1、 2025年大学自动化管理应用管理(管理技术)试题及答案 (考试时间:90分钟 满分100分) 班级______ 姓名______ 第I卷(选择题 共40分) 答题要求:本大题共20小题,每小题2分,共40分。在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的,请将正确答案的序号填在括号内。 1. 自动化管理应用管理中,关于数据采集与预处理的核心目标是( ) A. 尽可能多收集数据 B. 快速传输数据 C. 提高数据质量 D. 存储所有数据 2. 以下哪种技术不属于自动化管理应用管理中的常见数据分析技术( ) A. 聚类分析 B. 基
2、因编辑技术 C. 关联规则挖掘 D. 趋势分析 3. 在自动化管理流程优化中,关键在于( ) A. 增加流程环节 B. 减少人员参与 C. 提高流程效率与质量 D. 采用新设备 4. 自动化管理应用管理中,智能决策系统的基础是( ) A. 大量历史数据 B. 实时传感器数据 C. 专家经验 D. 算法模型 5. 自动化管理应用管理中的系统集成主要是解决( ) A. 设备兼容性问题 B. 数据格式统一问题 C. 不同子系统协同工作问题 D. 软件版本差异问题 6. 对于自动化管理应用管理中的安全防护,重点在于防范( ) A. 网络攻击 B. 人员误
3、操作 C. 设备故障 D. 数据丢失 7. 自动化管理应用管理中,业务流程自动化的优势不包括( ) A. 提高工作效率 B. 减少人为错误 C. 降低成本 D. 完全取代人工 8. 自动化管理应用管理中,数据挖掘算法的选择主要依据( ) A. 数据量大小 B. 数据类型 C. 应用场景需求 D. 算法复杂度 9. 在自动化管理应用管理中,关于用户界面设计的关键原则是( ) A. 界面美观 B. 操作复杂 C. 符合用户使用习惯 D. 功能全面 10. 自动化管理应用管理中,系统监控与维护的主要目的是( ) A. 保证系统正常运行 B. 发现新功能需
4、求 C. 升级硬件设备 D. 开发新软件模块 11. 以下哪项不属于自动化管理应用管理中的资源分配管理范畴( ) A. 人力分配 B. 资金分配 C. 时间分配 D. 知识分配 12. 自动化管理应用管理中,工作流管理系统的核心功能是( ) A. 定义工作流程 B. 存储工作文档 C. 管理工作人员 D. 监控工作进度 13. 在自动化管理应用管理中,关于供应链自动化管理的重点是( ) A. 优化供应链流程 B. 增加供应商数量 C. 提高产品价格 D. 降低产品质量 14. 自动化管理应用管理中,客户关系管理自动化的主要作用是( ) A. 提高客
5、户满意度 B. 增加客户投诉 C. 减少市场推广 D. 降低服务成本 15. 自动化管理应用管理中,项目管理自动化的关键在于( ) A. 合理安排项目进度 B. 增加项目预算 C. 扩大项目规模 D. 减少项目参与人员 16. 以下哪种自动化管理技术有助于提升企业的生产效率( ) A. 办公自动化 B. 市场营销自动化 C. 生产制造自动化 D. 财务管理自动化 17. 自动化管理应用管理中,数据可视化的主要目的是( ) A. 使数据更美观 B. 方便用户理解数据 C. 存储数据 D. 传输数据 18. 在自动化管理应用管理中,关于质量管理自动化的核心
6、是( ) A. 设定质量标准 B. 检测质量问题 C. 改进质量控制流程 D. 增加质量检验人员 19. 自动化管理应用管理中,知识管理自动化的意义在于( ) A. 快速获取知识 B. 删除无用知识 C. 修改知识内容 D. 减少知识交流 20. 自动化管理应用管理中,关于风险管理自动化主要是针对( ) A. 识别风险 B. 降低风险发生概率 C. 评估风险影响 D. 以上都是 第II卷(非选择题 共60分) 答题要求:本大题共5小题,共60分。请根据题目要求,认真作答,答题过程中要注意条理清晰,逻辑连贯。 21. (10分)简述自动化管理应
7、用管理中数据挖掘的主要步骤及各步骤的关键任务。 22. (12分)在自动化管理应用管理中,如何确保业务流程自动化与企业战略目标相契合?请详细阐述。 23. (12分)请分析自动化管理应用管理中智能决策系统面临的挑战及应对策略。 24. 材料:某企业在自动化管理应用管理方面进行了一系列尝试,引入了自动化生产设备和管理软件,但在运行过程中出现了生产效率未达预期、数据准确性不足等问题。 (12分)针对该企业的情况,分析可能导致这些问题的原因,并提出相应的改进措施。 25. 材料:随着科技发展,自动化管理应用管理在各行业广泛应用。某大型制造企业通过自动化管理提升了生产效率,但
8、也面临着员工对新技术适应困难、部门间协作沟通不畅等问题。 (14分)请结合材料,谈谈如何解决该企业面临的这些问题,以进一步优化自动化管理应用管理。 答案:1.C 2.B 3.C 4.D 5.C 6.A 7.D 8.C 9.C 10.A 11.D 12.A 13.A 14.A 15.A 16.C 17.B 18.C 19.A 20.D 21. 数据挖掘主要步骤包括数据准备、数据探索、模型选择与训练、模型评估与优化。数据准备关键任务是清理、集成、转换数据;数据探索是了解数据特征与规律;模型选择与训练是选合适算法并训练;模型评估与优化是评估性能并改进。
9、 22. 首先要明确企业战略目标,将其细化为具体业务目标。然后分析业务流程自动化需求,看是否能支持战略实现。调整流程自动化设计,使其与战略方向一致。持续监控和评估,根据战略变化及时优化流程自动化,确保始终契合。 23. 挑战有数据质量问题影响决策准确性,算法复杂度高难理解维护,缺乏领域知识。应对策略是加强数据质量管理,简化算法或采用可解释算法,引入领域专家参与决策。 24. 原因可能是设备选型不当、软件与生产流程不匹配、员工操作培训不足、数据采集与处理环节有缺陷。改进措施是重新评估设备和软件,加强员工培训,优化数据采集处理流程,建立监控机制及时调整。 25. 对于员工适应困难,加强培训,提供技术支持和学习资源,组织交流分享活动。对于部门协作问题,建立统一沟通平台,明确职责与流程,开展跨部门培训与团队建设活动。通过这些措施优化自动化管理应用管理。






