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可组成BI（商业智能）系统。A．数据仓库、OLTP 和神经网络B．数据仓库、OLAP 和数据挖掘C．数据库、OLTP 和数据挖掘D．数据库、MIS 和DSS

题目

可组成BI（商业智能）系统。

A．数据仓库、OLTP 和神经网络

B．数据仓库、OLAP 和数据挖掘

C．数据库、OLTP 和数据挖掘

D．数据库、MIS 和DSS

相似考题

1.● 在选项（5）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是③代表的技术的主要组成。（5）A.①数据挖掘, ②数据仓库, ③商业智能B.①数据仓库, ②数据挖掘, ③商业智能C.①商业智能, ②数据挖掘, ③数据仓库D.①数据仓库, ②商业智能, ③数据挖掘

2.在选项()中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成部分。A.①数据挖掘②数据仓库③商业智能B.①数据仓库②数据挖掘③商业智能C.①商业智能②数据挖掘③数据仓库D.①数据仓库②商业智能③数据挖掘

3.在选项(5)中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是⑧代表的技术的主要组成。A．①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能B．①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能C．①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库D．①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘

4.在选项()中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。A.①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能B.①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能C.①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库D.①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘

更多“可组成BI(商业智能)系统。A.数据仓库、OLTP 和神经网络 B.数据仓库、OLAP 和数据挖掘C.数据库、OLT ”相关问题

  • 第1题：

    试题（1）

    （1）可组成BI（商业智能）系统。

    （1）

    A．数据仓库、OLTP和神经网络

    B．数据仓库、OLAP和数据挖掘

    C．数据库、OLTP和数据挖掘

    D．数据库、MIS和DSS


    正确答案：B

    试题（1）分析
    本题考查考生对商业智能概念的理解。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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。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。
    选项A中的OLTP，即联机事务处理（关系型数据库），是数据库的基础；神经网络仅作为数据挖掘的一种技术，不能完全代表或取代其在BI系统中的作用；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，数据仓库面向主题通过模型对库中数据进行分析，提供智能支持；MIS（管理信息系统）和DSS（决策支持系统）是信息系统的表现形式，不作为商业智能系统的组成部分，故A、C、D均错误。

    参考答案

    （1）B

  • 第2题：

    以下数据仓库的叙述中，不正确的是（ ）。

    A.数据仓库是商业智能系统的基础

    B.数据仓库中的数据视图往往是多维的

    C.数据仓库是面向分析的，支持联机分析处理（OLAP）

    D.数据仓库主要支持联机事务处理（OLTP）


    正确答案：D

  • 第3题：

    可组成BI（商业智能）系统。

    A.数据仓库、OLTP和神经网络
    B.数据仓库、OLAP和数据挖掘
    C.数据库、OLTP和数据挖掘
    D.数据库、MIS和DSS

    答案：B
    解析：
    本题考查考生对商业智能概念的理解。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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。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。
    选项A中的OLTP，即联机事务处理（关系型数据库），是数据库的基础；神经网络仅作为数据挖掘的一种技术，不能完全代表或取代其在BI系统中的作用；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，数据仓库面向主题通过模型对库中数据进行分析，提供智能支持；MIS（管理信息系统）和DSS（决策支持系统）是信息系统的表现形式，不作为商业智能系统的组成部分，故A、C、D均错误。
    参考答案：B

  • 第4题：

    在选项（ ）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统开辟了新的方向，它们也是③代表的技术的主要组成。

    A.数据挖掘、数据仓库、商业智能

    B.数据仓库、数据挖掘、商业智能

    C.商业智能、数据挖掘、数据仓库

    D.数据仓库、商业智能、数据挖掘


    正确答案：B

  • 第5题：

    在选项(32)中，①代表的技术用厂从数据库中发现知识对决策进行支持：②代表的技术用于决策分析：①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是③代表的技术的上要组成。

    A．①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能

    B．①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能

    C．①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库

    D．①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘


    正确答案：A
    解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析：数据挖掘用于从数据库中发现知识：数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(Business Intelligence，BI)的主要组成部分。
      商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，是帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。此处所谈及的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助业务经营决策，决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的。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。

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