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软考在线培训:2019年11月信息系统项目管理师模拟题 上午

作者:wx6225b14cdec172024-06-24 10:40:59
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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、Project schedule management is made up of six management processes i

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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、Project schedule management is made up of six management processes including: activity definition, activity sequencing, ( ) , and schedule control by order. 
A、 activity duration estimating, schedule developing, activity resource estimating
B、 activity resource estimating, activity duration estimating, schedule development
C、 schedule developing, activity resource estimating, activity duration estimating
D、 activity resource estimating, schedule developing, activity duration estimating

答案:B
答题解析:

项目时间管理包括使项目按时完成所必需的管理过程。进度安排的准确程度可能比成本估计的准确程度更重要。考虑进度安排时要把人员的工作量与花费的时间联系起来,合理分配工作量,利用进度安排的有效分析方法来严格监视项目的进展情况,以使得项目的进度不致被拖延。

项目时间管理过程包括:活动定义、活动排序、活动的资源估算、活动历时估算、制订进度计划及进度控制6个步骤。

以上6个步骤具有先后顺序,因此选择“活动的资源估算”、“活动历时估算”、制订进度计划,所以选B。

A. 活动历时估算 制订进度计划 活动的资源估算

B. 活动的资源估算 活动历史估算 制订进度计划

C. 制订进度计划 活动的资源估算 活动历时估算

D. 活动的资源估算 制订进度计划 活动历时估算



2、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。



3、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。




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