1、第一章1.商务智能可以从哪几方面来理解？商务智能(Business Intelligence)可以从以下几个方面来理解:（1）数据分析角度。商务智能主要利用各种分析工具，对企业内部大量的数据进行多维度的统计、汇总、分析，以发现数据中的价值，支持企业决策。（2）技术体系角度。商务智能是一个涵盖数据仓库、数据集市、ETL工具、OLAP、数据挖掘、报表、可视化等多种技术的IT系统体系。通过这些技术的整合应用，构建面向决策的智能系统。（3）功能角度。商务智能能够实现数据查询、报表、分析等功能，支持对历史数据的回顾分析以及对未来发展趋势的预测，辅助企业规划和业务决策。（4）商业价值角度。商务智能能够将分散的企业数据整合转换为有价值的信息和知识，帮助企业深入理解市场、竞争对手、客户，发现问题、把握机遇、制定战略，提高经营管理水平，创造商业价值。总的来说，商务智能是一种基于数据驱动的管理理念和技术手段，通过智能化分析企业数据，服务并支持企业业务决策，对企业具有重要的战略意义。2.简单阐述商务智能的发展历程。 分为传统BI、敏捷BI 和智能BI 三个阶段。传统BI 阶段：此阶段的BI 为第一代BI，其
2、特点是对使用者的信息技术（InformationTechnology，IT）技能要求高，对业务数据的挖掘能力较弱，与业务匹配的智能程度低，以报表平台的方式为使用者提供服务。敏捷BI 阶段：此阶段的BI 对使用者的IT 技能要求比传统BI 阶段的低，可以为具有一定IT 技能的业务人员提供服务，融入了业务匹配功能。虽然智能程度一般，但已经具有一定的业务数据挖掘能力，并且主要以自助式数据分析平台的方式为使用者提供服务。智能BI 阶段：该阶段的服务面向全体业务人员，帮助业务人员在理解业务的基础上，轻松发现数据的价值，并且将IT 人员解放出来，让他们专注于数据挖掘技术与智能解决方案，实现由IT 驱动业务发展的模式走向数据驱动业务发展的模式。3.商务智能的核心技术有哪些？请谈谈你对它的理解。 商务智能的核心技术主要如下：数据仓库:数据仓库用于对企业的历史业务数据、交易数据等进行集中式存储，构建主题式数据库，对数据进行清洗、转换、整合。数据仓库技术支持数据的多维分析。ETL工具：ETL(Extract-Transform-Load)是将企业内部各种异构数据源抽取到数据仓库的过程。ETL工具可以定制这
3、一流程，实现批量数据迁移。OLAP：在线分析处理(OLAP)是一种快速查询、统计、分析多维数据的技术。典型的OLAP系统通过多维数据立方体进行复杂的分析。数据挖掘：数据挖掘通过分类、聚类、关联分析等算法，从海量数据中发现隐藏模式和规律，实现预测等，为企业决策提供参考依据。 报表/仪表盘：报表和仪表盘是商务智能的信息输出与可视化呈现层，通过报表、图表、关键指标等直观的形式反馈分析结果。这些技术的整合应用构成了完整的商务智能系统，为企业决策提供情报支持。当前商务智能技术正在向着人工智能化、智能分析等方向继续演进。4.结合实际谈谈商务智能对企业的价值。 商务智能为企业决策提供了重要的情报支持，主要的商业价值体现在以下几个方面:（1）掌握客户与市场商业智能可以收集和分析客户的数据，识别客户购买习惯，进行用户画像划分，帮助企业定制营销方案，提升销售业绩。同时也可以分析行业市场概况，发现新的机会。（2）支持业务规划商业智能的预测分析功能，可以评估历史决策的效果，预测未来发展趋势，为企业制定战略规划、销售目标、产品定位等提供依据。（3）优化业务流程 通过对内部业务数据的多维分析，商业智能可以诊断业务
