《商務(wù)智能方法與應(yīng)用》考試復(fù)習(xí)題庫(kù)（含答案）

PAGEPAGE1《商務(wù)智能方法與應(yīng)用》考試復(fù)習(xí)題庫(kù)（含答案）一、單選題1.當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域仍以研究（）為主A、圖像分析B、視頻分析C、音頻分析D、文本分析答案：D2.關(guān)于OLTP的特性，說(shuō)法錯(cuò)誤的是：A、可更新B、一次處理的數(shù)據(jù)量大C、面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)D、面向操作人員，支持日常操作答案：B3.關(guān)于數(shù)據(jù)粒度描述不正確A、粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別B、數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級(jí)別就越高C、數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度就越大，級(jí)別就越高D、粒度的設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)會(huì)影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)量的大小，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能提供的查詢類型答案：B4.企業(yè)所建立的去測(cè)模型的好壞，取決于模型在（）上的表現(xiàn)結(jié)果A、得分集B、訓(xùn)練集C、評(píng)價(jià)集D、測(cè)試集答案：A5.尋求（）是客戶關(guān)系管理的根本目的A、企業(yè)效率最大化B、企業(yè)利潤(rùn)最大化C、企業(yè)管理現(xiàn)代化D、企業(yè)營(yíng)銷最大化答案：B6.將事實(shí)相加以獲得對(duì)單個(gè)事實(shí)匯總的能力被稱為可加性。根據(jù)可加性可以將事實(shí)表中的數(shù)字度量分為三類：可加、半可加、不可加（或非可加），下列屬于可加性事實(shí)表的是A、銷售金額B、銷售日期C、溫度D、利潤(rùn)率答案：A7.RISP-DM和SEMMA整個(gè)挖掘過(guò)程的正確步驟順序A、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-取樣—建立模型—模型檢驗(yàn)—模型評(píng)分B、取樣—數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-建立模型—模型檢驗(yàn)—模型評(píng)分C、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-取樣—建立模型—模型求解-模型檢驗(yàn)D、數(shù)據(jù)預(yù)處理—取樣—建立模型—模型檢驗(yàn)答案：A8.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，基于客戶行為對(duì)客戶分類時(shí)，不會(huì)考慮以下哪一項(xiàng)特征？A、年齡性別B、購(gòu)買時(shí)間C、產(chǎn)品D、金額答案：A9.關(guān)于OLAP多維數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，說(shuō)法中錯(cuò)誤的是：A、多維分析是一種數(shù)據(jù)分析過(guò)程，在此過(guò)程中，將數(shù)據(jù)分成兩類：維度和度量。B、多維分析是一種數(shù)據(jù)分析過(guò)程，在此過(guò)程中，將數(shù)據(jù)分成兩類：維度和度量。C、在多維分析領(lǐng)域，維度一般包括字段值為字符類或者字段基數(shù)值較少且作為約束條件的離散數(shù)類型D、在多維分析領(lǐng)域，度量一般包括基數(shù)值較大但不可以參與運(yùn)算的數(shù)值類字段，一般也稱為指標(biāo)答案：D10.將情感分析應(yīng)用到電子商務(wù)中,主要是對(duì)什么數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？（）A、商品信息B、客戶信息C、購(gòu)買記錄D、評(píng)論數(shù)據(jù)答案：D11.針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和Hive，以下哪個(gè)選項(xiàng)不正確A、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持對(duì)事物的基本操作，但HIVE不支持B、二者均支持?jǐn)?shù)據(jù)索引C、二者均支持SQL語(yǔ)句D、相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，Hive的數(shù)據(jù)規(guī)模更大一些答案：C12.數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)之間的關(guān)系，不正確的是()A、通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析和積累，提取出有用的信息，這些信息就是知識(shí)B、數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)這三者是依次遞進(jìn)的關(guān)系，代表著人們認(rèn)知的轉(zhuǎn)化過(guò)程C、通過(guò)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以從中提取出信息D、人們有了大量的信息的時(shí)候，會(huì)對(duì)信息再進(jìn)行總結(jié)歸納，將其體系化，就形成了知識(shí)答案：A13.（）模型用以評(píng)估一字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的其中一份文件的重要程度。A、概率模型B、Simhash算法模型C、LDA模型D、向量空間模型TF-IDF答案：D14.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)構(gòu)成不包括（）A、輸入功能模塊B、搜索模塊功能C、推薦功能模塊D、輸出功能模塊答案：B15.面對(duì)傳統(tǒng)零售業(yè)存在的問(wèn)題，商務(wù)智能不可以針對(duì)哪個(gè)方面給出有效的解決方案？A、顧客關(guān)系管理B、零售管理業(yè)務(wù)優(yōu)化C、電子商務(wù)D、日常經(jīng)營(yíng)分析答案：C16.以下哪一條不是范式建模法A、如果一個(gè)關(guān)系模式的所有屬性都是不可分的基本數(shù)據(jù)項(xiàng)B、每個(gè)表必須有一個(gè)且僅有一個(gè)數(shù)據(jù)元素為主關(guān)鍵字，其他數(shù)據(jù)元素與主關(guān)鍵字一一對(duì)應(yīng)C、每個(gè)表中必須有一個(gè)或者多個(gè)索引，這個(gè)索引在其它表中只能作為主鍵唯一出現(xiàn)D、表中的所有數(shù)據(jù)元素不但要能惟一地被主關(guān)鍵字所標(biāo)識(shí)，而且它們之間還必須相互獨(dú)立，不存在其他的函數(shù)關(guān)系答案：C17.下列不是數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括的方面A、處理缺失值B、噪聲數(shù)據(jù)C、數(shù)據(jù)變換D、數(shù)據(jù)刪除答案：D18.互聯(lián)網(wǎng)的普及和快速發(fā)展產(chǎn)生的大量信息，滿足了用戶對(duì)信息的需求，但同時(shí)大大降低了用戶對(duì)信息的使用效率，這就產(chǎn)生了另外一個(gè)（）的問(wèn)題A、過(guò)濾困難B、個(gè)性化推薦失真C、信息超載D、資源浪費(fèi)答案：C19.某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問(wèn)題？A、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B、聚類C、分類D、自然語(yǔ)言處理答案：A20.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離A、分類B、聚類C、關(guān)聯(lián)分析D、隱馬爾可夫鏈答案：B21.商務(wù)智能的層次結(jié)構(gòu)中，其中將企業(yè)ERP、CRM、SCM等企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成在一次的層次結(jié)構(gòu)屬于（）A、業(yè)務(wù)層B、技術(shù)層C、組織層D、戰(zhàn)略層答案：A22.企業(yè)為提升每個(gè)客戶的價(jià)值，應(yīng)實(shí)現(xiàn)A、促銷活動(dòng)B、預(yù)算最優(yōu)化C、客戶最優(yōu)化D、以上都不是答案：C23.企業(yè)實(shí)施成功數(shù)據(jù)挖掘，最主要是應(yīng)用了（）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)A、預(yù)先的規(guī)劃B、對(duì)商業(yè)文本的理解C、綜合商業(yè)知識(shí)和技能D、都需要答案：B24.商務(wù)智能技術(shù)在分析零售業(yè)時(shí)，不會(huì)涉及哪一項(xiàng)內(nèi)容？A、粒度設(shè)計(jì)B、關(guān)系模型設(shè)計(jì)C、星型模型設(shè)計(jì)D、ETL設(shè)計(jì)答案：B25.商務(wù)智能實(shí)施方案過(guò)程中是集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)與一體的，一般整個(gè)數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，占據(jù)整個(gè)處理過(guò)程花費(fèi)80%左右時(shí)間的為()A、數(shù)據(jù)預(yù)處理B、數(shù)據(jù)集成C、數(shù)據(jù)挖掘D、數(shù)據(jù)可視化答案：A26.OLAP分析雖然可以將人口自然屬性與用戶的部分消費(fèi)行為特征進(jìn)行組合分析，但這種分析是按照人們憑（）事先設(shè)計(jì)好的路徑進(jìn)行組合查詢分析的。A、實(shí)驗(yàn)B、經(jīng)驗(yàn)C、調(diào)查D、查閱文獻(xiàn)答案：B27.關(guān)于星型模型的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是：A、當(dāng)所有維度表連接到事實(shí)表上的時(shí)候，整個(gè)圖就像一個(gè)星星，故稱之為星型模型。B、星型架構(gòu)是一種非規(guī)范化的結(jié)構(gòu)C、多維數(shù)據(jù)集的每一個(gè)維度都直接與事實(shí)表相連，不存在漸變維度D、數(shù)據(jù)沒(méi)有冗余答案：D28.建模人員會(huì)從（）集合文件中抽取不同客戶流失比例的樣本，及不同大小的多份樣本，作為訓(xùn)練模型及測(cè)試模型使用A、衍生變量B、自變量C、因變量D、內(nèi)生變量答案：A29.商務(wù)智能的基本驅(qū)動(dòng)力是A、通過(guò)維度表的觀察B、用戶的需求C、數(shù)據(jù)分析D、維度的設(shè)計(jì)答案：A30.在客戶關(guān)系管理領(lǐng)域中，著名的80:20公式是指（）A、企業(yè)80%的銷售額來(lái)自于20%的老客戶B、企業(yè)有80%的老客戶和20%的新客戶C、企業(yè)80%的員工為20%的老客戶服務(wù)D、企業(yè)80%的員工來(lái)自20%的老客戶答案：A31.目前搜索引擎出現(xiàn)查詢方式受網(wǎng)頁(yè)更新頻率限制、干擾信息雜多等問(wèn)題，可以利用（）技術(shù)，更優(yōu)的提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確率和搜索效率。A、WEB挖掘B、數(shù)據(jù)分析C、網(wǎng)絡(luò)日志分布式存儲(chǔ)D、精準(zhǔn)關(guān)鍵詞答案：A32.在利用SchemaWorkbench創(chuàng)建Cube的時(shí)候，時(shí)間維度選擇是類別是A、RegularB、HierarchyC、LevelD、TimeMinute答案：D33.下面哪個(gè)不是智能化企業(yè)的特點(diǎn)()A、基于大數(shù)據(jù)使用周邊技術(shù)的能力B、快速吸收新想法的能力C、適應(yīng)新情況的能力，有效解決問(wèn)題的能力D、有效積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的能力答案：A34.使用交互式的和可視化的技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)A、探索性數(shù)據(jù)分析B、建模描述C、預(yù)測(cè)建模D、尋找模式和規(guī)則答案：A35.當(dāng)前大多數(shù)搜索引擎采用的搜索方法是（）A、自然語(yǔ)言解析B、關(guān)鍵詞搜索C、圖像識(shí)別搜索D、語(yǔ)音搜索答案：B36.關(guān)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和Hive，以下表述不正確的是A、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持SQL語(yǔ)句，Hive不完全支持SQL語(yǔ)句B、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持事務(wù)，Hive不支持事務(wù)C、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不支持多表插入，Hive支持多表插入D、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持更新視圖，Hive支持變更視圖答案：D37.維數(shù)據(jù)集維度與度量值組之間維度關(guān)系類型不含有A、常規(guī)關(guān)系B、事實(shí)關(guān)系C、一對(duì)多關(guān)系D、多對(duì)多關(guān)系答案：C38.BI是指什么A、商務(wù)智能B、企業(yè)技術(shù)C、企業(yè)智能D、人工智能答案：A39.網(wǎng)絡(luò)教育使得人們足不出戶就能平等地獲得優(yōu)質(zhì)的教育和自我提高的機(jī)會(huì)，但在（）上還不能完全克服傳統(tǒng)教育的限制。A、空間B、時(shí)間C、師生的相互溝通D、受教育年齡答案：C40.