Wprowadzenie do eksploracji danych Wywiad Pytania i odpowiedzi
Eksploracja danych to proces wykorzystywany przez organizacje do przekształcania surowych danych w przydatne wymagane informacje. Służy do wydobywania wzorców i wiedzy z dużych ilości danych. Obejmuje aspekty bazy danych i zarządzania danymi, wstępne przetwarzanie danych, złożoność, sprawdzanie poprawności, aktualizację online i odkrywanie wzorców. Rzeczywistym zadaniem eksploracji danych jest przeprowadzenie automatycznej analizy dużej ilości danych w celu wyodrębnienia nieznanych i interesujących wzorców, takich jak grupy niezwykłych rekordów, rekordów danych, zależności.
Poniżej znajduje się lista pytań i odpowiedzi na temat eksploracji danych w 2019 r .:
Istnieją inne terminy używane do eksploracji danych, takie jak połowy danych, szpiegowanie danych i pogłębianie danych. Eksploracja danych przebiega zgodnie z procesem gromadzenia danych i ładowania ich do hurtowni danych. Po przechowywaniu tych danych i zarządzaniu nimi na serwerach dane te zostały zorganizowane w wymagany sposób przez analityka biznesowego lub zainteresowane osoby. Po posortowaniu tego oprogramowania wynik oparty na wymaganiach lub danych wejściowych użytkownika, a ostatnim etapem jest wyświetlenie żądanych danych w wymaganym formacie.
Jeśli więc szukasz pracy związanej z Data Mining, musisz przygotować się na pytania dotyczące wywiadu Data Mining 2019. Prawdą jest, że każda rozmowa kwalifikacyjna jest inna w zależności od profilu pracy, ale aby ją wyczyścić, musisz mieć dobrą i jasną wiedzę na temat eksploracji danych. Tutaj przygotowaliśmy ważne pytania i odpowiedzi do wywiadu Data Mining, które pomogą Ci odnieść sukces w rozmowie. Te najważniejsze pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej są podzielone na dwie części:
Część 1 - Pytania do wywiadu Data Mining (podstawowe)
Ta pierwsza część obejmuje podstawowe pytania i odpowiedzi dotyczące wyszukiwania danych
1. Wyjaśnij techniki eksploracji danych?
Odpowiedź:
Techniki te obejmują wzorce sekwencyjne, przewidywanie, analizę regresji, analizę grupowania, analizę klasyfikacji, uczenie się reguł skojarzonych, wykrywanie anomalii lub wartości odstających oraz drzewa decyzyjne.
2. Wyjaśnić zalety eksploracji danych?
Odpowiedź:
Główną zaletą eksploracji danych jest wykorzystywanie tego w bankach i innych firmach lub instytucjach finansowych do sprawdzania domyślnych na podstawie ostatnich transakcji użytkowników i wzorców zachowań. Służy również do wysyłania lub przesyłania poprawnych reklam przez Internet. W oparciu o algorytmy uczenia maszynowego strony internetowe są wyświetlane na podstawie wcześniejszej historii i zainteresowań użytkownika lub wyszukiwania w Internecie.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu dotyczącego eksploracji danych
3. Wyjaśnić zakres eksploracji danych?
Odpowiedź:
Zakres eksploracji danych to automatyczne przewidywanie trendów i zachowań, automatyczne wykrywanie nieznanych wcześniej wzorców. Służy do automatyzacji procesu wyszukiwania informacji predykcyjnych w dużych bazach danych. Narzędzia do eksploracji danych służą do przeszukiwania baz danych. Służy również do identyfikacji wcześniej ukrytych wzorów.
4. Wymień rodzaje eksploracji danych?
Odpowiedź:
To są podstawowe pytania dotyczące wywiadu dotyczącego eksploracji danych zadawane podczas wywiadu. Integracja, selekcja, czyszczenie danych, transformacja danych, ocena wzorców i reprezentacja wiedzy to rodzaje eksploracji danych.
5. Wyjaśnić różnicę między eksploracją danych a hurtownią danych?
Odpowiedź:
Procesy eksploracji danych, w których eksploruje dane za pomocą zapytań lub oznacza eksplorację danych i analizę wyników lub wyników. Pomaga to w raportowaniu, planowaniu strategii i wizualizacji znaczących zestawów danych. Magazynowanie danych to proces, w którym dane są wydobywane z różnych zasobów, a następnie są weryfikowane i przechowywane.
Część 2 - Pytania do wywiadu Data Mining (zaawansowane)
Przyjrzyjmy się teraz zaawansowanym pytaniom i odpowiedziom dotyczącym eksploracji danych.