4、过程中的隐患、效率低下的环节等，支持业务流程优化与重组。（4）预警和控制商业智能可以设置关键指标的阈值报警，当业务指标异常时快速提示决策者，实现业务监控。也可以统计分析风险，支持决策者进行事前控制。（5）提高决策效率商业智能整合了各类分析工具，为管理者提供了直观的信息展示方式，辅助决策者快速把握情况，节约了信息搜索与处理的时间成本。总体而言，商业智能赋能企业进行数据驱动的决策，在当今数字化时代是企业构建核心竞争力的战略性武器。5.主流的数据可视化工具有哪些？当前较为主流和常用的数据可视化工具包括:Tableau：Tableau是最常用的商业数据可视化工具之一，可以快速连接各种数据，进行拖拽操作构建报表和看板。功能强大，使用也较为简单。Power BI：Microsoft推出的商业智能工具Power BI，也非常流行，可以分析数据并在web和移动端发布交互式报表，并和Microsoft其他产品高度集成。Qlik：Qlik Sense是Qlik公司的主要产品，具备强大的联机分析(Associative Analysis)功能，可以分析不同数据源之间的关系。动态仪表盘效果较好。 Fine R
5、eport：国产商业级BI工具，结构化报表功能完备，广泛应用于企业级报表、监管报告等场景。Grafana：开源的数据分析和可视化工具，可配置性高，可以实时监控数据的变化，常用于DevOps场景。D3.js：D3.js是一个基于javascript的绘图库，使用web标准绘制各种信息图形和交互式可视化，开发定制灵活度高。此外，企业级平台如:SAP Business Objects、IBM Cognos等也在提供商业智能工具。随着场景需求的多样化，数据可视化工具的选择也在不断丰富。第二章1.请谈谈你对大数据 5V 特点的理解。 大数据的5V特点是指大数据具有5个特征，分别是:Volume(大量)：大数据的处理涉及到的数据集体量非常大，从TB级别到ZB级别不等，远远超过传统数据库软件工具的处理能力。Velocity(高速)：大数据生成和到达的速度非常快，需要在一个短时间内对海量数据进行捕捉、存储和分析。实时性要求较高。Variety(多样性)：大数据来自多种异构数据源，有结构化数据、半结构化和非结构化数据，数据类型也非常复杂多样。Value(低价值密度)：大数据的整体规模巨大，但大部分为无用
6、数据，真正有价值的部分相对较少，价值密度较低。挖掘有价值数据非常重要。Veracity(真实性)：大数据的质量参差不齐，确定数据的准确性和可信度也面临挑战。需要数据清洗与复核。 总体来说，大数据以其“5V”特性为特征，对数据的存储、管理和分析计算都带来了新的挑战。需要新的技术体系来应对这些挑战，实现对大数据的有效利用。2.数据安全管理常用的实现方式有哪些？结合实例来说明。数据安全管理的常用实现方式包括:授权与认证：定义不同用户的访问权限，对用户进行身份验证，保证只有授权用户才能访问特定数据。例如银行数据只授权相关业务部门访问。加密：对关键性数据加密，避免未授权访问或数据泄露的风险。例如对客户的密码、支付数据加密。数据脱敏：对显示给用户的部分数据，如身份信息，进行部分隐藏或打码处理。例如只显示姓名的第一个字、手机号的后4位。数据备份：定期对数据进行备份，防止出现灾难性系统和数据损失。例如每天数据库做备份还原点。访问日志审核：记录数据库和数据仓库的访问日志，包括用户、访问数据内容、时间等信息，进行安全审核和流程追踪。网络隔离：对包含关键或客户敏感信息的数据资源采取网络隔离和访问限制措施。例