在進(jìn)行客戶細(xì)分采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)客戶細(xì)分采用的是（）方法A、決策樹(shù)B、聚類分析C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、關(guān)聯(lián)分析答案：B41.市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中運(yùn)作企業(yè)的核心目標(biāo)是A、最大的經(jīng)濟(jì)效益B、兼顧社會(huì)效益C、優(yōu)化客戶服務(wù)D、提高全網(wǎng)質(zhì)量答案：A42.聚類分析不包括A、統(tǒng)計(jì)聚類方法B、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類C、模糊聚類D、關(guān)聯(lián)分析答案：D43.商務(wù)智能是由業(yè)務(wù)層、技術(shù)層、（）、組織層和戰(zhàn)略層5個(gè)層面自下而上構(gòu)成的層次機(jī)構(gòu)A、運(yùn)營(yíng)層B、管理層C、功能層D、決策層答案：C44.Pagerank方法將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)看作由（）所聯(lián)系起來(lái)的有向圖。A、局域網(wǎng)B、超鏈接C、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人D、純度數(shù)據(jù)答案：B45.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗結(jié)束后，需要把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，通常會(huì)使用到的數(shù)據(jù)裝載的方法有（）A、初始裝載B、增量裝載C、加量裝載D、初始裝載、增量裝載、完全刷新答案：D46.Hive中刪除數(shù)據(jù)表中的內(nèi)容即會(huì)刪除元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型為（）A、桶表B、分區(qū)表C、托管表D、外部表答案：C47.Hive特別合適的場(chǎng)景，不包括A、網(wǎng)絡(luò)日志分析B、多維度數(shù)據(jù)分析C、聯(lián)機(jī)分析處理OLAPD、海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)離線分析答案：C48.如下那個(gè)不是Hive數(shù)據(jù)模型中的概念A(yù)、托管表B、外部表C、分類表D、桶表、視圖答案：C49.下面哪個(gè)不是維度建模的概念A(yù)、維度表B、事實(shí)表C、數(shù)據(jù)表答案：C50.維度表的主鍵是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)賦予的一個(gè)數(shù)值，是自增型的，按順序分配，沒(méi)有內(nèi)置含義但也可以唯一地標(biāo)識(shí)一條維度信息，他屬于維度中的A、自然鍵B、代理鍵C、模擬鍵D、虛擬鍵答案：B51.對(duì)于情感詞的擴(kuò)充，可以使用（）算法A、CBOWB、RANKC、SPOTSIGD、SIMHASH答案：A52.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，對(duì)客戶的行為事件分析時(shí)，一般不包括哪一環(huán)節(jié)？A、定義與選擇B、下鉆分析C、篩選條件D、解釋與結(jié)論答案：C53.服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系的組成不包括A、服務(wù)功能B、服務(wù)環(huán)境C、服務(wù)質(zhì)量D、服務(wù)反饋答案：D54.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)，并且隨時(shí)間變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容，這一特性是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的那一項(xiàng)特點(diǎn)（）A、面向主題的B、集成的C、數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定D、反應(yīng)歷史變化的答案：D55.考生志愿投檔分析中度量值不包括A、總分成績(jī)B、特征成績(jī)C、考生單科成績(jī)D、投檔成績(jī)答案：C56.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？A、變量代換B、離散化C、聚集D、估計(jì)遺漏值答案：D57.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別（）A、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織。B、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要是為決策分析提供數(shù)據(jù)，所涉及的操作只有數(shù)據(jù)的查詢；操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常C、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)主要關(guān)心當(dāng)前某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄D、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)不可更新；操作型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可進(jìn)行結(jié)構(gòu)的變換答案：B解析：，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化了企業(yè)從過(guò)去某一時(shí)點(diǎn)58.情感詞庫(kù)的構(gòu)建及完善可以由兩部分組成，一是（），二是通過(guò)情感詞擴(kuò)展得到的情感詞A、情感分類B、固有的情感詞典C、情感分析方法D、以上都不是答案：B59.考生報(bào)名信息的多維數(shù)據(jù)集維度不包括A、招生年份維B、考生維C、報(bào)名科類維D、學(xué)校信息維答案：D60.易趣網(wǎng)為了促進(jìn)買賣雙方的交易，使用哪種模型機(jī)制？（）A、反饋模型機(jī)制B、輸入輸出模型機(jī)制C、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制D、人工推薦機(jī)制答案：A61.基于協(xié)同過(guò)濾（CollaborativeFilteringRecommendation）的推薦算法是指（）A、得到用戶偏好特征，然后匹配相似物品B、為用戶設(shè)計(jì)一個(gè)效用函數(shù)，綜合考慮產(chǎn)品的可靠性和可得性C、對(duì)商品評(píng)價(jià)的加權(quán)評(píng)價(jià)值來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)商品的喜好D、以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)，把已購(gòu)商品作為規(guī)則頭，規(guī)則體為推薦對(duì)象答案：C62.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在客戶方面扮演多種角色，其中不重要的是？A、識(shí)別好的潛在客戶B、準(zhǔn)確分析客戶行為C、選擇合適通信渠道D、挑選適當(dāng)?shù)男畔⒋鸢福築63.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)主要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。針對(duì)三個(gè)層次的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A、源數(shù)據(jù)層：直接沿用外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)B、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：源數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)ETL處理之后，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層C、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：數(shù)據(jù)應(yīng)用層是前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源，是根據(jù)報(bào)表、專題分析需求而計(jì)算生成的數(shù)據(jù)。D、數(shù)據(jù)應(yīng)用層：數(shù)據(jù)應(yīng)用層是前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源，是根據(jù)報(bào)表、專題分析需求而計(jì)算生成的數(shù)據(jù)答案：C64.智能推薦是一種（）技術(shù)。A、數(shù)據(jù)分析B、數(shù)據(jù)訓(xùn)練C、信息存儲(chǔ)D、信息過(guò)濾答案：D65.關(guān)于OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的描述錯(cuò)誤：A、OLAP是數(shù)據(jù)匯總/聚集工具，幫助簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析B、數(shù)據(jù)挖掘要求能夠自動(dòng)的發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有用信息和有價(jià)值的知識(shí)C、數(shù)據(jù)挖過(guò)程不包含數(shù)據(jù)描述和數(shù)據(jù)建模D、數(shù)據(jù)挖掘工具的目標(biāo)是盡可能自動(dòng)處理答案：C66.在客戶關(guān)系聲明周期的研究和應(yīng)用中，（）是客戶關(guān)系的快速發(fā)展期A、開(kāi)拓期B、形成期C、穩(wěn)定期D、衰退期答案：B67.網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化分析將在三個(gè)方面對(duì)現(xiàn)行系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展,其中不包括（）A、擴(kuò)大并細(xì)化數(shù)據(jù)源B、增加數(shù)據(jù)量C、豐富統(tǒng)計(jì)分析類型D、提高全網(wǎng)質(zhì)量答案：D68.在信息的搜索和排序中，查找效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)通常采用召回率和（）A、精度B、寬度C、深度D、查全率答案：A69.亞馬遜網(wǎng)上書(shū)店是一家以（）業(yè)務(wù)為主的電子商務(wù)企業(yè)。A、B2CB、2B2CC、2CD、B2B答案：A70.客戶關(guān)系管理（CRM）的宗旨就是（）A、以客戶為中心B、改善企業(yè)與客戶之間的關(guān)系C、提高核心競(jìng)爭(zhēng)力D、優(yōu)化企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程答案：A71.商務(wù)智能解決方案在商業(yè)決策中的作用主要體現(xiàn)方面，不正確的有()A、提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能B、改善客戶關(guān)系管理C、改善業(yè)務(wù)洞察力D、提供可贏利性分析答案：A72.關(guān)于粒度的說(shuō)法正確的是A、粒度越小，綜合程度越低，回答查詢的種類越多B、粒度越高，綜合程度越低，查詢的效率也越高C、粒度越小，綜合程度越高，回答查詢的種類越多D、粒度越高，綜合程度越低，查詢的效率也越低答案：A73.商務(wù)智能技術(shù)在分析零售業(yè)時(shí)，為建模工具準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的工作不包括？A、選擇表B、選擇記錄C、選擇屬性D、選擇模型答案：D74.多維數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)主要包括A、多維數(shù)據(jù)表維度的設(shè)計(jì)B、多維數(shù)據(jù)集度量值的設(shè)計(jì)C、多維度數(shù)據(jù)集數(shù)值的設(shè)計(jì)D、多維度數(shù)據(jù)集度量單位設(shè)計(jì)答案：B75.最快速、成本最低的客戶調(diào)查方法是（）A、電話調(diào)查B、郵寄調(diào)查C、網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查D、手機(jī)短信調(diào)查答案：C76.（）能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。A、以下三種B、漏斗分析模型C、行為事件分析模型D、行為路徑分析答案：B77.傳統(tǒng)的“客戶關(guān)系管理”之所以被現(xiàn)在意義的“客戶關(guān)系管理”所替代，一個(gè)重要的原因是他們?nèi)狈Γǎ┑闹蜛、互聯(lián)網(wǎng)B、數(shù)據(jù)庫(kù)C、現(xiàn)代管理信息技術(shù)D、現(xiàn)代管理理論答案：C78.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括A、屬性格式種類多樣B、重復(fù)C、單一D、冗余答案：C79.為了確保模型的準(zhǔn)確性，本文將挖掘結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)分成兩部分：%作為訓(xùn)練集，%作為測(cè)試集。A、70，30B、30，70C、40，60D、20，80答案：A80.（）是建立高效客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵元素A、一致性客戶維度B、多元性客戶維度C、一元性客戶維度D、以上三種答案：A81.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)A、頻繁模式挖掘B、分類和預(yù)測(cè)C、數(shù)據(jù)預(yù)處理D、數(shù)據(jù)流挖掘答案：C82.客戶在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有多重身份，下面哪一種不是其身份之一A、行業(yè)身份B、所有權(quán)身份C、學(xué)習(xí)身份D、決策身份答案：C83.