商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现四个主要阶段。其中，数据预处理主要包括 （问题1） ；建立数据仓库是处理海量数据的基础；数据分析一般采用 （问题2） 来实现；数据展现则主要是保障系统分析结果的可视化。
商业智能（BI）系统以挖掘数据价值、辅助决策为核心，整体流程涵盖四大关键阶段：第一是数据预处理，核心依托抽取、转换和加载（ETL）技术，负责从多源异构的业务数据源中抽取数据，完成清洗、格式转换等处理后加载至目标存储，这是保障后续分析数据质量的前置关键环节，需注意联机事务处理（OLTP）是支撑企业日常业务交易的事务型系统，并不属于BI的预处理范畴；第二是数据仓库构建，数据仓库是专为分析场景设计的存储体系，是BI系统处理海量历史数据、支撑多维度分析的核心基础，区别于常规业务数据库的交易型定位；第三是数据分析阶段，核心依赖联机分析处理（OLAP）与数据挖掘两大技术，其中OLAP主打多维度、交互式的数据分析，可快速响应用户复杂的多维查询与统计需求，数据挖掘则通过各类算法模型从海量数据中挖掘潜在的模式、规律与关联，实现从数据到知识的深度转化；第四是数据展现阶段，通过可视化技术将分析结果以直观易懂的形式呈现，降低决策门槛，助力决策者高效获取关键信息。
本题考察的是商业智能系统的基本组成与核心技术。
商业智能系统的流程是：数据预处理（ETL）—数据仓库—数据分析（OLAP & 数据挖掘）—数据展现（可视化）。
问题1：
A选项 联机分析处理（OLAP）：属于数据分析阶段，而不是数据预处理，错误。
B选项 联机事务处理（OLTP）：是事务型系统，主要支持日常业务操作，不是数据预处理内容，错误。
C选项 抽取、转换和加载（ETL）：是数据预处理的核心步骤，负责从不同数据源抽取数据、进行格式转换并加载到数据仓库中，正确。
D选项 数据聚集和汇总（DCS）：属于数据分析中的手段，而不是预处理，错误。
问题2：
A选项 数据仓库和智能分析：数据仓库是存储层，而不是分析技术本身，错误。
B选项 数据抽取和报表分析：数据抽取属于预处理阶段，不是分析阶段，错误。
C选项 联机分析处理和数据挖掘：OLAP用于多维度分析，数据挖掘用于发现潜在模式和规律，两者结合是商业智能的数据分析核心方法，正确。
D选项 业务集成和知识形成与转化：属于知识管理和决策支持范畴，不是BI数据分析的主要方法，错误。