什么是学习曲线

现代企业管理学（第二版）习题集浙江理工大学现代企业管理课程建设小组2009年10月第一章管理概述什么是管理？你是如何理解的？1．管理者应具备哪些素质？这些素质应如何培养？2．管理的职能是什么？他们之间有什么关系？3．科学管理思想有哪些代表人物？他们的贡献何在？4．分析科学管理在美国出现的背景。

5．霍桑试验得到了什么结果？6．人际关系学派的主要内容是什么？7．如何理解“管理理论的丛林”？8．简述管理理论发展的趋势。

10．管理模式设计题：设想你是一家设计大学管理学教学用的计算机软件公司的创始人，公司产品销售很好，在短短的一年内公司的销售额已达750万元，人员也已扩大到50人，企业正处于快速发展阶段。

由于这方面的软件市场正在扩大，许多大公司，热病是原来只为企业提供管理软件服务的大公司也转向开发这一业务，你公司面临的竞争也正在加剧，请你结合管理理论，为你的公司设计一套合适的管理模式，包括：管理的风格、管理的基本制度、管理的组织结构。

第二章管理原理与方法1．什么是系统?系统有哪些基本特征?管理者可从系统原理中得到哪些启示?2．如何理解责任原理?责任原理的本质是什么?管理者可从责任原理中得到哪些启示? 3．何谓“以人为中心的管理”?又如何实现以人为中心的管理？4．何谓效果、效率和效益?管理者如何追求自身工作的效益？5．管理的法律方法的内容和实质是什么？有何特点和作用？如何正确运用？6．管理的经济方法的内容和实质是什么？有何特点？如何正确运用？第三章调查、预测与决策1．市场调查应主要了解哪些方面?2．什么是预测，常用的预测方法有哪些?3．决策的内涵要点有哪些？其基本步骤是什么?4．确定型决策、风险型决策、不确定型决策之间的区别。

其应用方法有哪些？5．产品1—6月份的实际销售量分别为400万件、480万件、460万件、560万件、600万件、700万件，试用简单平均法，移动平均法(n=4)分别预测7月份的销售量。

