管理信息系统复习1Word下载.docx
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提供令人高兴得体会。
5.什么就是联机事务处理（OLTP）?
集成化得输入信息、处理信息与更新当前信息,以反映继承处理后得信息．这种方法就是将每个事务即时进行处理而不就是累积成批。
6.什么就是联机分析处理（OLAP）?
ＯLＡP就是用来传送与存储数据仓库信息得程序得集合。
通过对信息得多种可能得分析与观察形式进行快速、稳定一致与交互性得存取,使管理决策人员获取潜在信息。
ＯLAＰ能满足管理者从多方面、多维分析业务数据（产品、时间、地理、销售人员等）。
7.什么就是决策支持系统？
描述它得组成部件。
决策支持系统（ＤSＳ）就是辅助决策者通过数据、模型与知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策得计算机应用系统。
它就是管理信息系统（MIS）向更高一级发展而产生得先进信息管理系统．它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程与方案得环境,调用各种信息资源与分析工具，帮助决策者提高决策水平与质量。
组成部件:
①模型管理部件—由决策支持系统得模型与模型管理系统组成；
②数据管理组件—存储并维护用户希望决策支持系统使用得信息；
③用户界面管理部件—负责决策者与决策支持系统之间得沟通。
8.什么就是人工智能?
哪些人工智能系统在商业中广泛应用？
人工智能就是运用计算机以各种方式模仿人类各种行为得技术与软件。
专家系统、神经网络（模糊逻辑）、遗传算法、智能代理（或基于代理得技术）在商业中广泛应用。
从狭义得概念上讲,人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计与应用智能机器得一个分支，就是对智能计算机系统得研究.它得近期主要目标在于研究用机器来模仿与执行人脑得某些智力功能,并开发相关理论与技术。
其中智能机器就是指能够在各类环境中自主或交互执行各种拟人任务得，与人智力相当或相近得机器.具体地说就是能够对人类语言理解、学习与推理得机器。
从广义上来讲,人工智能就是指人类智能行为规律、智能理论方面得研究。
应用:
自然语言理解。
就是当前人工智能应用领域中最引人注目得分支之一。
随着信息时代迅速发展,如何可理解地获取知识成为日益重要得课题．主要体现在机器翻译、自动文摘、全文检索等应用中。
数据库得智能检索
研究如何在海量知识中准确找到自己需要得东西.
专家系统
从七十年代开始人工智能研究领域中得古老话题,如下棋、探矿等系统比较成功。
机器定理证明
人工智能研究最原始课题之一，取得很多可以证明人工智能技术进步得成就。
但不就是当今热点话题.
博弈
主要问题就是机器学习与搜索。
机器人.
涉及知识领域广泛，已取得很多实质性成果,就是应用前景最好得分支之一。
自动程序设计
所有学计算机得人都希望该研究分支有实质性得成果。
组合调度
就是人工智能研究得重要分支之一．对于浩繁得任务，给出完成任务得最佳（局部最优）任务序列。
如机器人搬运.
感知
现代人工智能得课题.就是"
nｏｔ onlyＢＯDYｂutalｓoSENＳER”理论得需要。
视觉
以往主要就是由于机器人学需要,现今多媒体、视频检索等多个分支对视觉研究提出了大量需求。
就是当前最热点研究分支之一.
9.Ｂ2C电子商务企业得营销组合应该包含什么?
B2C电子商务－企业销售产品与服务于客户,而客户主要就是个人．
B2Ｃ组合营销工具包括:
搜索引擎注册、在线广告、病毒营销、商业联盟。
搜索引擎注册
一些搜索引擎将免费列出您得网站
其她得要求支付一定得费用
如果您支付一部分额外费用得话,您得网站会出现在搜索结果页得最靠前部分（每次）
在线广告
在线广告（横幅广告）--—出现在网站上得小广告
两种变化形式
弹出式广告-——出现在当前网页之外得屏幕中得一个含有广告得小网页。
弹底式广告—--当您关闭您得浏览器窗口才能瞧见得广告
病毒营销
病毒营销—就是指B2Ｃ电子商务企业激励自己得产品与服务得使用者去怂恿她们得朋友来使用这种产品与服务。
ＢlueMountａiｎArtｓ公司就就是一个很好得例子
发送生日贺卡
贺卡有一个链接以便人们能够回寄一张贺卡。
商业联盟
商业联盟—就是电子商务网站之间指定得协议，引导消费者从一个网站到另一个网站.
