《商务智能方法与技术》复习资料
商务智能复习文档
商务智能：Business Intelligence-由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以辅助企业决策为目的一类技术及其应用-工业界-商务智能可以被看作是一类技术或工具，利用它们可以对大量的数据进行收集、管理、分析和挖掘，以改善业务决策水平，增强企业的竞争力-学术界-商务智能是一套理论、方法和应用，通过它们可以快速地发现海量数据中隐含的各种知识，有效地解决企业面临的管理和决策问题，支持企业的战略实施。
商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是为了更好的决策。
商务智能是指将数据转化为知识的过程。
它包括捕获和分析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
Business Intelligence is a process of turning data into knowledge and knowledge into action for business gain—Data Warehouse Institute商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析，支持决策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。
商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数据库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设，来促进对企业动态性的准确理解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。
商务智能是通过获取与各个主题相关的高质量和有意义的信息来帮助人们分析信息、得出结论、形成假设的过程。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的知识，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力。
最重要：商业智能复习提纲
业务数据库中错综复杂的抽取与访问将产生“蜘蛛网”现象，这样会带来很多的问题，诸如数据分析的结果缺乏可靠性、数据处理的效率很低、难于将数据转化成信息。
数据处理被分为操作型处理和分析型处理（或信息型处理）两大类。
操作型处理以传统的数据库为中心进行企业的日常业务处理。
分析型处理以数据仓库为中心分析数据背后的关联和规律，为企业的决策提供可靠有效的依据。
操作型系统的使用人员通常是企业的具体操作人员，处理的数据通常是企业业务的细节信息，其目标是实现企业的业务运营；而分析型系统的使用人员通常是企业的中高层管理者，或者是从事数据分析的工程师。
分析型系统包含的信息往往是企业的宏观信息而非具体的细节，其目的是为企业的决策者提供支持信息。
决策支持系统即DSS（Decision Support System）由3个层次的内容组成：数据仓库、联机分析处理（On-line Analytical Processing，OLAP）和数据挖掘（Data Mining，DM）。
作为商业智能系统中的核心部分，决策支持系统必须具备企业级的多维信息查询、OLAP在线分析处理、数据挖掘、预测等功能。
业务系统中提取的或者从外部数据源中导入的数据经过清洗、转化后成为数据仓库的原始数据，需要注意的是，它们是数据仓库数据的一部分，但不是全部。
由于需要数据仓库进行OLAP分析和数据挖掘，因此需要在原始数据的基础上增加冗余信息，比如进行大量的预运算，建立多维数据库，以求迅速的展现数据。
“元数据”就是描述数据的数据，它提供了有关数据的环境。
读者熟悉的可能是数据库系统的元数据，它包含数据库系统的所有存储信息、各个数据库和数据表中的字段信息、数据表之间的关联信息、数据索引约束等等。
数据仓库的元数据主要包含两类数据：第一种是为了从操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，它包括所有源数据项的名称、属性及其在提取仓库中的转化；第二种元数据在仓库中是用来与最终用户的多维商业模型和前端工具之间建立映射的，这种数据成为决策支持系统（DSS）元数据，它包括：（1）数据仓库中信息的种类、存储位置、存储格式；（2）信息之间的关系、信息和业务的关系、数据使用的业务规则；（3）数据模型；（4）数据模型和数据仓库的关系。
《商务智能》复习题及答案
《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。
商务智能复习资料(必读)
商务智能复习纲要第1章 商务智能概述1.1 商业决策需要商务智能一、数据、信息和知识1、数据：符号、事实和数字 信息：有用的数据 关系：信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物规律的一些数据。
数据是信息的载体,信息是对数据的解释。
知识：对信息内容进行提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。
2、决策离不开信息、知识①决策需要信息，更离不开知识；知识更多地表现为经验--学习的结晶；学习的过程是不断地对信息加工处理；信息的收集、加工、传输与利用贯穿着决策各阶段的工作过程。
②信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大要素。
③决策=信息+经验+冒险④商务智能是对企业信息的科学管理。
3、商务智能支持商业决策商务智能如何创造知识和价值1.2 商务智能简介商务智能这一术语1996年由 Gartner 公司的分析师Howard Dresner 首次提出,他提出商务智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
一、商务智能概念事物运动 数据 信息记录解释商务智能是整合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力，涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面，促进信息到知识再到利润的转变，从而实现更好的绩效。
①先进信息技术：商务智能是多项技术的综合应用；②集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息：商务智能的层次；③企业战略：商务智能服务于企业战略；④管理层、业务层：商务智能用户多样性；⑤更好的绩效：商务智能提升企业绩效。
二、商务智能的价值1、在商务智能背后有一些商业驱动力，如：①增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。
②管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
③减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。
