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软考历年试题及答案:2019年5月信息系统项目管理师 模拟二上午

作者:mb60efa0d0657ac2024-05-28 11:12:32
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引号

摘要:对于【信息系统项目管理师】软考考试而言,试题无疑是最重要的学习资料之一。在软考备考过程中,吃透所考知识点、熟悉出题思路,对我们提升分数的效果是最明显的,通过试题反复练习,还可以查漏补缺。今天,给大家带来【信息系统项目管理师】部分试题的详解,一起来看看吧~1、由于执行任务时遇到了超出想象的困难,项目团队成员之间开始争执,互相指责,并开始怀疑项目经理的能力。按照项目团队的建设阶段来划分,该阶段属

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摘要:对于【信息系统项目管理师】软考考试而言,试题无疑是最重要的学习资料之一。在软考备考过程中,吃透所考知识点、熟悉出题思路,对我们提升分数的效果是最明显的,通过试题反复练习,还可以查漏补缺。今天,给大家带来【信息系统项目管理师】部分试题的详解,一起来看看吧~



1、由于执行任务时遇到了超出想象的困难,项目团队成员之间开始争执,互相指责,并开始怀疑项目经理的能力。按照项目团队的建设阶段来划分,该阶段属于 () 。
A、形成阶段
B、震荡阶段
C、规范阶段
D、发挥阶段

答案:B
答题解析:

优秀的团队一般要依次经历以下五个阶段。

(1) 形成阶段(Forming),一个个的个体成员转变为团队成员,开始形成共同目标;项目团队成员期望认识新同事、渴望表现自己、对未来有美好的期待,也对团队成员之间能否协调工作存在疑虑,团队之间协作比较差且工作效率低。这时候项目经理的管理风格指导性比较合适。

(2) 震荡阶段(Storming),随着项目的进展,项目分工明确,团队成员开始执行分配的任务,一般会遇到超出预想的困难,比如:如项目任务比预计更艰难、更繁重,团队成员之间个性不同,配合之间存在问题。个体之间开始争执,互相指责,并且开始怀疑项目经理的能力。这时候项目经理应尽早进行对问题进行分析,找出问题解决办法,解决项目团队成员之间的冲突,管理风格影响性比较合适。不是所有的项目团队都能够度过这个阶段。

(3) 规范阶段(Norming),经过一定时间的磨合,团队成员之间相互熟悉和了解,矛盾基本解决,工作配合协调增加。项目经理这时候要进行项目团队各种建设活动,加强项目团队成员之间的默契,形成各种规章制度。制度形成了,团队成员只要都遵守各种制度,冲突会进一步减少,使项目工作更加规范。项目经理这时需要的领导风格参与性更合适。

(4) 发挥阶段(Performing),随着相互之间的配合默契和对项目经理信任,成员积极工作,努力实现目标。这时集体荣誉感非常强,常将团队换成第一称谓,如“我们那个组”“我们部门”等,并会努力捍卫团队声誉。团队成员状态达到最佳水平,工作效率最高。项目经理这时候就需要授权性领导风格,项目工作不可能是由项目经理一个人能够完成工作的,需要把一些工作合理授权给相应的项目团队成员,这样能够发挥项目团队成员的积极性、主观能动性和创造性。

(5) 结束阶段(Adjourning)。随着项目的结束,团队也被遣散了。



2、( )属于互联网在制造领域的应用范畴。
A、建设智能化工厂和数字化车间
B、加强智能制造工控系统信息安全保障体系
C、开展工业领域的远程诊断管理、全产业链追溯等
D、组织研发具有深度感知的机器人

答案:C
答题解析:

《中国制造2025》(国发〔2015〕28号)的内容。

深化互联网在制造领域的应用。制定互联网与制造业融合发展的路线图,明确发展方向、目标和路径。发展基于互联网的个性化定制、众包设计、云制造等新型制造模式,推动形成基于消费需求动态感知的研发、制造和产业组织方式。建立优势互补、合作共赢的开放型产业生态体系。加快开展物联网技术研发和应用示范,培育智能监测、远程诊断管理、全产业链追溯等工业互联网新应用。实施工业云及工业大数据创新应用试点,建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台,推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享。



3、客户关系管理(CRM)系统是以客户为中心设计的一套集成化信息管理系统,系统中记录的客户购买记录属于 ( )客户数据。
A、交易性
B、描述性
C、促销性
D、维护性

答案:A
答题解析:

客户数据可以分为描述性、促销性和交易性数据三大类。

——关于描述性数据:这类数据是客户的基本信息,如果是个人客户,一定要涵盖客户的姓名、年龄、ID和联系方式等;如果是企业客户,一定要涵盖企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

——关于促销性数据:这类数据是体现企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据,主要包括用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等。

——关于交易性数据:这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据,包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。




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