商务智能考试题目
商务智商测试题及答案
商务智商测试题及答案一、选择题1. 商务谈判中，以下哪项不是有效沟通的要素？A. 清晰表达B. 倾听理解C. 情绪化表达D. 尊重对方2. 在进行市场调研时，以下哪项不是收集数据的方法？A. 问卷调查B. 观察法C. 专家访谈D. 直觉判断3. 以下哪个选项不是企业社会责任（CSR）的范畴？A. 环境保护B. 员工福利C. 利润最大化D. 社区参与二、填空题4. 企业在进行市场细分时，通常采用的三个维度是______、______和______。
5. SWOT分析中的“S”代表的是______，而“W”代表的是______。
三、简答题6. 简述企业文化对员工行为的影响。
7. 描述企业如何通过供应链管理提高效率。
四、案例分析题8. 阅读以下案例，并分析该公司在市场定位上可能存在的问题及改进建议。
案例描述：XYZ公司是一家生产高端电子产品的制造商，其产品以高质量和创新技术著称。
然而，最近XYZ公司发现其市场份额有所下降。
答案：一、选择题1. 答案：C. 情绪化表达2. 答案：D. 直觉判断3. 答案：C. 利润最大化二、填空题4. 答案：地理、人口统计、心理5. 答案：优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）三、简答题6. 答案：企业文化通过塑造员工的价值观、行为准则和工作态度，影响员工的日常工作行为，增强团队凝聚力，提高员工的工作满意度和忠诚度。
7. 答案：企业可以通过优化供应链流程、加强供应商管理、采用先进的信息技术、实施库存控制策略等方法来提高供应链管理效率。
四、案例分析题8. 答案：XYZ公司可能存在的问题包括市场定位不明确、产品价格过高、竞争对手的策略变化等。
改进建议可能包括重新评估市场定位、调整产品定价策略、加强市场调研以更好地了解客户需求、提高产品差异化等。
技术服务商业智能应用考核试卷
B. Spark
C. SQL Server
D. MongoDB
4.在BI应用中，以下哪个过程通常是数据预处理的一部分？（）
A.数据收集
B.数据挖掘
C.数据清洗
D.数据存储
5.以下哪个不是商业智能解决方案的常见组成部分？（）
A.数据源连接
B.数据仓库
C.数据湖
D. CRM系统
6.以下哪个工具不是用于数据仓库设计的？（）
C.软件即服务（SaaS）
D.硬件即服务（HaaS）
10.以下哪些是商业智能报告的类型？（）
A.仪表盘
B.嵌入式报告
C.交互式报告
D.静态报告
11.以下哪些是数据安全的关键考虑因素？（）
A.访问控制
B.数据加密
C.数据备份
D.用户行为监控
12.以下哪些是实时商业智能系统的特点？（）
A.快速的数据处理
4.在BI报告中，________是一种常用的可视化工具，用于显示各个类别在总数中的比例。
5. ________是一种商业智能工具，它允许用户通过拖放字段来创建动态报告和仪表盘。
6. ________是指在商业智能分析中，对数据进行汇总和简化以得出更高层次见解的过程。
7.在云计算中，________代表软件即服务，是一种通过互联网提供软件应用的模式。
C.数据清洗
D.数据挖掘
17.以下哪个软件不是专门用于数据可视化的？（）
A. Tableau
B. Power BI
C. Microsoft Excel
D. Adobe Photoshop
18.在BI中，以下哪个概念与数据颗粒度相关？（）
A.数据聚合
商务智能复习题.doc
二、判断题(本题共10道小题，每小题1分，共10分)(F ) 4.独立的数据集市架构的优点是企业内数据一致，不会产生信息孤岛。
(F ) 6.企业风险分析是通过对企业的经营成本进行综合评价，拟定一个企业成本的临界值。
(T ) &在BI中，DW是前提和基础，负责统一数据规则的处理和存储。
(F ) 9.客户服务管理是对客户意见或投诉以及售前、售中、售后服务进行管理。
(F ) 10.平衡计分卡共包括三个层面，分别是财务层面、客户层面、内部业务流程层面。
(F ) 12.在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
(F ) 13. OLAP是用来协助企业对响应事件或事务的日常商务活动进行处理。
(F ) 16. C4.5决策树算法是国际上最早、最有影响力的决策树算法，(T ) 17.平衡计分卡是从财务、客户、内部运营、学习与成长四个角度，将组织的战略落实为可操作的衡量指标和目标值的一种新型绩效管理体系。
(F ) 1&客户服务管理是对客户意见或投诉以及售前、售中、售后服务进行管理。
(F ) 19.企业绩效管理的目的在于进一步加强成本的事前控制，同时有助于通过盈亏分析，辅助产品科学的报价。
(T )等深分箱法使每个箱子的记录个数相同。
(F )数据仓库“粒度”越细，记录数越少。
F记录树越多，范围越广泛(F )回归分析通常用于挖掘关联规则。
(T )孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。
34.决策树方法特别适合于处理数值型数据。
(F )数据立方体是广义知识发现的方法和技术之一。
(F )可信度是对关联规则的准确度的衡量。
(T )可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。
(T ) OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。
(F)关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则(F )Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
商务智能复习题
挖掘2、数据仓库系统的组成：⏹源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源，它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括非传统数据，如文件、HTML文档等。
6、数据集市（理解）①数据仓库是企业级的，能为整个企业各部门的运行提供决策支持手段。
而数据集市Data Mart ）是部门级别的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，也称为部门级例如：上图显示了一家电话公司的“双重”粒度级的设计，能满足大多数机构的需要。