維度是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一種結(jié)構(gòu)，以用于特定角度觀察數(shù)據(jù)，不是它的主要用途是A、選擇針對(duì)期望詳細(xì)程度的層次的數(shù)據(jù)B、對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)綜合到相應(yīng)詳細(xì)程度的數(shù)據(jù)層次。C、增加數(shù)據(jù)模型的復(fù)雜度答案：C84.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，以下哪一項(xiàng)不屬于客戶流失的類型？A、自愿流失B、非自愿流失C、預(yù)期流失D、非預(yù)期流失答案：D85.在客戶關(guān)系管理中堅(jiān)持（）的原則，必須從電子商務(wù)的整體戰(zhàn)略思考出發(fā)，進(jìn)行通盤(pán)考慮A、效率最大B、成本最低C、與客戶互動(dòng)D、整合共贏答案：D86.（）是指那些剛開(kāi)始與公司開(kāi)展交易，對(duì)企業(yè)和服務(wù)還缺乏全面了解的客戶A、新客戶B、?？蛻鬋、潛在客戶D、老客戶答案：A87.下列哪項(xiàng)是客戶關(guān)系管理中最為關(guān)鍵的因素（）A、客戶保持B、客戶分析C、客戶管理D、客戶服務(wù)答案：D88.不是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的步驟A、明確挖掘問(wèn)題B、數(shù)據(jù)的理解與選擇C、維度數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)D、模型選擇答案：C89.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)建模按照時(shí)間的先后順序，可以大致分為四個(gè)階段，具體的順序?yàn)椋ǎ〢、業(yè)務(wù)建模->領(lǐng)域概念建模->邏輯建模->物理建模B、業(yè)務(wù)建模->領(lǐng)域概念建模->物理建模->邏輯建模C、領(lǐng)域概念建模->業(yè)務(wù)建模->邏輯建模->物理建模D、領(lǐng)域概念建模->業(yè)務(wù)建模->邏輯建模->物理建模答案：A90.Hive中表示外部表的關(guān)鍵字為A、EXTERNALB、PARTITIONC、VIEWD、TABLE答案：A91.智能化企業(yè)具有快速吸收新想法的能力、適應(yīng)新情況的能力有效解決問(wèn)題的能力、調(diào)用適當(dāng)資源的能力、有效積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的能力，其中適應(yīng)新情況的能力有效解決問(wèn)題的能力指的是什么（）A、即企業(yè)在日?；顒?dòng)中，應(yīng)具備快速接收新想法、新事物的能力，不能因循守舊，與時(shí)俱進(jìn)才能把握市B、即企業(yè)在面對(duì)不在了解、不熟悉等新領(lǐng)域出現(xiàn)的問(wèn)題時(shí)，需要迅速適應(yīng)新?tīng)顩r，并解決問(wèn)題的能力場(chǎng)動(dòng)態(tài)，跟上時(shí)代的步伐C、即企業(yè)在面對(duì)任何一項(xiàng)工作的時(shí)候不能不合理的安排資源D、即在公司做任何一項(xiàng)工作的過(guò)程中，都會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題，在面對(duì)問(wèn)題和解決問(wèn)題的過(guò)程中就是積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的過(guò)程答案：B92.OLAP是指A、聯(lián)機(jī)事務(wù)處理B、聯(lián)機(jī)分析處理C、數(shù)據(jù)挖掘D、知識(shí)發(fā)現(xiàn)答案：B93.關(guān)于維度代理鍵的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是A、代理鍵通常是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)賦予的一個(gè)數(shù)值B、代理鍵通常都是是非自增型的，不按順序分配C、代理鍵沒(méi)有內(nèi)置含義但也可以唯一地標(biāo)識(shí)一條維度信息D、維度代理鍵通常是無(wú)意義的整形主鍵答案：B94.商務(wù)智能技術(shù)在分析零售業(yè)時(shí)，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，其重要的研究?jī)?nèi)容是？A、關(guān)聯(lián)性分析B、聚類C、分類D、回歸答案：A95.事實(shí)表記錄的事務(wù)層面的事實(shí)，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，他屬于事實(shí)表中的哪一類A、事務(wù)事實(shí)表B、累積快照事實(shí)表C、周期快照事實(shí)表D、快照事實(shí)表答案：A96.下面哪個(gè)不是商務(wù)智能的概念()A、商務(wù)智能是融合了先進(jìn)信息技術(shù)與創(chuàng)新管理理念的結(jié)合體，完全基于企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行加工處理并從中挖掘出知識(shí)B、商務(wù)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定C、商務(wù)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法D、商務(wù)智能將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、在線分析處理等技術(shù)進(jìn)行整合，最終形成一個(gè)完整的解決方案，幫助企業(yè)進(jìn)行決策答案：A97.下列哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的具體應(yīng)用A、營(yíng)銷B、客戶銷售C、客戶代理D、客戶保持答案：C98.某設(shè)計(jì)中的考生成績(jī)庫(kù)度量值組與身份證號(hào)維度的維度關(guān)系是A、常規(guī)關(guān)系B、引用維度關(guān)系C、事實(shí)維度關(guān)系D、多對(duì)多維度關(guān)系答案：B99.商務(wù)智能產(chǎn)生的背景不正確的是()A、新行業(yè)涌現(xiàn)，商務(wù)分析發(fā)展遇到瓶頸B、“大數(shù)據(jù)”，信息時(shí)代的到來(lái)C、市場(chǎng)需求變幻莫測(cè)D、企業(yè)如何正確、及時(shí)地響應(yīng)市場(chǎng)需求，快速占領(lǐng)市場(chǎng)答案：A100.以下表述不正確的是A、Hive特別適合數(shù)據(jù)庫(kù)的OLTPB、Hive的設(shè)計(jì)目標(biāo)是，通過(guò)類SQL的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速的數(shù)據(jù)查詢等操作，而不需要開(kāi)發(fā)相應(yīng)的MapReduce程序C、Hive構(gòu)建在基于靜態(tài)批處理的Hadoop之上，Hadoop通常都有較高的延遲并且在作業(yè)提交和調(diào)度的時(shí)候需要大量的開(kāi)銷D、Hive并不適合那些需要低延遲的應(yīng)用答案：A101.將事實(shí)相加以獲得對(duì)單個(gè)事實(shí)匯總的能力被稱為可加性。根據(jù)可加性可以將事實(shí)表中的數(shù)字度量分為三類：可加、半可加、不可加（或非可加），下列屬于半可加事實(shí)表的是A、銷售金額B、差額C、溫度D、利潤(rùn)率答案：B102.下列四條描述中，正確的是A、企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，必須得有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B、企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘最好的方法就是請(qǐng)編外專家C、企業(yè)購(gòu)買現(xiàn)成數(shù)據(jù)挖掘模型的先決條件：該企業(yè)的產(chǎn)品、用戶、市場(chǎng)定位和所買來(lái)的模型設(shè)計(jì)之D、在建模的時(shí)候，增益最高的模型就是最好的模型答案：B解析：初的假設(shè)吻合103.數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例“啤酒與尿布”最主要應(yīng)用了（）數(shù)據(jù)挖掘方法A、分類B、預(yù)測(cè)C、組合或關(guān)聯(lián)法則D、聚類答案：C104.ETL設(shè)計(jì)未涉及到的策略A、抽取B、轉(zhuǎn)載C、加載D、復(fù)制答案：D105.客戶流失的預(yù)測(cè)與控制不包括的算法模型A、分類B、決策樹(shù)算法C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D、關(guān)聯(lián)分析答案：D106.（）和歸類法是常用的相關(guān)信息查找方法。A、相似性函數(shù)法B、PageRank方法C、貝葉斯分析法D、分詞法答案：A107.商務(wù)智能在學(xué)習(xí)上應(yīng)用的最終結(jié)果主要反饋對(duì)象是原始數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者A、學(xué)生本人B、學(xué)校教師C、學(xué)校D、教育部門答案：A108.客戶的呼叫模式分析包括的算法模型A、關(guān)聯(lián)分析B、聚類分析C、模糊評(píng)價(jià)D、分類答案：A109.網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的另一個(gè)不容忽視的事實(shí)是（）A、客戶端性能B、服務(wù)器的資源消耗C、網(wǎng)絡(luò)病毒D、網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面復(fù)雜度答案：B110.（）的獲取是客戶智能的重要功能，也是客戶管理的基礎(chǔ)。A、客戶行為B、客戶知識(shí)C、客戶喜好D、客戶服務(wù)答案：B111.什么是KDDA、知識(shí)發(fā)現(xiàn)B、領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)C、文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)D、動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)答案：A112.廣義地講，買主和賣主之間的在線資金交換被稱為（）A、電子結(jié)算B、支票結(jié)算C、現(xiàn)金結(jié)算D、信用卡結(jié)算答案：A113.根據(jù)流失的客戶和沒(méi)有流失的客戶性質(zhì)和消費(fèi)行為，進(jìn)行挖掘分析，建立客戶流失預(yù)測(cè)模型的目的不包括A、分析哪些客戶的流失概率較大B、流失客戶的消費(fèi)行為如何C、分析造成客戶流失的相關(guān)因素D、給公司帶來(lái)的凈利潤(rùn)答案：D114.用戶關(guān)系生命周期分為開(kāi)拓期、（）、穩(wěn)定期和衰退期A、發(fā)展期B、萌芽期C、形成期D、初始期答案：C115.如下不是Hive的設(shè)計(jì)特點(diǎn)A、支持索引，加快數(shù)據(jù)查詢B、不同的存儲(chǔ)類型，例如，純文本文件、HBase中的文件C、可以直接使用存儲(chǔ)在Hadoop文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)D、類SQL的查詢方式，將SQL直接在Hadoop集群上執(zhí)行，執(zhí)行迅速答案：D116.下述選項(xiàng)的特性中哪個(gè)是關(guān)于雪花模型的：A、在維度表、事實(shí)表之間的連接很多，因此性能方面會(huì)比較低。B、星型模型加載維度表，不需要再維度之間添加附屬模型，C、反規(guī)范化數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)層級(jí)不會(huì)通過(guò)維度之間的參照完整性來(lái)部署。D、所有必要的維度表在事實(shí)表中都只擁有外鍵。答案：A117.什么是商務(wù)智能產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)力（）A、商務(wù)智能可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，將信息轉(zhuǎn)換為知識(shí)，進(jìn)而支持企業(yè)進(jìn)行決策B、將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為利潤(rùn)C(jī)、商務(wù)智能也制定企業(yè)決策D、商務(wù)智能可幫助企業(yè)收集信息答案：A118.事實(shí)表中的一行總結(jié)了在標(biāo)準(zhǔn)周期內(nèi)發(fā)生的許多度量事件，以具有規(guī)律性的、可預(yù)見(jiàn)的時(shí)間間隔來(lái)記錄事實(shí)，他屬于事實(shí)表中的哪一類A、事務(wù)事實(shí)表B、累積快照事實(shí)表C、周期快照事實(shí)表D、映射快照事實(shí)表答案：C119.情感分析也被稱為觀點(diǎn)挖掘、意見(jiàn)挖掘，他通過(guò)對(duì)包含（）的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。A、感情色彩B、復(fù)雜待清洗C、用戶評(píng)論D、情感訓(xùn)練答案：A120.挖掘軟件——MicrosoftSQLSERVER2008AnalysisServers（SSAS）所提供的挖掘算法不包括（）A、決策樹(shù)算法B、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C、因子分析算法D、聚類分析算法答案：C121.為了解決在維度建模時(shí)用戶有很多不可預(yù)知的查詢，應(yīng)當(dāng)在建模的過(guò)程中遵循A、將詳細(xì)的原子數(shù)據(jù)載入到維度結(jié)構(gòu)中B、圍繞業(yè)務(wù)流程構(gòu)建維度模型C、確保事實(shí)表中的事實(shí)具有相同的粒度或同級(jí)的詳細(xì)程度D、確定維度表使用了代理鍵答案：A122.賬務(wù)分析主要幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)賬務(wù)查詢的特點(diǎn)不包括A、多角度B、多層次C、多條件D、迅速快捷答案：D123.