Úvod do otázek a odpovědí na dolování dat
Dolování dat je proces, který organizace používají k převodu nezpracovaných dat na užitečné požadované informace. Používá se pro extrakci vzorů a znalostí z velkého množství dat. Zahrnuje aspekty správy databází a dat, předzpracování dat, složitost, ověřování, online aktualizaci a následné objevování vzorců. Skutečným úkolem dolování dat je provádět automatickou analýzu velkého množství dat a extrahovat neznámé a zajímavé vzorce, jako jsou skupiny neobvyklých záznamů, datové záznamy, závislosti.
Níže je uveden seznam otázek a odpovědí na dotazovací data 2019:
Existují i další termíny, které se používají při těžbě dat, jako je rybolov, snooping a bagrování dat. Dolování dat sleduje proces sběru dat a jejich načítání do datových skladů. Poté, co byla tato data uložena a spravována na serverech, byla tato data požadovaným způsobem organizována obchodním analytikem nebo dotčenými osobami. Poté, co se software třídí, je výsledkem na základě požadavků uživatele nebo vstupů a poslední fází je ukázat požadovaná data v požadovaném formátu.
Pokud tedy hledáte práci, která souvisí s dolováním dat, musíte se připravit na otázky rozhovoru o dolování dat z roku 2019. Je pravda, že každý rozhovor se liší podle různých profilů práce, ale přesto, aby byl rozhovor jasný, musíte mít dobrou a jasnou znalost Data Mining. Zde jsme připravili důležité otázky a odpovědi týkající se dotazování a dolování dat, které vám pomohou dosáhnout úspěchu v rozhovoru. Tyto hlavní otázky na pohovor jsou rozděleny do dvou částí:
Část 1 - Rozhovory s dotazováním na dolování dat (základní)
Tato první část zahrnuje základní otázky a odpovědi týkající se dolování dat
1. Vysvětlete techniky těžby dat?
Odpovědět:
Techniky jsou sekvenční vzorce, predikce, regresní analýza, shluková analýza, klasifikační analýza, asociační učení pravidel, detekce anomálií nebo odlehlých hodnot a rozhodovací stromy.
2. Vysvětlete výhody dolování dat?
Odpovědět:
Hlavní výhodou dolování dat je využití v bankách a dalších finančních společnostech nebo institucích k ověření neplatičů na základě posledních transakcí uživatelů a vzorců chování. Používá se také k odesílání nebo tlačení správných reklam přes internet. Na základě algoritmů strojového učení jsou webové stránky zobrazovány na základě předchozí historie a zájmů uživatele nebo vyhledávání na internetu.
Přejdeme k dalším dotazům na dotazování dolování dat
3. Vysvětlete rozsah dolování dat?
Odpovědět:
Rozsah těžby dat je automatická predikce trendů a chování, automatické objevování dříve neznámých vzorců. Používá se k automatizaci procesu vyhledávání prediktivních informací ve velkých databázích. Nástroje pro dolování dat se používají k procházení databázemi. Používá se také k identifikaci dříve skrytých vzorců.
4. Vyjmenujte typy těžby dat?
Odpovědět:
Toto jsou základní otázky dotazování dolování dat, které byly položeny v rozhovoru. Integrace, výběr, čištění dat, transformace dat, vyhodnocení vzorů a reprezentace znalostí jsou typy dolování dat.
5. Vysvětlete rozdíl mezi dolováním a ukládáním dat?
Odpovědět:
Procesy dolování dat, kde zkoumá data pomocí dotazů nebo to znamená prozkoumávat data a analyzovat výsledky nebo výstupy. To pomáhá při podávání zpráv, plánování strategie a vizualizaci smysluplných datových souborů. Skladování dat je proces, ve kterém jsou data extrahována z různých zdrojů a poté jsou ověřována a ukládána.
Část 2 - Rozhovory s dotazováním na dolování dat (pokročilé)
Podívejme se nyní na pokročilé otázky a odpovědi týkající se dotazování a dolování dat.
