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、关于数据库和数据仓库技术的描述,不正确的是 (  ) 。
A、 数据库是面向主题的,数据仓库是面向事务的
B、 数据仓库一般用于存放历史数据
C、 数据库主要采用OLTP,数据仓库主要采用OLAP
D、 数据仓库的数据源相对数据库来说比较复杂

答案:A
答题解析:

数据库技术：以单一的数据源即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，主要有操作型处理和分析型处理两类。传统数据库系统主要强调的是优化企业的日常事务处理工作，难以实现对数据分析处理要求，无法满足数据处理多样化的要求。

数据仓库：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

OLTP属于传统的关系型数据库的一个主要应用，主要用于基本的、日常的事务处理；OLAP是数据仓库系统的一个主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

2、商业智能（BI）能够利用信息技术将数据转化为业务人员能够读懂的有用信息，辅助决策，它的实现方式包括三个层次，即 （  ） 。
A、 数据统计、数据分析和数据挖掘
B、 数据仓库、数据ETL和数据统计
C、 数据分析、数据挖掘和人工智能
D、 数据报表、多维数据分析和数据挖掘

答案:D
答题解析:

商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析和数据挖掘。

——数据报表：报表系统是BI的低端实现，虽然随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，数据分析和数据挖掘的时代正在来临，但是值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

——多维数据分析：如果说在线事务处理（OLTP）侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操作，在线分析处理（OLAP）则侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。为了达到OLAP的目的，传统的关系型数据库已经不够了，需要一种新的技术叫做多维数据库。数据分析系统的总体架构分为4个部分：源数据、数据仓库、多维数据库和客户端。

——数据挖掘：广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。从技术术语上说，数据挖掘指的是源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义观点上定义，数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。

3、A公司是一家云服务提供商，向用户提供老租户、可定制的办公软件和客户关系管理软件，A公司所提供的此项云服务属于 （ ） 服务类型。
A、 IaaS
B、 PaaS
C、 SaaS
D、 DaaS

答案:C
答题解析:

云计算服务按照提供的资源层次，可以分为IaaS、PaaS、SaaS等三种服务类型。

——IaaS（基础设施即服务），向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。

——PaaS（平台即服务），向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。

——SaaS（软件即服务），向用户提供应用软件（如CRM、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化软件的服务。