Teste sua compreensão dos tópicos de análise de dados respondendo a mais de 100 MCQs de análise de dados.
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A. Análise Explanativa
B. Análise espectral
C. Previsão
D. Análise descritiva
A. Design de catálogo
B. Análise de dados da cesta
C. Marketing cruzado
D. Análise de líderes de perda
E. Tudo o que precede
F. Nenhuma das acima
A. Ele pode processar automaticamente mensagens e e -mails.
B. Ele pode investigar concorrentes rastejando seus sites.
C. Ele pode analisar as respostas de pesquisa abertas.
D. Pode analisar reivindicações de garantia ou seguro.
E. Tudo o que precede.
A. Neurônio de entrada
B. Neurônio oculto
C. Neurônio de saída
D. Nenhuma das acima
A. É usado para calcular a probabilidade condicional entre entrada e colunas previsíveis e assume que as colunas são independentes.
B. É usado para executar a seleção automática de recursos para limitar o número de valores que são considerados ao criar um modelo.
C. É fornecido pelos serviços de análise do Microsoft SQL Server para uso em modelagem preditiva.
D. É usado para considerar cada par de valores de atributo de entrada e valores de atributo de saída.
E. Tudo o que precede.
A. É usado para incentivar o efeito do grupo em caso de variáveis altamente correlacionadas.
B. É usado para encontrar a probabilidade de evento = sucesso e evento = falha.
C. É usado para adicionar e remover preditores, conforme necessário para cada etapa.
D. É usado para penalizar o tamanho absoluto dos coeficientes de regressão.
A. É usado para prever uma ou mais variáveis numéricas contínuas; por exemplo. Lucro ou perda que se baseia em outros atributos em um conjunto de dados.
B. É usado para encontrar correlações entre diferentes atributos em um conjunto de dados.
C. É usado para dividir dados em grupos ou aglomerados de itens que possuem propriedades semelhantes.
D. É usado para resumir sequências ou episódios frequentes em dados; por exemplo. Uma série de eventos de log precedentes de manutenção da máquina.
A. LTemsets
B. Rede de dependência
C. Regras
D. Nenhuma das acima
A. É usado para encontrar se um evento pode levar a uma mudança em uma série temporal.
B. É usado para encontrar uma tendência ou padrão em uma série temporal através do uso de gráficos ou outras ferramentas.
C. É usado extensivamente no orçamento. que é baseado em tendências históricas.
D. É usado para estudar a correlação cruzada entre duas séries temporais e sua dependência de outra.
A. 10
B. 3
C. 1
D. 0,4
A. GLM (Fórmula, Family = FamilyType (Link = LinkFunction), Data =)
B. GLM (fórmula, dados =, método =, controle =)
C. GLM (vetor, start =. end =, frequência =)
D. GLM (bootObject. conf =, tipo =)
A. Grepl.any (instalado.packages ("xlsx")) biblioteca ("xlsx")
B. qualquer biblioteca (GREPL ("XLSX", instalado.package ())) ("xlsx")
C. any.grepl (xlsx, instalado.package50) | ibrary (xlsx)
D. GREPL (qualquer (instalado.packages (xlsx))) | ibrary (xlsx)
A. Agrupamento
B. Categorização
C. Visualização
D. Extração de informações
A. Algoritmo de segmentação
B. Algoritmo de classificação
C. Algoritmo de análise de sequência
D. Algoritmo de associação
A. Match Associações [AS Pattern_name] Analise {Medida (s)}}
B. Associações de minas [AS Pattern_Name] Analyze Classify_attribute_or_dimension
C. Associações de minas [AS [Pattern_Name]] {Matching {metapattern}}
D. Associações de minas [AS Pattern_Name] Analise Prediction_attribute_or_dimension {set [attribute_or_dimension_i = value_i}]
A. Regressão gradual
B. Regressão polinomial
C. Regressão linear
D. Regressão logística
A. Ele suporta os tipos de conteúdo cíclico, de chave e tabela.
B. Ele suporta os tipos de chave, tabela e conteúdo ordenados.
C. Ele suporta os tipos de conteúdo contínuo, de chave e tabela.
D. Ele suporta os tipos de conteúdo contínuos, cíclicos e ordenados.
A. Especifica como um modelo deve ser misturado para otimizar a previsão.
B. Ele especifica qual algoritmo usar para análise e previsão.
C. Especifica um valor numérico entre 0 e 1 que detecta periodicidade.
D. Especifica o número mínimo de fatias de tempo necessárias para gerar uma divisão em cada árvore da série temporal.
A. 0,6
B. 0.1
C. 10
D. 1
A. Pode ser usado para produzir uma análise de componentes principais não rotacionados.
B. Pode ser usado para produzir análise fatorial de máxima verossimilhança.
C. Pode ser usado para inicializar o modelo de equação estrutural.
D. Ele pode ser usado para obter um modelo de média móvel integrada autoregressiva.
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 = Recorno I Precision X (Recall - Precision) / 5
