信息系统项目管理师计算类试题真题详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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全国计算机专业技术资格考试办公室推荐耿洪彪编著 著

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店铺： 昆山新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456032

商品编码：26112226789

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2016-12-01

页数：267

字数：426000

内容介绍
信息系统项目管理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试的GJ职称考试， 也是企业系统集成资质评定的关键证书，是历年软考报名中的热点。 信息系统项目管理师考试中涉及大量的计算题，是考试的重点也是众多考生难以克服的难点，尤 其是案例分析中的进度和成本计算题，在软考必须一次考试通过全部科目的背景下，其重要性可以称 之为“一题做错，考试全砸！”。 本书全面覆盖了自2005年上半年至2015年下半年共20次考试中的全部计算类试题（包括选择题 和案例题），系统、详细地逐题解析了这些复杂计算题，并配有考点回顾和计算公式，一切为了考生 和读者能够真正吃透计算题服务。 参加考试的考生，认真读懂本书的内容后，可以透彻地掌握考试涉及的所有计算类考点，可以清 晰地理解考试的命题规律、命题思路，大幅提高考试的通过率。

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目录
目 录 D1章 进度管理计算题 ······································································1 1.1 单代号网络图 ················································································1

目 录

D1章 进度管理计算题 ······································································1

1.1 单代号网络图 ················································································1

1.1.1 知识点回顾 ·····················································································1

1.1.2 历年试题解析 ··················································································2

1.2 双代号网络图 ················································································5

1.2.1 知识点回顾 ·····················································································5

1.2.2 历年试题解析 ··················································································7

1.3 关键路径法 ···················································································7

1.3.1 知识点回顾 ·····················································································7

1.3.2 历年试题解析 ··················································································9

1.4 进度压缩 ·····················································································26

1.4.1 知识点回顾 ···················································································26

1.4.2 历年试题解析 ················································································27

1.5 资源优化 ·····················································································30

1.5.1 知识点回顾 ···················································································30

1.5.2 历年试题解析 ················································································31

1.6 PERT估算 ···················································································39

1.6.1 知识点回顾 ···················································································39

1.6.2 历年试题解析 ················································································40

1.7 进度估算 ·····················································································47

1.7.1 知识点回顾 ···················································································47

1.7.2 历年试题解析 ················································································48

1.8 进度控制 ·····················································································50

1.9 综合案例 ·····················································································52

1.9.1 （2006下半年，下午）试题三···························································52

1.9.2 （2012上半年，下午）试题一···························································54

·VI·

信息系统项目管理师计算类试题真题详解 （2012下半年，下午）试题二··························································· 57

1.9.4 （2013上半年，下午）试题二··························································· 58

D2章 成本管理计算题 ···································································· 62

2.1 成本类型 ·····················································································62

2.1.1 知识点回顾 ··················································································· 62

2.1.2 历年试题解析 ················································································ 62

2.2 成本估算 ·····················································································65

2.2.1 知识点回顾 ··················································································· 65

2.2.2 历年试题解析 ················································································ 66

2.3 成本预算 ·····················································································69

2.3.1 知识点回顾 ··················································································· 69

2.3.2 历年试题解析 ················································································ 71

2.4 挣值管理 ·····················································································76

2.4.1 知识点回顾 ··················································································· 76