以下哪種數(shù)據(jù)類型是數(shù)據(jù)庫(kù)不支持，但是Hive支持的（）A、TINYINT、DECIMALB、INT、CHARC、FLOAT、DOUBLED、BOOLEAN、VARCHAR答案：A124.關(guān)于雪花模型的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是A、當(dāng)有多個(gè)維度表沒(méi)有直接連接到事實(shí)表上，而是通過(guò)其他維度表連接到事實(shí)表上時(shí)，其圖形就像B、雪花模型的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)冗余較大。C、雪花模型是對(duì)星型模型的擴(kuò)展。D、它對(duì)星型模型的維表進(jìn)一步層次化，原有的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實(shí)表答案：B125.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將被長(zhǎng)期保留，也就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。這一特性是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的那一項(xiàng)特點(diǎn)（）A、面向主題的B、集成的C、數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定D、反應(yīng)歷史變化的答案：C126.事實(shí)表中的一行總結(jié)了在業(yè)務(wù)流程開(kāi)始和結(jié)束之間的可預(yù)測(cè)步驟中發(fā)生的度量事件，他屬于事實(shí)表中的哪一類A、事務(wù)事實(shí)表B、累積快照事實(shí)表C、周期快照事實(shí)表D、映射快照事實(shí)表答案：B127.數(shù)據(jù)抽取方式不包括A、采用SQLB、采用SQL語(yǔ)句，實(shí)現(xiàn)把源數(shù)據(jù)移入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中C、采用SSIS平臺(tái)技術(shù)，將Oracle系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和其他文本文件的數(shù)據(jù)移入SQLD、在數(shù)據(jù)庫(kù)中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝答案：D128.隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，產(chǎn)生的問(wèn)題不正確的有()A、大量的數(shù)據(jù)造成企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和運(yùn)算增加了成本，無(wú)法繼續(xù)增加數(shù)據(jù)B、巨量數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理需要時(shí)間C、業(yè)務(wù)部門會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)做數(shù)據(jù)處理的工作，數(shù)據(jù)分析反而沒(méi)有時(shí)間進(jìn)行D、沒(méi)有時(shí)間做相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，除非在花費(fèi)額外的時(shí)間，最終導(dǎo)致的結(jié)果就是花費(fèi)了大量的時(shí)間在做沒(méi)有那么重要的事情答案：A129.企業(yè)的精細(xì)化管理需要商務(wù)智能的支持主要體現(xiàn)，以下不正確的是()A、智：指對(duì)問(wèn)題快速定位，找到企業(yè)發(fā)展方向，構(gòu)建企業(yè)運(yùn)營(yíng)的智慧大腦B、準(zhǔn)：指的是問(wèn)題要落實(shí)到具體的人員身上C、快：指發(fā)現(xiàn)問(wèn)題快，整個(gè)企業(yè)自上而下的實(shí)時(shí)把控，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題D、精：指的是對(duì)問(wèn)題的追根溯源，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致分析、整理匯總、交叉分析、關(guān)聯(lián)分析等等答案：A130.建立一個(gè)模型，通過(guò)這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來(lái)預(yù)測(cè)其他某個(gè)變量值，屬于數(shù)據(jù)挖掘的那個(gè)任務(wù)A、根據(jù)內(nèi)容檢索B、建模描述C、預(yù)測(cè)建模D、尋找模式和規(guī)則答案：C131.針對(duì)HIVE和HDFS的相關(guān)特性，以下哪些關(guān)鍵詞是一一相互對(duì)應(yīng)的（）A、Hive中的表對(duì)應(yīng)HDFS中的目錄B、Hive中的分區(qū)對(duì)應(yīng)HDFS中的文件C、Hive中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)HDFS中的目錄D、Hive中的表對(duì)應(yīng)HDFS中的文件答案：A132.關(guān)于星型模型的特性，說(shuō)法錯(cuò)誤的是：A、反規(guī)范化數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)層級(jí)不會(huì)通過(guò)維度之間的參照完整性來(lái)部署。B、所有必要的維度表在事實(shí)表中都只擁有外鍵。C、只需要將需要的維度表和事實(shí)表連接即可。D、ETL操作在設(shè)計(jì)上更加復(fù)雜，而且由于附屬模型的限制，不能并行化。答案：D多選題1.商務(wù)智能具體可幫助高校實(shí)現(xiàn)課程管理如下幾個(gè)方面的分析A、學(xué)生維度B、學(xué)期維度C、課程維度D、變化跟蹤答案：ACD2.以下哪些選項(xiàng)是HIVE中視圖的特點(diǎn)（）A、創(chuàng)建視圖時(shí)并不把視圖物化存儲(chǔ)到磁盤(pán)上B、創(chuàng)建視圖時(shí)需要把視圖物化存儲(chǔ)到磁盤(pán)上C、視圖的SELECT語(yǔ)句中只是在執(zhí)行引用視圖的語(yǔ)句時(shí)才執(zhí)行D、視圖可以獲得更高的查詢處理效率。答案：AC3.商務(wù)智能從業(yè)務(wù)上可以規(guī)劃為五個(gè)層次，分別為告訴企業(yè)發(fā)生了什么、讓企業(yè)探索為什么發(fā)生、讓用戶實(shí)時(shí)看到現(xiàn)在發(fā)生了什么、幫助企業(yè)預(yù)見(jiàn)即將發(fā)生什么、希望發(fā)生什么、那么如下說(shuō)法正確的是（）A、告訴企業(yè)發(fā)生了什么——即利用企業(yè)現(xiàn)有各種各樣的系統(tǒng)中累計(jì)的數(shù)據(jù)，告訴管理者企業(yè)過(guò)去發(fā)生了什么B、讓企業(yè)探索為什么發(fā)生——商務(wù)智能可根據(jù)當(dāng)前的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以告訴企業(yè)管理者為什么會(huì)發(fā)生這樣的問(wèn)題C、讓用戶實(shí)時(shí)看到現(xiàn)在發(fā)生了什么——實(shí)時(shí)的信息分析，企業(yè)決策層建立當(dāng)前情況下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策D、希望發(fā)生什么——即針對(duì)現(xiàn)在迅速發(fā)展的市場(chǎng)，僅僅了解現(xiàn)在和過(guò)去是不夠的，將來(lái)會(huì)發(fā)生什么答案：ABC4.數(shù)據(jù)加載的策略主要包括A、數(shù)據(jù)加載周期B、數(shù)據(jù)追加策略C、數(shù)據(jù)本身數(shù)量D、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地點(diǎn)答案：AB5.針對(duì)下一個(gè)月移動(dòng)電話話務(wù)量的預(yù)測(cè)，可以采用的算法A、時(shí)間序列分析B、P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、移動(dòng)平均法D、灰色時(shí)間序列答案：ABC6.知識(shí)的特點(diǎn)（）A、共享性B、非損耗性C、傳遞性D、再生性答案：ABCD7.商務(wù)智能在電子商務(wù)的典型應(yīng)用（）A、智能搜索B、電子報(bào)表C、情感分析D、智能推薦答案：ACD8.以下哪幾個(gè)選項(xiàng)是商務(wù)智能產(chǎn)生的原因（）A、急切的分析型需求B、企業(yè)的精細(xì)化管理需要商務(wù)智能C、知識(shí)產(chǎn)品化D、數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)可以幫助企業(yè)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)答案：ABCD9.以下哪幾個(gè)選項(xiàng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別（）A、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)B、數(shù)據(jù)庫(kù)面向業(yè)務(wù)操作程序，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題域、管理決策分析應(yīng)用C、數(shù)據(jù)庫(kù)主要由原子事務(wù)組成，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理的是復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢，大部分是只讀操作。D、數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)規(guī)模和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)規(guī)模差異不大。答案：ABC10.基于客戶生命周期價(jià)值（CLV）的細(xì)分理論在全面衡量了（）和（）后，對(duì)其中當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值都高的客戶認(rèn)定為最有價(jià)值的客戶，重點(diǎn)投入，不遺余力地保持A、客戶將來(lái)價(jià)值B、客戶當(dāng)前價(jià)值C、客戶潛在價(jià)值D、客戶過(guò)去價(jià)值答案：BC11.衡量數(shù)據(jù)模型價(jià)值有如下的標(biāo)準(zhǔn)A、性能B、成本C、效率D、質(zhì)量答案：ABCD12.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，可以從以下哪幾方面對(duì)細(xì)分客戶？A、基于客戶統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的客戶分類B、基于客戶行為的客戶分類C、基于客戶生命周期的客戶分類D、基于客戶生命周期價(jià)值的客戶分類答案：BCD13.商品分析可實(shí)現(xiàn)的功能分析包括哪幾方面A、商品價(jià)格分析B、商品流通周期分析C、商品利潤(rùn)效率分析D、商品數(shù)量分析答案：ABC14.關(guān)于星型模型的說(shuō)法中錯(cuò)誤的是A、規(guī)范化數(shù)據(jù)，消除冗余，其業(yè)務(wù)層級(jí)和維度都將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)模型之中。B、數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)層級(jí)是由一個(gè)不同維度表主鍵-外鍵的關(guān)系來(lái)代表的。C、數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)層級(jí)是由一個(gè)不同維度表主鍵-外鍵的關(guān)系來(lái)代表的。D、雪花模型加載數(shù)據(jù)集市，ETL操作在設(shè)計(jì)上更加復(fù)雜，而且由于附屬模型的限制，不能并行化。答案：ABCD15.目前，將情感分析應(yīng)用到電子商務(wù)中，可以為其他用戶提供有價(jià)值的參考，也可以作為商家推薦商品的依據(jù)。而數(shù)據(jù)的清洗是評(píng)論數(shù)據(jù)到純凈數(shù)據(jù)的重要一部，主要基于如下原則（）A、評(píng)論過(guò)短B、評(píng)論中有廣告詞C、基本模板的評(píng)論D、含有網(wǎng)址的評(píng)論答案：ABCD16.以下哪些分析技術(shù)屬于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)（）A、分類分析B、預(yù)估分析C、關(guān)聯(lián)性分析D、聚類分析答案：ABCD17.如下哪幾種是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的方法（）A、范式建模法B、維度建模法C、實(shí)體建模法D、關(guān)系模型答案：ABC18.客戶知識(shí)主要包括以下哪些類別（）A、客戶的偏好知識(shí)B、客戶的顯性知識(shí)C、客戶的隱性知識(shí)D、客戶從外界獲取的知識(shí)答案：AC19.當(dāng)前常用的智能推薦算法包括（）A、基于內(nèi)容的推薦B、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦C、基于效用的推薦D、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦答案：ABCD20.為了發(fā)現(xiàn)潛在客戶的目的，了解當(dāng)前客戶在他們自身還是潛在客戶時(shí)的特點(diǎn)很重要。理想情況下應(yīng)該（）A、照顧顧客的感受B、在客戶成為“客戶”以前開(kāi)始跟蹤他們C、收集新的客戶信息D、獲取時(shí)間變量可以預(yù)測(cè)將來(lái)的結(jié)果答案：BCD21.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的重要組成部分，其主要用于存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)，以便企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為決策提供數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)為（）A、分散的B、面向主題的C、反映歷史變化D、相對(duì)穩(wěn)定的答案：BCD22.