2016试卷-2015-商务智能卷

重庆大学《商务智能概论》课程试卷2014

—2015

学年第二学期开课学院：自动化学院 课程号：17011720

考试日期：考试方式：其他考试时间：

120

分钟题号—二三四五六七十总分得分一、选择题（每小题2分，共30分）1．商务智能信息系统中，SCM指的是（A.

供应链管理 B.

客户关系管理）。C.

质量管理 D.

产品生命周期管理2．给顾客 商品的案例属于商务智能中的（）问题。A.

B. 分类

C. 聚类

D. 关联规则3．简单地将数据对象集划分成不 的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（

）。A.层次聚类 B.划分聚类 C.非互斥聚类

D. 模糊聚类4．数据库中有

A

,B

,C三种商品及

1000条消费记录，其中同时 A

,B

,C300条，同时 A

和

C的记录为

500条，问规则

AC

->B

的置信度为（

）。0.8 B.

0.3 C.

0.5 D.

0.65.

将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(

)A.

频繁模式挖掘 B.

分类和C.数据预处理6.当知道数据所带D.数据流挖掘

时，可以使用哪种技术促使带同类的数据与带其他

的数据相分离？(

)A.分类 B.聚类 C.关联分析7.下面哪个不属于数据挖据的分类方法：(A.

人工神经网络 B.

决D.隐马尔可夫链).C.分层方法 D.支持向量机8.数据分类的评价准则不包括（

）A.准确率 B.

精度 C.提升度D.

率9.

假设属性 e

的最大最小值分别是

25000

元和

85000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值 到

0

至

1

的范围内。对属性 e

的

46000元将被转化为：(

)A.0.541

B.0.35 C.1.84 D.0.83610.下面关于数据粒度的描述不正确的是:(

)A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B.数据越详细,粒度就越小,可查询的问题越多C.数据综合度越高,粒度也就越大,可查询的问题越多开卷 闭卷考试提示严禁随身携带通讯工具等电子设备参加考试；考试

，留校察看，毕业当年不授

；请人、替他人考试、两次及以上

等，属严重

，

学籍。命题人：组题人：审题人：命题时间：教务处制学院专业

班年级

学号

公平竞争、诚实守信、严肃考纪、

考试教室封线密D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.11.

关于基本数据的元数据是指:

(

)A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.

基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。)关于OLAP的特性,下面正确的是:((1)快速性(2)可分析性

(3) 性

(4)信息性

(5)共享性(1)(2)(3) B.(2)(3)(4)C.(1)(2)(3)(4) D.(1)(2)(3)(4)(5)13.考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有

5

个项，采用合并策略，由候选产生过程得到

4-项集不包含（

）A.1，2，3，4 B.1，2，3，5C.1，2，4，5 D.2，3，4，514.决 中不包含一下哪种结点（A.根结点（rootnode)B.）结点（internal

node）C.外部结点（externalnode） D.叶结点（leafnode）15.

假设

12

个

记录组已经排序如下：5,

10,

11,

13,

15,

35,

50,55,72,92,204,

215

使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等宽划分时（宽度为

50），15

在第几个箱子内？（

）A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个二、填空题（1分/每空，共10分）1．（

）模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据。2.数据仓库中存在不同综合级别的数据。一般把数据分成4个级别：早期细节数据、当前细节数据、（ ）和（

）。数据处理通常分成两大类：( )和(ETL

过程主要是指对数据（

）、（)。）的）、（过程。5.数据预处理主要包括数据（ ）四个主要任务。、（）、数据转换和三、简答题（10分/每小题，共20分）1．“商业智能是一种解决方案”这句话怎么理解？2．简述数据仓库和数据库的联系与区别。四、计算分析题20分/每小题，共40分1．数据仓库分析（20分）1以酒店管理数据库为例，分析顾客的消费情况，设计一个数据仓库的星型模型，并给出维度表的层次结构（维度至少包括时间、消费项目、顾客、促销方式）。2根据设计的数据仓库，进行OlAP分析，举例说明OlAP的操作结果，可以表格形式说明。（至少采用两种操作）。2.分类算法分析（20分）根据天气情况，判断会员会不会打 球。天气情况数据库如下表