2、商务智能的价值①制定合适的市场营销策略；②改善顾客智能；③经营成本与收入分析；④提高风险管理能力；⑤改善业务洞察力；⑥提高市场响应能力。
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商务智能方法与技术》课程复习资料、客观部分：（判断、不定项选择）一）、判断部分★ 考核知识点: 商务智能系统附1.1.1 （考核知识点解释）：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
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卒策。
IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
★ 考核知识点: 知识概念附1.1.2 （考核知识点解释）：知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。
知识分为事实性知识和经验知识。
事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。
经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。
隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。
★考核知识点: 元数据附1.1.3 （考核知识点解释）：元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。
数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。
元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。
源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web 页、哪个外部系统抽取而来。
源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。
元数据：是用来描述数据的数据。
它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述( 输入、计算和输出) 。
元数据可用文件存在元数据库中。
元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。
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商务智能复习资料第一章商务智能概述1、4C（1）信息技术是指获取、传递、处理和存储、以及利用信息的技术。
（2）4C内容：感测技术（是信息的采集技术，对应于人的感觉器官）；通讯技术（是信息的传递技术，对应于人的神经系统）；计算机技术（是信息的处理和存储技术，对应于人的思维器官）；控制技术（是信息的使用技术，对应于人的执行器官）。
（3）信息技术工具：信息处理技术和通信技术是最重要的两种。
2、定义商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累积商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升个方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
3、商务智能的基本功能：个性化的信息分析；预测；辅助决策。
5、商务智能的作用：理解业务；衡量绩效；改善关系；创造获利机会。
6、商务智能的体系结构：是指通过识别和理解数据在系统中的流动过程和数据在企业中的应用过程来提供商务智能系统的主框架。
7、BI与交易系统的关系：系统设计的区别数据类型的区别8、数据、信息、知识、智能之间的关系（1）数据：孤立的客观事实、文字、符号，适合保存、传递和处理。
TO知识：是知识的表现形式，是知识的来源。
TO信息：数据的价值通过其携带的信息表现。
（2）信息：人们对数据进行系统的采集、组织、整理、分析的结果，目的是使数据结构化、有序化。
TO数据：信息是数据的含义，是对数据的解释。
TO知识：信息是知识的表现形式。
（3）知识：是人们对自认识而总结出来的规律、经验。
第二章数据仓库导论1、什么是数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
2、数据仓库的特点：面向主题；集成；稳定；随时间而变化；数据量大；软硬件要求高。
3、数据仓库与传统数据库的区别4、OLTP与OLAP的区别5、数据仓库的用户包括（1）信息使用者的数据仓库应用：以一种可以预测的、重复的方式使用。
南开大学22春“计算机科学与技术”《商务智能方法与技术》期末考试高频考点版(带答案)试卷号3
南开大学22春“计算机科学与技术”《商务智能方法与技术》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题)1.数据是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意义的组合来表达现实世界中的某种实体的特征。
()A.正确B.错误参考答案：A2.隐性知识和显性知识之间是不可以相互转化的。
()A.正确B.错误参考答案：B3.业务流程管理包括()。
A.流程分析B.流程定义与重定义C.资源分配D.流程质量与效率测评和流程优化参考答案：ABCD4.数据仓库系统结构中主要参与人员有哪些?()A.决策人员B.管理人员C.分析人员D.业务人员参考答案：ABCD当一定数量的参与者都有某些权限的组合时，可以把这些权限组合视为一个备选角色。
()A、错误B、正确参考答案：B6.数据仓库具有时变性的特点，所以数据仓库中的数据可以实时更新。
()A、错误B、正确参考答案：A7.当事务型处理环境和分析型处理环境在同一个数据库系统中，事务型处理对数据的存取操作频率高，操作处理的时间短。
()A.错误B.正确参考答案：B8.()就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，是为增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程。
A.知识处理B.知识创造C.知识储存D.知识管理参考答案：D9.知识网络是指人们沟通形成“知识活动”的网络，它既是知识活动的场所，又是知识活动的结果。
()A.正确B.错误参考答案：A10.选择供应商一般以满足时间约束的条件下()为目标A.最小化物流成本B.最大化物流成本C.最小化维护成本D.最大化维护成本参考答案：A11.知识网络是指人们沟通形成“知识活动”的网络，它既是知识活动的场所，又是知识活动的结果。
()A、错误B、正确参考答案：B12.数据仓库具有时变性的特点，所以数据仓库中的数据可以实时更新。
()A.错误B.正确参考答案：A13.隐性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思想、经验等。
()A、错误B、正确参考答案：B14.哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。
