《商務(wù)智能方法與應(yīng)用》考試復(fù)習(xí)題庫(含答案)1.當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域仍以研究()為主A、可更新3.關(guān)于數(shù)據(jù)粒度描述不正確A、粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級別C、數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度就越大，級別就越高4.企業(yè)所建立的去測模型的好壞，取決于模型在()上的表現(xiàn)結(jié)果5.尋求()是客戶關(guān)系管理的根本目的實表中的數(shù)字度量分為三類：可加、半可加、不可加(或非可加),下列屬于可項特征?A、年齡性別B、購買時間9.關(guān)于OLAP多維數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，說法中錯誤的是：10.將情感分析應(yīng)用到電子商務(wù)中，主要是對什么數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?()A、商品信息答案：D11.針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和Hive,以下哪個選項不正確答案：CA、通過大量的數(shù)據(jù)分析和積累，提取出有用的信息，這些信息就是知識B、數(shù)據(jù)、信息、知識這三者是依次遞進(jìn)的關(guān)系，代表著人們認(rèn)知的轉(zhuǎn)化過程13.()模型用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的14.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)構(gòu)成不包括()15.面對傳統(tǒng)零售業(yè)存在的問題，商務(wù)智能不可以針對哪個方面方案?B、每個表必須有一個且僅有一個數(shù)據(jù)元素為主關(guān)鍵字，其他數(shù)據(jù)元字一一對應(yīng)C、每個表中必須有一個或者多個索引，這個索引在其它表中只能作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，而且它們之間還必答案：CB、噪聲數(shù)據(jù)D、數(shù)據(jù)刪除18.互聯(lián)網(wǎng)的普及和快速發(fā)展產(chǎn)生的大量信息，滿足了用戶對信息的需求，但同時大大降低了用戶對信息的使用效率，這就產(chǎn)生了另外一個()的問題B、個性化推薦失真C、信息超載19.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20.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其答案：B一次的層次結(jié)構(gòu)屬于()A、促銷活動B、預(yù)算最優(yōu)化C、客戶最優(yōu)化D、以上都不是23.企業(yè)實施成功數(shù)據(jù)挖掘，最主要是應(yīng)用了()數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)析，但這種分析是按照人們憑()事先設(shè)計好的路徑進(jìn)行組合查詢分析的。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)集的每一個維度都直接與事實表相連，不存在漸變維度28.建模人員會從()集合文件中抽取不同客戶流失比例的樣本，及不同大小的A、衍生變量30.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%的員工來自20%的老客戶31.目前搜索引擎出現(xiàn)查詢方式受網(wǎng)頁更新頻率限制、干擾信息雜多等問題，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。B、數(shù)據(jù)分析B、快速吸收新想法的能力C、適應(yīng)新情況的能力，有效解決問題的能力34.使用交互式的和可視化的技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)D、尋找模式和規(guī)則35.當(dāng)前大多數(shù)搜索引擎采用的搜索方法是()A、自然語言解析36.關(guān)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和Hive,以下表述不正確的是B、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫支持事務(wù)，Hive不支持事務(wù)但在()上還不能完全克服傳統(tǒng)教育的限制。A、空間40.在進(jìn)行客戶細(xì)分采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時客戶細(xì)分采用的是()方法43.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個層面自下而上構(gòu)成的層次機(jī)構(gòu)C、功能層答案：C44.Pagerank方法將整個網(wǎng)絡(luò)看作由()所聯(lián)系起來的有向圖。C、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人通常會使用到的數(shù)據(jù)裝載的方法有()C、加量裝載46.Hive中刪除數(shù)據(jù)表中的內(nèi)容即會刪除元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型為()50.維度表的主鍵是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)賦予的一個數(shù)值，是自增型的，按順序分配，沒51.