复习范围商务智能.doc

一、 选择题（5道，10分）二、 判断题（10道，10分）三、 名词解释（4道，20分）商务智能数据仓库数据挖掘绩效管理企业经营分析系统.平衡计分卡数据规范化ROLAP决策树四、 简答题（5道，30分）1. 简述数据、信息和知识之间的关系。2. 画出商务智能的系统架构图，实现其功能的三大技术是什么？ 3. 实现商务智能的四个阶段是什么？ 4. 何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？5. 简述OLAP 与数据挖掘的区别和联系。6. 简述OLAP的基本操作有哪些？7. 简述数据挖掘从技术角度的定义和含义。8. 何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？9. 在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？10. 简述构造智能CRM系统的完整步骤。11. 简述智能CRM系统的特点。12. 影响客户流失的因素有哪些？13. 简述客户流失模型的建立和应用过程。14. 简述K-近邻分类法的基本思想。15. 主成分分析法的基本思想是什么？16. 什么是决策树？ID3算法的步骤是什么？17. 简述K-近邻分类法的基本思想。18. 关联规则挖掘能发现什么知识？简述关联规则挖掘的基本步骤。19. 什么是绩效管理？目的是什么？20. 什么是平衡计分卡？设计平衡计分卡的目的是什么？五、计算题（10分）给定如下要进行聚类的元组：3,5,11,13,4,21,31,12,26，假设分为2类，即K1=2，初始时用前两个数值作为类的均值：m=3 和 m=5。假设给定如下元组：3,5,11,13,4,21,31,12,26已分为两类：K1=3,4,5,110,12,13 和 K2=21,31,26，应用K-近邻法判断元组x=16属于哪一类？设K=3，写出判断过程。的协方差矩阵的特征值和特征向量分别为：，求X的主成分，计算其贡献率。对于下面的决策树，（1）请从决策树中提取分类规则。（2）根据决策树判断如下数据的反应分类。Id职业收入地区年龄反应1销售=2000华北年轻？2销售=2000华东年轻？3销售=2000华东中年？六、案例分析题（20）考察的客户自身属性：企业总资产值、年销售收入、距电器销售公司的地理距离及企业所处地域的经济发达程度。客户的消费属性为过去一年内对电器销售公司的总购买额。销售公司 把客户的消费属性分为10万元以下、10万至100万、100万500万、500万以上四个区间，分别取值1, 2, 3, 4； 把企业所处地域的经济发达程度根据实际情况分为贫困、欠发达、发达、极发达四档，分别取值1, 2, 3, 4；其余客户属性(企业总资产值、年销售收入、距销售公司的地理距离)也通过区间划分完成量化及归一化处理。 表1是经过标准化处理的老客户数据，表2是经过标准化处理的潜在客户数据。老客户总资产年销售收入地理距离所处发达程度年总购买额111.61.20.4221.53.21.20.63310.80.40.2141.53.20.40.84511.60.40.4260.51.60.40.42潜在客户总资产年销售收入地理距离所处发达程度年总购买额A1.52.41.60.4待预测B0.81.20.40.2待预测应用K-近邻法预测客户A的年总购买额，其中K=3.一位顾客要购买一套新住宅,经过初步调查研究确定了三套候选的房子A，B，C。问题是如何从这三套房子中选择一套较为满意的房子？顾客从房地产公司得到了有关这三套房子的资料，包含下面有关的数据和信息：1.房子的地理位置与交通情况；2.房子的居住环境；3.房子的结构、布局与设施；4.房子每平米建筑面积的单价。请完成以下问题：1.如果采用层次分析法将每个准则相对于总目标“满意的房子”的重要程度予以量化。再用这四个准则对三个方案进行评估，求得每个准则下，每个方案的相对权重。简述其具体实施步骤。2什么是层次分析法？主要用来解决什么问题？3. 如果求出所有准则的特征向量后，结果如下表所示，计算出每个方案的得分并选出最满意的房子。四个准则特征向量单一准则下三个方案的特征向量地理位置交通0.398地理位置交通居住环境结构布局设施每平米单价居住环境0.218房子A0.5930.1230.0870.265结构布局设施0.085房子B0.3410.3200.2740.655每平米单价0.299房子C0.0660.5570.6390.080七、论述题1.试举例一个商务智能的应用案例，并论述商务智能能为企业做