Uji pemahaman Anda tentang topik analisis data dengan menjawab lebih dari 100 pertanyaan analisis data.
Gulir ke bawah untuk memulai!
A. Analisis Penjelasan
B. Analisis Spektral
C. Peramalan
D. Analisis deskriptif
A. Desain Katalog
B. Analisis Data Keranjang
C. Pemasaran silang
D. Analisis Loss-Leader
E. Semua yang di atas
F. Bukan dari salah satu di atas
A. Ini dapat secara otomatis memproses pesan dan email.
B. Ini dapat menyelidiki pesaing dengan merangkak situs web mereka.
C. Ini dapat menganalisis tanggapan survei terbuka.
D. Itu dapat menganalisis garansi atau klaim asuransi.
E. Semua yang di atas.
A. Input neuron
B. Neuron tersembunyi
C. Output Neuron
D. Bukan dari salah satu di atas
A. Ini digunakan untuk menghitung probabilitas bersyarat antara input dan kolom yang dapat diprediksi dan mengasumsikan bahwa kolom tersebut independen.
B. Ini digunakan untuk melakukan pemilihan fitur otomatis untuk membatasi jumlah nilai yang dipertimbangkan saat membangun model.
C. Ini disediakan oleh Layanan Analisis Microsoft SQL Server untuk digunakan dalam pemodelan prediktif.
D. Ini digunakan untuk mempertimbangkan setiap pasangan nilai atribut input dan nilai atribut output.
E. Semua yang di atas.
A. Ini digunakan untuk mendorong efek kelompok jika terjadi variabel yang sangat berkorelasi.
B. Ini digunakan untuk menemukan probabilitas peristiwa = keberhasilan dan peristiwa = kegagalan.
C. Ini digunakan untuk menambah dan menghapus prediktor sesuai kebutuhan untuk setiap langkah.
D. Ini digunakan untuk menghukum ukuran absolut dari koefisien regresi.
A. Ini digunakan untuk memprediksi satu atau lebih variabel numerik kontinu; Misalnya. laba atau rugi yang didasarkan pada atribut lain dalam dataset.
B. Ini digunakan untuk menemukan korelasi antara atribut yang berbeda dalam dataset.
C. Ini digunakan untuk membagi data menjadi kelompok atau kelompok item yang memiliki sifat serupa.
D. Ini digunakan untuk merangkum urutan atau episode yang sering dalam data; Misalnya. serangkaian acara log sebelum pemeliharaan mesin.