對于情感詞的擴(kuò)充，可以使用()算法52.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，對客戶的行為事件分析時，一般不包括哪一環(huán)節(jié)?D、服務(wù)反饋54.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是存儲的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)，并且隨時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)倉庫的那一項特點(diǎn)()B、集成的57.以下哪個選項不是數(shù)據(jù)倉庫與操作型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別()B、數(shù)據(jù)倉庫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；C、操作型數(shù)據(jù)庫主要關(guān)心當(dāng)前某一個時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常D、數(shù)據(jù)倉庫的結(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)需要及時發(fā)生變化了企業(yè)從過去某一時點(diǎn)58.情感詞庫的構(gòu)建及完善可以由兩部分組成，一是(),二是通過情感詞擴(kuò)展B、固有的情感詞典60.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?()61.基于協(xié)同過濾(CollaborativeFilteringRecommendation)B、為用戶設(shè)計一個效用函數(shù)，綜合考慮產(chǎn)品的可靠性和可得性C、對商品評價的加權(quán)評價值來預(yù)測對商品的喜好D、以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)，把已購商品作為規(guī)則頭，規(guī)則體為推薦對象答案：C其中不重要的是?63.數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)主要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)應(yīng)用。針對三個層次的說法錯誤的是()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)存儲層：源數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL處理之后，將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)存C、數(shù)據(jù)存儲層：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)報表、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)報表、答案：C64.智能推薦是一種()技術(shù)。65.關(guān)于OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的描述錯誤：A、OLAP是數(shù)據(jù)匯總/聚集工具，幫助簡化數(shù)據(jù)分析D、數(shù)據(jù)挖掘工具的目標(biāo)是盡可能自動處理答案：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B、形成期D、衰退期答案：B67.網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化分析將在三個方面對現(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，查找效果的評價指標(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)上書店是一家以()業(yè)務(wù)為主的電子商務(wù)企業(yè)。70.客戶關(guān)系管理(CRM)的宗旨就是()B、改善企業(yè)與客戶之間的關(guān)系A(chǔ)、提高數(shù)據(jù)訪問性能C、改善業(yè)務(wù)洞察力D、提供可贏利性分析72.關(guān)于粒度的說法正確的是73.商務(wù)智能技術(shù)在分析零售業(yè)時，為建模工具準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的工作不包括?C、選擇屬性74.多維數(shù)據(jù)集的設(shè)計主要包括B、多維數(shù)據(jù)集度量值的設(shè)計D、多維度數(shù)據(jù)集度量單位設(shè)計75.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77.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，一個重要的原因是他們?nèi)狈?)的支撐80.()是建立高效客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵元素B、所有權(quán)身份C、學(xué)習(xí)身份D、決策身份83.維度是對數(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84.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，以下哪一項不屬于客戶流失的類型?A、自愿流失D、非預(yù)期流失85.