数据挖掘计算题考试题库1. 数据挖掘中的“分类”任务是用来做什么的？A. 识别数据集中的异常值B. 将数据集分成不同的类别C. 预测数值型数据D. 找出数据集中的相关性答案: B2. 下面哪种算法不是分类算法？A. 决策树B. K-均值聚类C. 随机森林D. 支持向量机（SVM）答案: B3. 在数据挖掘过程中，“数据清洗”指的是什么？A. 删除重复的记录B. 提取关键特征C. 创建可视化D. 选择重要的数据子集答案: A4. 下面哪个是关联规则学习中的一个常见算法？A. AprioriB. AdaBoostC. 梯度提升机D. 主成分分析甮案: A5. 在数据挖掘中，“过拟合”指的是什么？A. 模型在新数据上的表现很差B. 模型没有捕捉到数据的关键特征C. 模型在训练集上的表现过于完美D. 模型参数过于简单答案: C6. “集成学习”在数据挖掘中指的是什么？A. 使用一个单一的模型进行预测B. 结合多个模型的预测以提高性能C. 对数据进行分层抽样D. 应用一个算法在不同的数据集上答案: B7. 哪个度量标准经常用来评估分类器的性能？A. 均方误差（MSE）B. 精确率和召回率C. 相关系数D. K-均值答案: B8. 下面哪个不是数据预处理的一部分？A. 归一化B. 主成分分析（PCA）C. 数据编码D. 计算数据均值答案: D9. 下面哪个算法适合于处理大量未标记数据？A. 监督学习B. 半监督学习C. 无监督学习D. 强化学习答案: C10. 下面哪个不是异常检测的算法？A. Local Outlier Factor (LOF)B. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Linear Regression答案: D11. 在数据挖掘中，“特征选择”是为了什么？A. 减少数据的维度B. 增加更多的数据特征C. 创建数据的可视化D. 计算数据的主成分答案: A12. 下面哪个是决策树算法的一种？A. C4.5B. K-最近邻(K-NN)C. 随机森林D. 线性判别分析(LDA)答案: A13. 在聚类问题中，"轮廓系数"是用来做什么的？A. 评估聚类的紧密度和分离度B. 计算每个点到其最近的聚类中心的距离C. 确定最佳的聚类数D. 预测新数据点的类别答案: A14. 下面哪个技术用于减少过拟合？A. 正则化B. 增加更多的特征C. 使用更复杂的模型D. 删除数据集中的一些样本答案: A15. 支持向量机（SVM）的主要目的是什么？A. 最大化分类器的边界B. 最小化预测误差C. 找到数据的最佳表示D. 减少计算成本答案: A16. 数据挖掘中的“回归分析”用于什么？A. 预测数值型的目标变量B. 分类数据C. 数据的可视化D. 数据的归一化处理答案: A17. 下面哪个算法是基于概率的分类算法？A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. 支持向量机（SVM）D. K-最近邻(K-NN)答案: B18. “梯度提升机”(Gradient Boosting Machine)主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 优化模型性能D. 聚类分析答案: C19. 在K-最近邻（K-NN）算法中，K代表什么？A. 选择的特征数B. 数据点将考虑的最近邻居的数量C. 聚类的数量D. 数据维度的数量答案: B20. 下面哪个不是数据挖掘任务？A. 预测B. 聚类C. 分类D. 数据录入答案: D21. 数据挖掘中的“提升”技术是用来做什么的？A. 减少模型的计算复杂度B. 减小数据集的规模C. 增强模型的预测能力D. 清洗数据集答案: C22. 下面哪个算法通常用于文本数据的分类？A. 朴素贝叶斯B. 线性回归C. K-均值聚类D. 随机森林答案: A23. 时间序列分析在数据挖掘中用于什么？A. 识别数据中的异常点B. 预测未来的数据点C. 分类数据点D. 查找数据集的子集答案: B24. 下面哪个方法不适用于缺失数据的处理？A. 使用均值填充缺失值B. 删除包含缺失值的记录C. 使用模型预测缺失值D. 增加更多的数据特征答案: D25. “维度的诅咒”指的是什么？A. 数据越多越好B. 数据维度增加导致分析变得更加困难C. 低维度数据不足以解释现象D. 高维度数据易于可视化答案: B26. 在数据挖掘中，下面哪个是一个常见的数据变换方法？A. 数据归一化B. 数据扩充C. 数据删除D. 数据复制答案: A27. 什么是数据挖掘中的“支持”？A. 一个数据集的所有数据点B. 关联规则中项集出现的频率C. 分类算法的准确率D. 聚类质量的度量答案: B28. 决策树中的“节点”代表什么？A. 数据特征的一个可能值B. 一个分类规则C. 数据集的一个子集D. 一个概率分布答案: B29. “随机森林”算法中的“森林”是由什么组成的？A. 决策树B. 数据集C. 神经网络D. 聚类答案: A30. 在数据挖掘中，“基于实例的学习”通常指什么？A. 构建一般化模型B. 用大量的数据实例来做决策C. 用少量的代表性实例来做决策D. 仅使用单个实例进行训练答案: C31. 在数据挖掘中，什么是“过度拟合”？A. 模型不能适应新数据B. 模型在训练数据上表现不佳C. 模型对训练数据的噪声也进行了学习D. 模型过于简化，丢失了重要信息答案: C32. 下面哪个是数据挖掘中的一种特征提取方法？A. 主成分分析（PCA）B. 决策树分析C. 线性回归D. 逻辑回归答案: A33. “聚类”在数据挖掘中的目的是什么？A. 找出数据集中的异常值B. 预测数据点的值C. 将数据集分组成相似的子集D. 减少数据维度答案: C34. 数据挖掘中，“神经网络”主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 复杂模式识别和预测建模D. 数据压缩答案: C35. “深度学习”在数据挖掘中通常用来处理哪些问题？A. 只有小规模数据集的问题B. 高维度和复杂结构的数据问题C. 简单线性问题D. 无需特征工程的问题答案: B36. 关联规则分析中的“置信度”是指什么？A. 规则中的项集出现的频繁程度B. 一条规则被证实为真的次数C. 给定前件时后件出现的条件概率D. 数据集中项集的独立概率答案: C37. 数据挖掘中的“决策树”算法主要用于解决哪类问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 关联规则学习D. 数据预处理答案: B38. “模型评估”在数据挖掘中的目的是什么？A. 选择最好的数据预处理方法B. 确定最合适的特征集C. 选择合适的算法D. 评价模型的预测性能答案: D39. 下面哪个是数据挖掘中的一种无监督学习方法？A. 逻辑回归B. 线性判别分析C. 聚类D. 决策树答案: C40. “文本挖掘”通常用于处理什么类型的数据？A. 数值型数据B. 类别数据C. 文本数据D. 时间序列数据答案: C41. 数据挖掘中的“关联分析”用于发现什么之间的关系？A. 数据特征和预测变量之间B. 不同数据库之间C. 数据项之间的频繁模式、关联或相关性D. 模型和算法之间答案: C42. 在数据挖掘中，哪种方法通常用于异常值检测？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 神经网络答案: B43. 数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 回归分析答案: C44. “数据归约”在数据挖掘中指的是什么？A. 减少数据集的大小，同时尽量保持数据的完整性B. 通过算法提高数据的质量C. 删除数据集中的重复项D. 对数据进行加密保护答案: A45. 在数据挖掘中，什么是“多层感知器”？A. 一种基于规则的分类方法B. 一种数据预处理技术C. 一种基于神经网络的学习算法D. 一种数据可视化工具答案: C46. 下面哪种技术不是用来处理不平衡数据集的？A. 过采样少数类B. 欠采样多数类C. 生成合成样本D. 使用回归分析答案: D47. 在数据挖掘中，“bagging”是用来做什么的？A. 减少模型的偏差B. 增加模型的方差C. 减少模型的方差D. 增加模型的偏差答案: C48. 下面哪个算法适合于大规模数据集？A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. 线性回归D. K-最近邻答案: B49. “分层聚类”和“K-均值聚类”有什么不同？A. 分层聚类需要预先指定聚类数目B. K-均值聚类是一种分层聚类方法C. 分层聚类不需要预先指定聚类数目D. K-均值聚类可以处理任何形状的数据集答案: C50. 在数据挖掘中，下面哪个是评估聚类质量的指标？A. 准确率B. 召回率C. 轮廓系数D. 均方误差答案: C51. “逻辑回归”通常用于解决哪类数据挖掘问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 关联规则学习答案: B52. 数据挖掘中的“时间序列分析”通常用于分析什么类型的数据？A. 空间数据B. 文本数据C. 时间相关的数据D. 图像数据答案: C53. 数据挖掘中的“特征工程”包括哪些任务？A. 特征选择、特征提取、特征构造B. 模型选择、模型评估、模型部署C. 数据清洗、数据集成、数据转换D. 模型训练、模型测试、模型优化答案: A54. “随机森林”是什么类型的数据挖掘算法？A. 聚类算法B. 分类和回归算法C. 关联规则挖掘算法D. 异常检测算法答案: B55. 数据挖掘中的“神经网络”可以用于处理哪些问题？A. 仅分类B. 仅回归C. 分类和回归D. 仅聚类答案: C56. 下面哪个不是数据挖掘中的关键挑战？A. 数据质量B. 数据量的大小C. 数据的可视化D. 选择打印机答案: D57. 数据挖掘中的“假设检验”用于什么？A. 验证模型的预测准确性B. 确定数据样本中观察到的模式是否具有统计意义C. 预测未来的数据趋势D. 检测数据集中的异常值答案: B58. 在数据挖掘中，“K-均值聚类”算法的主要缺点是什么？A. 无法处理非线性数据B. 需要预先确定聚类的数量C. 无法处理大规模数据集D. 只能用于二维数据答案: B59. 下面哪个术语描述了一个数据挖掘算法在未见过的数据上的泛化能力？A. 过拟合B. 训练误差C. 模型容量D. 泛化误差答案: D60. 数据挖掘中的“集成方法”通常包括哪些类型？A. Bagging、Boosting和StackingB. 分类、回归和聚类C. 关联、序列模式和预测D. 决策树、神经网络和支持向量机答案: A61. 下面哪个不是在数据挖掘中常用的数据变换技术？A. 平滑B. 聚合C. 泛化D. 分类答案: D62. 在数据挖掘中，如果一个数据集很“稀疏”，这意味着什么？A. 数据集中有很多缺失值B. 数据集非常小C. 数据集分布非常广泛D. 数据点非常接近答案: A63. 数据挖掘中的“朴素贝叶斯”分类器是基于什么原理？A. 支持向量机B. 贝叶斯定理C. 决策树D. 神经网络答案: B64. 下面哪个参数在决策树算法中非常关键？A. 学习率B. 聚类数量C. 树的深度D. 特征数量答案: C65. 数据挖掘中的“支持向量机”算法主要解决什么类型的问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 时间序列分析D. 数据预处理答案: B66. 数据挖掘中的“模型选择”是基于什么原则？A. 模型的复杂度B. 训练时间的长短C. 预测的准确性D. 所有上述因素答案: D67. 在数据挖掘中，什么是“抽样”？A. 从一个大的数据集中选出一个代表性的子集B. 收集新的数据点C. 数据的分类D. 数据的排序答案: A68. 数据挖掘中的“关联规则”用于发现数据中的哪种模式？A. 预测模式B. 时间序列模式C. 频繁项集和它们之间的关联D. 回归线答案: C69. 下面哪个是度量分类模型性能的方法？A. 均方误差B. 准确率C. 轮廓系数D. 平均绝对误差答案: B70. 数据挖掘中的“深度学习”通常需要什么？A. 小量的标记数据B. 强大的计算资源C. 一维数据D. 无监督的学习方法答案: B71. 数据挖掘中的“过拟合”通常如何解决？A. 增加更多的数据B. 简化模型C. 增加模型的复杂度D. A和B都是答案: D72. 数据挖掘中的“主成分分析”(PCA)主要用于什么？A. 数据分类B. 降维C. 数据预测D. 数据清洗答案: B73. 在数据挖掘中，哪种算法适合处理文本挖掘？A. K-均值聚类B. 随机森林C. 支持向量机D. 朴素贝叶斯答案: D74. 数据挖掘中的“决策树”通常在哪个阶段剪枝？A. 在构建树的过程中B. 构建树之后C. 选择模型之前D. 在数据预处理阶段答案: B75. 下面哪个不是评价回归模型的指标？A. 均方误差（MSE）B. 决定系数（R²）C. 准确率D. 平均绝对误差（MAE）答案: C76. 在数据挖掘中，什么是“集成学习”？A. 单个模型的学习过程B. 一个学习算法的集合C. 多个模型的组合，用于提高预测性能D. 数据集的集合答案: C77. 数据挖掘中的“神经网络”中的“隐藏层”有什么作用？A. 直接处理输入数据B. 对输入数据进行分类C. 提取输入数据的特征D. 输出预测结果答案: C78. 下面哪个算法是基于树的模型？A. 逻辑回归B. 支持向量机C. 随机森林D. 主成分分析答案: C79. 数据挖掘中的“无监督学习”与“监督学习”有什么不同？A. 无监督学习不需要任何数据B. 