2.4.2 历年试题解析 ················································

《数据驱动的决策：从商业智能到人工智能的落地实践》 简介 在这个信息爆炸的时代，数据的价值正在以前所未有的方式被挖掘和利用。无论是优化企业运营、提升客户体验，还是驱动创新产品和服务，数据都已成为现代组织不可或缺的核心资产。然而，仅仅拥有数据远不足够，如何有效地从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业决策，是当前企业面临的最大挑战之一。《数据驱动的决策：从商业智能到人工智能的落地实践》一书，正是为了应对这一挑战而生。 本书并非一本纯粹的技术手册，也不是一本描绘未来虚幻场景的理论著作。它以务实的视角，深入浅出地阐述了如何构建一套完整的数据驱动决策体系，覆盖从数据采集、存储、处理、分析，到最终的应用和治理的全过程。本书的独特之处在于，它巧妙地将传统的商业智能（BI）理念与前沿的人工智能（AI）技术相结合，强调理论与实践的无缝对接，旨在帮助读者理解数据决策的底层逻辑，掌握切实可行的落地方法，并规避项目实施中的常见陷阱。 本书内容详述： 第一部分：数据驱动决策的基石——理解与规划 在深入技术细节之前，本书首先为读者构建起坚实的理论基础和战略认知。 第一章：数据驱动的时代浪潮与商业价值 深入分析当前数字化转型的宏观趋势，以及数据在重塑各行各业商业模式中的关键作用。 阐述数据驱动决策的商业价值，包括但不限于提高效率、降低成本、增强竞争力、发现新机遇、改善客户体验等。 探讨不同类型企业（如初创企业、中型企业、大型集团）在数据驱动转型中的独特挑战与机遇。 通过大量行业案例，生动展示数据驱动如何转化为切实的商业成果。 第二章：从数据化到数据智能：概念与演进 清晰界定“数据化”、“商业智能”和“人工智能”等核心概念，并梳理其发展脉络。 阐述数据从原始信息到知识、再到智能决策的转化过程。 重点解析商业智能（BI）在报表、仪表盘、OLAP等方面的核心能力，以及其在可视化分析和趋势洞察方面的优势。 引入人工智能（AI）的概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，并说明其如何为数据分析注入“智能”的生命力，实现更深层次的预测、优化和自动化。 第三章：数据战略的顶层设计 强调数据战略与企业整体战略的对齐，确保数据驱动工作能够服务于业务目标。 指导读者如何识别关键业务痛点，并将其转化为数据分析的需求。 阐述数据治理在战略层面的重要性，包括数据所有权、数据质量、数据安全、数据合规性等。 提供构建数据驱动型组织文化的路径，强调跨部门协作和数据素养的提升。 讨论数据驱动的投资回报（ROI）评估模型，帮助企业量化数据项目的价值。 第二部分：数据基础设施的构建与管理 强大的数据基础设施是实现数据驱动决策的物理基础。本部分将详细介绍构建和管理高效、可扩展的数据环境。 第四章：数据采集与整合：汇聚价值之源 全面介绍不同类型的数据源（结构化、半结构化、非结构化数据），包括业务系统数据、日志数据、社交媒体数据、物联网数据等。 深入讲解数据采集的技术手段，如ETL（Extract, Transform, Load）、ELT、API集成、数据抓取等。 探讨数据湖、数据仓库（Data Warehouse）、数据中台（Data Mid-platform）等现代数据架构的构建原则和技术选型。 强调数据质量保障在采集和整合阶段的重要性，以及相关的数据清洗、去重、标准化方法。 第五章：数据存储与处理：构建弹性管道 详细介绍各类数据存储技术，包括关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）、列式存储（如HDFS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage）等，并分析其适用场景。 深入讲解数据处理框架，如批处理（MapReduce, Spark Batch）和流处理（Spark Streaming, Flink, Kafka Streams）。 探讨云原生数据架构的优势，以及如何利用云服务（如AWS, Azure, GCP）构建弹性、可扩展的数据平台。 介绍数据虚拟化技术，实现对分散数据的统一访问。 第六章：数据安全与隐私：构筑可信之盾 系统阐述数据安全面临的风险，包括数据泄露、非法访问、数据篡改等。 详细介绍数据安全防护措施，如访问控制、数据加密（静态加密与传输加密）、脱敏处理、水印技术等。 深入讲解数据隐私保护的法规要求（如GDPR, CCPA），以及如何在数据处理和分析过程中遵守相关规定。 介绍匿名化、假名化等数据隐私保护技术，以及差分隐私等高级概念。 