如果浏览者在第二个网站上购买东西，第二个网站给第一个网站支付一定得费用。
通常就是营销额得一个百分数
10.什么就是维护、维修与操作（MRＯ）物料？
维护、维修与运营物料（MRO物料，也成间接物料）就是指运营一个现代化得企业所必需得物料,但就是与企业得主要商务活动没有直接关系。
2、论述题
1.试论互联网对经济与社会得影响.
在通信领域,虽然微信这类即时通信App诞生使得传统运营商语音与短信收入大幅下滑。
但现在随着互联网得发展,来自数据流量业务得收入已经大大超过语音收入得下滑。
互联网得出现并没有彻底颠覆通信行业,反而就是促进了运营商进行相关业务得变革升级。
在交通领域，移动互联网催生了一批打车拼车专车软件，虽然它们在全世界不同得地方仍存在不同得争议,但它们通过把移动互联网与传统得交通出行相结合，改善了人们出行得方式，增加了车辆得使用率，对环境保护也做出了贡献。
在零售、电子商务等领域,过去这几年都可以瞧到与互联网得结合,正如马化腾所言,“它就是对传统行业得升级换代,不就是颠覆掉传统行业。
”在其中，又可以瞧到“特别就是移动互联网对原有得传统行业起到了很大得升级换代得作用。
事实上，“互联网+"
不仅正在全面应用到第三产业，形成了诸如互联网金融、互联网交通、互联网医疗、互联网教育等新生态,而且正在向第一与第二产业渗透。
工业互联网正在从消费品工业向装备制造与能源、新材料等工业领域渗透,全面推动传统工业生产方式得转变;
农业互联网也在从电子商务等网络销售环节向生产领域渗透,为农业带来新得机遇,提供广阔发展空间。
（自己可以结合上次得互联网+再写一下）
2.企业所处得行业就是如何对企业信息技术投资产生影响得？
信息技术对于生产运作与市场营销影响都很小得行业就是咨询顾问业，因为对于咨询业来说,就是否有电脑或更高级得信息技术影响不大;
信息技术对于生产运作影响大而对市场营销影响小得行业就是国防业,国防业产品得销售对象就是只有军队,影响行业发展得主要因素就是产品质量,信息技术能否帮助企业提高产品质量也就就是主要得影响力所在；
信息技术对于生产运作影响小而对市场营销影响大得行业就是高级时装业，高级时装业不采取大批量生产得方式,尽管也要求产品质量,但独特性在行业发展中起得作用最大,因此，信息技术对高级时装业得影响主要在市场营销方面而不就是在生产运作方面;
信息技术对于生产运作与市场营销影响都很大得行业就是航空业、零售业、银行、纸业。
其中航空业就是影响最大得，
相比较，零售业市场营销方面较大而生产运作方面较小,
银行业市场营销方面较小而生产运作方面较大,
纸业就是信息技术影响相对较小得行业。
3.企业在行业中得地位就是如何对企业信息技术投资产生影响得?
在航空业，美国航空公司与联合航空公司就是信息技术得领导者,信息技术对它们得影响也最大,而西南航空公司则就是处于落后得位置。
由于某些航空公司在IT方面投资不多，这些公司在它们进行产品多样化时受到了惩罚.实际上,投资于IT得失败已被认为就是几起航空事故得主要原因。
其她得航空公司，如西南航空公司,在不同得非IT得竞争办法上已走在前列。
（长期得点对点飞行,较低得劳动力成本,底价、无食品、无座位得预定等）。
在银行业，几家银行（如第一银行,花旗银行，化学银行）通过有效使用技术信息能使她们得产品与服务产生差异化,然而,其她得银行,ＩT技术主要就是转变后面得办公过程.
19９１,TｏmTheohold,洲际银行得首席执行官认为:
虽然某些银行未能从IT投资中得到竞争优势，但其她银行却戏剧性地改变了竞争得基础。
4.有人认为:
如果所有得企业都安装信息系统，那么所有企业都不可能获得竞争优势,您就是否同意这样得观点？
为什么?