监督学习不使用数据标签C. 无监督学习不使用数据标签D. 监督学习用于聚类分析答案: C80. 数据挖掘中，下面哪个方法适合于特征选择？A. 递归特征消除B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 线性回归答案: A81. 数据挖掘中的“特征缩放”主要用于什么目的？A. 转换特征到相同的尺度B. 增加数据集的特征数量C. 减少每个特征的值域D. 创建新的特征组合答案: A82. 下面哪个方法通常用于减少一个模型的方差？A. 增加更多特征B. 增加数据点C. 减少模型复杂度D. 进行特征选择答案: B83. 在数据挖掘中，哪种算法可以处理非线性问题？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 主成分分析答案: C84. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于发现什么？A. 频繁项集B. 数据集中的主要趋势C. 数据中的奇异点D. 数据集中的相关性答案: C85. 在数据挖掘中，“相似性度量”用于什么？A. 比较不同模型的性能B. 确定数据点之间的相似度C. 测量数据集的大小D. 评价算法的运行时间答案: B86. 数据挖掘中的“集群分析”是用来做什么的？A. 预测数据点的类别B. 将数据点分为不同的组C. 分析数据中的基本模式D. 评估分类模型的性能答案: B87. 下面哪个是数据挖掘中的一种预测建模技术？A. K-均值聚类B. Apriori算法C. 线性回归D. 主成分分析答案: C88. 数据挖掘中的“分类器的集成”指的是什么？A. 一个分类器的集合B. 多个分类器的组合用于提高整体性能C. 使用单个分类器进行多次训练D. 集成不同类型的数据挖掘算法答案: B89. 数据挖掘中的“数据压缩”有什么作用？A. 减少数据的存储空间B. 加快算法的运行速度C. 提高数据的质量D. A和B都是答案: D90. 在数据挖掘中，什么是“数据立方体”？A. 数据仓库中的一个三维数据模型B. 一个可视化工具C. 数据挖掘算法的一种D. 用于数据预处理的技术答案: A91. “梯度下降”在数据挖掘中用于什么？A. 数据分类B. 寻找最优的模型参数C. 数据的聚类D. 关联规则的挖掘答案: B92. 在数据挖掘中，“半监督学习”是什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用一小部分标记数据和大量未标记数据进行学习C. 不使用任何标记数据进行学习D. 仅使用标记数据进行学习答案: B93. 下面哪个是数据挖掘中的一种分类算法？A. 主成分分析B. 决策树C. K-均值聚类D. 均方误差答案: B94. 数据挖掘中的“数据集成”有什么目的？A. 将来自不同源的数据合并在一起B. 分离数据集C. 创建数据的备份D. 增加数据的维度答案: A95. 数据挖掘中的“数据规约”技术包括哪些？A. 数据归一化和标准化B. 数据清洗和数据集成C. 数据压缩和特征提取D. 数据转换和数据平滑答案: C96. 下面哪个概念与“数据挖掘”最不相关？A. 数据可视化B. 大数据C. 数据加密D. 机器学习答案: C97. 数据挖掘中的“数据变换”可能包括哪些操作？A. 平滑、聚合、泛化B. 分类、回归、聚类C. 训练、测试、验证D. 编码、解码、压缩答案: A98. 数据挖掘中的“预处理”是为了什么？A. 提高算法的准确性B. 减少计算时间C. 提高数据的质量D. 所有上述答案: D99. 下面哪个不是数据挖掘中的挑战？A. 数据的多样性B. 数据的质量C. 数据的存储D. 数据的颜色答案: D100. 数据挖掘中的“模型部署”指的是什么？A. 选择合适的模型B. 构建数据挖掘模型C. 在实际环境中实施数据挖掘模型D. 评估数据挖掘模型答案: C101. 在数据挖掘中，“标准化”和“归一化”有什么区别？A. 标准化是缩放到0和1之间，归一化是缩放到特定的平均和标准差B. 标准化是缩放到特定的平均和标准差，归一化是缩放到0和1之间C. 标准化和归一化是同一个概念D. 标准化是数据清洗过程，归一化是数据转换过程答案: B102. 数据挖掘中的“偏差-方差权衡”是什么意思？A. 增加模型的偏差会减少方差B. 减少模型的偏差会增加方差C. 增加模型的方差会减少偏差D. 增加偏差和方差可以提高模型的准确率答案: A103. 下面哪个是时间序列数据挖掘中的一个关键任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 关联规则挖掘答案: C104. 数据挖掘中的“聚类分析”和“分类”有什么不同？A. 聚类是监督学习，分类是无监督学习B. 聚类和分类都是监督学习C. 聚类是无监督学习，分类是监督学习D. 聚类和分类都是无监督学习答案: C105. 在数据挖掘中，“多维缩放”主要用于什么？A. 降维B. 特征提取C. 数据可视化D. 数据清洗答案: C106. 数据挖掘中的“熵”通常与哪个概念相关？A. 关联规则的强度B. 聚类的紧密度C. 决策树的信息增益D. 回归分析的系数答案: C107. 下面哪个不是构建数据挖掘模型时考虑的因素？A. 数据的质量B. 数据的数量C. 模型的颜色D. 算法的选择答案: C108. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于发现什么？A. 数据中的异常值B. 时间序列数据中的重复模式C. 数据集中的分类标签D. 数据属性之间的相关性答案: B109. 下面哪个技术是处理缺失数据的有效方法？A. 数据删除B. 数据插补C. 数据变换D. A和B都是答案: D110. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”用于解决哪类问题？A. 预测问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 市场篮子分析答案: D111. 在数据挖掘中，“深度学习”主要用于处理哪种类型的数据？A. 小规模数据集B. 结构化数据集C. 非结构化或半结构化数据集D. 一维数据答案: C112. 下面哪个是度量聚类质量的指标？A. 支持度B. 置信度C. Davies-Bouldin指数D. 平均绝对误差答案: C113. 数据挖掘中的“决策树”用于哪些类型的数据？A. 仅数值型数据B. 仅分类数据C. 数值型和分类数据D. 时间序列数据答案: C114. 数据挖掘中的“神经网络”与“深度学习”有什么关系？A. 完全不相关B. 深度学习是神经网络的一个子集C. 神经网络是深度学习的一个子集D. 完全相同答案: C115. 在数据挖掘中，“梯度提升”算法主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 预测建模D. 数据可视化答案: C116. 下面哪个算法适用于大规模数据集的分类问题？A. 随机森林B. 支持向量机C. 神经网络D. 逻辑回归答案: A117. 数据挖掘中的“协同过滤”是用于推荐系统的哪个部分？A. 用户界面设计B. 数据存储C. 预测用户偏好D. 数据清洗答案: C118. 在数据挖掘中，什么是“文本挖掘”？A. 从文本数据中提取有用信息的过程B. 创建新文本数据C. 对文本数据进行归类D. 提高文本数据的质量答案: A119. 下面哪个是衡量数据挖掘模型泛化能力的方法？A. 交叉验证B. 决策树C. 特征选择D. 神经网络答案: A120. 数据挖掘中的“支持向量机”主要用于解决什么类型的问题？A. 数据可视化B. 数据预处理C. 分类和回归问题D. 聚类问题答案: C121. 在数据挖掘中，“项集”的概念最常用于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 回归分析答案: C122. 数据挖掘中的“过采样”和“欠采样”技术用于处理什么问题？A. 缺失数据B. 高维数据C. 不平衡数据集D. 大规模数据集答案: C123. 在数据挖掘中，一条“规则”的“提升度”（lift）指的是什么？A. 规则的支持度与预期支持度的比值B. 规则的支持度与置信度的比值C. 规则的置信度与预期置信度的比值D. 规则的准确率答案: C124. 数据挖掘中的“属性选择”是什么意思？A. 从数据集中选取有用的属性进行分析B. 修改属性的类型C. 删除数据集中的某些属性D. 重命名属性答案: A125. 下面哪个算法是一种基于树的回归方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案: C126. 在数据挖掘中，“模型过度复杂”可能导致什么问题？A. 欠拟合B. 过拟合C. 更快的训练时间D. 更好的用户体验答案: B127. 数据挖掘中的“自编码器”通常用于哪种任务？A. 分类B. 回归C. 数据降维D. 数据增强答案: C128. 在数据挖掘中，“分箱”技术用于什么？A. 数据分类B. 数据聚类C. 将连续变量转换为离散变量D. 预测模型的输出答案: C129. 数据挖掘中的“交叉售卖”是基于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 时间序列分析答案: C130. 下面哪个是度量模型性能的时间复杂度的方法？A. AUC-ROC曲线B. 计算模型训练时间C. 均方误差D. 准确率答案: B131. 数据挖掘中的“Gini指数”用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 关联规则的强度C. 决策树分裂的纯度D. 聚类的质量答案: C132. 在数据挖掘中，什么是“集合外估计”？A. 使用测试集以外的数据评估模型的方法B. 估计模型的准确率C. 使用模型预测集合中没有的数据D. 在数据集之外收集新数据答案: A133. 数据挖掘中的“学习曲线”展示了什么？A. 不同算法的性能比较B. 训练集大小对模型性能的影响C. 特征数量对模型性能的影响D. 不同参数设置对模型性能的影响答案: B134. 下面哪个是数据挖掘中的非线性模型？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性判别分析答案: C135. 在数据挖掘中，什么是“验证数据集”？A. 用来训练模型的数据集B. 用来测试模型的数据集C. 在模型训练过程中用来调整模型参数的数据集D. 用于最终评估模型性能的数据集答案: C136. 数据挖掘中的“层次聚类”有哪些类型？A. 顺序聚类和并行聚类B. 聚合聚类和分裂聚类C. K-均值聚类和谱聚类D. 监督聚类和无监督聚类答案: B137. 数据挖掘中的“ROC曲线”用于评估哪种类型的模型？A. 聚类模型B. 分类模型C. 回归模型D. 关联规则模型答案: B138. 下面哪个是评估数据挖掘模型“泛化能力”的好方法？A. 增加模型的复杂度B. 减少训练集的大小C. 使用多个测试集D. 使用交叉验证答案: D139. 在数据挖掘中，“强化学习”通常用于解决什么类型的问题？A. 数据分类B. 数据预处理C. 决策过程中的序列化问题D. 数据集成答案: C140. 数据挖掘中的“特征哈希”是用于什么？A. 减少数据的维度B. 加密数据C. 增强数据的特征D. 创建数据的哈希表答案: A141. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于分析哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 有时间戳的数据答案: D142. 在数据挖掘中，“正则化”用于解决什么问题？A. 缺失数据B. 不平衡数据集C. 过拟合D. 高维数据答案: C143. 下面哪个是数据挖掘中的一种用于减少特征数量的技术？A. 特征增强B. 特征提取C. 特征识别D. 特征映射答案: B144. 数据挖掘中的“聚类”方法通常用于什么？A. 为每个数据点分配一个类别标签B. 预测数值型的目标变量C. 发现数据中的自然分组D. 找出数据中的异常点答案: C145. 数据挖掘中“多元线性回归”主要用于解决什么类型的问题？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则发现答案: C146. 下面哪个是数据挖掘中用于分类任务的算法？A. 主成分分析（PCA）B. K-均值聚类C. 决策树D. 相关系数分析答案: C147. 数据挖掘中的“模型融合”是什么意思？A. 使用不同类型的模型处理不同的数据集B. 将多个模型的预测结果结合起来以改善性能C. 在同一个数据集上训练多个模型D. 合并两个不同的数据集答案: B148. 下面哪个是用于在数据挖掘中评估聚类算法性能的指标？A. 准确率B. 召回率C. Jaccard指数D. F1分数答案: C149. 数据挖掘中的“AdaBoost”算法主要用于什么？A. 数据降维B. 异常检测C. 分类和回归任务D. 关联规则挖掘答案: C150. 在数据挖掘中，“文本预处理”可能包括哪些步骤？A. 词干提取B. 停用词去除C. 词袋模型创建D. 所有上述答案: D151. 数据挖掘中的“特征选择”和“特征提取”有什么区别？A. 特征选择是选择重要的特征，特征提取是创建新的特征B. 特征选择是创建新的特征，特征提取是选择重要的特征C. 它们是同一个概念的不同名称D. 它们都用于降低模型的复杂度答案: A152. 数据挖掘中的“决策边界”是用于哪种类型的任务？A. 聚类。