6. Můžete říci, jaké problémy může obecně dolování dat vyřešit?
Odpovědět:
Dolování dat je velmi kritický proces, protože se používá k ověření a užšímu výběru dat z velkého množství dat systému nebo organizací. Jak data tekou a jaký je proces, lze je definovat na základě výsledků dolování dat. Dolování dat je široce používáno v průmyslových odvětvích, jako je marketing, služby, umělá inteligence (AI), vládní zpravodajství (GI) a reklama. Existují další průmyslová odvětví, jako je telekomunikace, elektronický obchod, zdravotnictví, energetika, analýza biologických dat, zločinecké agentury, maloobchod, vyhledávání informací, jako jsou komunikační systémy, vzdělávání a prodej.
7. Vysvětlete použití dotazů na dolování dat nebo proč jsou dotazy na dolování dat užitečnější?
Odpovědět:
Dotazy na spojování dat pomohly hlavně při použití modelu na nová data, aby se dosáhlo jednorázových nebo více výsledků. Také nám umožňuje zadávat vstupní hodnoty, jako jsou parametry v dávce. Dotaz může načíst případy efektivněji, což odpovídá určitému vzoru. Získává statistickou paměť dat použitých pro trénink a pomáhá při získávání přesného vzoru a pravidla typického případu představujícího vzor v modelu. Pomáhá extrahovat regresní vzorce a další výpočty, které vysvětlují vzorce. Získává také podrobnosti o jednotlivých případech použitých v modelu. Zahrnuje data, která se v analýze nepoužívají, a obvykle si model zachovává pomocí přidání čerstvých dat a provedení úkolu a křížově ověřeného.
Přejdeme k dalším dotazům na dotazování dolování dat.
8. Vysvětlete klastrování při těžbě dat?
Odpovědět:
Klastrování v datech Ming se označuje jako skupina abstraktních objektů do tříd podobných objektů. Při dolování dat se k clusteru datových objektů přistupuje jako k jedné skupině a při provádění klastrové analýzy se rozdělení dat provádí do skupin. Skupiny jsou označeny na základě podobných údajů. Shlukování dat se používá v mnoha aplikacích, jako je zpracování obrazu, analýza dat, rozpoznávání vzorů a další, jako je průzkum trhu. Pomáhá při identifikaci oblastí a třídí dokument na základě shromážděných údajů prostřednictvím vyhledávacích informací prostřednictvím webu nebo jiného média. Používá se hlavně pro detekci aplikací ke kontrole podvodů online transakcí. Klastrová analýza je vyžadována v těžbě dat, protože je škálovatelná, schopnost vypořádat se s různými druhy atributů, interpretovatelnost, schopnost vypořádat se s chaotickými daty a je vysoce dimenzionální.
9. Jaký je přístup k těžbě dat založený na strojovém učení?
Odpovědět:
Toto jsou pokročilé dotazy na dolování dat, které byly položeny v rozhovoru. Strojové učení se používá hlavně při těžbě dat, protože pokrývá automatické výpočetní postupy a bylo založeno na logických nebo binárních operacích. Musíme se zaměřit na přístupy založené na rozhodovacích stromech a výsledky se vyvinou hlavně z logického sledu kroků. Strojové učení se obecně řídí principem, který by nám umožnil zabývat se obecnějšími typy dat, včetně případů, a u těchto typů se počet atributů může lišit. Strojové učení je jednou z populárních technik používaných při těžbě dat a také v umělé inteligenci.
10. Vysvětlete hlavní prvky dolování dat?
Odpovědět:
Dolování dat pomáhá především při extrahování informací, transformaci a načítání transakcí dat do systému datového skladu. To hlavně ukládá a spravuje data v multi-dimenzionální založený systém správy databáze. Analyzuje data aplikačním softwarem a ukazuje, že v užitečném formátu a tato data jsou přístupná hlavně profesionálům nebo obchodním analytikům.
Doporučený článek
Toto byl základní průvodce seznamem otázek a odpovědí na dotazování dolování dat, aby mohl uchazeč tyto otázky dotazování dolování dat snadno zakročit. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Dotazy na rozhovor Java EE
- Otázky k rozhovoru APEX - aktualizováno na rok 2018
- Otázka rozhovoru o strojovém učení
- Největší úhlové rozhovory
- Architektura dolování dat