强调数据安全与隐私是数据驱动决策的生命线，必须贯穿于整个数据生命周期。 第三部分：数据分析与洞察的实践 本部分是本书的核心，将详细介绍如何运用各种分析技术，从数据中挖掘有价值的洞察。 第七章：商业智能（BI）与可视化分析：洞察现状与趋势 系统介绍BI工具的核心功能，如数据建模、报表生成、仪表盘设计、多维分析（OLAP）等。 讲解数据可视化原则，如何选择合适的图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等）来有效地传达信息。 演示如何构建交互式仪表盘，支持用户进行钻取、切片、切块等探索性分析。 通过实际案例，展示BI如何帮助业务人员快速了解业务绩效、发现异常情况、预测短期趋势。 第八章：机器学习与预测分析：预见未来与优化决策 介绍机器学习的基本概念、分类（监督学习、无监督学习、强化学习）和常用算法（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means等）。 详细讲解模型构建的流程：数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优、模型评估。 聚焦预测分析在商业中的应用，如销售预测、客户流失预测、信用风险评估、需求预测等。 讲解时间序列分析方法，及其在趋势预测和异常检测中的应用。 第九章：深度学习与高级分析：探索复杂模式与智能应用 介绍深度学习的兴起，以及与传统机器学习的区别。 重点讲解在图像识别、语音识别、自然语言处理（NLP）等领域的深度学习模型（如CNN, RNN, LSTM, Transformer）。 深入探讨NLP在文本情感分析、主题模型、智能问答、内容生成等方面的应用。 介绍推荐系统（协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐）的原理和实现。 讲解图神经网络（GNN）在关系型数据分析中的潜力。 第十章：实验设计与A/B测试：验证假设与优化策略 详细讲解科学实验设计的原则，如何构建可控的实验环境。 深入阐述A/B测试的流程：明确假设、定义目标指标、确定样本量、执行测试、分析结果。 讲解常见的A/B测试指标（转化率、点击率、留存率等）及其统计显著性检验。 通过实际案例，展示A/B测试如何在产品迭代、营销优化、用户体验改进等方面提供客观依据。 第四部分：数据驱动的落地与实践 技术与理论的结合最终需要转化为落地的项目和持续的价值。本部分将关注项目管理、组织变革和实际应用。 第十一章：数据项目管理：从概念到交付 结合项目管理的基本原理，阐述数据项目（如数据仓库建设、BI系统部署、AI模型开发）的独特之处。 介绍敏捷开发方法在数据项目中的应用，如Scrum、Kanban。 强调需求管理、风险管理、沟通协调在数据项目中的重要性。 指导读者如何进行项目范围定义、资源规划、进度管理和质量控制。 讨论数据项目失败的常见原因及规避策略。 第十二章：数据驱动的组织变革与文化塑造 探讨数据驱动转型对企业组织架构、岗位职责、人员技能提出的要求。 指导如何建立数据科学团队、数据分析团队、数据工程团队，以及各团队之间的协作模式。 强调培养全员数据素养的重要性，提供数据培训和知识分享的建议。 讨论如何通过激励机制、绩效考核来推动数据驱动文化的形成。 分享成功推行数据驱动转型的组织变革经验。 第十三章：行业应用案例深度解析 本书将选取多个典型行业（如零售、金融、医疗、制造、互联网等），深入剖析其在数据驱动方面的应用实践。 针对每个行业，详细介绍其面临的业务挑战，以及如何通过数据分析和AI技术来解决这些问题。 展示具体的应用场景，如精准营销、风险管理、供应链优化、个性化推荐、智能客服、设备预测性维护等。 通过这些案例，帮助读者将书中理论知识与实际工作相结合，激发创新思路。 第十四章：伦理、未来趋势与持续演进 探讨数据驱动决策中可能出现的伦理问题，如算法偏见、信息茧房、隐私侵犯等，并提出应对建议。 展望数据驱动技术（如联邦学习、可解释AI、边缘计算）的未来发展趋势。 强调数据驱动是一个持续演进的过程，需要不断学习、适应和优化。 为读者提供持续学习和提升的资源建议。 总结 《数据驱动的决策：从商业智能到人工智能的落地实践》是一本面向广大商业决策者、技术从业者、产品经理以及对数据价值充满期待的读者的重要参考书。它不仅仅是关于技术，更是关于如何将技术转化为可行的商业策略和实践。本书致力于帮助读者建立起系统性的数据思维，掌握从数据价值链的各个环节，最终实现组织在数字化时代的持续竞争优势。