学习曲线是什么意思如何应用学习曲线所表示的是单位产品的直接劳动时间和累积产量之间的关系。

那么你对学习曲线了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是学习曲线的内容，希望大家喜欢!学习曲线的概念学习曲线learning curve 以横轴表示反复次数(探索次数)。

以纵轴表示各种学习测试的学习过程的曲线。

作为学习测试，在用错误数、时间、反应潜时等情况下的负加速下降曲线，如果用正反应数或正反应率为纵坐标。

则呈S型或负加速的上升曲线。

然而这些曲线型。

不仅表示学习效果的增减。

而且根据测试的特性，多依赖于理论的界限、生理或行为的界限。

另外，把直到学习成功所需的反复探索数并不相同的许多个体资料，简单地取反复探索次数的平均值来表示，则难以表示学习过程的特征，导致错误的结论。

所以提出了将学习开始和完成时期划齐，即用各个体的横轴或伸或缩，将曲线加合起来的方法。

这样得到的平均曲线称为奋森曲线(Vincent curve)，但几乎无人使用，不过对从个体所得到的资料还是受重视的。

学习曲线也称为经验曲线，是随着产品累计产量的增加，单位产品的成本会以一定的比例下降。

学习曲线(Learning curve)是表示单位产品生产时间与所生产的产品总数量之间的关系的一条曲线。

熟练工程，也称动态评价技术。

他们对缩短工时进行动态评价的技术，广泛应用于生产领域中。

学习曲线将学习效果数量化绘制于坐标纸上，横轴代表练习次数(或产量)，纵轴代表学习的效果(单位产品所耗时间)，这样绘制出的一条曲线，就是学习曲线。

学习曲线有广义和狭义之分。

狭义的学习曲线又称为人员学习曲线，它是指直接作业人员个人的学习曲线。

广义的学习曲线也称为生产进步函数，是指工业某一行业或某一产品在其产品寿命周期的学习曲线，是融合技术进步、管理水平提高等许多人努力的学习曲线。

学习曲线是在飞机制造业中首先发现的，利用数据和资料为企业经营管理工作提供预测和决策依据的一种方法，是引起非线性成本的一个重要原因。

什么是程序设计方法程序设计方法是指在软件开发过程中采用的一系列技术、策略和流程，以确保软件的质量和效率。

它包括了从需求分析到软件测试的整个生命周期。

程序设计方法的核心目的是提高软件的可靠性、可维护性和可扩展性。

1. 程序设计方法的分类程序设计方法主要分为两大类：结构化方法和面向对象方法。

- 结构化方法：这是一种传统的编程方法，侧重于将问题分解为小的、可管理的模块，然后逐步构建整个系统。

它强调自顶向下的设计和模块化。

- 面向对象方法：这种设计方法侧重于使用对象和类来模拟现实世界中的实体和它们的行为。

面向对象编程（OOP）是一种流行的面向对象方法，它使用类和对象来创建软件。

2. 程序设计方法的关键要素- 需求分析：在程序设计之前，首先要明确软件需要满足的功能和性能需求。

- 设计：根据需求分析的结果，设计软件的架构和组件。

- 编码：将设计转化为实际的代码。

- 测试：确保代码符合设计要求，并且没有错误。

- 维护：软件发布后，需要进行持续的维护和更新。

3. 程序设计方法的步骤- 需求收集：与客户沟通，收集软件需求。

- 需求分析：分析需求的可行性和完整性。

- 系统设计：设计软件的架构和用户界面。

- 详细设计：细化每个模块的功能和实现方式。

- 编码实现：编写代码实现设计。

- 代码审查：检查代码质量，确保符合规范。

- 单元测试：测试每个模块的功能。

- 集成测试：将模块组合在一起，测试整体功能。

- 系统测试：在实际环境中测试软件的性能。

- 用户验收测试：最终用户测试软件，确保满足需求。

- 部署：将软件部署到生产环境。

- 维护：根据用户反馈进行软件的维护和升级。

4. 程序设计方法的优势- 提高效率：通过模块化和重用，可以减少重复工作，提高开发效率。

- 增强可维护性：清晰的结构和文档使得软件更容易维护。

- 提升质量：通过严格的测试流程，可以减少软件中的缺陷。

- 促进团队协作：统一的设计方法可以促进团队成员之间的协作。

运营管理（11.04）第一章绪论一、单选、填空1、运营是企业（创造价值）活动的主要环节。

2、企业之间的竞争最终体现在（运营过程的结果上）3、有形产品的变换过程通常也称为（生产过程）P24、无形产品的变换过程有时称为（服务过程）5、企业运营管理有两大对象：（运营过程）和（运营系统）。

P56、运营管理的目标可以用一句话来概括：“在需要的时候，以（适宜的价格），向顾客提供具有适当质量的（产品和服务）。

”。

P9二、多项选择题1、服务运营管理的特殊性体现在（）ACDE P6-8A.设施规模较小B.质量易于度量C.对顾客需求的响应时间短D.产出不可储存E.可服务于有限区域范围内2、资源要素的管理包括的内容主要有（）BCD P10-11A.环境要素管理B.信息管理C.人员管理D.物料管理E.成本管理3、运营管理中的决策内容包括（）ABD P13A.运营战略决策B.运营系统运行决策C.运营组织决策D.运营系统设计决策E.营销决策三、名词解释1、运营活动：是一个“投入→变换→产出”的过程，即投入一定的资源，经过一系列、多种形式的变换，使其价值增值，最后以某种形式的产出提供给社会的过程。