A. ltemsets
B. Jaringan ketergantungan
C. Aturan
D. Bukan dari salah satu di atas
A. Ini digunakan untuk mengikat apakah suatu peristiwa dapat menyebabkan perubahan dalam rangkaian waktu.
B. Ini digunakan untuk melakukan tren atau pola dalam rangkaian waktu melalui penggunaan grafik atau alat lainnya.
C. Ini digunakan secara luas dalam penganggaran. yang didasarkan pada tren sejarah.
D. Ini digunakan untuk mempelajari korelasi silang antara dua deret waktu dan ketergantungan mereka pada yang lain.
A. 10
B. 3
C. 1
D. 0.4
A. GLM (rumus, keluarga = familyType (tautan = linkfunction), data =)
B. GLM (rumus, data =, metode =, kontrol =)
C. GLM (vektor, start =. end =, frekuensi =)
D. GLM (bootobject. conf =, type =)
A. grepl.any (installed.packages ("xlsx")) pustaka ("xlsx")
B. Perpustakaan apa pun (grepl ("xlsx", installed.package ())) ("xlsx")
C. any.grepl (xlsx, installed.package50) | ibrary (xlsx)
D. grepl (apapun (installed.packages (xlsx))) | ibrary (xlsx)
A. Clustering
B. Kategorisasi
C. Visualisasi
D. Ekstraksi informasi
A. Algoritma Segmentasi
B. Algoritma Klasifikasi
C. Algoritma Analisis Urutan
D. Algoritma Asosiasi
A. Cocokkan Asosiasi [as Pattern_Name] Analisis {Measure (S)}
B. Asosiasi Tambang [As Pattern_Name] Analisis Classifying_attribute_or_Dimension
C. Asosiasi Tambang [AS [POLA_NAME]] {pencocokan {metapatern}}
D. Asosiasi Tambang [AS POLAT_NAME] Analisis prediksi_attribute_or_dimension {set [attribute_or_dimension_i = value_i}]
A. Regresi bertahap
B. Regresi polinomial
C. Regresi linier
D. Regresi logistik
A. Ini mendukung jenis konten siklus, kunci dan tabel.
B. Ini mendukung kunci, tabel, dan jenis konten yang dipesan.
C. Ini mendukung jenis konten kontinu, kunci, dan tabel.
D. Ini mendukung tipe konten kontinu, siklus, dan yang dipesan.
A. Ini menentukan bagaimana model harus dicampur untuk mengoptimalkan peramalan.
B. Ini menentukan algoritma mana yang akan digunakan untuk analisis dan prediksi.
C. Ini menentukan nilai numerik antara 0 dan 1 yang mendeteksi periodisitas.
D. Ini menentukan jumlah minimum irisan waktu yang diperlukan untuk menghasilkan perpecahan di setiap pohon seri waktu.
A. 0.6
B. 0.1
C. 10
D. 1
A. Ini dapat digunakan untuk menghasilkan analisis komponen utama yang tidak ditulis.
B. Ini dapat digunakan untuk menghasilkan analisis faktor kemungkinan maksimum.
C. Ini dapat digunakan untuk bootstrap model persamaan struktural.
D. Ini dapat digunakan untuk melakukan model rata -rata bergerak terintegrasi autoregresif.
A. F -score = recall - precision + (recall x precision) / 9
B. F -score = recall + precision - (recall x precision) i 7
C. F-score = recall x precision / (recall + precision) / 2
D. F -score = recall i precision x (recall - precision) / 5
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Analisis regresi
B. ANOVA
C. Analisis faktor
D. Regresi logistik
A. presisi: l [relevan] n [diambil] l / l [diambil] l
B. Precision = l [diambil} u [f-score] l + l [f-score} l
C. Presisi = l [ingat] / [f-scorejl x l [recali] l
D. Presisi = l [f -score] x [recalljl - l [f - score) l
A. Presisi
B. Mengingat
C. F-score
D. Bukan dari salah satu di atas
A. 200
B. 30
C. 255
D. 100
A. Ini digunakan untuk memodelkan variabel biner.
B. Ini digunakan untuk memodelkan data komposisi.
C. Ini digunakan untuk memodelkan variabel peringkat.
D. Ini digunakan untuk memodelkan variabel penghitungan.
A. Metode berbasis frasa (PBM)
B. Metode berbasis istilah (TBM)
C. Metode Taksonomi Pola (PTM)
D. Metode Berbasis Konsep (CBM)
A. Regresi punggungan
B. Regresi beta
C. Regresi loess
D. Regresi isotonik
A. Minimum_support
B. Minimum_probability
C. Minimum_itemset_size
D. Minimum_itemset_count
A. (tautan = 'identitas ")
B. (link = '’iogit")
C. (link = ‘'IOG")
D. (tautan = "invers")
A. Lsinnode (DMX)
B. PredictAssociation (DMX)
C. PredictAdJustedProbability (DMX)
D. Predicthistogram (DMX)
A. Em
B. Em yang dapat diskalakan
C. Scalable k-means
D. K-berarti yang tidak dapat ditentukan
A. Tipe boolean
B. Nilai cluster
C. Meja
D. Nilai skalar
A. Prediksi_smoothing
B. Forecast_method
C. Ketidakstabilan_sensitivity
D. Complexity_penalty
A. Ini berlaku untuk kolom model penambangan.
B. Ini berlaku untuk kolom struktur penambangan.
C. Ini berlaku untuk kolom model penambangan dan kolom struktur pertambangan.
D. Ini tidak berlaku untuk kolom model penambangan atau untuk kolom struktur penambangan.
A. Contoh acak sederhana
B. Pengambilan sampel acak bertingkat
C. Pengambilan sampel yang luas f
D. Pengambilan Sampel Kuota
A. Data dapat dikumpulkan lebih cepat dalam metode pengambilan sampel.
B. Metode pengambilan sampel menyediakan fasilitas untuk mengatur dan menjalankan pekerjaan penelitian dengan mudah.
C. Itu lebih murah.
D. Tidak diperlukan pengetahuan khusus untuk menggunakan metode pengambilan sampel.
A. Ini sangat cocok untuk data tabular dengan kolom yang heterogen - tipe.
B. Hanya data berlabel yang dapat ditempatkan ke dalam struktur data panda.
C. Ini cocok untuk data matriks sewenang -wenang (diketik secara homogen atau heterogen) dengan label baris dan kolom.
D. Data rangkaian waktu waktu yang dipesan dan tidak tertib (tidak perlu frekuensi-frekuensi) juga dapat dianalisis dengan panda.