⏹在操作层是大量的细节，其中大部分细节是为了满足结帐系统的需求。
多达30多天的细节放在这种操作层中。
⏹在本例中DW包括两类数据：轻度综合数据和“真实档案”细节数据。
DW中的数据能回朔10年。
ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP 系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
6、结构：①星型结构3、数据挖掘过程是循环的过程⏹上图会容易造成一个线性过程的印象。
⏹事实上，每一步的结果会导致这样一个结论：需要从前几步中得到更多的信息，并不断重复这一过程。
这些循环保证了最后的结果是完全为业务量身定制的。
①数据挖掘过程---业务分析a.数据预处理--数据中的不一致性4、关联分析⏹关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。
关联分析的结果常有两种：关联规则和序列模式。
如何生成候选集⏹假定Lk-1中的项按顺序排列⏹第一步: 自连接Lk-1insert into Ck表示不包含热狗的事务，表示不包含汉堡包的事务。
（a）假定发现关联规则“hot dog=>hamburgers”,给定最小支持度阈值25%阈值50%，该关联规则是强的吗？决策树算法⏹基本算法（贪心算法）。
商务智能题目
1. B2B电子商务对交易成本的影响的实证分析2. B2B电子商务框架结构.3. BtoB电子商务的主要技术.4. EDI在电子商务中的应用与安全5. PDA在移动电子商务中的应用6. PKI构建安全电子商务的基石7. XCBL及其在2BB电子商务中的应用8. XML技术和电子商务的发展9. 把电子商务引入图书营销.10. 产地证电子签证与贸易链电子商务11. 从电子商务走向电子业务.12. 从范式的转变看证券电子商务13. 戴着锁链跳舞──发展电子商务的法律环境.14. 电子商务课税研究的国际动向与借鉴15. 电子商务的发展对第三产业结构的影响.16. 电子商务时代网络营销的变迁17. 电子商务的发展创新与环境构筑18. 电子商务的相关问题与对策分析19. 电子商务安全协议的特征及企业对策20. 电子商务的安全机制与体系结构模型21. 电子商务环境下的敏捷制造研究22. 电子商务犯罪初论23. 电子商务的风险及其安全管理24. 电子商务环境下审计的必要性和特殊性25. 电子商务环境下物流企业经营战略分析26. 电子商务时代和信息时代的供应链管理与物流配送27. 电子商务环境下物流业发展对策探讨28. 电子商务时代的物流配送思考29. 电子商务对企业的影响与对策30. 电子商务对商品价格的影响31. 电子商务对渠道的影响32. 电子商务模式分析及展望33. 电子商务环境下的供应链管理34. 电子商务对工业企业的影响.35. 电子商务时代的新型市场结构36. 电子商务对现代企业管理的影响.37. 电子商务的交易费用基础和发展障碍38. 电子商务的安全性和SET技术.39. 电子商务时代对会计假设的影响40. 电子商务对会计的挑战与影响41. 试论企业电子商务的风险控制42. 试论电子商务与高新技术产业发展战略43. 数字双签名及其在电子商务中的应用.44. 网络经济时代下的传统企业电子商务化45. 电子商务发展的现状、难题及对策分析46. 电子商务的发展.47. 电子商务发展中的问题与对策48. 电子商务发展的税收政策研究49. 汽车企业电子商务实施浅析50. 西部地区发展电子商务的途径.51. 西安杨森的电子商务站点案例研究52. 香港中小企业电子商务应用现状.53. 新经济时代中国电子商务的现状及发展前景54. 医疗器械电子商务的实施方案55. 医药企业内部信息化与外部电子商务56. 移动电子商务的发展与支持技术研究57. 以工作流系统和电子商务技术构建企业数码平台58. 用企业级Java计算方案构建B2B电子商务软件平台.59. 政府商务和网络经济的法律激励和管制.60. 中国电子商务发展之路探索61. 中国电子商务的量化分析及对策62. 中国加入WTO的电子商务发展对策63. 中国企业如何走向电子商务时代64. 中国实施B-C电子商务的问题与对策65. 中小企业开展电子商务赢利模式的探讨66. 中小企业怎样实施电子商务.67. 电子商务对国际税收管辖权的挑战.。
B22-商务智能样题
2010年秋商务智能期末考试试题一、选择题1、A complete Data Warehouse model:a.Includes all data from within an organization or enterpriseb.Should be performed by the DW product vendorsbines appropriate business process models with their related data modelsd.Should be formulated independently by the IT organization2、A DW model significantly differs from an operational system model because:a.It’s much biggerb.It includes a rich temporal representationc.It’s more complicatedd.It’s volatile in nature3、Data Mining includes:a.Analyzing large volumes of data to discover interesting associations or patternsb.Querying a large operational store or Data Warehouse to uncover undiscovered factsc. Very complex SQL query operationsd.Slicing and dicing until you uncover interesting details4、Which of the following is the most appropriate element of business intelligence