2、运营系统：是指使“投入→变换→产出”的运营过程得以实现的手段的总称。

四、简答题1、运营管理的目标和基本问题是什么？P9-11（1）目标：在需要的时候，以适宜的价格，向顾客提供具有适当质量的产品和服务。

基本问题：①产出要素管理；②资源要素管理；③环境要素管理。

五、论述题1、试述运营管理的基本问题。

P9-11（1）产出要素管理：（1）质量；（2）时间；（3）成本；（4）服务。

（2）资源要素管理：（1）设施设备管理；（2）物料管理；（3）人员管理；（4）信息管理。

（3）环境要素管理：（1）从“产出”的角度来说，企业有必要在产品设计和运营过程中考虑如何保护环境；（2）从“投入”的角度来说，在资源获取和利用上尽量节约、合理使用自然资源，并考虑各种资源的再生利用问题。

基础工业工程各章节作业习题各章节作业习题※<第一、二章>1.什么是工业工程？试简明地表述IE的定义。

2.如何理解工业工程的内涵？3.试述经典IE与现代IE的关系。

如何理解经典IE是现代IE的基础和主要部分？4.如何理解工业工程与生产率工程的关系？5.IE学科的性质如何，这样理解这一性质？6.IE学科与相关学科的关系是什么？7.IE的学科范畴包括哪些主要知识领域？企业应用的主要领域是哪些？8.企业工业工程师要求具备什么样的知识结构？9.什么是IE意识？为什么说“掌握IE方法和技术是必要的，而树立IE意识更重要”？※<第三章生产率概述>1.企业的生产运作有哪几种类型？各有什么特点？2.企业生产运作与管理存在的主要问题是什么？3.生产率从本质上讲反映的是什么？4.生产率测评的意义是什么？5.生产率测评的种类与方法有哪些？6.提高生产率的方法有哪些？※<第四章工作研究>1.什么是工作研究？工作研究的对象、特点是什么？2.工作研究的内容和分析工具是什么？3.工作研究包括哪些内容？工作研究的两种技术的关系如何？4.工作研究的步骤是什么？5.方法研究的概念、特点与目的是什么？6.方法研究的内容是什么？7.方法研究的基本步骤有哪些？※<第五章程序分析>1．程序分析的概念、特点、种类是什么？2．程序分析的步骤和常用工具是什么？3．工艺程序分析的概念、特点和分析对象是什么？4．工艺程序图的组成和作用规则是什么？5．工艺程序图有哪几种基本形式？6．流程程序分析的概念、特点和种类是什么？7．布置和经路分析的概念、特点、目的是什么？8．布置和经路分析的种类有哪些？9．任意选定一个超市，绘出其设施布置简图以及顾客移动路线图，分析现行布置的优缺点，提出改进意见。

10．某空气调节阀由阀体、柱塞套、柱塞、座环、柱塞护圈、弹簧、O型密封圈、锁紧螺母、管堵等组成。

各组成部分的加工工艺和装配顺序如下：（1）阀体：切到规定长度、磨到定长、去毛刺、钻铰4孔、钻铰沉头孔、攻螺纹、去毛刺、检验与柱塞以及柱塞套组件装配、加锁紧螺母、加管堵、检查、包装、贴出厂标签、最终检查、出厂。

