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2026上半年軟考信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師備考資料:第5章知識(shí)點(diǎn)分值分布及試題

信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師 責(zé)任編輯:陳湘君 2025-12-04

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摘要:2026上半年軟考高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師備考進(jìn)行中,希賽網(wǎng)為考生整理了2026上半年軟考高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師第5章《信息系統(tǒng)工程》考試知識(shí)點(diǎn)分值分布及試題的備考資料,希望對(duì)各位考生的備考帶來(lái)幫助。

2026上半年軟考高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師第5章《信息系統(tǒng)工程》考試知識(shí)點(diǎn)分值分布及試題如下:

第5章 信息系統(tǒng)工程

一、分值分布

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二、試題示例

例題1:

在常用的OOD原則中,(  )原則是一個(gè)對(duì)象應(yīng)當(dāng)對(duì)其他對(duì)象有盡可能少的了解,該原則與結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法的(  )原則是一致的。

A:?jiǎn)温?高內(nèi)聚

B:組合重用 低耦合

C:迪米特 低耦合

D:開(kāi)閉 高內(nèi)聚

答案:C

解析:

本題考查面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)的基本概念,參考《信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師教程》(第4版)第5.1.3小節(jié),P138。

常用的OOD原則包括:

●單職原則:設(shè)計(jì)功能單一的類(lèi)。本原則與結(jié)構(gòu)化方法的高內(nèi)聚原則是一致的。

●開(kāi)閉原則:對(duì)擴(kuò)展開(kāi)放,對(duì)修改封閉。

●李氏替換原則:子類(lèi)可以替換父類(lèi)。

●依賴(lài)倒置原則:要依賴(lài)于抽象,而不是具體實(shí)現(xiàn);要針對(duì)接口編程,不要針對(duì)實(shí)現(xiàn)編程。

●接口隔離原則:使用多個(gè)專(zhuān)門(mén)的接口比使用單一的總接口要好。

●組合重用原則:要盡量使用組合,而不是繼承關(guān)系達(dá)到重用目的。

●迪米特原則(最少知識(shí)法則) :一個(gè)對(duì)象應(yīng)當(dāng)對(duì)其他對(duì)象有盡可能少的了解。本原則與結(jié)構(gòu)化方法的低耦合原則是一致的。

內(nèi)聚表示模塊內(nèi)部各成分之間的聯(lián)系程度,是從功能角度來(lái)度量模塊內(nèi)的聯(lián)系,一個(gè)好的內(nèi)聚模塊應(yīng)當(dāng)恰好做目標(biāo)單一的一件事情;耦合表示模塊之間聯(lián)系的程度。緊密耦合表示模塊之間聯(lián)系非常強(qiáng),松散耦合表示模塊之間聯(lián)系比較弱,非耦合則表示模塊之間無(wú)任何聯(lián)系,是完全獨(dú)立的。

綜上所述,本題參考答案為C選項(xiàng)。

例題2:

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的描述,不正確的是:(  )。

A:數(shù)據(jù)挖掘通常是預(yù)測(cè)型和發(fā)現(xiàn)型的,預(yù)測(cè)未來(lái)的情況

B:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析通常是回顧型和驗(yàn)證型的,分析已經(jīng)發(fā)生了什么

C:兩者都是主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

D:數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析所需的數(shù)據(jù)量大

答案:C

解析:

本題考查數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用。參考《信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師教程》(第4版)第5.2.4小節(jié),P158。

數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析不同:①兩者分析對(duì)象的數(shù)據(jù)量有差異,數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析所需的數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)量越大,數(shù)據(jù)挖掘的效果越好(D選項(xiàng));②兩者運(yùn)用的分析方法有差異,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法、手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而數(shù)據(jù)挖掘綜合運(yùn)用數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì)、人工智能、可視化等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(C選項(xiàng)描述錯(cuò)誤);③兩者分析側(cè)重有差異,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析通常是回顧型和驗(yàn)證型的,通常分析已經(jīng)發(fā)生了什么,而數(shù)據(jù)挖掘通常是預(yù)測(cè)型和發(fā)現(xiàn)型的,預(yù)測(cè)未來(lái)的情況,解釋發(fā)生的原因(A、B選項(xiàng));④兩者成熟度不同,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析由于研究較早,其分析方法相當(dāng)成熟,而數(shù)據(jù)挖掘除基于統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法外,部分方法仍處于發(fā)展階段。

綜上所述,本題參考答案為C選項(xiàng)。

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