题目内容
（请给出正确答案）
A.业务理解一指标设计一数据提取一数据探索一模型评估一算法选择一模型发布一模型优化
B.业务理解一数据提取一指标设计一教据探索一模型评估一算法选择一模型发布一模型优化
C.业务理解一指标设计一数据提取一数据探索一算法选择一模型评估一模型发布一模型优化
D.业务理解一数据捉取一指标设计一数据探索一算法选择一模型发布一模型评估一模型优化
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A.多元数据
B.用户数据
C.业务数据
D.数据洞察
A.性能管理系统业务功能域，面向最终用户提供网络概览、主题分析、专题分析、报表报告等各类业务应用，是性能管理系统直观展示给最终用户的功能组合。也包含即席查询
B.性能管理系统数据处理功能域，支持对数据进行ETL处理、各类数据汇总以及数据存储、查询等能力，支撑自助分析、多维分析、数据挖掘等能力。也包含ETL
C.性能管理系统的系统管理域，提供数据管理、应用安全、系统监控等方面的系统自身管理支撑能力。也包含系统架构可视化管控
D.性能管理系统平台功能域，构建平台级基础能力，提供基础且可复用的公共模块、组件及服务，能够快速支撑业务应用的实现及交付。也包含自定义报告
A.在数据基础方面，大数据金融主要基于海量的券商交易高频数据、庞大复杂的银行客户关系数据等，而金融大数据主要依赖传统财务数据
B.在模式方面，大数据金融的代表模式是平台金融和供应链金融，而传统金融主要是基于大数据挖掘技术的传统金融模式
C.在数据处理技术方面，金融大数据和大数据金融依赖于不同的数据处理技术
D.在应用方面，大数据金融主要用于大数据征信和信用贷款，而金融大数据则用于传统金融的精准营销、风险管理、收益管理、成本管理、业务创新
A.行业商机挖掘情况：根据本地行业商机挖掘数量、商机转化成功率进行判断
B.单个项目复制规模：根据本地的区县覆盖率、项目签约额与系统集成收入、拉动主营业务收入(专线/云/大数据/物联网等)等角度进行评估
C.行业拓展深度：从该行业在本地总体复制的应用个数、该行业信息化总收入、该行业市场份额占比等角度进行评估
D.行业应用创新：评估分公司在技术、业务、运营推广、商务模式、合作伙伴方面有哪些创新举措，是否获得专利以及专利首次应用范围
E.行业推广管理：评估分公司在本地的行业推介会举办的频次、媒体报道次数、获得该行业的奖励级别与次数、框架协议以及单业务协议签约数等情况
A.深入了解业务,用工具来实现及帮助场景实现业务诉求,帮助数据沉淀和决策分析
B.从业务中萃取关键理论
C.能够配置复杂的功能
D.具备一定的研发和技术能力
A.承认文化多元，包容差异分歧
B.加强对话交流，增进理解合作
C.寻求利益共享，超越价值不同
D.挖掘贸易新增长点，促进贸易平衡
