壓力容器智能制造中的大數(shù)據(jù)分析考核試卷

壓力容器智能制造中的大數(shù)據(jù)分析考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本試卷旨在考核考生在壓力容器智能制造領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析技術(shù)的掌握程度，考察其對(duì)數(shù)據(jù)分析流程、應(yīng)用場(chǎng)景、工具及挑戰(zhàn)的理解和實(shí)際操作能力。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析的主要目的是什么？

A.提高生產(chǎn)效率

B.優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)

C.降低生產(chǎn)成本

D.以上都是

2.以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析在壓力容器智能制造中的應(yīng)用場(chǎng)景？

A.質(zhì)量監(jiān)控

B.設(shè)備維護(hù)

C.市場(chǎng)營銷

D.供應(yīng)鏈管理

3.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟不包括：

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)挖掘

4.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)？

A.柱狀圖

B.折線圖

C.熱力圖

D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法

5.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)來源？

A.設(shè)備傳感器

B.客戶反饋

C.設(shè)計(jì)圖紙

D.人力資源信息

6.大數(shù)據(jù)分析中的特征工程不包括以下哪個(gè)步驟？

A.特征選擇

B.特征提取

C.特征歸一化

D.特征降維

7.以下哪種算法不適合用于壓力容器故障預(yù)測(cè)？

A.決策樹

B.隨機(jī)森林

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.主成分分析

8.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理？

A.Hadoop

B.Spark

C.Kafka

D.MongoDB

9.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的關(guān)鍵因素？

A.完整性

B.一致性

C.可靠性

D.法律合規(guī)性

10.以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法？

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.分類

D.數(shù)據(jù)庫查詢

11.在壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵問題？

A.數(shù)據(jù)泄露

B.數(shù)據(jù)篡改

C.數(shù)據(jù)丟失

D.系統(tǒng)崩潰

12.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理？

A.MapReduce

B.MapR

C.HDFS

D.Alloftheabove

13.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值？

A.提高生產(chǎn)效率

B.降低生產(chǎn)成本

C.增加產(chǎn)品多樣性

D.提高員工滿意度

14.以下哪種方法不屬于大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？

A.機(jī)器學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)庫技術(shù)

C.數(shù)據(jù)可視化

D.矩陣運(yùn)算

15.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于異常檢測(cè)？

A.K-means

B.IsolationForest

C.One-ClassSVM

D.LogisticRegression

16.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)預(yù)處理

C.模型訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)展示

17.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)？

A.HDFS

B.HBase

C.Redis

D.Alloftheabove

18.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類？

A.決策樹

B.K-means

C.決策網(wǎng)格

D.主成分分析

19.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)？

A.高效處理大量數(shù)據(jù)

B.提高決策質(zhì)量

C.降低人力資源需求

D.提高生產(chǎn)安全

20.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流處理？

A.SparkStreaming

B.Flink

C.Storm

D.Alloftheabove

21.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)？

A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.降低計(jì)算復(fù)雜度

C.加快數(shù)據(jù)處理速度

D.減少存儲(chǔ)空間需求

22.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于預(yù)測(cè)分析？

A.回歸分析

B.時(shí)間序列分析

C.決策樹

D.線性規(guī)劃

23.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.數(shù)據(jù)可視化

D.數(shù)據(jù)庫索引

24.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.數(shù)據(jù)隱私

C.技術(shù)難度

D.員工培訓(xùn)

25.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算？

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.Alloftheabove

26.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？

A.決策樹

B.Apriori算法

C.K-means

D.主成分分析

27.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域？

A.設(shè)備維護(hù)

B.生產(chǎn)調(diào)度

C.市場(chǎng)分析

D.人力資源

28.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？

A.機(jī)器學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)庫技術(shù)

C.數(shù)據(jù)可視化

D.數(shù)據(jù)清洗

29.壓力容器智能制造中，以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)預(yù)處理

C.模型驗(yàn)證

D.數(shù)據(jù)展示

30.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類？

A.決策樹

B.K-means

C.決策網(wǎng)格

D.主成分分析

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于以下哪些方面？（）

A.設(shè)備性能監(jiān)控

B.產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化

C.生產(chǎn)過程控制

D.市場(chǎng)趨勢(shì)分析

E.人力資源調(diào)度

2.大數(shù)據(jù)分析在壓力容器制造中的預(yù)處理步驟包括哪些？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

E.數(shù)據(jù)分析

3.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)可視化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.PythonMatplotlib