在客戶關(guān)系管理中堅持()的原則，必須從電子商務(wù)的整體戰(zhàn)略思考出發(fā)，B、成本最低C、與客戶互動答案：D86.()是指那些剛開始與公司開展交易，對企業(yè)和服務(wù)還缺乏全面了解的客戶A、新客戶B、常客戶C、潛在客戶87.下列哪項是客戶關(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)A、明確挖掘問題89.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模按照時間的先后順序，可以大致分為四個階段，具體的順序為()91.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題的力有效解決問題的能力指的是什么()A、即企業(yè)在日常活動中，應(yīng)具備快速接收新想法、新事物的能力，不能因循守B、即企業(yè)在面對不在了解、不熟悉等新領(lǐng)域出現(xiàn)的問題時，C、即企業(yè)在面對任何一項工作的時候不能不合理的安排資源D、即在公司做任何一項工作的過程中，都會遇到各種各樣的94.商務(wù)智能技術(shù)在分析零售業(yè)時，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，其重要的研究內(nèi)容是?95.事實表記錄的事務(wù)層面的事實，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，他哪一類C、周期快照事實表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)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)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、在線分析處理等技術(shù)進(jìn)行整合，最終形成一個完整的解決方案，幫助企業(yè)進(jìn)行決策97.下列哪項不屬于數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的具體應(yīng)用B、客戶銷售A、Hive特別適合數(shù)據(jù)庫的OLTPB、Hive的設(shè)計目標(biāo)是，通過類SQL的語言實現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速的數(shù)據(jù)查D、Hive并不適合那些需要低延遲的應(yīng)用事實表中的數(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106.()和歸類法是常用的相關(guān)信息查找方法。C、貝葉斯分析法107.商務(wù)智能在學(xué)習(xí)上應(yīng)用的最終結(jié)果主要反饋對象是原B、學(xué)校教師108.客戶的呼叫模式分析包括的算法模型B、聚類分析109.網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的另一個不容忽視的事實是()B、服務(wù)器的資源消耗D、網(wǎng)絡(luò)頁面復(fù)雜度110.()的獲取是客戶智能的重要功能，也是客戶管理的基礎(chǔ)。B、客戶知識D、客戶服務(wù)112.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D、給公司帶來的凈利潤114.用戶關(guān)系生命周期分為開拓期、()、穩(wěn)定期和衰退期115.如下不是Hive的設(shè)計特點(diǎn)B、不同的存儲類型，例如，純文本文件、HBaseC、可以直接使用存儲在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117.什么是商務(wù)智能產(chǎn)生的驅(qū)動力()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，進(jìn)B、將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為利潤B、累積快照事實表答案：CA、感情色彩B、復(fù)雜待清洗120.挖掘軟件——MicrosoftSQLSERVER2008AnalysisServers(SSAS)所提供的挖掘算法不包括()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122.賬務(wù)分析主要幫助企業(yè)實現(xiàn)賬務(wù)查詢的特點(diǎn)不包括A、多角度123.以下哪種數(shù)據(jù)類型是數(shù)據(jù)庫不支持，但是Hive支持的()A、當(dāng)有多個維度表沒有直接連接到事實表上，而是通過其他維度表連接到事實D、它對星型模型的維表進(jìn)一步層次化，原有的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實表答案：B那一項特點(diǎn)()A、面向主題的B、集成的D、反應(yīng)歷史變化的126.事實表中的一行總結(jié)了在業(yè)務(wù)流程開始和結(jié)束之間的可預(yù)測步驟中發(fā)生的A、采用SQLB、采用SQL語句，實現(xiàn)把源數(shù)據(jù)移入到數(shù)據(jù)倉庫中C、采用SSIS平臺技術(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SQL答案：D128.隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量越來越大，大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)A、大量的數(shù)據(jù)造成企業(yè)數(shù)據(jù)庫的存儲和運(yùn)算增加了成本，無法繼續(xù)增加數(shù)據(jù)C、業(yè)務(wù)部門會花費(fèi)大量的時間來做數(shù)據(jù)處理的工作，數(shù)據(jù)分析反而沒行A、智：指對問題快速定位，找到企業(yè)發(fā)展方向，構(gòu)建企業(yè)運(yùn)營的智慧大腦B、準(zhǔn)：指的是問題要落實到具體的人員身上131.