1.在 IE 的萌芽和奠基时间，首先应用于( B ) A．建筑业 B ．制造业 C．冶金业 D ．服务业2.工业工程的首要任务是( C )A.供应系统的设计 B ．服务系统的设计C.生产系统的设计 D ．管理系统的设计3 ．动素分析( Therblig )的基本动作元素有( C ) A．21 个 B．15 个 C．17 个 D．24 个4.历史上被称作“工业工程之父”的人是( C )A.甘特B.吉尔布雷斯C.泰勒D.亚当·史密斯5.IE 强调的优化是( B )的优化A.生产要素B.系统整体C.局部D.分级6.IE 从事的规划侧重于(B )规划A.生产发展B.技术发展C.管理D.人事7.生产率是( D )之比A.利润与工资B.成本与利润C.消耗与利润D.产出与投入8.空手移动，伸向目标的动作称为( A)A.伸手B.指向C.移动D.寻找9.由几个连续动作集合而成的工作阶次称为( B )A.动作B.单元C.作业D.制程10.工作抽样需要对操作者或机器进行( D )A ．连续观察B ．规律性观察C ．间断观察D ．随机瞬时观察1.IE 的全名是什么?IE 的定义是什么?答:定义,对人员,物料,机器设备信息,综合集成,通过设计,革新,运用数学,物理等方法来评定,预测,分析的一种活动是一门边缘的科学 .2.IE 中有一个比较大的方面是工作研究的目的和任务是什么 ?答:工作研究的目的:1.工艺工序及程序改善 .2.工作场地的布置,平面改善 .3.机器设备的改良(工治具改善)4.人利的合理利用,降低疲劳程度 .5.物料,机器设备的尽可能利用 .6.环境改善. 7劳动强度降低8.标准建立任务:通过方法研究和作业测定 ,以达到提高生产率和经济效益 .3.工作研究的对象是工作 ,但什么叫工作?将某一物体从一个地方搬到另一个地方 ,它是变更这个物体的什么状态 ?这是否是工作的一种?答:通过使用某种技术使劳动对象 (人,物)按照人的意愿发生某种状态和改变 ,搬运物体是一种工作,其改变物体的空间状态 .4.工作研究的程序是什么?工作研究的步骤:1)选择对象.2),分析现状,数据 3)制订新方法 .4)评选新方法(须考虑经济性,安全管理性以及得到相关部门的支持 )/建立 ST/建立新方案/实话维持新5.新在明确工作研究的目的和进行现场调查分析之后 ,应该进笔新方法的设计 ,而设计新方法的技术一般采用哪些技术 ?并请描述这些技术的目的和内容 .答:新方法设计一般采用技术 :六大提问(分析) 分析五大方面运用四大原则 (ECRS) 综合运用七大手法不忘动作经济原则 .目的:通过提问来发现问题 ,分析出细微问题通过 ECRS 等手段,来提高生产效率和经济效益.6.评选项新方法要考虑到哪些方面 ?答:A 经济性:成本是否降低 . B 安全管理性. C 新方法是否得到相关部门的支持 . D 品质问题7.应用动作经济原则可对动作实行改善 ,请问动作经济原则包含哪些原则 .答:动作经济原则(三类),人体利用:8 条. 工作场子地布置:8 条工治具使用:6 条,总则:10 条.:1.双手并用原则.2 反向. 3.排除合并. 4.降低等级 . 5. 免限性. 6.避免突变 .7.节奏轻松. 8.利用贯性. 9.手脚并用 . 10.适当势原则.8.动作按其能级分类 .可分为多少个能级?怎样区分?答:共分 5 等级;手指,手腕,手肘, 上臂,躯干9.应用动作经济原则,应抓住哪些方面?答:两手同时使用:减少动作单元,缩短动作距离;舒适的工用条件 .10.我们常常听到标准时间或标准工时之类的词语 ,主请问到底什么是标准时间 ?答:标准时间:在标准状态下,一个合格的工人,使用标准的作业方法 ,完成某种特定工作所需要的时间11.标准时间之所以能成为标准在于它能够合理地描述完成一件工作所需要的时间 ,其中涉及到一个标准状态的问题 ,请问何谓"标准状态"答:"5M"标准状态1.作业人员标准化,即拥有健康的身体素质 ,心理素质,且经过合格的技能培训 .2.机器设备,作业工治具使用状况良好 ,无异常现象.3.作业方法正确,无多余的浪费动作或减少必须做的动作 .4.作业环境标准拥有良好的相对温度及湿度5.原材料投入为 OK 品.12.在工作测量时所测得的数据经常受到当时操作者的熟练程度等因素的影响 ,要如何来消除这些影响而得到较为准确的数据呢 ?请详细述之?答:根据作业测定 -评比-宽放(详述略)13.请你评估一下标准时间在管理中的作用?答:标准工时的重要性 :1.作业方法的评选,改进.2.工厂布置 . 3.产能负荷. 4.生管协调. 5.人增减依据.6.新机器设备的结算,成本.7.平衡流水线8.决定人工成本 .9.工作人员的效率,绩效基础.10 管理约束 .11. 生产效率分析依据 .14.标准时间的制订方法有哪些 ?如何应用?答:制订方法:直接法. 1.秒表(归零法). 2.工作抽样法子合成法:1.预定动作时间 . A.方法时间测量 MTM(方法时间测量).BWF(工作固系法).C.MOD 法. 2.标准资料法.15.在测时工作中,一般要用到哪些工具?答:观测板,秒表,时间研究表格计算器 ,铅笔及其它量测仪器 .16.工作测量得出标准时间的步骤和程序是什么 ?怎样计算?答:1.通过观测,测试产线作业时间(实际时间)2.根据 IE 经验及其作业状态加适当之评比为正常时间3.对正常时间加以宽放率 ,算出标准时间 .17.标准时间的构成是怎样的 ?如何确定宽放时间 ?答:私事宽放:2-5% 疲劳宽放:4-10% 程序宽放:3% 政策宽放:<5% 特别宽放:无固.定具体宽放时间可根据各行业之生产条件不同而选择制定 .18.经测量以后后,得出一组时间样本,这样本的标准偏差怎么计算 ,如何确定这些时间值中哪些时时值得是合理数据 ?答:详见 SPC 之偏差之计算 .19.影响作来速度有哪些 ,如何对待这些因素 ?答:5M(人,机.物料,方法,作业标准)1.人为因素:提升员工心理素质,防止怠工情绪,进行必要的专业技能培训 .2.机器设备,作业工治的使用状况:提高机器利用率,改进原治具缺陷及设计新型作业工具.3.作业方法是否得当,正确.<1>对作业动作单元进行合理分割 . <2>作业者技能. <3>作业动作的顺序.4.作业环境影响 .20.工作抽样在 IE 中应用得很广泛,也很重要,请描述出工作抽样的流程 ?答:1.建立调查的目的与范围 . 2.调查项目分类 . 3.决定观测方法对象, 4.设计表格 .5.向有关人员说明调查目的 .6.正式观测.7.整理数据,作出结论 .21.什么是预定动作时间标准法 ?你知道哪几种预定动作时间标准法 ?如有,请简述?答:PTS:利用预先的各种动作制作时间标准 ,来确定进行各种操作所需时间 :包括:1.MOD 2.MTM(方法时间测量).WF 法22.为什么我们在作业员操作时测得的直接测量时间在生产时不能过到 ?它与完整的标准时间有什么异同?答:因为在作业员操作时测试的时间 ,是作业员实际作业的工时 ,在工作中,因受到作业努力教育工作者及宽放程序的影响 ,须消耗掉一部分时间而完整的标准时间已加入了以上两点.标准工时 =实际时间*评比系数*(1+宽放率)23.宽放是什么?宽放分为哪几类?答:操作过程中,必须停顿和休息的时间为宽放 .宽放分为:私事,程序,疲劳,政策,特别.24.什么是工业上的学习曲线 ?答:指人对新事物及新意议接受程度随时间变化南昌变化所表现出来的一种曲线形式 .影响因素:1.人本身的学习速度 . 2.事物本身的复制程状况 .25.什么叫生产平衡,平衡损耗?答:瓶颈:生产过程中,某一工序之操作时间与生产周期时间之差异 ,在这些工序上,出现堆积或等待现象,称之为瓶颈状态 .生产平衡:生产过程中各工序之间的负荷差距最小 ,时间差距最小的一种现象或状态 .平衡损耗:生产平衡中,去掉平衡部分,余下所损耗之部分 .26.平衡率的计算公式?答:生产平衡度 =各工序实质之和/( 最高时间*合计人数)*100%27.对一个品番的流程研究 ,首先要用到的方法是 5W1H,请问这 5W1H 是由哪些要素构成?怎样应用?(略)28.平衡一条生产线,应从哪些方面下手?怎样去平衡?答:1.瓶劲工位的解决 . 2.机器设备的使用,利用状况.3.工夹治具的改善 .4.提高操作者技能 .5.流程分析与工作简化 .29.当你的标准时间在实际作业时生产反应达不到 ,你应怎样处理?答: 1.现场分析作业者方法是否合理 .2.所用之工治具对作业者是否有影响 .3.作业者之作业动作是否存在明确的浪费与怠工情绪 .4.原材料是否为 OK 品.5.审查标准制订的合理性 .30.当生产线因制程而出现品质异常时 ,你是否会认为这是生产线与品管单位的事情 ,如你要解决问题,你应从哪些方面着手?如可解决?答:1.品质是一个企业的生存之本 ,作为企业的一名员工 ,每个人均有义务去维持品质的优良,从 IE 的角度来说:主要从以下几面考虑 .1.分析生产流程的合理性 ,运用流程分析之方法 ,找出流程的不合理点 ,针对其不合理原因,提出改善措施 .2.作业方法是否正确,标准如作业方法有误 ,须运用 IE 手法的作业动作分析,建立标准的作业方法 .3.机器设备及工治具使用状况是否良好 ,利用率是否可提升 .4.作来环境是否适合正常标准状态去作业 .5.人员状况(人员素质,受教育,培训程度,心态,情绪)31.什么是生产率?生产率分为哪几种?答:和平率 =产出/投入(百分比)1.按生产要素分:A 劳动生产率, B 资本生产率. C 原材料生产率 . D 能源生产率. E 直接劳动生产率,F 总成本生产率 .G,外汇生产率.2.按考察生产要素数量多少分 :A 总生产率和全要素生产率 . B 多要素生产率 .C 单要素生产率.3.按计算方式分:A 静态生产率 B,动态生产率.32.请写出静态生产率和动态生产率的计算公式 ?答:静态生产率. =测定期内总产出量/测定期内要素投入量动态生产率. =( 测定期产出量/测定期投入量)/基准期产出量/基准期投入量)33.SOP 和生产流程是种工艺文件 ,当生产线没有按照 SOP 或生产流程图作来时,你应怎样处理?答:1.应到产线了解实际情况 ,看是否 SOP 与流程图存在差异之处 ,能指导作业 .2.若此相关文件是正确的 ,须协调班,组长解决,进行相关标准之更改 .34.SOP 作为一种作业标准书 ,它应该包含哪几个部分的内容 ,在编写 SOP 时在语言表过上,应注意些什么?答:SOP 包含:1.表头区,2.图示说明区.3.语言叙述区(作业步骤). 4.注意事项区.5.作业工, 夹治具栏. 6.大标题缩写 SOP 时,应注意以下几点:1.图示说明简洁明了,能反映出某一工序之作业要点 .2.叙述作业步骤语言精确 ,简洁,且注意前后工序之衔接性 ,及工序内各动作单元的合理性分割.3.注意事项栏应注明事项 ,如品质陷患,不定期性动作 .4.原材料用量,各工治具使用状况须清楚注明 .5.注意 SOP 发行, 日期及发行版本的正确性 .35.提高生产率应通过哪些途径 ?答:1.利用成本分析,降低制造成本(原材料,人力,工时成本)2.协调配置企业内人力利用率 ,提高人的利用价值 .3.提高机器设备的利用率 .4. 改良工夹具.5.优化流程 .6.优化产品设计 .7.在生产系统中,运用现代物流技术 . 8.注意组织和职务设计 ,充分发挥各环节作业.36.你能否写出价值工程的基础方程式 ?并简述提高价值的几种途径 ?答:即:V=F/C,其意义为:某种产品之功能与其制造成本的比值 ,提高价值的途径 .1.降低产品制造成本,包括工时,人力,原材料,机器设备成本 .2.设计新技术,提高产品的功能 .3.对产品规格进行设计,以降低原复制程序 .37.请简述 IE 七大手法及其用途?答:七大手法: 1.工作简化 . 2.工作抽样. 3.动作研究. 4.动作经济原则 . 5.人机配置. 6.流程分析. 7.