architecture to discuss with end user?a.Metadata designb.Data propagation methodologyc.Visualization requirementsd.Data mart design5、Which of the following is the best example of a specific multidimensional query?a.Who sold the most tents last year?b. What is the profit for baby goods, by store, by month?c.Who are the top 10 customers in the northeast?d. How many programmers worked more than 2000 hours last year?6、A star schema is:a.A denormalized arrangement of dimensions along with related measures in factsb.A complex relational joinc.Best used for data miningd. A great idea7、When designing a business intelligence solution, how should the information technology organization be primarily involved?a. Provide capacity requirementsb. Provide the skills and knowledge to build a business intelligence solutionc. provide business rules to be used in the warehoused. Define the business critical success factors8、Data Mining results:a.Verify test or probe business queriesb.Are explicitc. Are most accurate with small source samplesd. Expose interesting associations, clusters, and classifications9、Given time series information, what is the BEST statistical technique used to forecast the next six months?a. Clusteringb. Trend analysisc. Association analysisd. OLAP10、Which of the following is a data cleansing process?a.Extracting only valid datab.Building dimensionsc.Checking referential integrityd.Summarizing data二、回答以下问题1、分析商务智能发展的动因以及对企业决策的作用2、参考下图，分析一个完整的商务智能项目一般包括哪些工作？与一般管理信息系统开发和实施比较，讨论其中的关键步骤可能存在哪些难点（以数据仓库设计或数据挖掘流程为例）。
《商务智能》复习题及答案
《商务智能》复习题及答案1、把数据报表从一年展开成四个季度的操作是(C )A、上卷B、旋转C、下钻D、切片2、在多维数据集中,对某一个维度上的数据进行选择一维成员,其他维度没有变化的操作是( D)A、切块B、旋转C、下钻D、切片3、一个多维数组表示为:(维1,维2,维3,维4,变量),这是一个(B )维结构。
A、3B、4C、5D、64、一次购买行为的发起需要有:购买者、商家、商品、购买时间、供应商和订单金额。
如果设计星型模型,请问有几个维度(C ）A、3B、4C、5D、65、在进行ETL时,应该在(C )里进行。
A、ODSB、数据仓库C、数据准备区D、源数据6、(多选题)此大数据带来的变革有(ABD ).A、思维变革B、商业变革C、购物变革D、管理变革7、自然演化式体系结构的问题有(ACD )。
(多选)A、数据可信性B、无法进行数据处理C、生产率问题D、无法将数据转化为信息8、数据立方体是指(C ).A、三维数据集B、三维以上的数据集C、三维和三维以上的数据集D、四维数据集'9、戈登·未尔提出在今后的十几年里,半导体处理器的性能,比如容量、计算速度和复杂程度,每(D )左右可以翻一番。
A、1个月B、6个月C、12个月D、18个月10、大数据时代的核心价值是(B)A.数据收集B.数据分析C.数据挖掘D.数据可视化11、大数据的来源包括( ABCD).A.互联网数据B.传感器数据C.实时数据D.探测数据11、好友的QQ突然发来一个网站链接要求投票,最合理的做法是( C）A.因为是其好反信总,直接打开使接投票B.不参与任何投票C.可能是好友aq被盗,可能是恶意筑接。
先通过予机跟朋友确认链技按无异常,考虑是否投票D.把好友加入黑名单12、关于大数据特点,错误的是(C )A、数据量大B、数据类型多C.数据价值密度高D.数据处理速度快13、Hadop是基于(B )语言的数据分析框架。
A. C++B. JavaC. RD. C#14.Maphedue的主导思想是(C )A.集成化B.一体化C.分而治之D.综合化15.下列与大数据密切相关的技术是(B)A.蓝牙B.云计算C.博穿论D.WiFi16.大数据的数据类型包括结构化数据、非结构化数据和(A ).A.半结构化数据B.无结构化数据C.关系数据库数D.文本数据和WEe数报17.数据仓库中的数据(ABCD )A.集成的B.可以变化的C.面向主题的D.不易丢失的18.数据仓库是随着时间变化的。
商务智能题库整理
