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2025年大学《智慧能源工程-能源大数据分析》考试备考题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.智慧能源工程中，能源大数据分析的主要目的是（）

A.提高能源存储效率

B.降低能源传输损耗

C.优化能源使用结构

D.增加能源生产成本

答案：C

解析：能源大数据分析的核心是通过数据挖掘和分析，揭示能源使用的规律和问题，从而优化能源使用结构，提高能源利用效率，实现节能减排。提高能源存储效率、降低能源传输损耗和增加能源生产成本虽然也是能源工程的目标，但不是能源大数据分析的主要目的。

2.在能源大数据分析中，常用的数据预处理方法不包括（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是能源大数据分析的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换等，目的是提高数据的质量和可用性，为后续的分析做好准备。数据挖掘是数据分析的阶段，是在预处理后的数据基础上进行的，不属于预处理方法。

3.能源大数据分析中，时间序列分析主要用于（）

A.分析能源价格波动

B.预测能源需求

C.评估能源政策效果

D.识别能源异常

答案：B

解析：时间序列分析是研究事物随时间发展变化规律的一种统计方法，在能源大数据分析中，主要用于预测未来的能源需求，如电力、天然气等，根据历史数据预测未来的趋势。

4.能源大数据分析中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现能源使用模式

B.预测能源价格

C.评估能源效率

D.优化能源调度

答案：A

解析：关联规则挖掘是一种用于发现数据项之间隐藏关联关系的数据挖掘技术，在能源大数据分析中，主要用于发现能源使用模式，如哪些能源使用场景下会同时使用多种能源。

5.能源大数据分析中，常用的机器学习算法不包括（）

A.线性回归

B.决策树

C.神经网络

D.标准差分析

答案：D

解析：机器学习是能源大数据分析中常用的技术手段，包括线性回归、决策树、神经网络等多种算法，用于预测、分类、聚类等任务。标准差分析是一种统计方法，不属于机器学习算法。

6.能源大数据分析中，数据可视化主要用于（）

A.提高数据处理速度

B.降低数据存储成本

C.直观展示数据分析结果

D.增加数据采集渠道

答案：C

解析：数据可视化是将数据分析的结果通过图形、图像等可视化方式展示出来，帮助人们更直观地理解和分析数据，发现数据中的规律和问题。提高数据处理速度、降低数据存储成本和增加数据采集渠道虽然也是能源工程的目标，但不是数据可视化的主要目的。

7.能源大数据分析中，常用的数据库技术不包括（）

A.关系型数据库

B.NoSQL数据库

C.分布式数据库

D.数据仓库

答案：D

解析：能源大数据分析中，常用的数据库技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式数据库等，用于存储和管理大量的能源数据。数据仓库虽然也是数据库的一种，但通常用于数据分析和报告，而不是能源大数据分析的主要数据库技术。

8.能源大数据分析中，常用的云计算平台不包括（）

A.AWS

B.Azure

C.Oracle

D.GoogleCloud

答案：C

解析：能源大数据分析中，常用的云计算平台包括AWS、Azure、GoogleCloud等，提供强大的计算和存储资源，支持大规模的数据分析和处理。Oracle虽然也是数据库和云计算服务商，但其云计算平台在能源大数据分析中的应用不如前三个广泛。

9.能源大数据分析中，常用的数据挖掘任务不包括（）

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.方差分析

答案：D

解析：能源大数据分析中，常用的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等，用于发现数据中的模式和信息。方差分析是一种统计方法，不属于数据挖掘任务。

10.能源大数据分析中，常用的评价指标不包括（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.相关系数

答案：D

解析：能源大数据分析中，常用的评价指标包括准确率、召回率、F1分数等，用于评估模型的性能和效果。相关系数虽然也是统计指标，但主要用于衡量两个变量之间的线性关系，而不是用于评估模型的性能。

11.能源大数据分析中，时间序列分析的主要目的是（）

A.分析能源价格波动

B.预测能源需求

C.评估能源政策效果

D.识别能源异常

答案：B

解析：时间序列分析是研究事物随时间发展变化规律的一种统计方法，在能源大数据分析中，主要用于预测未来的能源需求，如电力、天然气等，根据历史数据预测未来的趋势。

12.能源大数据分析中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现能源使用模式

B.预测能源价格

C.评估能源效率

D.优化能源调