針對HIVE和HDFS的相關(guān)特性，以下哪些關(guān)鍵詞是一一相互對應(yīng)的()A、Hive中的表對應(yīng)HDFS中的目錄D、Hive中的表對應(yīng)HDFS中的文件A、反規(guī)范化數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)層級不會通過維度之間的參照完整性來部1.商務(wù)智能具體可幫助高校實現(xiàn)課程管理如下幾個方面的分析B、學(xué)期維度2.以下哪些選項是HIVE中視圖的特點(diǎn)()A、創(chuàng)建視圖時并不把視圖物化存儲到磁盤上C、視圖的SELECT語句中只是在執(zhí)行引用視圖的語句時才執(zhí)行希望發(fā)生什么、那么如下說法正確的是()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)中累計的數(shù)據(jù)，告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C、讓用戶實時看到現(xiàn)在發(fā)生了什么——實時的信息分析，企業(yè)D、希望發(fā)生什么——即針對現(xiàn)在迅速發(fā)展的市場，僅僅了解現(xiàn)在和過去是不夠4.數(shù)據(jù)加載的策略主要包括A、數(shù)據(jù)加載周期5.針對下一個月移動電話話務(wù)量的預(yù)測，可以采用的算法A、時間序列分析6.知識的特點(diǎn)()C、傳遞性7.商務(wù)智能在電子商務(wù)的典型應(yīng)用()8.以下哪幾個選項是商務(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、知識產(chǎn)品化9.以下哪幾個選項是數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別()B、數(shù)據(jù)庫面向業(yè)務(wù)操作程序，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題域、管理決策分析應(yīng)用10.基于客戶生命周期價值(CLV)的細(xì)分理論在全面衡量了()和()后，對其地保持12.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，可以從以下哪幾方面對細(xì)分客戶?A、基于客戶統(tǒng)計學(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值的客戶分類A、商品價格分析C、商品利潤效率分析A、規(guī)范化數(shù)據(jù)，消除冗余，其業(yè)務(wù)層級和維度都D、雪花模型加載數(shù)據(jù)集市，ETL操作在設(shè)計上更加復(fù)雜，而且由于附屬模型的部，主要基于如下原則()16.以下哪些分析技術(shù)屬于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)()17.如下哪幾種是數(shù)據(jù)倉庫建模的方法()18.客戶知識主要包括以下哪些類別()D、客戶從外界獲取的知識19.當(dāng)前常用的智能推薦算法包括()20.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”以前開始跟蹤他們C、收集新的客戶信息D、獲取時間變量可以預(yù)測將來的結(jié)果21.數(shù)據(jù)倉庫是大數(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)倉庫的主要特點(diǎn)為()22.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題的能力C、調(diào)用適當(dāng)資源的能力24.目前數(shù)據(jù)統(tǒng)計在零售行業(yè)存在哪些問題?A、數(shù)量龐大的門店、品種多樣的商品以及客流、會員等信息，使得數(shù)據(jù)的C、報表多以靜態(tài)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，無法滿足用戶靈活動態(tài)25.情感主題確定是對于評論數(shù)據(jù)及商品的情感傾向值計算的主要步驟之一，可以采用基于()的方法處理。26.以下哪些選項是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、一個表可以擁有一個或者多個分區(qū)28.數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)主要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層29.商務(wù)智能的主要功能有()30.以下哪幾個選項是Hive的數(shù)據(jù)模型()31.在線分析處理的相關(guān)特性是()如下預(yù)警種類()34.以下哪幾個選項是數(shù)據(jù)倉庫的基本特點(diǎn)()A、面向主題的B、集成的35.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方向著手?A、營銷與銷售B、客戶服務(wù)C、客戶保持D、風(fēng)險評估與欺詐識別36.智能推薦系統(tǒng)能對電子商務(wù)發(fā)揮什么作用()D、刪除問題38.以下哪些選項是HIVE中托管表的特點(diǎn)()A、建表語句和SQL語句相同B、默認(rèn)分隔符為tab制表符D、刪除一個托管表，它的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)，會被一起刪除39.