智能化企業(yè)具有如下什么特點(diǎn)（）A、快速吸收新想法的能力B、適應(yīng)新情況的能力有效解決問(wèn)題的能力C、調(diào)用適當(dāng)資源的能力D、有效積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的能力答案：ABCD23.針對(duì)我國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用的領(lǐng)域A、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)B、客戶的呼叫模式分析C、大客戶特征的識(shí)別D、客戶群體的細(xì)分答案：ABCD24.目前數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)在零售行業(yè)存在哪些問(wèn)題？A、數(shù)量龐大的門店、品種多樣的商品以及客流、會(huì)員等信息，使得數(shù)據(jù)的規(guī)范清洗和分析變得更復(fù)雜。B、各業(yè)務(wù)系統(tǒng)擁有自己獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)口徑和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，各自獨(dú)立互不協(xié)調(diào)，導(dǎo)致不同的系統(tǒng)之間對(duì)不上號(hào)。C、報(bào)表多以靜態(tài)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，無(wú)法滿足用戶靈活動(dòng)態(tài)的任意視角的分析要求。D、人工報(bào)表消耗大量人力，但無(wú)法迅速而精準(zhǔn)的響應(yīng)業(yè)務(wù)異常情況答案：ABCD25.情感主題確定是對(duì)于評(píng)論數(shù)據(jù)及商品的情感傾向值計(jì)算的主要步驟之一，可以采用基于（）的方法處理。A、概率B、余弦定理C、正玄定理D、余切定理答案：AB26.以下哪些選項(xiàng)是HIVE中分區(qū)表的特點(diǎn)（）A、將數(shù)據(jù)組織成分區(qū)，可以提高數(shù)據(jù)的查詢速度B、一個(gè)表可以擁有一個(gè)或者多個(gè)分區(qū)C、分區(qū)以文件夾的形式單獨(dú)存在表文件夾的目錄下D、分區(qū)是以字段的形式在表結(jié)構(gòu)中存在答案：ABCD27.Kimball的多維體系結(jié)構(gòu)（MD）包含：A、總線架構(gòu)（BusB、一致性維度（ConformedC、一致性事實(shí)（Conformed答案：ABC28.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)主要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，可以分為三層A、源數(shù)據(jù)B、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C、數(shù)據(jù)分析D、數(shù)據(jù)應(yīng)用答案：ABD29.商務(wù)智能的主要功能有（）A、數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)警B、數(shù)據(jù)集成、報(bào)表查詢和展現(xiàn)C、數(shù)據(jù)管理、決策支持D、制定企業(yè)規(guī)則、解決商務(wù)問(wèn)題答案：ABC30.以下哪幾個(gè)選項(xiàng)是Hive的數(shù)據(jù)模型（）A、視圖、托管表、外部表B、桶表、分區(qū)表C、二維表、關(guān)系表D、Excel表、CVS表答案：AB31.在線分析處理的相關(guān)特性是（）A、快速性B、可分析性C、多維性D、信息性答案：ABCD32.商務(wù)智能集成了大量的數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)可以對(duì)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息，以及外部市場(chǎng)狀況有準(zhǔn)確的把控，在危機(jī)未發(fā)生前就會(huì)利用數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)加載呈現(xiàn)，包含如下預(yù)警種類（）A、指標(biāo)預(yù)警：該類方法是通過(guò)制定預(yù)警指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)檢測(cè)對(duì)象所處的狀態(tài)B、統(tǒng)計(jì)預(yù)計(jì)：該類方法主要是通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法來(lái)發(fā)現(xiàn)檢測(cè)對(duì)象的波動(dòng)規(guī)律，在企業(yè)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中應(yīng)用很廣泛C、模型預(yù)測(cè)：該類方法是通過(guò)建立數(shù)據(jù)模型來(lái)評(píng)價(jià)檢測(cè)對(duì)象所處的狀態(tài)，因而在監(jiān)測(cè)點(diǎn)比較多、比較復(fù)雜時(shí)廣泛應(yīng)用D、數(shù)據(jù)預(yù)警：該類方式是通過(guò)設(shè)定數(shù)據(jù)的閾值來(lái)監(jiān)測(cè)對(duì)象的運(yùn)行狀況答案：ABC解析：應(yīng)用很廣泛復(fù)雜時(shí)廣泛應(yīng)用33.構(gòu)造多維數(shù)據(jù)的方法有：A、超立方結(jié)構(gòu)B、多立方結(jié)構(gòu)C、平面結(jié)構(gòu)答案：AB34.以下哪幾個(gè)選項(xiàng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特點(diǎn)（）A、面向主題的B、集成的C、數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定D、反應(yīng)歷史變化的答案：ABCD35.數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的具體應(yīng)用可以從以下哪幾個(gè)方向著手？A、營(yíng)銷與銷售B、客戶服務(wù)C、客戶保持D、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與欺詐識(shí)別答案：ABCD36.智能推薦系統(tǒng)能對(duì)電子商務(wù)發(fā)揮什么作用（）A、節(jié)省顧客購(gòu)買商品的時(shí)間和精力B、提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售C、保留顧客D、發(fā)現(xiàn)潛在的顧客答案：ABCD37.統(tǒng)一的命名工作在本系統(tǒng)中主要體現(xiàn)在在編碼的規(guī)范上。高考網(wǎng)上招生系統(tǒng)只是在每年的特定的一段時(shí)間運(yùn)行，每個(gè)年度的高考網(wǎng)上招生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)基本相同，但不同年度的數(shù)據(jù)完全不一樣。這樣，就導(dǎo)致每年的數(shù)據(jù)的編碼都會(huì)發(fā)生些許的變化，經(jīng)過(guò)多年的變化，編碼的規(guī)范問(wèn)題就急需解決了。編碼工作碰到的主要問(wèn)題包括：A、歷年的命名不規(guī)范B、更名問(wèn)題C、合并問(wèn)題D、刪除問(wèn)題答案：ABC38.以下哪些選項(xiàng)是HIVE中托管表的特點(diǎn)（）A、建表語(yǔ)句和SQL語(yǔ)句相同B、默認(rèn)分隔符為tab制表符C、加載數(shù)據(jù)到托管表時(shí)，Hive會(huì)把數(shù)據(jù)移到倉(cāng)庫(kù)目錄，源文件會(huì)被刪除D、刪除一個(gè)托管表，它的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)，會(huì)被一起刪除答案：ABCD39.文本分析是搜索引擎中信息抽取系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，由于人們使用搜索引擎時(shí)基本上都是文本搜索，所以當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域還是以研究文本分析為主。目前，文本分析所研究的內(nèi)容包括（）等A、提取索引項(xiàng)B、自動(dòng)摘要C、提取有效鏈接D、文本聚類答案：ABD40.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，客戶智能的過(guò)程包括？A、客戶數(shù)據(jù)的集成B、客戶信息的獲取C、客戶行為的分析D、客戶知識(shí)的應(yīng)用答案：ACD41.高德地圖的導(dǎo)航實(shí)時(shí)路況顯示，利用了商務(wù)智能相關(guān)技術(shù)中的哪些技術(shù)（）A、數(shù)據(jù)采集B、數(shù)據(jù)挖掘C、數(shù)據(jù)預(yù)處理D、數(shù)據(jù)可視化答案：ABCD42.國(guó)內(nèi)的電信運(yùn)營(yíng)商，涉及的業(yè)務(wù)種類A、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)B、網(wǎng)絡(luò)支撐系統(tǒng)C、管理系統(tǒng)D、員工系統(tǒng)答案：ABC43.數(shù)據(jù)追加策略根據(jù)數(shù)據(jù)的抽取，策略和業(yè)務(wù)規(guī)則的不同，有三種類型的策略分別是A、直接追加B、全部覆蓋C、部分覆蓋D、更新追加答案：ABD44.下列描述中，屬于維度建模的基本原則的是：A、將詳細(xì)的原子數(shù)據(jù)載入到維度結(jié)構(gòu)中B、圍繞業(yè)務(wù)流程構(gòu)建維度模型C、確保每個(gè)事實(shí)表都有一個(gè)與之關(guān)聯(lián)的日期維度表D、避免事實(shí)表中出現(xiàn)多對(duì)多關(guān)系答案：ABCD45.商務(wù)智能技術(shù)可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)銷售系統(tǒng)的缺點(diǎn)，具體體現(xiàn)在哪幾方面？A、幫助企業(yè)快速準(zhǔn)確的制定營(yíng)銷策略B、減少總體流通成本C、庫(kù)存的合理分布D、推動(dòng)企業(yè)連鎖體系的擴(kuò)張答案：ABCD46.事實(shí)表的基本類型有A、事務(wù)事實(shí)表B、周期快照事實(shí)表C、累計(jì)快照事實(shí)表答案：ABC47.搜索引擎可以幫助用戶快速、準(zhǔn)確地找到所需的信息或資源，但目前搜索引擎存在以下問(wèn)題：A、基于關(guān)鍵詞的查詢方式受到網(wǎng)頁(yè)更新頻率的限制B、搜索引擎的智能化程度還不足以滿足用戶的精確度需求C、搜索引擎還有很大的優(yōu)化空間，且難度很大D、搜索引擎已經(jīng)發(fā)展成熟，無(wú)需進(jìn)一步優(yōu)化答案：ABC48.關(guān)于OLTP與OLAP的區(qū)別，說(shuō)法正確的是：A、前者是細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)，后者是綜合性和提煉性數(shù)據(jù)B、前者是當(dāng)前值數(shù)據(jù)，后者是歷史數(shù)據(jù)C、前者不可更新但周期性刷新，后者可更新D、前者一次處理的數(shù)據(jù)量小，后者一次處理的數(shù)據(jù)量大答案：ABD49.商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用（）A、客戶智能，客戶智能的實(shí)時(shí)過(guò)程有數(shù)據(jù)集成、客戶知識(shí)獲取以及客戶知識(shí)應(yīng)用這三個(gè)階段B、客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，將客戶數(shù)據(jù)入庫(kù)，解決客戶問(wèn)題，處理客戶投訴C、客戶合同管理，將客戶合同信息錄入并分析客戶的關(guān)系模型，獲取價(jià)值客戶D、對(duì)于海量的客戶數(shù)據(jù)，需要用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析和處理，發(fā)現(xiàn)其中有價(jià)值的客戶信息，支持企業(yè)的市場(chǎng)影響、銷售或客戶服務(wù)決策等答案：AD50.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的主要作用包括（）A、將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買者B、提高用戶的消費(fèi)能力C、提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力D、提高客戶對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度答案：ACD51.數(shù)據(jù)模型所描述的內(nèi)容包括三個(gè)部分A、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：用于描述系統(tǒng)的靜態(tài)特征，包括數(shù)據(jù)的類型、內(nèi)容、性質(zhì)及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系等B、數(shù)據(jù)關(guān)系：用以描述數(shù)據(jù)之間的連接和處理關(guān)系，包括數(shù)據(jù)輸入、處理、輸出等C、數(shù)據(jù)操作：用于描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，包括數(shù)據(jù)的插入、修改、刪除和查詢等D、數(shù)據(jù)約束：即數(shù)據(jù)的約束條件，實(shí)際上是一組完整性規(guī)則的集合答案：ACD52.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN描述正確的有A、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲非常魯棒B、可以處理冗余特征C、訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過(guò)程D、至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：BCD53.