Введение в Data Mining Интервью Вопросы и ответы
Интеллектуальный анализ данных - это процесс, который используется организациями для преобразования необработанных данных в полезную необходимую информацию. Он используется для извлечения шаблонов и знаний из больших объемов данных. Он включает в себя аспекты базы данных и управления данными, предварительную обработку данных, сложность, проверку, онлайн-обновление и последующее обнаружение шаблонов. Актуальная задача Data Mining - выполнить автоматический анализ большого количества данных, чтобы извлечь неизвестные и интересные шаблоны, такие как группы необычных записей, записей данных, зависимостей.
Ниже приведен список вопросов и ответов по интервью Data Mining 2019 года:
Существуют и другие термины, которые используются для интеллектуального анализа данных, такие как поиск данных, отслеживание данных и получение данных. Интеллектуальный анализ данных следует процессу сбора данных и загрузки в хранилища данных. После того, как эти данные были сохранены и обработаны на серверах, эти данные были организованы бизнес-аналитиком или заинтересованными лицами в требуемом порядке. После того, как это программное обеспечение сортируется, результат, основанный на пользовательских требованиях или входах и последнем этапе, должен показать данные, запрошенные в требуемом формате.
Итак, если вы ищете работу, связанную с интеллектуальным анализом данных, вам необходимо подготовиться к Вопросам для интервьюирования интеллектуального анализа данных 2019 года. Это правда, что каждое собеседование отличается в зависимости от профилей работы, но для того, чтобы пройти собеседование, вам необходимо иметь хорошее и четкое знание Data Mining. Здесь мы подготовили важные вопросы и ответы на интервью по интеллектуальному анализу данных, которые помогут вам добиться успеха в вашем интервью. Эти главные вопросы интервью делятся на две части:
Часть 1 - Интервью по интеллектуальному анализу данных (базовый уровень)
Эта первая часть охватывает основные вопросы и ответы на вопросы по интеллектуальному анализу данных.
1. Объясните методы добычи данных?
Ответ:
Методы - это последовательные паттерны, прогнозирование, регрессионный анализ, кластерный анализ, классификационный анализ, изучение ассоциированных правил, обнаружение аномалий или выбросов и деревья решений.
2. Объясните преимущества интеллектуального анализа данных?
Ответ:
Основным преимуществом интеллектуального анализа данных является его использование в банках и других финансовых компаниях или учреждениях для проверки неплательщиков на основе последних транзакций пользователей и моделей поведения. Он также используется для отправки или размещения правильной рекламы через Интернет. Основанные на алгоритмах машинного обучения, веб-страницы отображаются на основе предыдущей истории и интересов пользователя или поиска в Интернете.
Давайте перейдем к следующим вопросам Интервью Data Mining
3. Объясните сферу добычи данных?
Ответ:
Область интеллектуального анализа данных - это автоматическое предсказание тенденций и поведения, автоматическое обнаружение ранее неизвестных моделей. Он используется для автоматизации процесса поиска прогнозной информации в больших базах данных. Инструменты интеллектуального анализа данных используются для просмотра баз данных. Это также используется, чтобы идентифицировать ранее скрытые образцы.
4. Перечислите типы интеллектуального анализа данных?
Ответ:
Это основные вопросы интервьюирования интеллектуального анализа данных, задаваемые в ходе интервью. Интеграция, выбор, очистка данных, преобразование данных, оценка шаблонов и представление знаний - это типы интеллектуального анализа данных.
5. Объясните разницу между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных?
Ответ:
Процессы интеллектуального анализа данных, где он исследует данные с использованием запросов или означает изучение данных и анализ результатов или результатов. Это помогает в составлении отчетов, стратегическом планировании и визуализации значимых наборов данных. Хранилище данных - это процесс, в котором данные извлекаются из различных ресурсов, а после этого они проверяются и сохраняются.
Часть 2 - Интервью по интеллектуальному анализу данных
Давайте теперь посмотрим на расширенные вопросы и ответы на интервью по интеллектуальному анализу данных.
6. Скажите, пожалуйста, какие проблемы в целом может решить интеллектуальный анализ данных?