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目前，文本分析所研究的內(nèi)容包括()等C、客戶行為的分析D、客戶知識的應(yīng)用41.高德地圖的導(dǎo)航實時路況顯示，利用了商務(wù)智能相關(guān)技術(shù)中的哪些技術(shù)()43.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A、直接追加D、更新追加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、確保每個事實表都有一個與之關(guān)聯(lián)的日期維度表B、周期快照事實表47.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)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49.商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用()A、客戶智能，客戶智能的實時過程有數(shù)據(jù)集成、客戶知識獲取以及客戶知識應(yīng)用這三個階段B、客戶數(shù)據(jù)存儲，將客戶數(shù)據(jù)入庫，解決客戶問題，處理客戶投訴D、對于海量的客戶數(shù)據(jù)，需要用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析和處理，發(fā)現(xiàn)其中有價50.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)橘徺I者B、提高用戶的消費(fèi)能力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)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C、數(shù)據(jù)操作：用于描述系統(tǒng)的動態(tài)特征，包括數(shù)據(jù)的插入、修改、刪除和等D、數(shù)據(jù)約束：即數(shù)據(jù)的約束條件，實際上是一組完整性規(guī)則的集合53.以下哪些選項是HIVE中外部表的特點(diǎn)()A、建表語句和SQL語句相同B、外部表可以建立PartitionC、外部表只是和數(shù)據(jù)源建立一個連接D、刪除一個外部表，它的元數(shù)據(jù)不會被一起刪除55.以下哪幾個選項是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和Hive的區(qū)別()57.數(shù)據(jù)倉庫的反映歷史變化，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)從過去某一時間點(diǎn)(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時間)到B、一旦某個數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留C、通過數(shù)據(jù)倉庫中的信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測期的加載、刷新C、針對業(yè)務(wù)活動中的重要分析和跟蹤對象，統(tǒng)計在整個企業(yè)不同業(yè)務(wù)活動中的60.商務(wù)智能在管理客戶關(guān)系中，對客戶流失建模的兩種方法是?B、調(diào)整客戶分類C、估計客戶的剩余生存周期D、提高識別潛在客戶的能力面加以分析()A、立體化D、雪花模型加載數(shù)據(jù)集市，ETL操作在設(shè)計上更加復(fù)雜，而且由于附屬模型的65.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、識別好的潛在客戶C、挑選適當(dāng)?shù)男畔?6.情感分析模型的選擇有很多方法，大體可以分為()兩大類。D、向量空間模型67.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?的一致性客戶維度是實現(xiàn)優(yōu)秀客戶關(guān)系管理的基石。()5.0L正確P的目標(biāo)：是滿足決策支持或多維環(huán)境特定的查詢和報表需求后，不能直接計算情感傾向值A(chǔ)、正確11.數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計，數(shù)據(jù)庫在12.Excel表格中的柱狀圖、餅圖、13.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)用戶興趣偏好主動為用戶做出個性化推薦，而且給出的推薦是的15.操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個聯(lián)機(jī)事20.數(shù)據(jù)庫是為了捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，而數(shù)據(jù)倉庫是為了分析數(shù)據(jù)而設(shè)計的。()21.商務(wù)智能可以通過對客戶的點(diǎn)擊以及瀏覽方向的實時監(jiān)控，整理出客戶可能22.智能推薦系統(tǒng)會導(dǎo)致用戶購買更多的東西，故不是電子商務(wù)的發(fā)展方向終端。()技術(shù)，其中耗時最長的為數(shù)據(jù)挖掘。()27.數(shù)據(jù)庫模型中的層次模型有且僅有一個結(jié)點(diǎn)沒有父結(jié)點(diǎn)，它就是根結(jié)點(diǎn)28.一個數(shù)據(jù)庫中存放的是個人每天消費(fèi)記錄，如果要將此數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為按照每月的消費(fèi)金額進(jìn)行匯總，此種過程屬于在線分析處理技術(shù)的切塊。