A. Mengingat
B. F-score
C. presisi
D. Baik A dan C
A. K-means
B. C45
C. Em
D. Apriori
A. matplotlib
B. panda
C. Numpy
D. Baik a dan c
A. Ketika semua superset langsungnya memiliki dukungan yang sama dengan Itemet.
B. Ketika tidak ada himpunan langsungnya yang memiliki dukungan yang sama dengan Itemet.
C. Ketika semua himpanya langsung memiliki dukungan yang sama dengan Itemet.
D. Ketika tidak ada superset langsungnya yang memiliki dukungan yang sama dengan Itemet.
A. 1/1024
B. 1023/1024
C. 11512
D. 511/512
A. Pilihan fitur
B. Preprocessing teks
C. Fitur Generasi
D. Baik A dan B
A. 0.60
B. 0,79
C. 0.45
D. 0.82
A. 0.88
B. 0.82
C. 0.95
D. 0,90
A. BIRCH
B. K-means
C. Menyengat
D. FCM
A. 2.5
B. 2.8
C. 3.2
D. 3.4
A. 11/14
B. 13/14
C. 1/14
D. 3/14
A. Pengambilan Sampel Penghakiman
B. Pengambilan sampel acak bertingkat
C. Pengambilan Sampel Cluster
D. Pengambilan sampel acak multistage
A. L1 Dalam jaringan kepercayaan, independensi bersyarat kelas dapat didefinisikan antara himpunan bagian variabel.
B. Distribusi probabilitas bersyarat bersama VJ tidak dapat ditentukan oleh jaringan kepercayaan Bayesian.
C. VJ Jaringan Bayesian yang terlatih tidak dapat digunakan untuk klasifikasi.
D. VJ Model grafis hubungan kasual untuk melakukan pembelajaran disediakan oleh Bayesian Belief Network.
A. Tidak ada kemungkinan prasangka pribadi dalam metode ini.
B. Itu lebih akurat dan dapat diandalkan.
C. Sebagian besar digunakan di bidang -bidang tersebut di mana unit yang hampir serupa ada atau beberapa unit terlalu penting 'untuk ditinggalkan dari sampel.
D. Itu sangat mahal.
A. n (xl0) p (x)
B. n (0) p (x)
C. n (0) p (xl0)
D. nl (x) p (0lx)
Manakah dari perintah berikut yang digunakan untuk mengamati cara objek R terstruktur? Diberikan bahwa mydata adalah variabel di mana data pengguna disimpan.
A. Perpustakaan (Mydata)
B. Jelaskan (mydata)
C. str (mydata)
D. Ringkasan (mydata)
A. Dukungan untuk Hadoop
B. LN-memory analytics
C. Komputasi Kisi
D. Pemrosesan Ln-Database
A. ipython —Pylab = di | ine
B. ipython —Pylab = inline -Notebook
C. ipython = notebook —pylab.in | ine
D. Ipython Notebook —Pylab = inline
A. P (x/h) = p (h/x) p (h)/p (x)
B. P (h/x) = p (x/h) p (h)/p (x)
C. P (h/x) = p (x/h) p (x)/p (h)
D. P (xih) = p (h/x)/p (h) p (x)
A. Ini hanya memungkinkan satu hasil.
B. Algoritma tunggal-pass yang berasal dari batas konfigurasi binomial digunakan oleh C45.
C. Ini menggunakan kriteria berbasis informasi.
A. Referensi Traffic
B. Perdagangan organik
C. Perdagangan langsung
D. Perdagangan sosial
A. Analisis Akuisisi
B. Analisis audiens
C. Analisis perilaku
D. Analisis Konversi
A. Aturan berurutan
B. Aturan Asosiasi Umum
C. Penambangan pola berurutan
D. Warmr
A. Kesalahan karena langkah -langkah statistik yang salah.
B. Kesalahan dalam Kompilasi.
C. Membingkai kuesioner yang salah.
D. Demarkasi yang salah dari unit pengambilan sampel.
A. Ingat = l [relevan} u [diambil] l l l [relevan}!
B. Ingat = l [relevan} u [diambil] | l l {diambil] l
C. Ingat = l [relevan} fl {diambil} | / l [diambil] l
D. Ingat = l [relevan} n [diambil} l / l [Relevantji
A. SELECT (DataFramename, Logical Expression)
B. filter (Ekspresi logis, DataFramename)
C. filter (DataFramename, Ekspresi Logis)
D. SELECT (Ekspresi Logis, DataFramename)
A. Surv ()
B. coxph ()
C. Survdiff ()
D. Survfit ()
A. Analisis Evolusi
B. Ramalan
C. Analisis outlier
D. Penambangan Asosiasi
A. Ini digunakan untuk mengubah data menjadi tindakan.
B. Ini mendukung dan mendorong pergeseran antara penalaran deduktif dan induktif.
C. Untuk mencapai kesuksesan. Organisasi perlu mencapai kematangan sains data maksimum.
D. Penting bagi perusahaan untuk tetap dengan paket dan bersaing di masa depan.
A. MENYEMBUHKAN
B. BATU
C. BIRCH
D. Bunglon
A. Proses integrasi dan filtering yang kompleks diperlukan oleh pendekatan ini.
B. Pendekatan ini memungkinkan data untuk disalin. diproses. terintegrasi. beranotasi. dirangkum dan direstrukturisasi di penyimpanan data semantik terlebih dahulu.