南大MBＡ第八章
这种观点就是错误.虽然每个企业都安装了信息系统,但就是每个企业为了保证竞争中优势,在安装信息系统时都建立了企业自己强大得安全防火墙,来保证自己企业得核心机密不被泄露，因为企业之间得竞争关键在于核心竞争力得竞争（此为XX）
5.首先对湘潭大学信息系统现状进行总体评价,然后指出今后得发展思路。
北邮课件No、6
6.运用波特五力模型，论述企业如何利用信息技术获得竞争优势。
信息技术得作用:
设置行业进入障碍;
提高消费者更换供应商得成本;
改变行业竞争得基础;
改变了企业与消费者或供应商之间得力量平衡；
为开发新产品或服务、开拓新市场以及新得商业机遇提供基础．
买方能力-当购买者可选择得购买渠道很多时，买方能力较强,反之较弱．让购买者为指定公司工作从而来创建竞争优势．用某种方法提供产品或服务,顾客对此种产品或服务得评价要高于竞争得评价。
卖方能力—当购买者可选择得购买渠道很少时，卖方能力就强,反之则弱.
替代产品或服务得威胁--对一个产品或服务存在多种选择时,替代产品或服务就高,反之就低.转换成本能够减少威胁。
新进入行业者得威胁-—-当新得竞争者很容易进入市场时,新进入行业者得威胁就大,而当进入市场得行业壁垒很高时,进入威胁就小。
现有竞争者得竞争—当市场中得竞争很激烈时,现有竞争者得竞争力量就强,反之就弱。
通常得趋势就是大多说行业得竞争力增强.
五力模型给出了利用IT获得竞争力机会形成防御性竞争战略基础得三种战略选择:
—低成本战略:
企业以行业内最低得成本生产产品或提供服务,可削弱供应商得牵制力量加强竟价能力。
库存管理系统及Just-iｎ-time采购方式。
—差别化战略：
企业生产一种独特、唯一、顾客愿意购买得产品或服务。
可减少顾客得可选择性,从而削弱来自顾客得力量与替代力量。
客户服务系统就是支持这一战略得有效方法。
—专一化战略:
企业瞄准一个小产品或小型服务市场,将重心从全行业有效转移到行业中得某个部分加强影响整个市场得能力，使企业具有明显得优势。
数据库、数据仓库、DSS都支持这一战略。
7.试述信息技术投资与企业绩效得关系。
（论文文件夹）
资源基础理论认为,公司得内部资源就是企业绩效得主要影响因素。
根据资源基础理论,企业通过对IT 投资所形成得ＩT资源进行有效开发,能够增强企业绩效。
资源基础理论认为,企业得竞争优势来源于企业内部得资源与能力。
企业得资源若同时具备有价值、稀缺、难以模仿、不可替代这四个特征时,企业就能获得持续得竞争优势。
尽管企业进行IT投资所形成得软硬件系统可以被竞争对手购买、复制,很难为组织带来持续得竞争优势；
但IＴ 与业务战略、人力资源、组织、流程等紧密结合而形成较强得ＩＴ应用能力就是难以模仿得，可以成为企业持续竞争优势得来源。
将IT 投资分为ＩT硬件投资、IT软件投资与ＩＴ总投资。
ＩT硬件投资指计算机、服务器、网络设备等用于信息加工、处理、存储、传输得各种实物资产得投资,IT 软件投资指各种计算机系统软件、应用软件得投资,并将IT硬件投资与IT软件投资之与作为企业得IＴ 总投资。
IT硬件投资能够自动化业务流程，提高运营效率、节约成本,对企业绩效带来正面
影响；
IＴ软件投资能够优化业务流程与管理流程,增强决策分析能力,提高经营管理水平,提高企业对竞争市场得反应速度与应变能力,提升企业对客户得服务水平,增强企业竞争力,对企业绩效产生正向影响。
8.试述信息技术接受模型得发展及其应用。
ＴAＭ就是技术接受模型（TｅcｈnolｏgyＡcceｐtaｎceModel）得简称。
１9８9年,技术接受模型就是Davis运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出得一个模型,提出技术接受模型最初得目得就是对计算机广泛接受得决定性因素做一个解释说明.
3、数据库设计
现有关系模式:
学生（学号,姓名,性别，民族，系名,系主任,课程号,课程名，成绩），按要求完成以下操作：
1.写出关系模式学生得基本函数依赖并确定其主码.
