101电子商务同时支持企业内部和外部的商务活动。
从功能上来说，电子商务为企业提供的是全方位的电子化服务，包括网络营销、咨询洽谈、在线交易、物流调配、任务分包、电子支付、网上银行等。
102电子商务的基础框架指的是实现电子商务的技术和环境方面的支撑性保证。支撑电子商务的要素包括三个层次和两个支柱。三个技术层次包括网络层、信息发布与消息传递层、公用业务逻辑层；两个支柱是技术标准和政策、法律。 A网络层是支持电子商务的硬件基础设施，是通过电子化手段传递商务信息的基本平台。其中影响最大的是基于TCP/IP协议的互联网技术。
B信息发布与消息传递层关注的是电子商务信息的表达形式。
C公用业务逻辑层实现的是一些具有普遍意义的基础性商务服务，以方便教育以的展开。 D政策与法律是电子商务的两大支柱之一。
E网络商务活动的安全性与技术标准化是电子商务应用的另一个支柱。安全问题是电子商务中最受关注的问题之一。对电子商务安全的保障的措施：a一方面通过技术手段来保护信息不被窃取、篡改和滥用b另一方面也需要通过法律法规的建设来打击、限制电子商务中的不法行为。标准化则是数据通信和数据交换的核心原则，因而也是电子商务活动得以顺利进行的基础性要求。
103电子商务标准包括两个层面：A底层的数据标准B高层的面向流程的标准
104现代电子商务以互联网为根基，因此互联网的建设对电子商务的发展将起到至关重要的作用。
105电子商务网络基础设施的三个层次（P165）
近年来，中国电子商务基础环境的建设在这三个层次上所取得的进展都是有目共睹的。
106客户关系管理被描述为利用现代技术手段，使客户、竞争、品牌等要素协调运作并实现整体优化的自动化管理系统。
107客户关系管理的目的是定位在提升企业的市场竞争能力、建立长期优质的客户关系、不断挖掘新的销售机会，帮助企业规避经营风险、获得稳定利润。
108客户关系管理的产生是市场需求和管理理念更新的需要，具体来说，CRM的兴起与以下三个方面的因素有着密切的关系 A客户关系管理产生的需求基础
B计算机技术、通信技术、网络应用的飞速发展使得上述需求的实现成为可能 C管理理念的更新已经为客户关系管理做好了准备
109一个完整、客户关系管理应用系统中，应当包括如下四个子系统A业务操作管理子系统，该子系统中的CRM应用主要是为实现基本商务活动的优化和自动化
B客户合作管理子系统，该子系统中的CRM应用主要是为实现客户接触点的完整管理 C数据分析管理子系统，该子系统主要是为实现商业决策分析的智能化 D信息技术管理子系统，该子系统是为系统的运行提供保证
110CRM应用系统的基本构架（P167）
111实现CRM所需的相关技术的产品和服务，可以大致分为四种可以重叠的种类：计算机软件、计算机硬件、流程和专业服务、电信产品和服务。
112决策支持系统（DSS）的特征
A面向决策者，决策支持系统的输入与输出、起源和归宿都是决策者 B主要帮助管理人员完成半结构化的决策问题
C强调支持的概念，DSS必须辅助和支持管理人员，而不是取而代之 D模型和用户共同驱动 E强调交互式的处理方式
113为了能够辅助决策者更加有效的作出决策，决策支持系统一般具有如下功能 A管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息 B搜集、管理并提供与决策问题相关的组织外部信息 C及时搜集提供有关各项活动的反馈信息
D能以一定的方式存储和管理与决策问题相关的各种数学模型 E能够存储并提供常用的数学方法及算法
F上述数据、模型和算法能够容易地添加和修改
G能够灵活的运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息
H具有方便的人机对话和图像输出功能，能够满足随机的数据查询要求，回答“如果…则…”之类的问题
I提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传递给使用者 J具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪
114一个完整的决策支持系统的模式被表示为DSS本身以及它与真实系统、管理者和外部环境的关系。其中，管理者处于核心位置，他运用自己的知识和经验，将其与DSS的响应输出结合起来，对他所管理的“真实系统”进行决策。 决策支持系统的基本模式（P174）
115决策支持系统的基本构件
A人机对话系统，它是DSS中用户与计算机的接口，起着在操作者、模型库、数据库和方法库之间传送、转换命令和数据的重要作用，其核心是人机界面
B数据库系统，它是存储、管理、提供和维护用于决策支持的数据的基本构件，是支撑模型库系统及方法库系统的基础
C模型库系统，它是传统的DSS的重要支柱，是DSS最具特色的构件之一
D方法库系统，它是存储、管理、调用和维护DSS各构件要用到的通用算法、标准函数等方法的构件
E知识库系统，当DSS向智能方向发展时，知识和推理的研究就显得越来越重要
116DSS的系统结构
A三角式结构B串联结构C熔合式结构D以数据库为中心的结构，其中前两种是比较常见的结构
117DSS的系统分析方法
目前常用的典型方法是ROMC，即表述、操作、记忆辅助和控制机制。其中表述是采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式来描述各个活动的规范和内容，而不必描述决策过程整体；操作是将概念化的描述转换为相应决策活动中的具体操作，这些操作无需确定先后顺序；对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加以辨识可确定DSS应该具有的各种记忆辅助功能；控制是关于如何引导决策者使用表述、操作、记忆辅助，以便根据他们个人的风格、技能和知识综合进行决策的机制。
118决策支持系统的发展趋势
A充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的能力，形成了智能决策支持系统（IDSS），IDSS以知识库为核心
