Uvod u pitanja i odgovore za intervjuiranje podataka o miniranju podataka
Iskopavanje podataka proces je koji organizacije koriste za pretvaranje neobrađenih podataka u korisne potrebne informacije. Koristi se za vađenje obrazaca i znanja iz velike količine podataka. Sadrži aspekte baze podataka i upravljanja podacima, predobradu podataka, složenost, provjeru valjanosti, ažuriranje putem Interneta i naknadno otkrivanje obrazaca. Stvarni zadatak rudarstva podataka je automatska analiza velike količine podataka radi izdvajanja nepoznatih i zanimljivih obrazaca poput skupina neobičnih zapisa, zapisa podataka, ovisnosti.
Ispod je popis pitanja i odgovora za data data 2019.:
Postoje i drugi izrazi koji se koriste za vađenje podataka koji su poput ribolova podataka, preskakanja podataka i uklanjanja podataka. Iskopavanje podataka prati postupak prikupljanja podataka i učitavanja u skladišta podataka. Nakon što su ti podaci pohranjeni i upravljani na poslužiteljima, podaci će ih na potreban način organizirati poslovni analitičar ili dotične osobe. Nakon toga se softver sortira, rezultat se temelji na korisnikovim zahtjevima ili ulazima, a zadnja faza je prikazivanje traženih podataka u traženom formatu.
Dakle, ako tražite posao koji je povezan sa Data Mining-om, onda se trebate pripremiti za pitanja o intervjuu za data data-2019. Istina je da je svaki intervju različit prema različitim profilima posla, ali svejedno da biste očistili intervju, morate dobro i jasno poznavati Data Mining. Ovdje smo pripremili važna pitanja i odgovore za obradu podataka koji će vam pomoći da postignete uspjeh u svom intervjuu. Ova glavna pitanja o intervjuu podijeljena su u dva dijela:
Dio 1 - Pitanja o intervjuu za istraživanje podataka (osnovno)
Ovaj prvi dio obuhvaća osnovna pitanja i odgovore za obradu podataka i obradu podataka
1. Objasnite tehnike vađenja podataka?
Odgovor:
Tehnike su sekvencijalni obrasci, predviđanje, regresijska analiza, klaster analiza, klasifikacijska analiza, pridruživanje pravilima učenja, anomalija ili vanjsko otkrivanje i stabla odluka.
2. Objasnite prednosti vađenja podataka?
Odgovor:
Glavna prednost iskopavanja podataka je to što se koristi u bankama i drugim financijskim tvrtkama ili institucijama kako bi se provjerile neplatnike na temelju posljednjih transakcija korisnika i obrazaca ponašanja. Također se koristi za slanje ili guranje ispravnih reklama putem interneta. Na temelju algoritama strojnog učenja, web stranice se prikazuju na temelju prethodne povijesti i interesa korisnika ili pretražuju putem interneta.
Prijeđite na sljedeća pitanja o intervjuu za vađenje podataka
3. Objasnite opseg vađenja podataka?
Odgovor:
Opseg rudarjenja podataka automatizirano je predviđanje trendova i ponašanja, automatizirano otkrivanje dosad nepoznatih obrazaca. Koristi se za automatizaciju procesa pronalaženja prediktivnih informacija u velikim bazama podataka. Alat za rudarjenje podataka koristi se za pretraživanje baza podataka. Također se koristi za identificiranje prethodno skrivenih obrazaca.
4. Nabrojite vrste rudarjenja podataka?
Odgovor:
Ovo su osnovna pitanja u vezi s miniranjem podataka koja se postavljaju u intervjuu. Integracija, izbor, čišćenje podataka, transformacija podataka, obrada uzoraka i predstavljanje znanja su vrste rudarjenja podataka.
5. Objasnite razliku između vađenja podataka i skladištenja podataka?
Odgovor:
Rudarstvo podataka procesi, gdje se podaci istražuju pomoću upita ili to znači istražiti podatke i analizirati rezultate ili rezultate. To pomaže u izvještavanju, planiranju strategije i vizualizaciji smislenih skupova podataka. Skladištenje podataka je proces u kojem se podaci izvlače iz različitih resursa i nakon toga provjeravaju i pohranjuju.
Dio 2 - Pitanja o intervjuu za istraživanje podataka (napredno)
Pogledajmo sada napredna pitanja i odgovore za istraživanje podataka o miniranju podataka.