以下哪些選項(xiàng)是HIVE中外部表的特點(diǎn)（）A、建表語(yǔ)句和SQL語(yǔ)句相同B、外部表可以建立PartitionC、外部表只是和數(shù)據(jù)源建立一個(gè)連接D、刪除一個(gè)外部表，它的元數(shù)據(jù)不會(huì)被一起刪除答案：BCD54.國(guó)內(nèi)的電信行業(yè)商務(wù)智能系統(tǒng)的特點(diǎn)A、經(jīng)驗(yàn)豐富B、數(shù)據(jù)量大C、集成復(fù)雜D、業(yè)務(wù)種類多答案：BCD55.以下哪幾個(gè)選項(xiàng)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和Hive的區(qū)別（）A、二者均完全支持SQL語(yǔ)句B、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持對(duì)事物的基本操作，但HIVE不支持C、二者均支持?jǐn)?shù)據(jù)索引D、相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，Hive的數(shù)據(jù)規(guī)模更大一些答案：BCD56.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，常用的客戶行為分析模型包括哪些？A、行為事件分析B、行為路徑分析C、金字塔分析D、漏斗分析答案：ABD57.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的反映歷史變化，包含如下的含義A、數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過(guò)去某一時(shí)間點(diǎn)（如開(kāi)始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)間）到B、一旦某個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將被長(zhǎng)期保留C、通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)D、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新答案：ABCD解析：目前的各個(gè)階段的信息58.數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)的模型有如下幾種A、層次模型B、網(wǎng)狀模型C、關(guān)系模型D、樹(shù)狀模型答案：ABC59.以下關(guān)于從不同角度建立事實(shí)表的說(shuō)法正確的是：A、針對(duì)某個(gè)特定的行為動(dòng)作，建立一個(gè)以行為活動(dòng)最小單元為粒度的事實(shí)表。B、針對(duì)某個(gè)實(shí)體對(duì)象在當(dāng)前時(shí)間上的狀況，要先明確這個(gè)實(shí)體對(duì)象所處的不同階段，在不同階段存儲(chǔ)它的快照。C、針對(duì)業(yè)務(wù)活動(dòng)中的重要分析和跟蹤對(duì)象，統(tǒng)計(jì)在整個(gè)企業(yè)不同業(yè)務(wù)活動(dòng)中的發(fā)生情況。答案：ABC60.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，對(duì)客戶流失建模的兩種方法是？A、把流失看成二分結(jié)果B、調(diào)整客戶分類C、估計(jì)客戶的剩余生存周期D、提高識(shí)別潛在客戶的能力答案：AD61.我們將數(shù)據(jù)挖掘的方法運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐識(shí)別中去,可以從以下幾個(gè)方面加以分析（）A、異常記錄B、購(gòu)買記錄C、類似的欺詐行為D、商品評(píng)價(jià)信息答案：AC62.設(shè)計(jì)維度模型時(shí)所做的四個(gè)關(guān)鍵決定包括：A、選擇業(yè)務(wù)流程B、聲明粒度C、確認(rèn)維度D、確認(rèn)事實(shí)答案：ABCD63.超市業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)類型A、立體化B、多維度C、有滲透力D、單一的答案：ABC64.關(guān)于雪花模型的說(shuō)法中正確的是:A、數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)層級(jí)是由一個(gè)不同維度表主鍵-外鍵的關(guān)系來(lái)代表的。B、規(guī)范化數(shù)據(jù)，消除冗余，其業(yè)務(wù)層級(jí)和維度都將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)模型之中。C、雪花模型在維度表、事實(shí)表之間的連接很多，因此性能方面會(huì)比較低。D、雪花模型加載數(shù)據(jù)集市，ETL操作在設(shè)計(jì)上更加復(fù)雜，而且由于附屬模型的限制，不能并行化答案：ABCD65.數(shù)據(jù)挖掘可以在發(fā)現(xiàn)潛在客戶方面扮演多種角色。其中最重要的是（）A、識(shí)別好的潛在客戶B、選擇合適通信渠道C、挑選適當(dāng)?shù)男畔、確定合理價(jià)格答案：ABC66.情感分析模型的選擇有很多方法，大體可以分為（）兩大類。A、概率模型B、Simhash算法模型C、SpotSig模型D、向量空間模型答案：AD67.商務(wù)智能可以完善零售企業(yè)與客戶關(guān)系的管理系統(tǒng)，具體表現(xiàn)在哪幾方面？A、客戶的保持與獲取B、客戶群體分類C、交叉銷售D、欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)分析答案：ABC判斷題1.商務(wù)智能可以動(dòng)態(tài)的監(jiān)控以及及時(shí)的采集與挖掘客戶的行為、狀態(tài)以及其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A2.一致性客戶維度是建立高效客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵元素。維護(hù)良好的、部署良好的一致性客戶維度是實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀客戶關(guān)系管理的基石。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A3.數(shù)據(jù)庫(kù)的當(dāng)中的表結(jié)構(gòu)不會(huì)隨年份發(fā)生些許變動(dòng)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B4.通常所指的CRM指用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化分析銷售、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)以及應(yīng)用等流程的軟件系統(tǒng)。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A5.OL正確P的目標(biāo)：是滿足決策支持或多維環(huán)境特定的查詢和報(bào)表需求A、正確B、錯(cuò)誤答案：A6.基于客戶生命周期的客戶分類可以把客戶關(guān)系劃分為形成期和發(fā)展期兩個(gè)階段。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B7.維度模型僅用于匯總數(shù)據(jù)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B8.從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源到商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn)，采用的是自上至下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B9.在不同語(yǔ)境中可能出現(xiàn)極性增強(qiáng)、減弱甚至反轉(zhuǎn)的情況，因此在抽取到情感詞后，不能直接計(jì)算情感傾向值A(chǔ)、正確B、錯(cuò)誤答案：A10.ETL是Extr正確ct、Tr正確nsform、Link這三個(gè)英文單詞的縮寫(xiě)，Extr正確ct指的是抽取，Tr正確nsform是轉(zhuǎn)換和清洗，Link是連接。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B11.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來(lái)設(shè)計(jì)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B12.Excel表格中的柱狀圖、餅圖、折線圖等等顯示手段屬于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B13.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能收集用戶感興趣的資料，并根據(jù)用戶興趣偏好主動(dòng)為用戶做出個(gè)性化推薦，而且給出的推薦是的A、正確B、錯(cuò)誤答案：A14.雪花模型數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)層級(jí)是由一個(gè)不同維度表主鍵-外鍵的關(guān)系來(lái)代表的。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A15.操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個(gè)聯(lián)機(jī)事物處理系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織A、正確B、錯(cuò)誤答案：A16.商務(wù)智能是指收集、轉(zhuǎn)換、分析、轉(zhuǎn)換和發(fā)布數(shù)據(jù)的過(guò)程，目的是為了更好地決策A、正確B、錯(cuò)誤答案：B17.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無(wú)外鍵約束，系統(tǒng)是通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)外鍵約束關(guān)系。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A18.國(guó)內(nèi)電信企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)合庫(kù)，在初期一般是以O(shè)LAP分析為主。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A19.在電子商務(wù)情感分析中，大量的重復(fù)數(shù)據(jù)會(huì)影響分析結(jié)果A、正確B、錯(cuò)誤答案：A20.數(shù)據(jù)庫(kù)是為了捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A21.商務(wù)智能可以通過(guò)對(duì)客戶的點(diǎn)擊以及瀏覽方向的實(shí)時(shí)監(jiān)控，整理出客戶可能感興趣的商品以及需求方向，但是不能達(dá)到預(yù)估消費(fèi)者需求的目的A、正確B、錯(cuò)誤答案：B22.智能推薦系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致用戶購(gòu)買更多的東西，故不是電子商務(wù)的發(fā)展方向A、正確B、錯(cuò)誤答案：B23.客戶知識(shí)需要存儲(chǔ)在靜態(tài)的知識(shí)庫(kù)集中管理，以便能把這些客戶知識(shí)應(yīng)用到銷售、營(yíng)銷和服務(wù)等業(yè)務(wù)流程的支持上，嵌入客戶管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)，分發(fā)到需要的終端。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B24.商務(wù)智能方案中會(huì)涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，其中耗時(shí)最長(zhǎng)的為數(shù)據(jù)挖掘。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B25.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要功能是對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，以利于各種分析方法如聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)、數(shù)據(jù)挖掘(D正確t正確Mining)的進(jìn)行，為決策的擬定提供數(shù)據(jù)支持，幫助構(gòu)建商務(wù)智能A、正確B、錯(cuò)誤答案：B26.商品分析的主要數(shù)據(jù)由商品基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)組成A、正確B、錯(cuò)誤答案：A27.數(shù)據(jù)庫(kù)模型中的層次模型有且僅有一個(gè)結(jié)點(diǎn)沒(méi)有父結(jié)點(diǎn)，它就是根結(jié)點(diǎn)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A28.一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的是個(gè)人每天消費(fèi)記錄，如果要將此數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為按照每月的消費(fèi)金額進(jìn)行匯總，此種過(guò)程屬于在線分析處理技術(shù)的切塊。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B29.商務(wù)智能通過(guò)成本分析可以實(shí)現(xiàn)給定量和給定售價(jià)下的利潤(rùn)分析A、正確B、錯(cuò)誤答案：A30.ETL的設(shè)計(jì)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：第一步，分析源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)；第二步，設(shè)計(jì)相應(yīng)的ETL方案。