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工业大数据分析师考试试卷(总分100分)
一、单项选择题(共10题,每题1分,共10分)
工业大数据的核心特征是以下哪项?
A.高实时性
B.多源异构性
C.低价值密度
D.高准确性
答案:B
解析:工业大数据的核心特征是多源异构性(来自传感器、PLC、ERP、MES等多类设备和系统,结构包括结构化、半结构化、非结构化)。A项“高实时性”是部分场景(如实时控制)的特点,非普遍核心;C项“低价值密度”是通用大数据特征,非工业领域特有;D项“高准确性”不符合实际,工业数据常存在噪声和缺失。
工业场景中,用于时序数据存储的典型数据库是?
A.MySQL
B.HBase
C.InfluxDB
D.Redis
答案:C
解析:InfluxDB是专为时序数据设计的数据库,支持高效写入和时间范围查询,适合工业传感器等时序数据存储。A项MySQL是关系型数据库,不适合高频时序数据;B项HBase是列式存储,适合非时序的海量数据;D项Redis是内存数据库,适合缓存而非长期存储。
以下哪项不属于工业数据清洗的主要任务?
A.处理缺失值
B.消除重复数据
C.特征选择
D.纠正异常值
答案:C
解析:特征选择属于特征工程阶段,是数据建模前的维度优化,不属于数据清洗(清洗关注数据质量本身)。A、B、D均为数据清洗的核心任务(处理缺失、重复、异常等问题)。
工业设备预测性维护中,常用的关键指标是?
A.MTBF(平均故障间隔时间)
B.ROI(投资回报率)
C.KPI(关键绩效指标)
D.AUC(曲线下面积)
答案:A
解析:MTBF是设备可靠性的核心指标,用于预测故障间隔,是预测性维护的关键输入。B项ROI是财务指标;C项KPI是业务目标衡量;D项AUC是分类模型性能指标。
工业大数据平台中,负责实时数据流处理的组件通常是?
A.HadoopMapReduce
B.SparkStreaming
C.Hive
D.Flink
答案:D
解析:Flink是专为实时流处理设计的框架,支持毫秒级延迟,适合工业实时数据处理。B项SparkStreaming基于微批处理,延迟较高;A项MapReduce是批处理;C项Hive是数据仓库工具。
以下哪种场景最适合使用监督学习算法?
A.设备运行状态聚类分析
B.产品质量缺陷分类
C.生产流程异常检测
D.设备能耗趋势预测
答案:B
解析:监督学习需要标注数据(如缺陷类型标签),适合分类任务。A项聚类是无监督;C项异常检测常用无监督或半监督;D项趋势预测是回归(监督学习的一种,但B更典型)。
工业数据脱敏的核心目的是?
A.提升数据传输速度
B.保护敏感信息
C.减少存储成本
D.提高数据准确性
答案:B
解析:脱敏(如掩码、匿名化)的核心是保护生产工艺参数、设备型号等敏感信息,防止泄露。A、C是数据压缩的目的;D是数据清洗的目的。
以下哪项属于工业大数据的“5V”特征?
A.Variability(多变性)
B.Validity(有效性)
C.Visibility(可视性)
D.Veracity(真实性)
答案:D
解析:工业大数据的“5V”通常指Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。A是部分文献扩展特征,非标准;B、C非“5V”核心。
工业边缘计算的主要优势是?
A.降低数据中心计算压力
B.提升全局数据汇总效率
C.减少数据传输延迟
D.增强数据存储容量
答案:C
解析:边缘计算在设备侧或近设备侧处理数据,减少上传到云端的延迟,适合实时控制场景(如工业机器人)。A是分布式计算的优势;B、D与边缘计算无关。
工业时序数据的典型采样频率范围是?
A.秒级至小时级
B.毫秒级至秒级
C.分钟级至天级
D.天级至月级
答案:B
解析:工业传感器(如振动传感器)通常以毫秒级(100Hz以上)至秒级(1Hz)采样,以捕捉设备运行细节。A是部分低频率传感器(如环境监测);C、D是业务系统(如ERP)的低频数据。
二、多项选择题(共10题,每题2分,共20分)
工业大数据采集的主要来源包括?
A.生产设备传感器
B.MES系统(制造执行系统)
C.员工考勤记录
D.ERP系统(企业资源计划)
答案:ABD
解析:工业数据采集来源包括设备层(传感器)、系统层(MES、ERP),C项员工考勤属于企业管理数据,非工业生产核心数据。
工业数据预处理中,处理缺失值的常用方法有?
A.删除缺失值所在行
B.用均值/中位数填充
C.基于相邻时间点插值
D.用随机数填充
答案:ABC
解析:D项随机数填充会引入噪声,不符合数据预处理原则;A(适用于缺失率低)、
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