时间研究.38.排拉之前,应作哪些准备工作?答:1.了解此品番之产品结构 ,熟悉其生产流程.2.各工位之操作方法了解及操作 .3.生产流程合理性. 4.所需工夹治具及使用状况 5.产线人员之技术准备状况 6.排拉所需资料之准备状况. 7.引产品产量及生产周期预估与测得 .39.在工厂布置中,物流是主要考虑因素之一 ,请问物流是什么?物流包含哪此要素?答:生产系统中,原材料(零配件)投入到成品输出(表现一定方向性与目的性 )过程(经过生产转换过程)物流系统包括:1.原材料, 2.生产作业系统 . 3.人员, 4.机器设备.40.对物流系统的改善,主要考虑哪些方面 ?答:1.物流方向. 2.搬运规则. 3.场所合理性. 4.运输的工具. 5.运输距离.<1>搬运系统: 1. 距离, 2.体积. 3.大小. <2>物体体积. <3>流水拉的长短. <4>人力配置 .41.在平衡生产线时,应考虑到哪些问题?答:1.人力的配置,各工位人员训练合格 . 2. 整体流程正 3.前后工位之动作合并,(ECRS 瓶劲工位之解决) 4.物流系统之改善 .异常. 5.机器设备之利用率 .42.如果生产线出现品质问题 ,例如焊线时位置焊错(反线),有人提出对策,对员工进行教育宣遵,你认为此项对策可否杜绝此项不良 ?如你在处理此问题 ,你会如何解决?答:不可以杜绝产品汪良 ,从以下几方面入手 :1.给员工输入一丝不苟的作业理念 ,提高其品质意识,增加其作业积极性 .2.进焊作业员进行分组作业 ,由每个人焊几种颜色的芯线 ,以减少焊反线机会,并利于追踪责任.3.对每个焊接作业员进行编号 ,当出现不良时 ,以便及时追踪 ,改善.42.解决制程品质问题(来料不良除外),你会从哪几个方面去考虑 ?答:1.人员素质.2.机器设备.3.工程,设计. 4.作业方法与工程分割 . 5.作业环境.43.设备能力怎样计算?答:设备能力即设备利用率 =实际开动时间/总作业时间46.在程序分析中,可分为流程程序分析与工艺程序分析 ,请说明其有何区别 ,及写出其常用研究表格形式 .答:在程序分析:侧重于对某段流程或整体流程的分析研究 ,研究,以求得到改善点分析中运用 ECRS 原则,其过程较工艺复制 .常用表格:流程程序图 .线图,线路图.工艺程序分析:侧重于生产工艺的分析 ,制定最佳工艺标准与工艺流程 .常用表格:工艺程序图 .47.IE 的基本工作职能是什么 ,其常用之改善手法有哪几种 ?答:八大职能:1.工程分析,2.工作标准,3.动作研究. 4.时间研究 . 5.时间标准. 6.价值分析. 7.工厂布置. 8.搬运设计.七大手法:1.流程分析.2.动作分析.3.动作经济分析 .4.时间研究.5.工作抽样.6.人机配置.7.工作简化.58.作为 IE 人员,首先必须建立 IE 意识,请问:所谓 IE 意识包括哪方面而之意识 ?答:1.成本和效率意识 . 2.问题和改善意识 . 3.工作简化和标准意识 . 4.全,整体意识 .5.以人为中心意识 .6.永无止境的改善意识 .49.在制造时间中,制造生产总时间 =基本时间*多余-无效时间.请问其中无效时间包括哪个.?答:无效时间包括,即对生产作业无直接或间接性作用时间 .1.休息和生理需要时间2.非生产时间(寻找,等待,其他本职以外之工作)3.非操作者原因造成的停工 (等待)4.因操作者原因造成的停工 .5.准备或结束时间 .50.在现场分析解决问题技巧中 ,我们常用现场的综合生产性来衡量分析请问 ,这里所谈的现场综合生产性包含哪几具方面 ,其指数如何计算 .答:现场综合生产性指数 =开动率*标准化率*努力率*平衡率51.标准时间如何计算?答:标准时间 =观测时间*评比系数* ( 1+宽放率)52.宽放时间的种类有哪些?答:宽放时间种类有:1.私人宽放 2.程序宽放 3.疲劳宽 4.政策宽放. 5.特殊宽放53.何谓瓶颈工序答:生产过程中某一工序之操作时间与生产周期之差异 ,在这些工序上出现堆积或等待现象,这些工序称为瓶颈工序 .54.何谓生产平衡损耗?答:流水线作业中各站之作业时间不可能完全跟生产周期相同 ,作业时间低于生产周期所形成的等待为平衡损耗工时 .55.如何应用分析技巧中的 5W2H?答:制作流程时用 5W2H 对每一工站进行提问 ,再利用 ECRS 四大原则对该流程进行简化,可使该流程更具有合理性56.生产率一般分为哪几类?答:1.按生产要素分:A.劳动生产率. B 资本生产率 C. 原材料生产率 D 能源生产率 E, 直接劳动生产率 . F 总成本生产率 . G 外汇生产率57.本课标准工时中" " 表示什么,如何计算?" "表示生产一条线设备作业总时间与作业总工时之比:" "=设备作业总时间/作业总工时58.本课标准工时中"Q" 表示什么?如何计算?"Q"表示生产一条线所用到的检测总时间与作业总工时之比Q=检验总时间/作业总工时59.编写 SOP 时,语言表达应注意哪些方面 .答:编写 SOP 应注意语言简洁,明了,连贯, 目的明确.60.请写出 QC 七大手法.答:QC 七大手法是:1.鱼骨图. 2. 柏拉图. 3.直方图. 4.管制图.5.查检表 6.层别法. 7.散布图61.请写出本课哪些表单或资料在 QC 七大手法中何种手法 .答:本课表单或资料在 QC 七大手法中属于"查检表",如"工时分配:记录表"人力分布表" 以及"日,周报表"等.62.程序分析可分为哪几类 .答:程序分析可分为:工艺程序分析和流程序分析63.如何正确编写产品工艺流程图 .答:编写工艺流程图的正确方法是 :根据流程的先后顺序 ,分为 CONN 的制作阶段和测试包装阶段,1)CONN 结构制作前置作业阶段编排 ,依据 CONN 结构及接线方式及线材的结构 .2)CONN 制作阶段编排依据类似品番流程以及不良履，特性来制订 .3)测试以成品图与客户要求 ,64.何谓生产周期,它有何作用.?答:1.生产周期 -----生产线 ----一件产品在各工序中作业所需要最高之时间 . 2.作用:可衡量产线在固定之时间内所生产之产量 .65.产品生产周期如何计算 ,它与产品标准工时有何关系 ?答:生产周期 =人力*工作时间/投入产量 .2.与产品标准工时的关系是 :标准工时/人力 =周期.在人力不变的情况下,周期越大, 标准工时越高,周期越小,标准工时越低66.如何正确编写 SOP?答:编写 SOP 的正确方法是1.表头制作:依据业务制令及流程图 ,作业名称页次与流程图之站别名称页次是完全一致的,其客户简称名称,产品编号则依业制令 .2. 材料及设备填写依据 BOM 以及实际所得 .3.注意事项:要包括作业步骤搬弄是非要项目 ,对作业员技能安全要求 ,不良处理方式,客户要求之项目 .4.作业步骤:简述每工作站作业的先后顺序具体动作 .5.图面说明:直观表明每工作站重点尺寸 ,作定完毕之开关外观及电气条件是否乎合作业要求.67.编写 SOP 时应具备哪些资料？答:编写 SOP 时应具备的资料:成品图,BOM, 零件图,打样资料,设备需求表等相关资料 .68.SOP,流程在 ISO 文件中,属于第几阶文件?答:SOP 流程在 ISO 文件中,属于第三阶文件?69.何谓 ISO, 在 IE 工作中,通常会接触 ISO 哪些方面之内容 .?ISO----国际标准化组织在 IE 工作中通常接触到 ISO 方面的内容有:IE 工时表单的管制(生效与废除).70.本公司所认证通过之 ISO 属 ISO 家族哪些方面之内容 .?答:本公司所认证通过之 ISO 属 ISO 家族的:ISO-9002 款71.在 IE 工作研究中,其下三阶各包含哪些一款 .?答:1.方法研究:A 程序分析(工艺程序图,流程程序图,线路图) B 操作分析(要机操作分析,联合作业分析,双手操作分析)C:动作分析(动素分析, 目视动作分析)2.作业测定:A,直接法(密集抽样时间研究 :秒表法,分散抽样时间研究 :工作抽样)B, 合成法(预定动作时间(PIS)法:MTM,WF,WOD,标准资料法)72.在目前的 IE 工作中,你最感兴趣的内容是什么 ?答:运用 IE 相关知道进行现场作业改善以全面发挥 IE 功效,降低成本提高质量和生产率 .73.在你所掌握的 IE 知识中,其主要来源于哪些方面 .答:1.教育训练. 2.相关资料 3.实际中总结. 4.经验交流.74.目前较大型之工厂内均有 PE/ME/QE 等,你知道 IE 与其他有何关系吗 ?IE 与 PE,ME,QE 有着不可分割的联系,为追求系统整体优化(包括产品研究开发 ,设计等)PE,ME,QE,亦是 IE 的研究对象,从而使生产系统投稿要素 ,得到有效利用降低成本保证质量和安全,提高生产率变为最佳效率 .75.请说说在一个新产品量产工作中 ,IE 负责哪些工作?答:1.工时评估与修订 .2.SOP.流程稽核 (标准化及合理性 ).3.生产效率偏低之原因分析.4.PVC 用量抽测.5.作业及工治具之际改善 .76.请说说 IE 工作中,最难做的工作是什么,理由如何?答:IE 工作中,最难做的工作是标准工时的判定 (MOD 法除外),因为标准工时除了时间研究人员的主观判断外,并十分准确的客观标准,经验愈多,制定之标准工时偏差愈少 ,且标准工时受人员 ,作业方法机器设备 ,工作环境等方面影响 .77.MOD 法有哪几类计时动作 ,其计时标准如何?答:1.移动动作(A.手指动作 M1.b 手动作 M2. C.前臂动作 M3 d. 大臂动作 M4. E 伸手的手臂 M5)2.终结动作： a.触摸,把握动作, 1) 碰接触 GO 2) 简单的抓 GI 3) 复杂的抓 G33.下肢动作: a.足踏板动作 F3 b.足步动作 W54.附加因素:重量因素 L15.其它动作 :a. 目的 E2 b.校正 R2. C.判断 D3. D. 按下 A4. F.弯体B17. E.起身坐下 S3078.单位换算:1 秒=7.75MOD 1 分=465MOD79.在 MOD 法计时中,有关之反射动作如何计时 .答:在 MOD 法计时中,有关之反射动作均降低一个等级来计算 .如:M2(M1) M3(M2) M4(M3) G3(G1) P5(P2)80.什么是评比,标准工时与评比有何关系 ?答:评比 ---时间研究人员将所观测到的操作者的操作速度与自己理想中的正常速度作一想像的比较:标准工时 =观测时间*评比率*(1+宽放率)81.如何加入评比,评比的加入对标准工时有何影响 ?答:时间研究人员将所观测是到的时间 ,即修正为正常的时间评比越高 ,作业者作业速度越快,标准工时也就越高 ,反之越低 .82.评比一般有哪几种,如何应用.答:评比一般有 60 分法,100 分法及 75 分法,通常采用前两种:1.60 分法与 100 分法:此两种方法是建立在同一水平之上 ,同观察速度与理想速度完全相同的给予 60 或 100 分,观测速度大于就给予 60 分和 100 分以上分数,反之则给 60 分和 100 分以下之分数 ,评比全凭经验与判断 ,经验越多判断愈精确 ,评比误差亦愈小.83.评比与作业者的作业速度呈什么关系 .答:成正比关系,评比越高,说明作业速度就越快 ,反之则就越低 .84.在 100 分法的评比方法中,120 分的评比代表什么 .答:表示观测速度大于理想的正常速度 .85.在标准工时的制订过程中 ,为什么要加入评比/?答:当求出一具有代表性的时间 ,因为此时间懂为该操作:作业者个人的平均时间,所以还不能作出标准时间 ,因为这个人的动作可能比标准动作快也可能比标准动作慢 ,所以必须利用"评比"予以修正,使其动作慢者变快,快者变慢,为一不快不慢的"正常速度.86.评比和宽放有何差别 ,请叙述其有何关系 .答:1.评比最主要的作用是将观测的时间修正为不快不慢在正常情况下所需要的时间,.2.宽放是使操作者稳定的维持正常的操作给予宽松修正的时间 .。