Ответ:
Интеллектуальный анализ данных является очень важным процессом, поскольку он используется для проверки и отбора данных из большого объема данных системы или организаций. То, как данные передаются и каков процесс, может быть определено на основе результатов интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных широко используется в таких отраслях, как маркетинг, услуги, искусственный интеллект (ИИ), государственная разведка (ГИ) и реклама. Существуют и другие отрасли, такие как телекоммуникации, электронная коммерция, здравоохранение, энергетика, анализ биологических данных, криминальные агентства, розничная торговля, поиск информации, такие как системы связи, образование и продажи.
7. Объясните использование запросов интеллектуального анализа данных или почему запросы интеллектуального анализа данных более полезны?
Ответ:
Запросы обмена данными в основном помогли применить модель к новым данным, чтобы получить один или несколько результатов. Это также позволяет нам предоставлять входные значения, такие как параметры в пакетном режиме. Запрос может более эффективно извлекать случаи, которые соответствуют определенному шаблону. Он получает статистическую память данных, использованных для обучения, и помогает получить точную модель и правило типичного случая, представляющего шаблон в модели. Это помогает в извлечении формул регрессии и других вычислений, которые объясняют закономерности. Он также извлекает подробную информацию об отдельных случаях, используемых в модели. Он включает в себя данные, которые не используются в анализе, и, как правило, сохраняет модель с помощью добавления свежих данных, выполнения задачи и перекрестной проверки.
Давайте перейдем к следующим вопросам Интервью по интеллектуальному анализу данных.
8. Объясните кластеризацию в интеллектуальном анализе данных?
Ответ:
Кластеризация в данных Ming называется группой абстрактных объектов в классы подобных объектов. В области интеллектуального анализа данных кластер объектов данных рассматривается как одна группа, и при выполнении кластерного анализа разделение данных выполняется на группы. Группы помечены на основе аналогичных данных. Кластеризация данных используется во многих приложениях, таких как обработка изображений, анализ данных, распознавание образов и другие подобные исследования рынка. Это помогает в идентификации областей и классифицирует документ на основе собранных данных по поисковой информации через сеть или любой другой носитель. Он в основном используется для обнаружения приложений, чтобы проверить мошенничество онлайн-транзакций. Кластерный анализ необходим для интеллектуального анализа данных из-за его масштабируемости, способности работать с различными типами атрибутов, интерпретируемости, способности работать с грязными данными, а также с высокой степенью размерности.
9. Что такое основанный на машинном обучении подход к интеллектуальному анализу данных?
Ответ:
Это расширенный Интервью Data Mining. Вопросы, задаваемые в интервью. Машинное обучение в основном используется в интеллектуальном анализе данных, поскольку оно охватывает автоматические вычислительные процедуры и основано на логических или двоичных операциях. Мы должны сосредоточиться на подходах дерева решений, и результаты в основном развиваются из логической последовательности шагов. Машинное обучение, как правило, следует принципу, который позволил бы нам иметь дело с более общими типами данных, включая случаи, и в этих типах количество атрибутов может различаться. Машинное обучение является одним из популярных методов, используемых для интеллектуального анализа данных, а также в искусственном интеллекте.
10. Объясните основные элементы интеллектуального анализа данных?
Ответ:
Интеллектуальный анализ данных в основном помогает извлекать информацию, преобразовывать и загружать транзакции данных в систему хранилища данных. Он в основном хранит и управляет данными в многомерной системе управления базами данных. Он анализирует данные с помощью прикладного программного обеспечения и показывает, что в полезном формате и к этим данным в основном обращаются профессионалы или бизнес-аналитики.
Рекомендуемая статья
Это было основным руководством к Вопросам и ответам на вопросы Интервью по интеллектуальному анализу данных, чтобы кандидат мог легко разобраться с этими Интервью по интеллектуальному анализу данных. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Java EE Интервью Вопросы
- APEX Интервью Вопросы - Обновлено на 2018
- Интервью по машинному обучению
- Top Angular 2 Вопросы для интервью
- Архитектура интеллектуального анализа данных