简述数据挖掘技术在企业决策支持中的典型应用。
简述数据挖掘技术在企业决策支持中的典型应用。
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① 技术用于支持管理决策; ② 属于商业智能(BI)的实现层次之一。以上①、②空应依次填入( )。 A.①数据挖掘、②数据集市 B.①数据挖掘、②数据仓库 C.①数据仓库、②数据集市 D.①数据仓库、②数据挖掘
下列选项中,对数据挖掘的技术背景描述错误的是()。A.数据挖掘由统计的相关技术与知识支持B.数据仓库,决策支持工具,数据挖掘相融合,构成企业决策分析环境C.数据挖掘是AI(人工智能)转入面向商业应用时提出的D.数据挖掘技术由算法、建模能力、数据分析三个主要部分构成
以下关于商业智能的说法中,()是不恰当的A.商业智能通过对组织中分散的、独立存在的大量数据进行分析,并转化为有用知识,帮助企业进行决策B.商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用C.商业智能中的数据挖掘技术可以取代传统的数据报表,来为决策提供支持D.商业智能应能提供业务解决方案
在选项(14)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。A.①数据挖掘、②数据集市B.①数据仓库、②数据集市C.①数据仓库、②数据挖掘D.①数据挖掘、②数据仓库
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
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
以下关于商业智能的说法中, ( ) 是不恰当的。A 商业智能通过对组织中分散的、独立存在的大量数据进行分析,并转化为有用知识,帮助企业进行决策B 商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用C 商业智能中的数据挖掘技术可以取代传统的数据报表,来为决策提供支持D 商业智能应能提供业务解决方案
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
数据仓库依据具体的应用需要分为三个工具层:OLAP的查询分析型工具、决策支持分析预测型工具、数据挖掘的挖掘型工具,()的主要特征是能提供数据的多维概念视图,使最终用户能多角度、多侧面、多层次地考察数据库中的数据,并以多维形式展示给用户。A、OLTPB、OLAPC、决策支持分析预测型工具D、数据挖掘的挖掘型工具
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
单选题在选项()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(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成部分。A①数据挖掘②数据仓库③商业智能B①数据仓库②数据挖掘③商业智能C①商业智能②数据挖掘③数据仓库D①数据仓库②商业智能③数据挖掘
单选题数据仓库依据具体的应用需要分为三个工具层:OLAP的查询分析型工具、决策支持分析预测型工具、数据挖掘的挖掘型工具,()的主要特征是能提供数据的多维概念视图,使最终用户能多角度、多侧面、多层次地考察数据库中的数据,并以多维形式展示给用户。AOLTPBOLAPC决策支持分析预测型工具D数据挖掘的挖掘型工具
多选题数据挖掘的技术背景包括()。A数据挖掘的技术内涵B数据挖掘和机器学习C数据挖掘和统计D数据挖掘和决策支持系统