商务智能--复习提纲一．选择题(第一次作业)1.数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是AA.数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容B.捕捉到的新数据会覆盖原来的数据C.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合2. OLAP在辅助决策时，基于用户建立的一系列假设驱动，通过OLAP来证实或者推翻这些假设是个（）的过程CA集成B转换C演绎D归纳3.不同操作型系统之间的数据一般是相互独立、异构的。
而数据仓库中的数据是对分散的数据进行抽取、清理、转换和汇总后得到的，这样就保证了数据仓库的数据关于整个企业的（）DA时变性B非易失性C差异性D一致性4.如下图所示操作是OLAP分析的哪种操作（ D ）A切片B旋转C下钻D上钻5.数据立方体中的数据单元格是一个数值函数，该函数可以对数据立方体求值，如下哪个函数可以用来对数据立方体进行度量（）CA．substring()B．rand()C．sum()D．trunc()6.关于数据仓库数据的时变性，如下描述不正确的是DA操作型系统存储的是当前数据，而数据仓库中的数据是历史数据B数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的，它们都带有时间属性C数据仓库的数据时限一般要远远长于操作型数据的数据时限D数据仓库对响应时间要求不严格，处理时间从几秒到几分钟，有时甚至几小时7.数据仓库是面向主题的，逻辑意义上每一个商业主题都对应与企业决策包含的分析对象，一家保险公司的数据仓库的主题可能包含哪些BA顾客储蓄账B顾客、账户、索赔C顾客保险金额D顾客账单8.假如警察要得到某犯罪嫌疑人在指定时间段的通话记录最有可能在（ C ）系统中获得A决策支持系统B电信营业账务系统C电信数据仓库系统D元数据管理系统9.下面关于数据粒度的描述不正确的是BA数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高B数据越详细，粒度就越小，级别也就越高C粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别D粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量10.数据仓库并非只是数据的简单累积，而是要经过一系列的处理过程，即ETL，ETL过程包括哪些CA数据操作、数据挖掘、数据转义B数据存储、数据维护、数据分析C数据抽取、数据转换、数据装载D数据定义、数据建模、数据管理11.企业要建立预测模型，需准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的A A尽可能多的适合的数据B得分集数据是建模集数据的一部分C数据越多越好D以上三条都正确12.关于基本数据的元数据是指DA基本元数据与数据源、数据仓库、数据集市和应用程序等结构相关的信息B基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息C基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息D基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息13.数据立方体中的数据单元格中的数据可以通过如下哪些函数获得？AA分布聚集函数count()、sum()、min()、max()和代数聚集函数avg()、stddev() B分析函数C分布聚集函数count()、sum()、min()、max()D聚集函数avg()、stddev()14.关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是BA．OLTP以应用为核心,是应用驱动的B．OLAP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高C．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样D．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员15.数据挖掘是通过（）的方式在海量数据中主动找寻模型，自动发掘隐藏在数据中的价值信息，OLAP分析结果为挖掘提供分析依据。
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商务智能考试题（共五个大题，每题20分）
1、商务智能应用技术？功能组成？
一般认为数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商业智能的三大组成部分
数据仓库是存放为分析目的而收集的数据的数据库。
数据挖掘是从数据抽取正确的、有用的、以前未知的及可理解的信息，并使用该信息做商业决策的过程。
OLAP（联机分析处理）是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过对信息（这些信息已经从原始的数据进行了转换，以反映用户所能理解的企业的真实的“维”）的很多可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。
数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换和装载三个过程。
建立数据仓库则是处理海量数据的基础。
数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。
在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
2、“商业智能是一种解决方案”这句话怎么理解？为什么商业智能没有“专业出版的教
材”?
(1)商务智能（Business Intelligence，简称BI）：商务智能不是通常的业务处理。
它的目标是如何更快、
更容易地做更好的决策。
BI将信息转换为知识。
商业智能是在正确的时间将正确的信息交给正确的用户以支持决策过程的应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
(2)
3、商业智能（ＢＩ）与ＣＲＭ，ＥＲＰ，ＣＩＭＳ，等系统的异同和关联？
４、商业智能系统的应用过程（步骤）？为什么说商业智能的步骤一般是“循环（迭代）”的？
5、IBM说“商业智能之客户直销分析”应用商业智能中的什么技术？分析这些技术？。