南开20秋学期(2009)《商务智能方法与技术》在线作业学习资料
南开20秋学期（2009 ）《商务智能方法与技术》在线作业注：本科有多套试卷，请核实是否为您所需要资料，本资料只做参考学习使用！！！一、单选题 (共 12 道试题,共 24 分)1.（）是一种以规范化的方式构造端到端的业务流程为中心，以持续地提高组织绩效为目的的系统化方法/A.知识管理/B.信息化管理/C.方法管理/D.业务流程管理提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：D2.知识管理就是对信息的管理是哪个知识管理学派的说法（）/A.行为学派/B.技术学派/C.管理学派/D.综合学派提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：B3.从源数据中提取数据，转换成数据仓库所要求的格式后存储在数据仓库的()中。
/A.数据缓冲区/B.数据转换区/C.数据存储区/D.数据准备区提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：D4.OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，此描述是指OLAP的哪个特性。
/A.快速性/B.可分析性/C.多维性/D.信息性提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：B5.OLAP分析属于哪种驱动型发现。
/A.验证驱动型/B.经验驱动型/C.事实驱动型/D.发现驱动型提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：A6.归咎（imputation）是处理()的一种方法。
/A.数据分析/B.数据准备/C.数据质量/D.空缺值提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：D7.数据仓库的哪个特性可保证在较高层次上对分析对象的数据给出完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企业的各项数据以及数据之间的联系。
/A.面向主题/B.集成性/C.稳定性/D.时变性提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：A8.（）是结构化、可以用语言、文字进行口头或书面表达的/A.显性知识/B.隐形知识/C.两者皆可/D.两者都不可提示：题目难度适中，请学习本科目相关知识，并作出准确作答【参考答案是】：A9.()是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。
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一、客观部分：（判断、不定项选择）（一）、判断部分1.数据仓库与知识管理系统的结合就是商务智能系统。
（）★考核知识点:商务智能系统，参见P7-P9 参见译者序、P5附 1.1.1（考核知识点解释）：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
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。
IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
2.显性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思想、经验等。
（）★考核知识点:知识概念，参见P4附 1.1.2（考核知识点解释）：知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。
知识分为事实性知识和经验知识。
事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。
经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。
隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。
3.元数据是数据仓库中非常重要的数据。
（）★考核知识点:元数据，参见P39 参见P24-P26附 1.1.3（考核知识点解释）：元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。
数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。
元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。
源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。
源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。
元数据：是用来描述数据的数据。
它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。
元数据可用文件存在元数据库中。
元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。
要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。
4.钻取、切片和切块操作是为了完成对真实数据的汇总分析。
（）★考核知识点：数据分析，参见P62-P66 参见P43-P45附 1.1.4（考核知识点解释）：在线分析处理比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块、等。
切片和切块(Slice and Dice)：在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。
如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。
钻取(Drill)：钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
5.数据集市与数据仓库在本质上是一样的。
（）★考核知识点:数据集市，参见P38 参见P24附 1.1.5（考核知识点解释）：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，也称为部门级的数据仓库。
数据集市有两种：独立的数据集市和从属的数据集市。
6.在知识管理中，只是强调采用计算机管理信息系统，忽略采用组织文化、知识环境去影响员工就不能成功。
（）★考核知识点:知识管理，参见P175、P176附 1.1.8（考核知识点解释）：知识管理综合运用战略、组织、流程、技术、变化等多种措施和管理工具，以富有效率的方式组织资源实现其管理目标。
7.事务型处理，即操作型处理是指对数据库的操作型处理，即OLTP。