E.R語言ggplot2

4.在壓力容器智能制造中，以下哪些是數(shù)據(jù)來源？（）

A.生產(chǎn)設(shè)備

B.客戶訂單

C.設(shè)計(jì)文檔

D.原材料供應(yīng)商

E.市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告

5.特征工程在數(shù)據(jù)分析中的作用包括哪些？（）

A.提高模型準(zhǔn)確性

B.縮小數(shù)據(jù)維度

C.增加模型解釋性

D.加快模型訓(xùn)練速度

E.降低模型復(fù)雜性

6.以下哪些算法適用于壓力容器故障預(yù)測(cè)？（）

A.支持向量機(jī)

B.樸素貝葉斯

C.決策樹

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.主成分分析

7.大數(shù)據(jù)分析在壓力容器智能制造中的挑戰(zhàn)包括哪些？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

C.模型解釋性

D.技術(shù)復(fù)雜性

E.員工培訓(xùn)需求

8.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法？（）

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.分類

D.回歸分析

E.描述性統(tǒng)計(jì)

9.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值體現(xiàn)在哪些方面？（）

A.提高生產(chǎn)效率

B.降低生產(chǎn)成本

C.提升產(chǎn)品質(zhì)量

D.優(yōu)化供應(yīng)鏈管理

E.改善客戶滿意度

10.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)鍵因素？（）

A.完整性

B.一致性

C.準(zhǔn)確性

D.時(shí)效性

E.可靠性

11.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）

A.ApacheKafka

B.ApacheFlink

C.ApacheStorm

D.ApacheSpark

E.MongoDB

12.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析在壓力容器制造中的應(yīng)用場(chǎng)景？（）

A.設(shè)備故障預(yù)測(cè)

B.生產(chǎn)過程優(yōu)化

C.產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控

D.市場(chǎng)需求分析

E.員工績(jī)效評(píng)估

13.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

E.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

14.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘算法？（）

A.K-means

B.Apriori

C.決策樹

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.支持向量機(jī)

15.壓力容器智能制造中，以下哪些是數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵問題？（）

A.數(shù)據(jù)泄露

B.數(shù)據(jù)篡改

C.數(shù)據(jù)丟失

D.系統(tǒng)安全漏洞

E.法律合規(guī)性

16.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)？（）

A.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)

B.ApacheCassandra

C.Redis

D.MongoDB

E.AmazonS3

17.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的目的？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

B.預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)

C.支持決策制定

D.提高工作效率

E.優(yōu)化業(yè)務(wù)流程

18.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)？（）

A.柱狀圖

B.折線圖

C.餅圖

D.熱力圖

E.地圖可視化

19.壓力容器智能制造中，以下哪些是數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

B.技術(shù)復(fù)雜性

C.模型解釋性

D.員工接受度

E.法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)

20.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘工具？（）

A.RapidMiner

B.KNIME

C.Weka

D.R

E.Python

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.壓力容器智能制造中的大數(shù)據(jù)分析，通常包括______、______、______和______四個(gè)階段。

2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行______、______和______。

3.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具，如______和______，可以幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。

4.壓力容器智能制造中，數(shù)據(jù)來源主要包括______、______和______等。

5.特征工程中的______步驟，可以幫助減少數(shù)據(jù)維度，提高模型效率。

6.在壓力容器故障預(yù)測(cè)中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有______、______和______等。

7.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法，如______、______和______，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式。

8.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于______、______和______等方面，以優(yōu)化生產(chǎn)過程。

9.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，它包括去除______、修正______和填充______等。

10.在數(shù)據(jù)可視化中，______可以用來展示數(shù)據(jù)的時(shí)間序列變化。

11.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)______、______和______等目標(biāo)。

12.大數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如______和______，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時(shí)分析。

13.壓力容器制造中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素包括______、______和______。

14.特征工程中的______步驟，可以幫助選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有影響力的特征。

15.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以用于______、______和______等故障預(yù)測(cè)。

16.在大數(shù)據(jù)分析中，______技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理。

17.壓力容器智能制造中，數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵問題包括______、______和______。

18.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘工具，如______和______，提供了豐富的數(shù)據(jù)分析和建模功能。

19.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)______、______和______等效率提升。

20.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行______、______和______等操作。

21.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于______、______和______等供應(yīng)鏈管理優(yōu)化。

22.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法，如______、______和______，可以用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

23.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)______、______和______等決策支持。

24.在數(shù)據(jù)可視化中，______可以用來展示數(shù)據(jù)在不同維度上的分布情況。

25.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于______、______和______等質(zhì)量控制。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫√，錯(cuò)誤的畫×）

1.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以完全替代傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)分析。（）

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)清洗主要是為了去除重復(fù)數(shù)據(jù)。（）

3.在壓力容器故障預(yù)測(cè)中，決策樹算法比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更準(zhǔn)確。（）

