可组成BI（商业智能）系统。A.数据仓库、OLTP和神经网络B.数据仓库、OLAP和数据挖掘C.数据库、OLTP和数据挖掘D.数据库、MIS和DSS
可组成BI（商业智能）系统。
A.数据仓库、OLTP和神经网络
B.数据仓库、OLAP和数据挖掘
C.数据库、OLTP和数据挖掘
D.数据库、MIS和DSS
B.数据仓库、OLAP和数据挖掘
C.数据库、OLTP和数据挖掘
D.数据库、MIS和DSS
参考解析
解析：本题考查考生对商业智能概念的理解。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
选项A中的OLTP，即联机事务处理（关系型数据库），是数据库的基础；神经网络仅作为数据挖掘的一种技术，不能完全代表或取代其在BI系统中的作用；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，数据仓库面向主题通过模型对库中数据进行分析，提供智能支持；MIS（管理信息系统）和DSS（决策支持系统）是信息系统的表现形式，不作为商业智能系统的组成部分，故A、C、D均错误。
参考答案：B
选项A中的OLTP，即联机事务处理（关系型数据库），是数据库的基础；神经网络仅作为数据挖掘的一种技术，不能完全代表或取代其在BI系统中的作用；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，数据仓库面向主题通过模型对库中数据进行分析，提供智能支持；MIS（管理信息系统）和DSS（决策支持系统）是信息系统的表现形式，不作为商业智能系统的组成部分，故A、C、D均错误。
参考答案：B
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● 在选项（5）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。（5）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
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
通常，实施商业智能(BI)的步骤依次是：需求分析→(3)→用户培训和数据模拟测试→系统改进和完善。A．建立BI分析报表→数据抽取→数据仓库建模B．数据抽取→建立BI分析报表→数据仓库建模C．建立BI分析报表→数据仓库建模→数据抽取D．数据仓库建模→数据抽取→建立BI分析报表
以下关于商业智能BI的叙述中，（）是不正确的。A.商业智能BI系统运作简单，计算量小，需要数据库技术的支持B.商业智能通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识的技术有助于组织提出明智的业务经营决策C.商业智能的实现设计到软件，硬件。咨询服务及应用，是对商业信息的搜集，管理和分析过程D.数据分析处理是商业智能BI的重要组成部分
实施商业智能系统是一项复杂的系统工程。用户除了要选择合适的商业智能软件工具外．还必须遵循正确的实施方法才能保证项目得以成功。通常，实施商业智能(BI)的步骤依次是：需求分析一__________一用户培训和数据模拟测试一系统改进和完善。 A．建立Bl分析报表一数据抽取一数据仓库建模 B．数据抽取一建立81分析报表一数据仓库建模 C．建立Bl分析报表一数据仓库建模一数据抽取 。 D．数据仓库建模一数据抽取一建立Bl分析报表
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
多选题关于商业智能的叙述正确的是（）A商业智能对对商业信息的搜集、管理和分析过程B商业智能的目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业有利的决策C商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成D商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提出有用的数据并进行清理。以保证数据的正确性
问答题试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。