（）★考核知识点:OLAP与OLTP，参见P59-P62 参见P43-P45附 1.1.9（考核知识点解释）：OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
客户/服务器体系结构－两层或三层C/S结构。
可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
多维性:多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。
信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
8.商务智能的作用包括理解业务，衡量绩效，预测和改善关系。
（）★考核知识点:商务智能，参见P3 参见P5-P8附 1.1.10（考核知识点解释）：商务智能的主要功能包括：数据集成，（找到特定商业问题所有的相关信息经常是一件困难而费力的事情）、信息呈现、经营分析、战略决策支持。
（二）、不定项选择部分1.以下哪些内容是知识管理系统的组成部分（）A 数据库B 人C 数据仓库D 互联网★考核知识点: 知识管理系统★附 1.2.1（考核知识点解释）：知识管理系统是收集、处理、分享一个组织的全部知识的信息系统，通常有计算机系统支持。
它包括数据库、人、数据仓库、互联网。
2.（）是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。
A. 维B．维的层次C．维的成员D．数据单元★考核知识点:维的概念附 1.2.3（考核知识点解释）：维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性 (时间维、地理维等)。
维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。
维的成员：维的一个取值。
是数据项在某维中位置的描述。
(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)3.（）是从用户访问日志中获取有价值的信息。
A. 文本日志挖掘B. Web日志挖掘C. 视频日志挖掘D. 数据日志挖掘★考核知识点:日志挖掘，参见P192附 1.2.4（考核知识点解释）：Web日志挖掘是从用户访问日志（包括搜索引擎日志等）中获取有价值的信息，即通过分析Web日志数据，发现访问者存取Web页面的模式。
理解用户的行为，改进站点结构，发现潜在用户，为用户提供个性化的服务，增强网站的竞争力。
4.商务智能的基本功能包括（），预测和辅助决策。
A.个性化的信息分析B.理解业务C.衡量绩效D.创造获利机会★考核知识点:商务智能，参见P3 参见P5附 1.2.6（考核知识点解释）：商务智能的主要功能包括：数据集成，（找到特定商业问题所有的相关信息经常是一件困难而费力的事情）、信息呈现、经营分析、战略决策支持。
5.决策的过程大体可以描述为如下阶段，其中用于找出解决方案的阶段为（）A. 情报阶段B. 设计阶段C. 选择阶段D. 实施阶段★考核知识点:决策的过程，参见简答题5。
二、主观部分（填空题、名词解释、简答题）（一）、填空题1.维是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。
2.数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约。
3.企业资源规划系统又称为ERP 。
4.移动商务智能的特点有：智能性、移动性、个性化和主动性。
5.数据集市分为独立数据集市和从属数据集市。
6.知识管理的关键要素有管理、文化和技术。
7.经常存在一些数据对象，与数据的一般行为或模型不一致。
这样的数据对象称为离群点。
8.传统的建模方法注意力主要集中于模型设计和模型实现两个阶段。
9.OLAP钻取包含向上钻取和向下钻取等操作。
10.数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型。
（二）、名词解释1、数据挖掘答：数据挖掘是指从大量数据中提取或挖掘知识。
2、数据仓库答：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
3、粒度答：粒度是指数据仓库的数据单元中保存数据的细化或综合程度的级别。
4、商务智能答：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
5、 KDD过程答：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。
6、元数据答：是用来描述数据的数据，他描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库中进程中的活动，关于数据和操作的相关描述。
7、OLAP答：联机分析处理，是使分析人员、管理人员和执行人员能够从多个角度对从原始数据转化而来的，能够真正为用户理解的，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互的存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术。
8、智能型企业答：智能型企业，也称为随需应变(On Demand)的企业，是指智能资产成为关键因素的企业，表现为反应迅速、适应顾客变化的需要和采取正确的顾客解决方案。
9、聚类答：聚类是把对象或样本的集合分组成为多个簇（类）的过程，使同一个组中的对象具有较高的相似度，而不同类的对象差别较大。
（三）、简答题1、简述数据规约的几种策略。
1)数据立方体聚集：聚集操作用于数据立方体结构中的数据。
2)属性子集选择：可以检测并删除不想管、弱相关或冗余的属性或维。
3)维度规约：使用编码机制减小数据集的规模4)数值规约：用替代的、较小的数据表示替换或估计数据。
5)离散化和概念分层产生：属性的原始数据值用区间值或较高层的概念替换。
2、试画图说明从属数据集市的含义。
3、画图说明数据挖掘的过程。
4、请简述商务智能的作用。
•制定合适的市场营销策略•改善顾客智能•经营成本与收入分析•提高风险管理能力•改善业务洞察力•提高市场响应能力5、试画图说明决策的过程。
6. 画表格简述数据库和数据仓库的关系。
7、Apriori算法是数据挖掘中挖掘频繁项集的关键算法，请回答下列问题：（1）请解释什么是频繁项集（假设目标集合中只有正例和反例）。
（2分）（2）请写出Apriori算法的伪代码。
（10分）答：（1）频繁项集：项的集合称为项集，项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集。
（2）伪代码如下：8、K-means是最基本的聚类算法，请回答下列问题：（1）K-means算法适用于哪类数据，局限性在哪里，改进算法有哪些。
对凸型分布数据的聚类效率比较高；不能有效处理非数值型数据；k-modes和k-prototypes（2）简述算法过程1)从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；2)repeat;3)根据簇中对象的均值，将每个对象指派到最相似的簇；4)更新簇均值，即计算每个簇中对象的均值；5)计算准则函数；6)until准则函数不在发生变化。