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A31.在學(xué)生成績(jī)管理模塊中，學(xué)校通過(guò)合適的查詢工具、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、OLAP技術(shù)等對(duì)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并以可視化的結(jié)果呈現(xiàn)給學(xué)生。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A32.財(cái)務(wù)分析就基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的，為滿足企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)各業(yè)務(wù)部門費(fèi)用支出情況查詢的要求，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)應(yīng)收款、付款的決策分析A、正確B、錯(cuò)誤答案：A33.Hive可以和HDFS、M正確pReduce進(jìn)行良好的交互使用。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A34.數(shù)據(jù)是寶貴的財(cái)富，只有充分有效的利用這種財(cái)富，識(shí)別信息，獲取知識(shí)，輔助商務(wù)決策，才能從中獲取價(jià)值，提高企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力A、正確B、錯(cuò)誤答案：A35.商務(wù)智能的功能之一為數(shù)據(jù)管理，其含義為針對(duì)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行管理。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B36.企業(yè)之所以需要商務(wù)智能技術(shù)是因?yàn)樯虅?wù)智能可幫助企業(yè)提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A37.Hive是H正確doop平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工具。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B38.多維數(shù)據(jù)集維度與維度的關(guān)系，可以說(shuō)成為“繼承”關(guān)系。多維數(shù)據(jù)集維度來(lái)源于維度，一個(gè)維度只能生成一個(gè)多維數(shù)據(jù)集維度。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B39.在Hive中，創(chuàng)建視圖時(shí)并不把視圖物化存儲(chǔ)到磁盤(pán)上。相反，視圖的SELECT語(yǔ)句中只是在執(zhí)行引用視圖的語(yǔ)句時(shí)才執(zhí)行。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A40.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不僅會(huì)采集部門級(jí)的數(shù)據(jù)，最終也將演化成為企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，涉及到企業(yè)的各個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)包括：生產(chǎn)、支撐、管理等三個(gè)系統(tǒng)。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B41.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作主要包括數(shù)據(jù)名稱和格式的統(tǒng)一，如統(tǒng)一的命名、統(tǒng)一的計(jì)量單位、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A42.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)是完全不相關(guān)的兩種技術(shù)。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B43.客戶維度通常表示的是融合了多個(gè)內(nèi)部和外部源系統(tǒng)的集成數(shù)據(jù)。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A44.企業(yè)針對(duì)客戶的不同行為，會(huì)采用幾種常用的分析模型，通過(guò)數(shù)據(jù)分析方法的科學(xué)應(yīng)用，經(jīng)過(guò)理論推導(dǎo)，能夠相對(duì)完整地揭示用戶行為的內(nèi)在規(guī)律。常用的分析模型有：行為事件分析、漏斗分析和行為路徑分析。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A45.緩慢變化維度指隨著時(shí)間變化相對(duì)較慢的維度。如產(chǎn)品類別維度，地區(qū)維度等A、正確B、錯(cuò)誤答案：A46.客戶智能可以被定義為一個(gè)靜態(tài)管理客戶與企業(yè)之間關(guān)系的過(guò)程，使客戶關(guān)系管理生命周期的每個(gè)階段都能實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值最大化。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B47.Hive支持多表格同時(shí)插入語(yǔ)句的動(dòng)作。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A48.市場(chǎng)上主要的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具為Kettle。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A49.星型模型規(guī)范化數(shù)據(jù)，消除冗余，其業(yè)務(wù)層級(jí)和維度都將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)模型之中。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B50.商務(wù)智能較早地在電信行業(yè)應(yīng)用還有一個(gè)重要的原因，就是電信企業(yè)的數(shù)據(jù)電子化程度較高，降低了商務(wù)智能建設(shè)過(guò)程中數(shù)據(jù)源的整理工作量。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A51.維度模型不僅僅可用于預(yù)測(cè)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A52.星型模型加載維度表，不需要再維度之間添加附屬模型，ETL就相對(duì)簡(jiǎn)單，而且9、可以實(shí)現(xiàn)高度的并行化。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A53.商務(wù)智能集成了大量數(shù)據(jù)，需要對(duì)數(shù)據(jù)和報(bào)表的進(jìn)行權(quán)限管理，防止信息外露，對(duì)企業(yè)造成不可估量的損失A、正確B、錯(cuò)誤答案：A54.雪花模型在維度表、事實(shí)表之間的連接很多，因此性能方面會(huì)比較低。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A55.Hadoop平臺(tái)的三大組建為HDFS、Hive、MapReduce。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B56.電信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，要求企業(yè)能夠不斷地為用戶提供個(gè)性化、針對(duì)性的服務(wù)，建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM），這是電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的必然結(jié)果。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A57.對(duì)于客戶關(guān)系管理中的客戶價(jià)值管理而言，客戶關(guān)系管理關(guān)注的是客戶整個(gè)生命周期與企業(yè)之間的交互關(guān)系。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A58.關(guān)系模型中的各個(gè)關(guān)系模式不應(yīng)當(dāng)是孤立的，它必須滿足相應(yīng)的要求。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A59.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常一段時(shí)間之后就會(huì)被清除掉。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：B60.天氣預(yù)報(bào)中提到的暴雨橙色預(yù)警、紅色預(yù)警是指商務(wù)智能在數(shù)據(jù)預(yù)警方面的具體應(yīng)用。（）A、正確B、錯(cuò)誤答案：A61.在BI中，DW是前提和基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)則的處理和存儲(chǔ)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A62.Hive可以支持SQL所有語(yǔ)句。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B63.商務(wù)智能是隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)興起的一門新型數(shù)據(jù)分析技術(shù)。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B簡(jiǎn)答題1.請(qǐng)闡述維度建模設(shè)計(jì)的主要流程答案：（1）選擇業(yè)務(wù)過(guò)程；（2）聲明粒度；（3）確認(rèn)維度；（4）確認(rèn)事實(shí)。2.利用先進(jìn)的商務(wù)智能技術(shù)，對(duì)用戶進(jìn)行客戶關(guān)系管理分析，也就是CRM包括答案：利用客戶資料和一切可能有助于進(jìn)行客戶分析管理的資料進(jìn)行客戶概況分析，客戶忠誠(chéng)度分析，客戶利潤(rùn)分析，客戶性能分析，客戶未來(lái)分析，客戶產(chǎn)品分析，客戶促銷分析。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，提供既能留住老客戶又能吸引新客戶的決策信息。商務(wù)智能引入CRM后，能夠幫助電信企業(yè)發(fā)現(xiàn)許多原來(lái)無(wú)法發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，提高企業(yè)對(duì)用戶的了解程度，在技術(shù)層面幫助企業(yè)為自己的用戶提供更好的服務(wù)，從而提高用戶的忠誠(chéng)度。3.傳統(tǒng)的客戶分類方式的不足答案：1）過(guò)于籠統(tǒng)粗糙。按照這種方法分類，同一類客戶在很多有商業(yè)含義的關(guān)鍵點(diǎn)存在很大的差別。2）沒(méi)有與用戶的消費(fèi)行為特征結(jié)合，很難進(jìn)行準(zhǔn)確的市場(chǎng)推廣活動(dòng)。3）人口自然屬性通常是難以獲取的、還有很多不可靠的數(shù)據(jù)。4）人口自然屬性是不斷變化的，必須對(duì)客戶進(jìn)行長(zhǎng)期的跟蹤（如客戶收入、學(xué)歷、職業(yè)的變化等）。4.要構(gòu)造一個(gè)OLAP分析的主要步驟答案：1）確定分析主題2）確定分析方法3）定義維度（Dimension）4）根據(jù)分析主題構(gòu)造具體的分析立方體（MOLAP）或星型結(jié)構(gòu)（ROLAP）5）解釋分析結(jié)果5.OLAP系統(tǒng)按照其存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式可以分為哪些類型答案：OLAP系統(tǒng)按照其存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式可以分為關(guān)系OLAP（RelationalOLAP，簡(jiǎn)稱ROLAP）、多維OLAP（MultidimensionalOLAP，簡(jiǎn)稱MOLAP）和混合型OLAP（HybridOLAP，簡(jiǎn)稱HOLAP）三種類型。6.請(qǐng)闡述OLAP與OLTP的主要區(qū)別答案：7.什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？答案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的（SUBJECTORIENTED）、集成的（INTEGRATED）、相對(duì)穩(wěn)定的（NONVOLATILE）、反映歷史變化（TIMEVARIANT）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（DECISIONMAKINGSUPPORT）。8.有哪幾種分類可以用來(lái)做客戶細(xì)分？答案：1）傳統(tǒng)的客戶分類2）基于客戶行為的客戶分類3）基于客戶生命周期的客戶分類4）基于客戶生命周期價(jià)值的客戶分類9.簡(jiǎn)述多維數(shù)據(jù)的兩種模式，并闡述其主要區(qū)別答案：星型模型和雪花型模型。星型模型：當(dāng)所有維度表連接到事實(shí)表上的時(shí)候，整個(gè)圖就像一個(gè)星星，故稱之為星型模型。星型架構(gòu)是一種非規(guī)范化的結(jié)構(gòu)，多維數(shù)據(jù)集的每一個(gè)維度都直接與事實(shí)表相連，不存在漸變維度，所以數(shù)據(jù)有一定冗余。因?yàn)橛腥哂啵院芏嘟y(tǒng)計(jì)不需要做外部的關(guān)聯(lián)查詢，因此一般情況下效率比雪花模型高。