Увод у питања и одговоре за интервјуирање података о минирању података
Ископавање података је процес који организације користе за претварање необрађених података у корисне потребне информације. Користи се за вађење образаца и знања из велике количине података. Садржи аспекте базе података и управљања подацима, предобраду података, сложеност, потврђивање, ажурирање на мрежи и откривање образаца. Стварни задатак рударства података је извршити аутоматску анализу велике количине података ради издвајања непознатих и занимљивих образаца попут група необичних записа, записа података, зависности.
Испод је листа питања и одговора за дата дата мининг за 2019. годину:
Постоје и други појмови који се користе за вађење података који су попут риболова података, преслушавања података и баратања подацима. Ископавање података прати процес прикупљања података и учитавања у складишта података. Након што се ти подаци похране и управљају на серверима, подаци ће их на потребан начин организовати пословни аналитичар или дотичне особе. Након тога софтвер разврстава, резултат заснован на корисничким захтевима или улазима, а последња фаза је приказивање тражених података у траженом формату.
Дакле, ако тражите посао који је повезан са Дата Мининг-ом, онда се требате припремити за питања за интервјуирање података за 2019. годину. Тачно је да је сваки интервју другачији према различитим профилима посла, али ипак да бисте разјаснили интервју, требате добро и јасно познавати Дата Мининг. Овде смо припремили важна питања и одговоре за обраду података који ће вам помоћи да постигнете успех у свом интервјуу. Ова врхунска питања за интервју подијељена су у два дијела:
Део 1 - Питања за интервјуирање података (основно)
Овај први део покрива основна питања и одговоре у вези са минирањем података
1. Објасните технике вађења података?
Одговор:
Технике су секвенцијални обрасци, предвиђање, регресијска анализа, анализа кластера, анализа класификације, придруживање правилима учења, детекција аномалије или вањштине и стабла одлука.
2. Објасните предности вађења података?
Одговор:
Главна предност ископавања података је то коришћење у банкама и другим финансијским компанијама или институцијама како би се утврдило неплатише на основу последњих трансакција корисника и образаца понашања. Такође се користи за слање или гурање тачних реклама путем интернета. На основу алгоритама машинског учења, веб странице се приказују на основу претходне историје и интересовања корисника или претражују путем интернета.
Идемо на следећа питања за интервјуирање података
3. Објасните опсег вађења података?
Одговор:
Обим рудања података је аутоматизовано предвиђање трендова и понашања, аутоматизовано откривање до тада непознатих образаца. Користи се за аутоматизацију процеса проналажења предиктивних информација у великим базама података. Алат за рударјење података користи се за претраживање база података. Такође се користи за идентификацију претходно скривених образаца.
4. Набројите врсте ископавања података?
Одговор:
Ово су основна питања за интервјуирање података која се постављају у интервјуу. Интеграција, избор, чишћење података, трансформација података, образац узорка и представљање знања су врсте рударјења података.
5. Објасните разлику између вађења података и складиштења података?
Одговор:
Рударство података, гдје се подаци истражују помоћу упита или значи да истражују податке и анализирају резултате или резултате. Ово помаже у извјештавању, планирању стратегије и визуализацији значајних скупова података. Складиштење података је процес у којем се подаци извлаче из различитих ресурса и након тога провјеравају и чувају.
Део 2 - Питања за интервјуисање података (напредни)
Погледајмо сада напредна питања и одговоре за истраживање података о минирању података.
6. Можете ли, молим вас, да кажете које проблеме, уопште, рударство података може да реши?
Одговор:
Ископавање података је врло критичан процес јер се користи за проверу и ужи избор података из велике количине података система или организација. Како подаци теку и какав је процес, може се дефинисати на основу резултата вађења података. Ископавање података се широко користи у индустријама као што су маркетинг, услуге, вештачка интелигенција (АИ), владина обавештајна служба (ГИ) и оглашавање. Постоје и друге индустрије попут телекома, е-трговине, здравствене заштите, енергетике, анализе биолошких података, агенција за криминал, малопродаја, проналажења информација попут комуникационих система, образовања и продаје.
7. Објасните употребу упита за рударјење података или зашто су упити за рударјење података кориснији?
Одговор:
Упити у вези са подацима углавном су помогли у примени модела на нове податке да би се добили појединачни или вишеструки резултати. Омогућује нам и уношење вредности као што су параметри у групи. Упит може ефикасније дохватити случајеве који одговарају одређеном обрасцу. Добија статистичку меморију података који се користе за обуку и помаже у добијању тачног обрасца и правила типичног случаја који представља образац у моделу. Помаже у извлачењу регресијских формула и других израчуна који објашњавају обрасце. Такође се проналазе детаљи о појединачним случајевима коришћеним у моделу. Садржи податке који се не користе у анализи и углавном задржава модел уз помоћ додавања свежих података и извршавања задатка и унакрсне провере.
Идемо на следећа питања за интервјуирање података.
8. Објасните кластерирање у ископавању података?
Одговор:
Групирање података Минг се назива групом апстрактних објеката у класе сличних објеката. Приликом ископавања података, низ података се третира као једна група, а док се ради анализа кластера, подјела података се врши у групе. Групе су означене на основу сличних података. Групирање података користи се у многим апликацијама попут обраде слике, анализе података, препознавања образаца и других сличних истраживања тржишта. Помаже у идентификацији подручја и класифицира документ на основу прикупљених података путем информација о претраживању путем веба или било којег другог медија. Користи се углавном за откривање апликација за проверу преваре на мрежи. Анализа кластера потребна је за вађење података због скалабилности, способности да се баве различитим врстама атрибута, интерпретабилности, способности да се баве неуредним подацима и веома је димензионална.
9. Шта је машински приступ заснивању података заснован на машинском учењу?
Одговор:
Ово су напредна питања за интервјуисање података дата постављена у интервјуу. Машинско учење се углавном користи у ископавању података јер покрива процедуре аутоматског рачунања и заснивало се на логичким или бинарним операцијама. Морамо се фокусирати на приступе стабла одлука и резултати су углавном развијени из логичког слиједа корака. Машинско учење углавном следи принцип који би нам омогућио да се бавимо са опћенитијим врстама података, укључујући случајеве, а ове врсте и број атрибута може варирати. Машинско учење једна је од популарних техника која се користи за вађење података и такође у вештачкој интелигенцији.
10. Објасните главне елементе вађења података?
Одговор:
Ископавање података углавном помаже у извлачењу информација, трансформацији и учитавању трансакција података у систем складишта података. Подаци углавном чувају и управљају подацима у вишедимензионалном систему управљања базама података. Анализира податке помоћу апликативног софтвера и показује да им у корисном формату и тим подацима углавном приступају професионалци или пословни аналитичари.
Препоручени чланак
Ово је био основни водич за списак питања и одговора за интервјуирање рударством података, тако да кандидат може лако разбити ова питања за интервјуирање података. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Јава ЕЕ питања за интервју
- АПЕКС интервју питања - Ажурирано за 2018
- Питање за интервју о машинском учењу
- Топ Ангулар 2 Интервју питања
- Дата Мининг Арцхитецтуре