无论您是希望为企业注入数据活力，还是希望在个人职业生涯中掌握数据赋能的利器，本书都将是您不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常注重学习效率的人，尤其是在备考这样一个竞争激烈的考试时，我希望能用最少的时间，掌握最核心的内容。《信息系统项目管理师计算类试题真题详解》恰恰满足了我的这一需求。这本书最大的亮点在于它的“精”和“准”。它没有冗余的信息，而是直击计算题的核心考点。每一道题目都经过精心挑选，并且给出了我之前从未见过的如此清晰、透彻的解析。作者对于每一步计算的逻辑性阐述，让我能够快速理解题目背后的意图，而不是被复杂的数字弄晕。我特别喜欢书中对于不同计算方法之间的比较和联系的讲解，这让我能够触类旁通，举一反三。通过这本书的学习，我感觉自己掌握计算题的效率大大提高，能够更快速地识别题目类型，并选择最合适的解题方法。这本书绝对是我备考路上的“提效利器”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经从事IT项目管理多年，但一直未能攻克信息系统项目管理师考试的“老考生”，我必须说，《信息系统项目管理师计算类试题真题详解》的出现，简直是为我量身打造的。过去，我总是栽在那些需要精确计算的题目上，即使对理论知识烂熟于心，也常常因为计算失误而丢分。这本书的出现，彻底改变了我的困境。它没有空泛的理论，而是直接切入核心——计算题。每一道真题都附有详尽的解析，而且解析的深度和广度都远超我的预期。作者不仅给出了计算过程，更重要的是，它深入剖析了每个计算背后的逻辑和考点，让我不仅仅是“记住”了计算方法，而是真正“理解”了计算的含义。我尤其喜欢书中对于一些复杂公式的推导和应用场景的说明，这对于我这种需要将知识融会贯通的人来说，非常有帮助。通过反复研读和练习，我发现自己对于计算题的恐惧感逐渐消失，取而代之的是一种豁然开朗的轻松感。这本书，让我看到了通过考试的希望。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入职不久的项目助理，目标是尽快通过信息系统项目管理师的考试，为未来的职业发展打下坚实基础。在寻找备考资料的过程中，我偶然发现了《信息系统项目管理师计算类试题真题详解》。初看之下，我担心这本书的难度会对我这个新人来说有些过高，但实际阅读后，我发现我的担忧是多余的。这本书的讲解方式非常循序渐进，即使是初学者，也能轻松跟上。它从最基础的公式讲解开始，然后逐步引入更复杂的计算场景。我特别欣赏书中对于每一个计算步骤的细致解释，让我能够清晰地理解每一步操作的意义，而不是死记硬背。而且，书中挑选的题目都是历年真题，这让我能真实地感受到考试的难度和出题风格，非常有针对性。通过这本书的学习，我不仅掌握了计算题的解题技巧，还对信息系统项目管理中的一些关键概念有了更深入的理解。这本书为我这个新人提供了一个非常扎实的基础，让我对备考之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我备考信息系统项目管理师的“救星”！说实话，一开始拿到这本书的时候，我还有点犹豫，因为市面上关于这个考试的资料太多了，难免良莠不齐。但当我翻开《信息系统项目管理师计算类试题真题详解》后，我的顾虑瞬间烟消云散。它的排版清晰，逻辑性强，最重要的是，它真的把那些看似晦涩难懂的计算题，一层一层地剥开了，让我这个平时对数字不太敏感的人，也能一步步理解其中的原理。不像有些资料，只是简单地罗列题目和答案，这本书的详解部分简直是“手把手教学”，从公式的来源，到每一步计算的意义，都解释得非常到位。特别是那些涉及到关键路径、挣值管理、风险量化等等的题目，以前我看到就头疼，现在通过这本书的分析，我才真正明白它们是如何应用的。而且，书中精选的历年真题，覆盖面非常广，几乎涵盖了考试中所有可能出现的计算题类型。我认真地跟着书中的讲解做了几遍，感觉自己对计算题的掌握程度有了质的飞跃，自信心也大大提升。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在项目管理领域深耕多年的资深人士，我一直在寻找一本能够真正提升我计算能力的参考书。《信息系统项目管理师计算类试题真题详解》绝对是我近年来遇到的最出色的备考资料之一。它不像市面上许多教材那样，只停留在概念层面，而是真正深入到计算的细节中。书中对每一个公式的推导，每一步计算的逻辑，都进行了详尽且专业的阐述。我尤其对书中对一些常见计算误区的分析印象深刻，这帮助我及时纠正了自己之前可能存在的理解偏差。这本书的价值不仅仅在于提供了解题方法，更在于它培养了我严谨的计算思维和解决问题的能力。通过对书中真题的反复练习和消化，我发现自己对项目管理中涉及到的各项指标有了更直观的认识，也更能准确地进行项目绩效评估和预测。这本书是一本真正能够帮助我提升实战能力的宝藏。