在2026年的企业数字化管理系统中，以下哪项最常被用作评估智能化分析效果的核心指标？
用户界面美观度
数据处理速度 (TPM)
业务决策支持准确率提升
系统部署成本节约
2026年，高预测准确性的数字化管理系统通常集成了哪些关键技术？（多选）
传统关系型数据库
机器学习与深度学习算法
实时数据流处理引擎
专家规则库
增强现实(AR)界面
请列举两种2026年企业用于提升销售预测准确性的常见数据源类型。
对于供应链风险预测，2026年的智能系统更侧重于以下哪种分析？
描述性分析（过去发生了什么）
诊断性分析（为什么会发生）
预测性分析（未来可能发生什么）
规范性分析（应该采取什么行动）
在评估预测模型准确性时，常使用的两个量化指标是______和______。
2026年，影响智能化分析系统预测准确性的主要因素包括哪些？（多选）
数据质量与完整性
算法模型的复杂性
硬件服务器的品牌
业务场景与模型的匹配度
实施顾问的沟通能力
当智能化分析系统对客户流失的预测准确率很高，但召回率很低时，说明系统最可能存在什么问题？
误将很多不会流失的客户预测为会流失
漏掉了大量实际会流失的客户
预测结果完全随机，没有价值
系统运行速度过慢
为了应对“数据漂移”对预测模型准确性的长期影响，2026年的企业通常采用的策略是______。
在财务欺诈检测场景中，相比于高准确率，企业通常更追求智能化系统具有高什么率？
F1值
精确率 (Precision)
召回率 (Recall)
覆盖率
2026年，以下哪些技术有助于解释智能化模型的预测结果，提升其可信度与可操作性？（多选）
区块链
可解释人工智能 (XAI)
特征重要性分析
模型性能仪表盘
5G网络
一个预测次品率的模型，其预测值与实际值的平均绝对误差(MAE)为0.5%。这意味着平均每次预测的误差大约为______。
对于需求波动大的时尚行业，2026年其智能供应链系统在预测准确性上面临的最大挑战是什么？
计算资源不足
历史数据太少
数据噪声大且因果关系复杂
供应商不愿意共享数据
在跨部门协作中，业务部门对智能化分析结果提出质疑时，数据分析团队最应该提供______来证明预测的可靠性。
2026年，企业将预测分析功能与业务流程自动化（如RPA）结合，主要目的是为了什么？
降低软件授权费用
减少对IT部门的依赖
实现“预测-决策-执行”的闭环
生成更美观的数据报告
为了在2026年保持预测模型的长期准确性，以下哪些做法是必要的？（多选）
一次性投入训练一个超级复杂的模型
建立持续的数据质量治理流程
将模型部署后便不再改动
定期评估模型在新数据上的表现
根据业务反馈调整模型或特征
假设某智能系统预测某产品下月销量为10,000件，并给出80%的置信区间为[9,500, 10,500]。这个区间的含义是______。
在测评不同厂商的数字化管理系统时，对于其预测准确性，最科学的比较方式是什么？
比较厂商宣传材料中的案例数据
在相同的测试数据集和评估指标上进行对比
听取已购客户的主观评价
比较其算法是否使用了最新的技术名词
除了准确性，企业在2026年选择预测性分析方案时，通常还会权衡______和______两个重要因素。
对于“员工离职风险预测”这类涉及个人隐私的智能化分析，2026年的企业在追求准确性的同时，必须优先确保什么？
预测模型的复杂度
分析结果的传播速度
数据处理的合规性与伦理
管理层的访问权限