()29.商務(wù)智能通過成本分析可以實現(xiàn)給定量和給定售價下的利潤分析30.ETL的設(shè)計過程分為兩個步驟：第一步，分析源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)；第二步，設(shè)計相應(yīng)的ETL方案。32.財務(wù)分析就基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的，為滿足企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對各業(yè)務(wù)部門費(fèi)用38.多維數(shù)據(jù)集維度與維度的關(guān)系，可以說成為“繼承”關(guān)系。多維數(shù)據(jù)集維度T語句中只是在執(zhí)行引用視圖的語句時才執(zhí)行。41.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42.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫是完全不相關(guān)的兩種技術(shù)。()43.客戶維度通常表示的是融合了多個內(nèi)部A、正確44.企業(yè)針對客戶的不同行為，會采用幾種常用的分析模型，通過數(shù)據(jù)分析方法分析模型有：行為事件分析、漏斗分析和行為路徑分析。()45.緩慢變化維度指隨著時間變化相對較慢的維度。如產(chǎn)品類別維度，地區(qū)維度等46.客戶智能可以被定義為一個靜態(tài)管理客戶與企業(yè)之間關(guān)系的過程，使客戶關(guān)47.Hive支持多表格同時插入語句的動作。50.商務(wù)智能較早地在電信行業(yè)應(yīng)用還有一個重要的原因，11.商務(wù)智能的五個層次，請解釋每個層次分別解決什么記分卡或綜合管理“儀表盤”,利用集中管理的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI),解決企務(wù)分析員經(jīng)常需要自己根據(jù)問題的需要完成自己的分析和報告。在很多情況下，不夠，將來會發(fā)生什么,風(fēng)險的預(yù)測和評估是非12.如果你是亞馬遜網(wǎng)站的注冊會員，在某次打開網(wǎng)站的時候，網(wǎng)站推薦你購買一本《商務(wù)智能》,請問亞馬遜網(wǎng)站是如何做出此項推薦的?答案：第一種推薦：YourRecommendations(用戶評價):亞馬遜鼓勵用戶對感獲取更多更新的推薦。第二種推薦：Customerwhoboughtthisalsobought(買此商品的顧客同時買什么):這是大多電子商務(wù)網(wǎng)站都采用的一種推薦方式。以書ewed(瀏覽此商品的顧客同時瀏覽什么):與上面所提到的推薦方法相似。只有ether&BestValue(捆綁銷售):將當(dāng)前商品和其他相關(guān)商品捆綁銷售。同時購買答案：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)市場競爭分析5)服務(wù)質(zhì)量分析6)營銷管理分析7)大客戶分析14.電信系統(tǒng)的ETL模塊主要實現(xiàn)哪兩個功能?答案：1)定時將業(yè)務(wù)和計費(fèi)數(shù)據(jù)中相關(guān)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入分析系統(tǒng)的臨時數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)初始化及增量數(shù)據(jù)的自動導(dǎo)入。2)定時調(diào)用后臺存儲過程，將上一步導(dǎo)入的16.什么是情感分析?17.請解釋如下Hive每條語句的含義.1)?createdatabasedblab;2)?usedblab;3)?createexternaltabledblab.bigdata_user(idint,uidstrng,behavior_typelnt,item_categorystring,visit_datcomment'Welcometoxmudblab!'Rowformatdelimitedfieldsteoredastextfilelocation'/bigdata/dataset'4)?showtables;5ombigdata_userlimit10;6)?descbigdata_user;7)?selectvisit_categoryfrombigdata_userlimit20;8)?selectcount(distinct_date='2014-12-12'andbehavior_type='4';10)selectuidfrombigdawherebehavior_type='4'andvisit_date='2014-12-12'groupbyuidhavin答案：1)在Hive中創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫dblab2)使用dblab3)在數(shù)據(jù)庫dblab中創(chuàng)建一個外部表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dblab中所有表5)查詢bigdata_user表中前10條記錄6)查看表bigdata_user結(jié)構(gòu)7)在bigdata_user表中查詢前20位用戶購買商品時的時間和商品的種類8)在bigdata_user表中查出uid不重復(fù)的數(shù)據(jù)有多少條9)取給定時間(2014-12-12)和給定地點(diǎn)(江西),求當(dāng)天發(fā)出到該地點(diǎn)的貨物的數(shù)量10)給定購買商品的數(shù)量范圍，查詢某一天18.簡述OLAP的特性19.列舉一下商務(wù)智能在教育行業(yè)的應(yīng)用方面并進(jìn)行舉例幾個應(yīng)