7、如将数据库或数据仓库部署在内网中。通过授权控制、加密技术、脱敏以及日志审计等手段，可以有效保证数据的安全性，是数据安全管理的重要途径。3.目前数据库中有一个待修改的学生表，该表包含的字段有学号、姓名、性别、年龄、 所在学院、学院地址、学院联系电话。如何修改该表，使其符合数据库范式为使该学生表符合数据库范式，可以进行以下修改:（1）将表分解为学生基本信息表和学院信息表两个表，避免出现重复的学院地址和联系电话，符合第一范式，如：学生基本信息表:学号姓名 性别年龄学院名称(引用学院信息表的学院名称)学院信息表:学院名称学院地址 学院联系电话（2）在学生基本信息表中，学号可以唯一标识一条学生数据，作为该表的主键，避免出现非主属性对表中记录的部分依赖，符合第二范式。（3）学院信息表中，学院名称可以唯一标识一条学院信息，作为该表的主键，消除了表中的部分依赖和传递依赖，符合第三范式。通过上述操作，修改该学生表的结构，使其满足数据库的第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)，较好地体现了数据的结构化组织。（4）略第三章1.你曾经使用过 Excel 的数据透视图功能吗？请具体阐述下你是
8、怎么做的。在学习本章内容后，你是否对数据透视图有了更多的了解？ 数据透视表是一种可以实时生成的数据汇总表，它采用表格式展示统计数据的概要汇总，并且可以通过简单的操作对数据进行多维分析。数据透视表的主要特点包括:动态汇总：数据透视表可以对海量数据进行快速汇总统计，并以交叉表的形式动态显示结果。当源数据发生变化时，透视表的数据汇总也会实时更新。多维分析：数据透视表支持从多个维度对数据进行切片和切块，通过拖拽字段自由改变行列布局，从而对数据进行多角度的动态分析。交互操作：数据透视表提供了交叉表中各单元格的数据的钻取、下钻等交互操作，用户可以深入探索数据的细节。此外还支持字段排序、筛选等操作。图形化呈现：数据透视表支持以各种图表的形式对统计数据进行可视化的呈现，常见的有柱形图、折线图、饼图等。总的来说，数据透视表使得业务用户也可以方便、快捷地对数据进行多维分析，发掘数据价值，为企业决策提供支持，被广泛应用于商业智能、数据分析等领域。2.Excel 的数据可视化图表有许多类型，请简单列出其中的几种，并阐述其特点和用途。 Excel 中常见的数据可视化图表类型及其特点如下:柱形图/条形图：用矩形条
9、表示不同类别的数据数值，长度表示数据大小，通常用来比较少量分类之间的差异。线图：用线条串联多个时间点上的统计数值，表现数据随时间变化的趋势，常用来展示时间序列数据。饼图：将一个整体划分为互不相交的几个部分，每个部分以扇形表示，展示不同分类在总体中所占的比例。散点图：用两个数值变量在坐标系上分别确定一个点的位置，分析两个变量之间的相关性和分布模式。雷达图：一个角对一个变量，多个变量形成一个闭合的多边形，表现多变量数据之间的相对情况。热力图：通过颜色的深浅变化展示数值的大小，常用来显著标识数据分布的模式、聚类等。这些基本图表类型可以单独使用也可以组合应用，用于直观展示数据特征，发现问题，为决策提供依据。选择合适的图表可以有效提升数据分析的效率。3.根据配套素材文件“3.4.1_data.xlsx”，请使用数据透视表汇总出“GPU”列的“TIME SPY-GPU”得分。 4.根据配套素材文件“3.4.1_data.xlsx”，请使用相关分析得出“GPU-Average memory clock frequency(MHz)”列对于“TIME SPY-GPU”得分的影响。 5.根据配套素材文件“3.4.1_data.xlsx”，请使用散点图来具体分析“CPU-Clock frequency(MHz)”列对于“TIME SPY-CPU”得分的趋势及相关系数。第四章：略第五章1.请尝试比较从 Python、MySQL 及 Power Query 导入数据的优劣。 Python、MySQL和Power Query这三种导入数据方式的优劣比较如下表。导入数据方式优点缺点Python功能强大，可以连接多种数据源，ETL过程可编程实现各类数据处理。
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