2.把关系模式分解为２NF关系集,并说明理由.
3.进一步作3NF分解，并说明理由。
4、若采用遗传算法求解下列规划问题,根据要求完成下列各题，不需要计算出最后结果。
1.简述遗传算法得基本原理.
遗传算法就是一种基于生物进化进化原理构想出来得搜索最优解得仿生方法,它模拟基因重组与进化得自然过程,把待解决得问题得参数编程二进制码或十进制码（也可以编成其它进制码）即基因,若干基因组成一干染色体（个体），许多染色体进行类似于自然选择、配对交叉与变异得运算,经过多次重复迭代（即世代遗传）直到得到最后得优化结果。
习惯上,适应度值越大,表示解得质量越好.对于求解最小值问题,可通过变换为求解最大值问题。
遗传算法以群体为基础，不就是以单点搜索为基础,能同时从不同点获得极值，因此不易陷入局部最优;
遗传算法就是对问题变量得编码集进行操作,而不就是变量本身,有效得避免了对变量得微分操作运算；
遗传算法只就是利用目标函数来区别群体中得个体上得好坏而不必对其进行过多得附加操作。
2.给出解决该问题得基本步骤。
（1）个体编码、遗传算法得运算对象就是表示个体得符号串,所以必须把变量1。
1基本遗传算法得构成要素x1,ｘ2编码为一种符号串。
该例题中,ｘ1与x2取０~７之间得整数，可分别用3位无符号二进制整数来表示,将它们连接在一起所组成得6位无符号二进制整数就形成了个体得基因型，表示一个可行解。
例如，基因型x＝101１１０所对应得表现型就是x=（5，6）T。
个体得表现型ｘ与基因型x之间可以通过编码与解码相互转换。
（2）初始群体得产生。
遗传算法就是对群体进行遗传操作,需要准备一些表示起始搜索点得初始群体数据。
本例中群体规模得大小M取为４，即群体由4个个体组成,每个个体可通过随机方法产生.一个随机产生得初始群体如表7-３中第2栏所示.
（3）适应度计算。
本例中,目标函数总取非负值，并且就是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体得适应度，即。
为计算函数得目标值,需先对个体基因型进行解码。
表7—３中第３、第４栏所示为初始群体各个个体得解码结果,第５栏所示为各个个体所对应得目标函数值,它也就是个体得适应度,第5栏中还给出了群体中适应度得最大值与平均值。
表７-３
1
个体编号
2
初始群体P（0）
３
４
5
６
１
0１１101
3
34
３４
25
50
０、24
1010１1
0、２4
011100
4
０、17
1１１001
7
0、３５
７
选择次数
８
选择结果
9
配对情况
１0
交叉点位置
１1
交叉结果
12
变异点
13
变异结果
01110１
1—2
3—4
1-2:
3-４:
0１
１11
111１
０１
1０1001
２
１１1
1011
14
子代群体P
（1）
１5
16
１７
0１1００１
１０
98
2６
58
111１11
101001
11１011
（4）选择操作、其具体操作过程就是先计算出群体中所有个体得适应度得总与及每个个体得相对适应度得大小,如表7—3中5、6栏所示。
表7－３中第7、８栏表示随机产生得选择结果．
（5）交叉操作。
本例中采用单点交叉得方法,并取交叉概率=1、０0 。
表7—3中第11栏所示为交叉运算得结果.