6. Czy możesz powiedzieć, jakie problemy, ogólnie rzecz biorąc, eksploracja danych może rozwiązać?
Odpowiedź:
Eksploracja danych jest bardzo krytycznym procesem, ponieważ jest wykorzystywana do sprawdzania poprawności i tworzenia listy krótkich danych z dużej ilości danych systemu lub organizacji. Jak przepływają dane i jaki jest proces, można je zdefiniować na podstawie wyników eksploracji danych. Eksploracja danych jest szeroko stosowana w branżach takich jak marketing, usługi, sztuczna inteligencja (AI), wywiad rządowy (GI) i reklama. Istnieją inne branże, takie jak telekomunikacja, handel elektroniczny, opieka zdrowotna, energia, analiza danych biologicznych, agencje przestępcze, handel detaliczny, wyszukiwanie informacji, takie jak systemy komunikacji, edukacja i sprzedaż.
7. Wyjaśnij stosowanie zapytań do eksploracji danych lub dlaczego zapytania do eksploracji danych są bardziej pomocne?
Odpowiedź:
Kwerendy Data Ming pomogły głównie w zastosowaniu modelu do nowych danych, aby uzyskać pojedyncze lub wielokrotne wyniki. Pozwala nam również na podanie wartości wejściowych, takich jak parametry w partii. Kwerenda może skuteczniej wyszukiwać przypadki, które pasują do określonego wzorca. Pobiera pamięć statystyczną danych wykorzystywanych do treningu i pomaga w uzyskaniu dokładnego wzorca i reguły typowego przypadku reprezentującego wzorzec w modelu. Pomaga w wyodrębnianiu wzorów regresji i innych obliczeń wyjaśniających wzorce. Pobiera również szczegółowe informacje o poszczególnych przypadkach używanych w modelu. Obejmuje dane, które nie są wykorzystywane w analizie i ogólnie zachowuje model przy pomocy dodawania świeżych danych oraz wykonania zadania i weryfikacji krzyżowej.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu dotyczącego eksploracji danych.
8. Wyjaśnić klastry w eksploracji danych?
Odpowiedź:
Grupowanie danych Ming jest określane jako grupa obiektów abstrakcyjnych w klasy podobnych obiektów. W eksploracji danych klaster obiektów danych jest traktowany jako jedna grupa, a podczas analizy klastra podział danych odbywa się w grupy. Grupy są oznaczone na podstawie podobnych danych. Grupowanie danych jest wykorzystywane w wielu aplikacjach, takich jak przetwarzanie obrazu, analiza danych, rozpoznawanie wzorców i inne, takie jak badania rynku. Pomaga w identyfikacji obszarów i klasyfikuje dokument na podstawie zebranych danych w oparciu o informacje wyszukiwania za pośrednictwem sieci lub dowolnego innego medium. Służy głównie do wykrywania aplikacji w celu sprawdzenia oszustw związanych z transakcjami online. Analiza klastra jest wymagana w eksploracji danych ze względu na jego skalowalność, zdolność do radzenia sobie z różnymi rodzajami atrybutów, interpretowalność, zdolność do radzenia sobie z nieporządnymi danymi i jest wysoce wymiarowa.
9. Jakie jest podejście do eksploracji danych oparte na uczeniu maszynowym?
Odpowiedź:
Oto zaawansowane pytania dotyczące wywiadu dotyczącego eksploracji danych zadawane podczas wywiadu. Uczenie maszynowe jest stosowane głównie w eksploracji danych, ponieważ obejmuje automatyczne procedury obliczeniowe i było oparte na operacjach logicznych lub binarnych. Musimy skupić się na podejściu opartym na drzewie decyzyjnym, a wyniki są głównie wyewoluowane z logicznej sekwencji kroków. Uczenie maszynowe zasadniczo jest zgodne z zasadą, która pozwoliłaby nam radzić sobie z bardziej ogólnymi typami danych, w tym przypadkami, w tym typie i liczba atrybutów może się różnić. Uczenie maszynowe jest jedną z popularnych technik wykorzystywanych do eksploracji danych, a także w sztucznej inteligencji.
10. Wyjaśnić główne elementy eksploracji danych?
Odpowiedź:
Eksploracja danych pomaga głównie w wydobywaniu informacji, transformowaniu i ładowaniu transakcji danych do systemu hurtowni danych. Głównie przechowuje i zarządza danymi w wielowymiarowym systemie zarządzania bazami danych. Analizuje dane za pomocą oprogramowania aplikacyjnego i pokazuje, że w przydatnym formacie, a dane te są dostępne głównie dla profesjonalistów lub analityków biznesowych.
Polecany artykuł
Jest to podstawowy przewodnik po liście pytań i odpowiedzi podczas wywiadu dotyczącego wyszukiwania danych, aby kandydat mógł z łatwością przełamać pytania związane z wywiadem dotyczącym wyszukiwania danych. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Pytania do wywiadu Java EE
- Pytania do wywiadu APEX - aktualizowane na 2018 rok
- Pytanie dotyczące uczenia maszynowego
- Najważniejsze pytania do wywiadu Angular 2
- Architektura Data Mining