4.數(shù)據(jù)可視化中的熱力圖可以用來表示數(shù)據(jù)的密度分布。（）

5.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析主要關(guān)注生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。（）

6.特征工程中的特征選擇步驟是為了減少模型的復(fù)雜性。（）

7.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法可以完全自動(dòng)化，無需人工干預(yù)。（）

8.在壓力容器設(shè)計(jì)中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助優(yōu)化材料選擇。（）

9.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要是將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。（）

10.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。（）

11.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具可以用于展示大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。（）

12.數(shù)據(jù)安全在壓力容器智能制造中不是主要考慮因素。（）

13.特征工程中的特征提取步驟是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新的特征。（）

14.壓力容器故障預(yù)測(cè)中，支持向量機(jī)算法適用于所有類型的數(shù)據(jù)。（）

15.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法可以用于預(yù)測(cè)未來的市場(chǎng)趨勢(shì)。（）

16.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理中最耗時(shí)的步驟。（）

17.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以提高生產(chǎn)線的自動(dòng)化程度。（）

18.數(shù)據(jù)可視化中的折線圖適用于展示連續(xù)變量之間的關(guān)系。（）

19.在壓力容器制造中，大數(shù)據(jù)分析可以用于預(yù)測(cè)原材料的價(jià)格波動(dòng)。（）

20.壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)述在壓力容器智能制造中，大數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化。

2.論述大數(shù)據(jù)分析在壓力容器制造過程中如何提高產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性。

3.闡述大數(shù)據(jù)分析在壓力容器智能制造中應(yīng)用于設(shè)備維護(hù)的具體步驟和優(yōu)勢(shì)。

4.結(jié)合實(shí)際案例，分析大數(shù)據(jù)分析在壓力容器制造行業(yè)中的潛在挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)策略。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：

某壓力容器制造企業(yè)采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)其生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控和優(yōu)化。請(qǐng)根據(jù)以下信息，分析企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)分析提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

信息：

-企業(yè)采用自動(dòng)化生產(chǎn)線，配備了多種傳感器和監(jiān)控系統(tǒng)。

-生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、原材料消耗、產(chǎn)品尺寸和質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)。

-企業(yè)使用大數(shù)據(jù)分析工具對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。

問題：

（1）企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行生產(chǎn)過程監(jiān)控？

（2）大數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量？

（3）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N大數(shù)據(jù)分析在壓力容器制造中的應(yīng)用場(chǎng)景。

2.案例題：

某壓力容器制造企業(yè)面臨設(shè)備故障頻發(fā)的問題，影響了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。企業(yè)決定采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來預(yù)測(cè)和預(yù)防設(shè)備故障。請(qǐng)根據(jù)以下信息，分析企業(yè)如何實(shí)施大數(shù)據(jù)分析解決方案。

信息：

-企業(yè)擁有大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動(dòng)等參數(shù)。

-企業(yè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。

-企業(yè)已建立了一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫來存儲(chǔ)和管理所有設(shè)備數(shù)據(jù)。

問題：

（1）企業(yè)如何收集和整合設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)？

（2）企業(yè)如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行故障預(yù)測(cè)？

（3）大數(shù)據(jù)分析在預(yù)防設(shè)備故障方面為企業(yè)帶來了哪些具體效益？

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.C

3.E

4.D

5.A

6.A

7.D

8.B

9.D

10.B

11.C

12.D

13.C

14.E

15.D

16.B

17.D

18.B

19.A

20.D

21.C

22.E

23.D

24.A

25.A

26.B

27.A

28.D

29.C

30.B

二、多選題

1.ABCDE

2.ABC

3.ABCDE

4.ABCD

5.ABCDE

6.ABCD

7.ABCDE

8.ABCD

9.ABCDE

10.ABCDE

11.ABCD

12.ABCDE

13.ABCDE

14.ABCDE

15.ABCDE

16.ABCDE

17.ABCDE

18.ABCDE

19.ABCDE

20.ABCDE

三、填空題

1.數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化

2.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

3.Tableau、PowerBI

4.生產(chǎn)設(shè)備、客戶訂單、設(shè)計(jì)文檔、原材料供應(yīng)商、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告

5.特征選擇

6.支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、回歸分析

8.設(shè)備性能監(jiān)控、產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化、生產(chǎn)過程控制、市場(chǎng)需求分析

9.缺失值、錯(cuò)誤值、異常值

10.折線圖

11.提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量

12.ApacheKafka、ApacheFlink

13.完整性、一致性、準(zhǔn)確性

14.特征選擇

15.設(shè)備故障預(yù)測(cè)、生產(chǎn)過程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控

16.Hadoop、Spark、Flink

17.