学习曲线(卷名：教育)learning curve学习进程及其效果可用曲线图表示，这种图解就叫学习曲线，学习通常都要经过一定的练习，把历次练习的进程及其效果用统计的方法处理，然后绘制成曲线图解，就可以看出学习过程的进步情况。

因此，学习曲线也称练习曲线。

通过练习曲线可以看出学习过程的效率、速度、准确性等方面的变化和特点．练习曲线的这种图解方法，可以广泛地运用于知识、技能的学习以及行为习惯的形成等各个方面．不过，因为有些学习现象非常复杂，学习效率较难测定，所以，在心理掌中，练习曲线较多地运用于技能和熟练的形成的研究中。

学习曲线的坐标式图表，一般以横坐标表示练习的次数、练习日数及练习的总作业量；纵坐标表示单位时间的作业量、完成作业所需的时间及完成作业的成功或错误的数量。

学习成绩一般是逐步提高的，它表现在速度加快和准确性提高上。

速度加快的标志是单位时间内所完成的工作量增加或每次练习所需的时间减少。

准确性的提高表现为正确数增加或错误数减少。

如果以单位时间内完成的工作量和正确数为纵坐标，由于工作量随着练习的进程而增多，则学习曲线呈上升的趋势(图l，a)，如以每次练习所需时间或每次练习的错误数为纵坐标，由于每次练习所需时间或错误数量逐渐减少，则学习曲线呈下降的趋势(图1，b、c)。

学习的进步，练习成绩的提高，虽然一般说来是逐步提高的；但由于学习内容的性质和难易不同，学习方法不同，以及学习者的能力、知识经验、学习动机和意志努力不同等原因，学习的进步情况也就不同，表现在学习曲线上也就有不同的趋势。

一般情况如下：①学习的进步先快后慢。

在多数情况下，练习初期进步较快，以后逐渐缓慢(图2)。

练习的进步先快后慢的主要原因是：开始练习时，掌生对己熟悉的部分任务，可以利用过去的经验和方法，而且开始时教师往往把复杂的学习分解为一些比较简单的任务进行练习，比较容易掌握，加之练习初期兴趣浓．情绪饱满，比较努力，所以练习初期进步较快：后期，可以利用的已有经验相对地逐步减少，而且要把整个的学习联系和协调起来，比简单的局部学习任务复杂而困难，加之后期学习积极性可能会降低，所以成绩提高较慢．教师在指导这类学习时，应加强后期的指导和训练．②学习的进步先慢后快。

Bias指标概述在数据分析、机器学习和人工智能领域，我们经常需要评估模型的性能和准确性。

然而，仅仅准确度或误差并不能完全代表一个模型的好坏，因为模型可能存在bias（偏差）。

在本文档中，我们将重点介绍bias指标及其重要性，以及如何计算和解释这些指标。

什么是bias？Bias（偏差）是指模型预测结果与实际值之间的差异。

在机器学习领域，我们关注模型的偏差是因为它可以帮助我们了解模型是否对数据中的模式进行了正确的拟合。

一个模型如果存在偏差，意味着它无法捕捉到数据中的一些关键特征或规律。

在训练机器学习模型时，我们希望尽量减小偏差，使模型能够更好地拟合数据。

bias指标的重要性Bias指标是评估模型性能的重要指标之一。

它提供了以下几方面的价值：1.客观评估模型：准确度或误差虽然可以衡量模型在整体上的性能，但是它们无法告诉我们模型是否存在偏差。

通过计算和分析bias指标，我们可以更客观地评估模型的性能。

2.模型选择和改进：bias指标可以帮助我们选择合适的模型。

如果一个模型的bias较高，意味着模型无法对数据进行有效拟合，我们可以考虑尝试其他模型或改进当前模型。

3.模型解释：bias指标还可以帮助我们解释模型的结果。

当我们了解模型的bias指标时，我们能够判断模型的预测是否足够准确，并据此做出相应决策。

如何计算bias指标有多种方法可以计算bias指标，具体的计算方法取决于数据类型和问题类型。

以下是几种常见的计算bias的方法：1.偏差方差分解：偏差方差分解是一种常用的计算bias的方法。

它将模型的误差分解为偏差和方差两个部分。

偏差反映了模型的拟合能力，方差反映了模型的泛化能力。

通过计算偏差和方差的权衡，我们可以得到模型的总误差和bias的大小。

2.交叉验证：交叉验证是一种常见的评估模型bias的方法。

它通过将数据集分成训练集和验证集，然后在验证集上评估模型性能。

如果模型在训练集上表现良好，但在验证集上表现较差，说明模型存在较高的偏差。