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2025年超星尔雅学习通《商业智能与数据驱动决策》章节测试题库及答案解析
单位所属部门:________姓名:________考场号:________考生号:________
一、选择题
1.商业智能的核心目标是()
A.收集尽可能多的数据
B.提高数据处理速度
C.将数据转化为可行动的洞察
D.减少数据存储成本
答案:C
解析:商业智能的最终目的是通过数据分析,为企业提供决策支持,帮助企业更好地理解市场、客户和竞争对手,从而制定更有效的商业策略。单纯收集数据、提高处理速度或降低存储成本都不足以体现商业智能的核心价值。
2.以下哪项不属于数据驱动决策的优势?()
A.减少决策的主观性
B.提高决策的效率
C.增加决策的成本
D.提升决策的准确性
答案:C
解析:数据驱动决策通过量化分析和客观数据支持决策过程,有助于减少主观偏见,提高决策效率和准确性。增加决策成本与数据驱动决策的核心理念相悖。
3.在商业智能系统中,数据仓库的主要作用是()
A.实时处理交易数据
B.存储历史数据和分析结果
C.直接执行业务操作
D.生成实时报表
答案:B
解析:数据仓库是商业智能系统的基础,主要用于整合、存储和管理来自不同业务系统的历史数据,为分析和决策提供支持。它不直接处理实时交易或执行业务操作。
4.以下哪种方法不属于数据预处理?()
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据挖掘
D.数据变换
答案:C
解析:数据预处理是数据分析和数据仓库建设的重要步骤,包括数据清洗、数据集成、数据变换等,目的是提高数据质量,使其适合进行分析。数据挖掘是数据分析阶段的技术,不属于预处理范畴。
5.在进行数据可视化时,选择合适的图表类型非常重要,以下哪种情况下适合使用饼图?()
A.表示不同类别数据的占比
B.表示数据随时间的变化趋势
C.表示数据之间的相关性
D.表示数据的分布情况
答案:A
解析:饼图主要用于展示部分与整体的关系,即表示各部分在整体中的占比。对于展示类别数据的分布比例非常直观,但不宜用于展示趋势、相关性或分布细节。
6.商业智能系统中,OLAP的主要功能是()
A.实时数据采集
B.多维数据分析
C.数据挖掘
D.数据归档
答案:B
解析:OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)技术支持用户从多个维度对数据进行快速、灵活、交互式的分析,是商业智能中重要的分析工具。它专注于多维数据分析,而非实时采集、挖掘或归档。
7.以下哪项是描述数据质量的关键维度?()
A.数据量大小
B.数据完整性
C.数据存储格式
D.数据传输速度
答案:B
解析:数据质量是数据分析和决策有效性的基础,关键维度包括准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等。数据完整性指数据是否完整无缺失,是衡量数据质量的重要方面。数据量、存储格式和传输速度虽然重要,但不是描述数据质量的核心维度。
8.在商业智能项目中,数据建模的目的是()
A.减少数据存储空间
B.优化数据输入过程
C.支持业务分析和决策
D.提高数据传输效率
答案:C
解析:数据建模在商业智能中至关重要,其目的是根据业务需求构建合理的数据结构,以支持高效的数据查询、分析和决策。良好的数据模型能够清晰地反映业务逻辑,为分析和报表提供基础。
9.以下哪种技术不属于机器学习在商业智能中的应用?()
A.聚类分析
B.回归分析
C.数据加密
D.关联规则挖掘
答案:C
解析:机器学习技术如聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等广泛应用于商业智能中的预测、分类、关联分析等任务。数据加密是信息安全领域的技术,不属于机器学习的范畴。
10.商业智能系统实施成功的关键因素之一是()
A.数据库规模越大越好
B.技术更新越快越好
C.用户能够有效利用系统
D.系统开发成本越低越好
答案:C
解析:商业智能系统的价值最终体现在用户的使用效果上。系统是否成功实施,关键在于用户能否理解、接受并有效利用系统提供的分析和决策支持功能。数据库规模、技术更新速度和开发成本虽然影响系统建设和性能,但不是衡量实施成功与否的核心标准。
11.在商业智能系统中,ETL的主要作用是()
A.进行数据分析和挖掘
B.存储和管理数据
C.提取、转换和加载数据
D.生成数据可视化报表
答案:C
解析:ETL是Extract,Transform,Load的缩写,即数据抽取、数据转换、数据加载,是数据仓库建设和数据整合过程中的核心环节,用于将分散在不同来源的数据提取出来,按照分析需求进行清洗和转换,最后加载到目标系统(如数据仓库)中。分析和挖掘、存储管理、报表生成通常是ETL之后或基于ETL结果进行的步骤。
12.以下哪种指标不适合
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