雪花模型：當(dāng)有多個(gè)維度表沒(méi)有直接連接到事實(shí)表上，而是通過(guò)其他維度表連接到事實(shí)表上時(shí)，其圖形就像雪花，故稱雪花模型。雪花模型的優(yōu)點(diǎn)是減少了數(shù)據(jù)冗余，所以一般情況下查詢需要關(guān)聯(lián)其他表。在冗余可接受的前提下使用星型模型。雪花模型是對(duì)星型模型的擴(kuò)展。它對(duì)星型模型的維表進(jìn)一步層次化，原有的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實(shí)表，形成一些局部的"層次"區(qū)域，這些被分解的表都連接到主維度表而不是事實(shí)表。10.淘寶有個(gè)猜你喜歡的功能，這個(gè)功能是如何實(shí)現(xiàn)的呢？這個(gè)功能對(duì)于消費(fèi)者和商家來(lái)說(shuō)分別有什么好處答案：淘寶的猜你喜歡即智能推薦，它是根據(jù)用戶的信息需求、興趣等，將用戶感興趣的信息、產(chǎn)品等推薦給用戶的個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)。和搜索引擎相比推薦系統(tǒng)通過(guò)研究用戶的興趣偏好、日常行為等數(shù)據(jù)，進(jìn)行個(gè)性化計(jì)算，由系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣點(diǎn)，從而引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)自己的信息需求。這個(gè)功能對(duì)顧客和商家的好處：（1）節(jié)省顧客購(gòu)買商品的時(shí)間和精力。智能推薦系統(tǒng)通過(guò)分析顧客的購(gòu)買習(xí)慣提供個(gè)性化的服務(wù)，直接推薦顧客感興趣的商品。（2）提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。智能推薦系統(tǒng)在顧客購(gòu)買過(guò)程中向顧客提供其他有價(jià)值的商品推薦，顧客能夠從提供的推薦列表中購(gòu)買自己確實(shí)需要但在購(gòu)買過(guò)程中沒(méi)有想到的商品，從而有效提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。（3）保留顧客。智能推薦系統(tǒng)分析顧客的購(gòu)買習(xí)慣，根據(jù)顧客需求向顧客提供有價(jià)值的商品推薦。如果智能推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量很高，那么顧客會(huì)對(duì)該智能推薦系統(tǒng)產(chǎn)生依賴。因?yàn)橹悄芡扑]系統(tǒng)不僅能為顧客提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，而且能與顧客建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，從而能有效保留顧客，防止顧客流失。（4）發(fā)現(xiàn)潛在的顧客：智能推薦系統(tǒng)在顧客數(shù)據(jù)上，分析顧客的購(gòu)買習(xí)性和趨向，預(yù)測(cè)顧客對(duì)響應(yīng)營(yíng)銷方式的響應(yīng)率，發(fā)現(xiàn)有利于顧客的特征，有目的性的開(kāi)展廣告和銷售業(yè)務(wù)。通過(guò)對(duì)顧客的忠誠(chéng)度分析，相應(yīng)調(diào)整商品的價(jià)格和類型，改進(jìn)銷售服務(wù)，有利于保留現(xiàn)有顧客，尋找潛在的顧客。11.商務(wù)智能的五個(gè)層次，請(qǐng)解釋每個(gè)層次分別解決什么問(wèn)題，可舉例說(shuō)明答案：第一個(gè)層次是告訴企業(yè)發(fā)生了什么——提供事先預(yù)制好的報(bào)告、企業(yè)平衡記分卡或綜合管理“儀表盤(pán)”，利用集中管理的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI），解決企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效問(wèn)題，監(jiān)控企業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的報(bào)告用簡(jiǎn)單的方式表象出來(lái)。第二個(gè)層次是讓企業(yè)探索為何發(fā)生——也叫例外分析，業(yè)務(wù)部門可以從固定的報(bào)表、報(bào)告和一些關(guān)鍵的KPI中，可以得到很多相關(guān)的信息，但是當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，需要了解為何發(fā)生了這些問(wèn)題。這時(shí)，就需要即席查詢和在線分析（OLAP）。業(yè)務(wù)分析員經(jīng)常需要自己根據(jù)問(wèn)題的需要完成自己的分析和報(bào)告。在很多情況下，業(yè)務(wù)分析員和決策制定者需要一套商務(wù)智能的工具，通過(guò)訪問(wèn)集成好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，獲得需要的信息。第三個(gè)層次是讓用戶實(shí)時(shí)看到現(xiàn)在發(fā)生了什么——這個(gè)層次是實(shí)時(shí)的信息分析。企業(yè)決策層建立當(dāng)前情況下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策。為了該層次的成功，幾乎需要獲得實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，查詢可以回答及時(shí)發(fā)生的問(wèn)題。由此，運(yùn)營(yíng)模式和業(yè)務(wù)流程會(huì)發(fā)生較大的變化。例如：當(dāng)客戶因某種原因?qū)Ψ?wù)不滿時(shí)，需要退出服務(wù)或者產(chǎn)品時(shí)，相關(guān)客戶服務(wù)人員發(fā)現(xiàn)這個(gè)客戶是企業(yè)的大客戶時(shí)，他應(yīng)該迅速將情況發(fā)短信息給該客戶的大客戶經(jīng)理，大客戶經(jīng)理很快查找到該客戶的消費(fèi)記錄，馬上和客戶聯(lián)系，爭(zhēng)取挽留客戶。而不是當(dāng)客戶流失后才著急和客戶聯(lián)系。第四個(gè)層次是幫企業(yè)預(yù)見(jiàn)即將發(fā)生什么——客戶發(fā)現(xiàn)僅僅了解現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，將來(lái)會(huì)發(fā)生什么，風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和評(píng)估是非常重要的。還需要統(tǒng)計(jì)分析的功能，來(lái)幫助分析客戶的細(xì)分、預(yù)測(cè)客戶的行為、預(yù)言客戶業(yè)務(wù)的趨勢(shì)、辨認(rèn)欺詐行為等等。需要這種模型的客戶群是非常大的，由于它需要復(fù)雜的算法、統(tǒng)計(jì)模型和大量的數(shù)據(jù)，所以需要支持大數(shù)據(jù)量的處理能力，像并行算法和網(wǎng)格計(jì)算是極其必要的。第五個(gè)層次是希望發(fā)生什么——決策是由系統(tǒng)提供的，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是由運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)得到的。例如由Web頁(yè)獲得，或者基于市場(chǎng)條件和用戶需求進(jìn)行的特價(jià)、促銷活動(dòng)得到。可以建立清楚的決策和業(yè)務(wù)政策，讓事件沿著正確的軌跡、朝著預(yù)定的方向行進(jìn)，達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。12.如果你是亞馬遜網(wǎng)站的注冊(cè)會(huì)員，在某次打開(kāi)網(wǎng)站的時(shí)候，網(wǎng)站推薦你購(gòu)買一本《商務(wù)智能》，請(qǐng)問(wèn)亞馬遜網(wǎng)站是如何做出此項(xiàng)推薦的？答案：第一種推薦：YourRecommendations（用戶評(píng)價(jià)）：亞馬遜鼓勵(lì)用戶對(duì)感興趣的商品打評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)分成五個(gè)等級(jí)，當(dāng)客戶評(píng)價(jià)過(guò)若干商品后，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)用戶的喜好給出推薦，通常推薦為幾種商品?？蛻暨€可以通過(guò)刷新推薦，實(shí)時(shí)獲取更多更新的推薦。第二種推薦：Customerwhoboughtthisalsobought（買此商品的顧客同時(shí)買什么）：這是大多電子商務(wù)網(wǎng)站都采用的一種推薦方式。以書(shū)籍為例，亞馬遜通常把這種推薦方法以兩個(gè)列表的形式輸出：一個(gè)推薦列表是購(gòu)買本書(shū)的用戶還經(jīng)常購(gòu)買的其他書(shū)籍；另一個(gè)推薦列表是購(gòu)買本書(shū)作者作品的用戶還經(jīng)常購(gòu)買的其他作者的作品。第三種推薦：Customerwhoviewedthisalsoviewed（瀏覽此商品的顧客同時(shí)瀏覽什么）：與上面所提到的推薦方法相似。只有一個(gè)推薦列表：瀏覽本地用戶還經(jīng)常瀏覽的其他任何類別的商品。比起上面的方法，推薦的廣度更大，可以提高網(wǎng)站的交叉銷售能力。第四種推薦：BetterTogether&BestValue（捆綁銷售）:將當(dāng)前商品和其他相關(guān)商品捆綁銷售。同時(shí)購(gòu)買這些捆綁銷售的產(chǎn)品，會(huì)比購(gòu)買單件商品便宜。通過(guò)價(jià)格的下調(diào)，刺激瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買者。13.根據(jù)市場(chǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展地需要，電信運(yùn)營(yíng)商商務(wù)智能中的數(shù)據(jù)分析可以包括的分析主題。答案：1）客戶發(fā)展情況分析2）業(yè)務(wù)情況分析3）收益情況分析4）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析5）服務(wù)質(zhì)量分析6）營(yíng)銷管理分析7）大客戶分析14.電信系統(tǒng)的ETL模塊主要實(shí)現(xiàn)哪兩個(gè)功能？答案：1）定時(shí)將業(yè)務(wù)和計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)中相關(guān)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入分析系統(tǒng)的臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)初始化及增量數(shù)據(jù)的自動(dòng)導(dǎo)入。2）定時(shí)調(diào)用后臺(tái)存儲(chǔ)過(guò)程，將上一步導(dǎo)入的數(shù)據(jù)按電信業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)的要求進(jìn)行整理，然后轉(zhuǎn)入后臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。15.常用的智能推薦算法有哪幾種答案：基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦、基于效用的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦以及混合推薦。16.什么是情感分析？答案：情感分析也被稱為觀點(diǎn)挖掘、意見(jiàn)挖掘，它通過(guò)對(duì)包含感情色彩的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到數(shù)據(jù)中的主要情感，如積極、消極等。將情感分析應(yīng)用到電子商務(wù)中，就是通過(guò)對(duì)商品所有的討論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘出已購(gòu)買過(guò)的用戶對(duì)該商品的情感傾向，為其它用戶提供有價(jià)值的參考，同時(shí)這個(gè)結(jié)果也可以作為商家推薦商品的依據(jù)。17.請(qǐng)解釋如下Hive每條語(yǔ)句的含義.1）?createdatabasedblab;2）?usedblab;3）?createexternaltabledblab.bigdata_user(idint,uidstring,item_idstring,behavior_typeInt,item_categorystring,visit_datedate,provincestring)comment'Welcometoxmudblab!'Rowformatdelimitedfieldsterminatedby'\t'storedastextfilelocation'/bigdata/dataset'4）?showtables；5）?select*frombigdata_userlimit10;6）?descbigdata_user;7）?selectvisit_date,item_categoryfrombigdata_userlimit20;8）?selectcount(distinctuid)frombigdata_user;9）?selectcount(*)frombigdata_userwhereprovince='江西'andvisit_date='2014-12-12'andbehavior_type='4';10）selectuidfrombigdata_userwherebehavior_type='4'andvisit_date='2014-12-12'groupbyuidhavingcount(behavior_type='4')>5;說(shuō)明：id為序號(hào)，uid為用戶號(hào)，behavior_type為用戶行為，'4'表示用戶進(jìn)行了購(gòu)買行為，item_category為商品類別，visit_date為訪問(wèn)日期，province為省。答案：1）在Hive中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)dblab2）使用dblab3）在數(shù)據(jù)庫(kù)dblab中創(chuàng)建一個(gè)外部表bigdata_user，它包含字段（id,uid,item_id,behavior_type,item_category,date,province）4）顯示數(shù)據(jù)庫(kù)dbla