

B.错误

3.题干：在重庆航空安全预警建模中，数据标注是监督学习的基础。

A.正确

B.错误

4.题干：特征工程是提高模型性能的关键步骤。

A.正确

B.错误

5.题干：在重庆航空大数据中，缺失值处理只能采用删除法。

A.正确

B.错误

6.题干：AUC值越高，模型的预测性能越好。

A.正确

B.错误

7.题干：在重庆航空延误预警建模中，LSTM神经网络可以捕捉长期依赖关系。

A.正确

B.错误

8.题干：数据标准化和归一化是同一概念。

A.正确

B.错误

9.题干：在重庆航空大数据中，热力图可以用于展示数据分布特征。

A.正确

B.错误

10.题干：异常检测算法主要用于处理重庆航空安全预警问题。

A.正确

B.错误

第四部分：简答题（共3题，每题5分）

说明：请根据题目要求，简要回答问题。

1.题干：简述重庆航空大数据预处理的主要步骤及其作用。

2.题干：在重庆航空延误预警建模中，如何选择合适的特征工程方法？

3.题干：简述重庆航空安全预警建模中，异常检测算法的应用场景及优缺点。

第五部分：论述题（1题，10分）

说明：请根据题目要求，详细论述问题。

题干：结合重庆航空大数据的特点，论述如何构建一个有效的航班延误预警模型，并说明模型评估的关键指标。

答案与解析

第一部分：单选题答案与解析

1.C

-解析：模型训练属于建模阶段，不属于预处理步骤。

2.C

-解析：K-means聚类是分类算法，不属于时间序列分析方法。

3.B

-解析：方差用于衡量数据离散程度，均值和中位数是集中趋势指标。

4.C

-解析：AUC值衡量模型在不同阈值下的性能，