C. Ini sangat ekonomis untuk pertanyaan yang membutuhkan agregasi.
D. Ini jauh lebih efisien untuk pertanyaan yang sering.
A. Rata -rata = 3 dan standar deviasi = /5
B. Rata -rata = 5 dan standar deviasi = /3
C. Rata -rata = 5 dan standar deviasi = /'5
D. Rata -rata = 7 dan standar deviasi = /7
A. stl0
B. tso
C. Etso
D. Arimao
A. Model Classification
B. Model prediksi
C. Baik A dan B
D. Baik A maupun b
A. Manajemen Informasi untuk Big Data
B. Analisis kinerja tinggi untuk data besar
C. Opsi penyebaran yang fleksibel untuk data besar
A. conf (a => b) = Supp (a u b) / supp (a)
B. conf (a => b) = Supp (b) / Supp (a)
C. conf (a => b) = Supp (a u b) / supp (a) ‘Supp (b)
D. conf (a => b) = Supp (a u b) / 1 - supp (a)
A. 0.31
B. 0.42
C. 0,51
D. 0.67
A. naik 5 ll
B. P0 = L1
C. PO 2 p
A. Simpul internal
B. Simpul daun
C. A Cabang
D. Simpul paling atas
A. Ini memberikan pendekatan arsitektur yang kaku.
B. Itu dapat mengelola dan memanfaatkan hanya satu model dalam satu waktu.
C. Ini diposisikan secara unik untuk membantu organisasi mengubah data besar dan analitik data besar menjadi nilai bisnis.
D. Kedua opsi A dan C benar.
A. Ini menempatkan data dalam bentuk yang tepat dan kental.
B. Analisis statistik LL dimungkinkan untuk semua jenis data kecuali data rahasia.
C. Ii] Ini tidak memungkinkan perbandingan antara berbagai karakteristik.
D. Itu membuat data lebih mudah dimengerti dengan menghilangkan detail yang tidak perlu.
A. Ini menghasilkan prediksi jacknifed.
B. Ini digunakan untuk mendapatkan fungsi diskriminan kuadratik.
C. Ini mencetak fungsi diskriminan berdasarkan variabel yang terpusat, tetapi tidak standar.
D. Ini dapat menampilkan hasil klasifikasi linier atau kuadratik dengan dua variabel sekaligus.
A. Model Klasifikasi Pohon Keputusan
B. Model Klasifikasi Ensemble
C. Model klasifikasi hyperplane
D. Tidak ada model klasifikasi yang dibangun oleh knn
A. Foil_prune = p - n/p + n
B. Foil_prune = p + n/p - n
C. Foil_prune = p/n
D. Foil_prune = n/p + n
A. Monomial
B. Binomium
C. Trinomial
D. multinomial
A. Satu sampel t - uji
B. Sampel berpasangan t - uji
C. Sampel independen uji-t
D. Analisis Varians (ANOVA)
A. Hanya menghasilkan satu itemset yang dukungannya 2 menit
B. Menghasilkan semua item yang dukungannya 5 menit
C. Menghasilkan semua item yang dukungannya 5 menit
D. Menghasilkan aturan kepercayaan tinggi dari setiap item yang sering
A. Tujuan Halaman/Sesi
B. Tujuan durasi
C. Tujuan tujuan
D. Tujuan acara
A. ? Median
B. baca.median0
C. #median
D. Help.median0
A. Halaman memuat waktu dengan browser
B. Total penjualan dengan produk
C. Konversi dengan posting blog
D. Sumber perdagangan waktu nyata
A. E G R 0D
B. A = R2D
C. o c 2dr
D. A E DRZ
A. Tolak hipotesis nol
B. Gagal menolak hipotesis nol
C. Penerimaan atau penolakan hipotesis nol tidak tergantung pada nilai-p.
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Gunakan database database_name
B. Gunakan data warehouse data_warehouse_name
C. database.usedatabase_name
D. DataWarehouse.usedata_warehouse_name
A. Kompresi Lossless
B. Kompresi Lossy
C. Bitmap
D. Visualisasi data
A. Variabel
B. Abstrak Jenis Data (ADT)
C. Fungsi
D. Parameter
E. Tak ada satupun
A. Social Bookmarking
B. Riset
C. Grup diskusi
D. Komunikasi sinkron
A. Data yang terinfeksi virus
B. Data yang terinfeksi cacing
C. Data yang tidak akurat dan tidak lengkap
D. Data curian
A. Membentuk
B. Format
C. Melihat
D. Catatan
A. Horisontal
B. Paling depan
C. Back-end
D. Vertikal
A. Tata Kelola Data Perusahaan
B. Sistem Informasi Hak Milik
C. Kecerdasan Bisnis
D. Proses bisnis