6. Možete li, molim vas, reći koje probleme općenito rudarstvo podataka može riješiti?
Odgovor:
Iskopavanje podataka vrlo je kritičan proces jer se koristi za provjeru i uži izbor podataka iz velike količine podataka sustava ili organizacija. Način na koji podaci teče i kakav je proces, može se definirati na temelju rezultata vađenja podataka. Iskopavanje podataka široko se koristi u industrijama poput marketinga, usluga, umjetne inteligencije (AI), vladine inteligencije (GI) i oglašavanja. Postoje i druge industrije poput telekoma, e-trgovine, zdravstva, energetike, analize bioloških podataka, agencija za kriminal, maloprodaja, pronalaženja informacija poput komunikacijskih sustava, obrazovanja i prodaje.
7. Objasnite uporabu upita za rudarjenje podataka ili zašto su upisi iz područja podataka korisniji?
Odgovor:
Upiti u vezi s podacima uglavnom su pomogli u primjeni modela na nove podatke kako bi se dobili pojedinačni ili višestruki rezultati. Također nam omogućuje da unesemo ulazne vrijednosti poput parametara u šarži. Upit može učinkovitije pronaći slučajeve koji odgovaraju određenom obrascu. Dobija statističku memoriju podataka koji se koriste za trening i pomaže u dobivanju točnog obrasca i pravila tipičnog slučaja koji predstavlja obrazac u modelu. Pomaže u izvlačenju regresijskih formula i drugih izračuna koji objašnjavaju obrasce. Također se pronalaze pojedinosti o pojedinačnim slučajevima koji se koriste u modelu. Sadrži podatke koji se ne koriste u analizi i općenito zadržava model uz pomoć dodavanja svježih podataka i izvršavanja zadatka i unakrsne provjere.
Prijeđite na sljedeća pitanja o intervjuu za vađenje podataka.
8. Objasnite grupiranje u iskopavanju podataka?
Odgovor:
Grupiranje podataka Ming se naziva skupinom apstraktnih objekata u klase sličnih objekata. Prilikom iskopavanja podataka, skupina podataka podataka tretira se kao jedna skupina, a dok se radi analiza klastera, podjela podataka vrši se na grupe. Skupine su označene na temelju sličnih podataka. Grupiranje podataka koristi se u mnogim aplikacijama poput obrade slika, analize podataka, prepoznavanja uzoraka i drugih sličnih istraživanja tržišta. Pomaže u identificiranju područja i klasificira dokument na temelju prikupljenih podataka putem podataka o pretraživanju putem weba ili bilo kojeg drugog medija. Koristi se uglavnom za otkrivanje aplikacija za provjeru prijevara mrežnih transakcija. Analiza klastera potrebna je za prikupljanje podataka zbog svoje skalabilnosti, sposobnosti da se bave različitim vrstama atributa, interpretabilnosti, sposobnosti da se bave neurednim podacima i vrlo je dimenzionalna.
9. Što je strojnom učenju utemeljen pristup strojnom učenju?
Odgovor:
Ovo su napredna pitanja o intervjuu za data data postavljena u intervjuu. Strojno učenje uglavnom se koristi u iskopavanju podataka jer pokriva procedure automatskog računanja i temeljilo se na logičkim ili binarnim operacijama. Moramo se usredotočiti na pristupe stabla odluka, a rezultati su uglavnom razvijeni iz logičkog slijeda koraka. Strojno učenje općenito slijedi princip koji će nam omogućiti da obrađujemo općenitije vrste podataka, uključujući slučajeve, a ove vrste i broj atributa može varirati. Strojno učenje jedna je od popularnih tehnika koja se koristi za vađenje podataka i u umjetnoj inteligenciji.
10. Objasnite glavne elemente vađenja podataka?
Odgovor:
Iskopavanje podataka uglavnom pomaže u izvlačenju podataka, transformiranju i učitavanju transakcija podataka u sustav skladišta podataka. Podaci uglavnom pohranjuju i upravljaju u višedimenzionalnom sustavu za upravljanje bazama podataka. Analizira podatke pomoću aplikacijskog softvera i pokazuje da im u korisnom formatu i tim podacima uglavnom pristupaju profesionalci ili poslovni analitičari.
Preporučeni članak
Ovo je bio osnovni vodič za Popis pitanja i odgovora za ispitivanje podataka o rudarstvu podataka kako bi kandidat mogao lako razbiti ova pitanja u vezi s podacima o miniranju podataka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Java EE pitanja za intervju
- APEX intervju pitanja - Ažurirano za 2018
- Pitanje za intervju strojnog učenja
- Top kutna 2 pitanja o intervjuu
- Arhitektura podataka