B DSS与计算机网络技术结合则构成了新型的能够供一定决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统（GDSS）
C在GDSS的基础上，人们又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机的集成，构建分布式决策支持系统（DDSS）
119人工智能（AI）分为三个层次：A人工智能理论基础B人工智能原理C人工智能工程系统
120人工智能的主要研究内容和目的主要集中在相关的三个方面
A机器思维与思维机器B机器感知与感知机器C机器行为与行为机器
121专家系统的特征
A具有专家水平的专门知识B符号处理C一般问题的求解能力D复杂度和难度 E具有解释功能F具有获取知识的能力G知识和推理机构相互独立
122专家系统的结构：由知识库、推理机、知识获取子系统和解释子系统组成
123联机分析处理基本上可以分为三个层次：事务处理、分析处理、商务智能
124从OLTP到OLAP，企业的IT应用主要还是着重于对业务职能的自动化以及对信息的存储、汇总、统计和查询等方面，而分析能力较弱。因此，这样的信息模式称为事务处理。进而，在网络应用和实时交互处理功能日益强大和普遍的今天，基于在线计算的事务处理被称之为联机事务处理(OLTP)，它面向操作人员，支持日常事件。通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的访问界面，用于支持复杂的查询和分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员进行决策支持，以便他们准确地掌握企业的经营状况，了解市场需求，制定正确的运营方案。1993年Codd将这类技术定义为联机分析处理（OLAP），它面向决策人员，支持管理需要。
125OLAP和数据仓库。之所以能将OLAP应用构建于数据仓库，而不是数据库之上，主要是由于以下三个技术方面的原因 A计算机处理速度的阶跃式增长
B决策分析理论的完善和应用使得数据仓库中的分析技术能够有效实现，使得决策人员可以直接从系统中获得需要的决策支持信息
C传统的信息处理方式是根据用户的需要，通过系统能够接受的任务形式得到目标结果
126OLAP的基本概念
A变量，变量是从现实系统中抽象出来的，用于描述数据的实际含义 B维，维是人们观察数据的特定角度
C维的层次，对应于数据的粒度，维也存在层次性问题
D类别，类别是构成一个维的独立的数据元素，是存在于层里的每一个数据
E维的取值，也称为维的成员。比如客户维的取值包括整个客户集合。有时候，维度取值不一定包含所有的层次，如“中国浙江省”，它实际上也是一个唯一的取值 F度量，度量是企业收集和存储的用于评价业务状况的数值性数据，以监测和评估企业成效，比如事件“张三于2001年10月2日在北京进行一次通话”，它的时间维的取值是“2001年10月2日”，客户维度取值“张三”，地点维度取值“北京”，他们所对应的事件的度量可能会是通话长度、通话费用等
G多维数组，一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n，度量） H数据单元（单元格），多维数组的取值称为数据单元。例如，假设我们在产品、时间和地区维度上各取维成员“电视机”，“2001年”和“北京”，则它们唯一确定了度量“销售额”的一个值（假设为10000），该数据单元可以表示为（电视机，2001年，北京，10000）
127OLAP的基本操作。OLAP分析方式迎合了人们的思维模式，以下介绍其分析所使用的基本操作
A切片（slice），在多维数组的某一维上选定其维成员的动作成为切片 B切块（dice），数据切块就是将完整的数据立方体切取一部分数据而得到的新的数据立方体
C下钻/上卷（drill down/roll up），维度是有层次性的，如时间维可以由年、季度、月、日等构成，维度的层次实际上反映了数据的细节程度或者综合程度。维度层次越高，代表的数据综合程度越高，细节越少，数据量越少；维度层次越低，细节越充分，数据量越大。数据下钻就是从较高的维度层次下降到较低的层次上来观察多维数据，而增加额外的维度也能使数据显示更为细节化。数据上卷实际上是下钻的逆向操作，是对数据进行高层次聚合的操作。 D旋转（rotate），数据旋转是改变维度的位置关系，是最终用户可以从其他视角来观察多维数据
128OLAP的准则
A准则1：多维概念视图 B准则2：透明性 C准则3：存取能力D准则4：稳定的报表功能 E准则5：客户机/服务器体系结构 F准则6：维的等同性 G准则7：动态稀疏矩阵处理 H准则8：支持多用户 I准则9：非限定的跨为操作 J准则10：直观的数据处理 K准则11：柔性报表 L准则12：不受限的维与层次聚类
129商务智能的核心技术是数据挖掘。其中数据挖掘又称数据采掘或数据开采，是知识发现的关键步骤。
130数据挖掘的特点： 在传统的决策分析技术中，都是决策人员事先给出逻辑假设和模型，而后在数据中进行检验和参数评估。与传统的决策分析技术不同，数据挖掘的特点是： A数据挖掘是数据驱动的
B它并不是始于一个有待证明的具体逻辑模式，而是始于纷繁复杂的海量数据，利用强大的数据分析工具和特定的知识提取方法，从数据出发，挖掘其中有效的模式，从而获得潜在的、新颖的以及有用的知识
131目前的商务智能和数据挖掘工具一般分为三类： A通用单任务类B通用多任务类C面向专门领域类
132 组织的信息系统战略规划（IS战略规划）指的是，在理解企业的发展远景、业务规划的基础上，形成信息系统的远景、信息系统的组成架构、信息系统各部分的逻辑关系，以支撑企业商业规划的目标达成。
133 信息系统战略规划的主要目的是定义和确定信息系统投资的优先级别，在资源有限和系统互相约束的前提下，达到最佳的应用组合，获得期望收益，并实现最终预期的组织变革。
134 与IS战略规划相关的是IT战略规划，IT规划承接IS战略，对实现组织信息系统各部分的支撑硬件、支撑软件等支撑技术进行计划与安排，简而言之，IT规划是围绕信息技术来展开的组织规划。