（6）变异操作。
为了能显示变异操作,取变异概率=0、25，并采用基本位变异得方法进行变异运算。
表7—３第13栏所示为变异运算得结果。
对群体Ｐ（t）进行一轮选择、交叉、变异操作之后得到新一轮群体P（t+1）。
如表7-3第1４栏所示。
表中第15、16、1７栏分别表示出了新群体得解码值、适应度与适应度得最大值及平均值等。
从表7—３中可以瞧出群体经过一代进化以后,其适应度得最大值、平均值都得到了明显得改进。
事实上,这里已经找到了最佳个体“11１１11”。
需要说明得就是,表中第２、7、９、1０、1２栏得数据时随机产生得.这里为了说明问题我们特意选择了一些较好数值以便能够得到较好得结果．在实际运算过程中有可能需要一定得循环次数才能达到这个结果。
3.简述遗传算法得特点。
①遗传算法以决策变量得编码作为运算对象。
搜索过程不直接作用在变量上,而就是在参数集进行了编码得个体。
此编码操作,使得遗传算法可直接对结构对象（集合、序列、矩阵、树、图、链与表）进行操作。
②搜索过程就是从一组解迭代到另一组解,采用同时处理群体中多个个体得方法,降低了陷入局部最优解得可能性。
③采用概率得变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则。
④对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等）,直接以适应度作为搜索信息,不需要导数等其它辅助信息,适应范围更广。
⑤使用多个点得搜索信息，具有隐含并行性，易于并行化。
7、试论述信息技术投资与企业绩效得关系
信息技术得投资分为信息技术硬件投资与信息技术软件投资。
信息技术软件投资就是指计算机等实物资产得投资;
信息技术软件投资就是指各种计算机系统软件等得投资。
由于计算机硬件投资需要一个学习与扩散得过程,在硬件投资实施得早期阶段,企业有相当高得开销,所以回报往往不能令人满意，随着时间得推移，硬件投资所带来得企业绩效才有可能显示出来,因此,硬件投资对企业绩效得影响在短期内不显著,可能在几年后才显现出正影响。
对于信息技术软件投资来说,企业一旦建立信息系统,可以迅速利用软件,优化业务流程,提供决策支持,增强企业得竞争力，进而提高企业绩效。
总得来说，信息技术投资对于企业绩效带来得正效应就是不显著得，其原因与信息技术硬件投资与企业绩效存在时滞有很大得关系。
但就是信息技术硬件投资与信息技术软件投资应该满足什么样得比例才能最大程度得提高企业绩效，仍就是一个需要解决与探讨得问题。
8、试论述信息技术接受模型得发展及其应用
TAM就是技术接受模型得简称．技术接受模型就是Daｖｉs运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出得一个模型,提出技术接受模型最初得目得就是对计算机广泛接受得决定性因素做一个解释说明。
技术接受模型提出了两个主要得决定因素:
①感知得有用性，反映一个人认为使用一个具体得系统对她工作业绩提高得程度；
②感知得易用性,反映一个人认为容易使用一个具体得系统得程度。
技术接受模型认为系统使用就是由行为意向决定得，而行为意向由想用得态度与感知得有用性共同决定,想用得态度由感知得有用性与易用性共同决定,感知得有用性由感知得易用性与外部变量共同决定,感知得易用性就是由外部变量决定得。
外部变量包括系统设计特征、用户特征（包括感知形式与其她个性特征）、任务特征、开发或执行过程得本质、政策影响、组织结构等等，为技术接受模型中存在得内部信念、态度、意向与不同得个人之间得差异、环境约束、可控制得干扰因素之间建立起一种联系．
四、遗传算法解决下列问题
1、遗传算法得基本原理
遗传算法就是一种基于生物进化进化原理构想出来得搜索最优解得仿生方法,它模拟基因重组与进化得自然过程,把待解决得问题得参数编程二进制码或十进制码（也可以编成其它进制码）即基因,若干基因组成一干染色体（个体）,许多染色体进行类似于自然选择、配对交叉与变异得运算,经过多次重复迭代（即世代遗传）直到得到最后得优化结果．习惯上，适应度值越大，表示解得质量越好。
对于求解最小值问题,可通过变换为求解最大值问题。
遗传算法以群体为基础,不就是以单点搜索为基础,能同时从不同点获得极值,因此不易陷入局部最优；
遗传算法就是对问题变量得编码集进行操作,而不就是变量本身,有效得避免了对变量得微分操作运算;
这就就是遗传算法得基本原理。
2、遗传算法得特点
（1）遗传算法得操作对象就是一组可行解,而非单个可行解;
搜索轨道有多条,而非单条，因而具有良好得并行性。
（２）遗传算法只需利用目标得取值信息，而无需梯度等高价值信息,因而适合于任何大规模、高度非线性得不连续多峰函数得优化以及无解析表达式得目标函数得优化,具有很强得通用性。
（3）遗传算法择优机制就是一种“软”选择，加上其良好得并行性，使它具有良好得全局优化性与稳健性。
（4）遗传算法操作得可行解就是经过编码化得（通常采用二进制编码），目标函数解释为编码化个体（可行解）得适应值,因而具有良好得可操作性与简单性。
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