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Análise de regressão
B. ANOVA
C. Análise fatorial
D. Regressão logística
A. Precisão: l [relevante] n [recuperado] l / l [recuperado] l
B. Precisão = l [recuperado} u [f-score] l + l [f-score} l
C. Precision = L [Recall] / [f-scorejl x L [recali] l
D. Precision = L [F -Score] X [RecallJl - L [f - Score) l
A. Precisão
B. Lembrar
C. F-score
D. Nenhuma das acima
A. 200
B. 30
C. 255
D. 100
A. É usado para modelar variáveis binárias.
B. É usado para modelar dados de composição.
C. É usado para modelar variáveis de classificação.
D. É usado para modelar variáveis de contagem.
A. Método baseado em frase (PBM)
B. Método baseado em termos (TBM)
C. Método de taxonomia padrão (PTM)
D. Método baseado em conceito (CBM)
A. Regressão de cume
B. Regressão beta
C. Regressão loess
D. Regressão isotônica
A. Minimum_support
B. Minimum_probabilidade
C. Minimum_itemset_size
D. Minimum_itemset_count
A. (link = '' identidade ")
B. (link = '' iogit ")
C. (link = ‘'iog")
D. (link = "inverso")
A. LsinNode (DMX)
B. Preditassociation (DMX)
C. PredictAdjustedProbability (DMX)
D. PITTHISTOGRAMA (DMX)
A. EM não escalável
B. Em escalável
C. K-means escaláveis
D. K não escalável-Meia
A. Tipo booleano
B. Valor do cluster
C. Mesa
D. Valor escalar
A. Prediction_smoothing
B. Prevision_method
C. Instabilidade_sensitivity
D. Complexity_penalty
A. Aplica -se a colunas de modelo de mineração.
B. Aplica -se às colunas da estrutura de mineração.
C. Aplica -se a colunas de modelo de mineração e colunas de estrutura de mineração.
D. Ele não se aplica a colunas de modelo de mineração nem a colunas da estrutura de mineração.
A. Amostragem aleatória simples
B. Amostragem aleatória estratificada
C. Amostragem extensa f
D. Amostragem de cotas
A. Os dados podem ser coletados mais rapidamente em um método de amostragem.
B. Um método de amostragem fornece a instalação para organizar e executar o trabalho de pesquisa convenientemente.
C. É mais barato.
D. Nenhum conhecimento especializado é necessário para usar um método de amostragem.
A. É adequado para dados tabulares com colunas timbadas heterogeneamente.
B. Somente dados rotulados podem ser colocados em uma estrutura de dados de pandas.
C. É adequado para dados da matriz arbitrária (digitados homogeneamente ou heterogêneos) com rótulos de linha e coluna.
D. Os dados de séries temporais ordenados e não ordenados (não necessariamente Fixed-Frequência) também podem ser analisados com pandas.
A. Lembrar
B. F-score
C. Precision
D. A e C
A. K-means
B. C45
C. Em
D. A priori
A. matplotlib
B. Pandas
C. Numpy
D. A e C
A. Quando todos os seus superconjuntos imediatos têm o mesmo suporte que o item.
B. Quando nenhum dos seus subconjuntos imediatos tem o mesmo suporte que o item.
C. Quando todos os seus subconjuntos imediatos têm o mesmo suporte que o item.
D. Quando nenhum de seus superconjuntos imediatos tem o mesmo suporte que o item.
A. 1/1024
B. 1023/1024
C. 11512
D. 511/512
A. Seleção de recursos
B. Pré -processamento de texto
C. Recursos geração
D. Ambos a e 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. BÉTULA
B. K-means
C. PICADA
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. Amostragem de julgamento
B. Amostragem aleatória estratificada
C. Amostras agrupadas
D. Amostragem aleatória de vários estágios
A. L1 Em uma rede de crenças, as independências condicionais de classe podem ser definidas entre os subconjuntos de variáveis.
B. VJ A distribuição de probabilidade condicional articular não pode ser especificada pelas redes de crenças bayesianas.
C. VJ Uma rede bayesiana treinada não pode ser usada para classificação.
D. VJ Um modelo gráfico de relacionamento casual para realizar a aprendizagem é fornecido pela Rede de Crenças Bayesianas.
A. Não há possibilidade de preconceito pessoal neste método.
B. É mais preciso e confiável.
C. É usado principalmente nos campos onde existem unidades quase semelhantes ou algumas unidades são muito importantes 'para ficar de fora da amostra.
D. É muito caro.
A. n (xl0) p (x)
B. n (0) p (x)
C. n (0) p (xl0)
D. nl (x) p (0lx)
Quais dos seguintes comandos são usados para observar a maneira como um objeto R é estruturado? É dado que o mydata é uma variável onde os dados de um usuário são armazenados.
A. Biblioteca (mydata)
B. descrever (mydata)
C. str (mydata)
D. Resumo (mydata)
A. Apoio ao Hadoop
B. Ln-Memory Analytics
C. Computação de grade
D. Ln-Database Processing
A. ipython - pylab = in | ine
B. ipython -pylab = inline -notebook
C. ipython = notebook —pylab.in |
D. Notebook Ipython - 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. Permite apenas um resultado.
B. Um algoritmo de passagem única derivada de limites de confidência binomial é usada por C45.
C. Ele usa critérios baseados em informações.
A. Referências tráfego
B. Tráfego orgânico
C. Trafico direto
D. Tráfego social
A. Análise de aquisição
B. Análise do público
C. Análise de comportamento
D. Análise de conversão
A. Regras seqüenciais
B. Regras de Associação Generalizada
C. Mineração de padrões seqüenciais
D. Warmr
A. Erros devido a medidas estatísticas incorretas.
B. Erros na compilação.
C. Enquadramento de um questionário errado.
D. Demarcação defeituosa de unidades de amostragem.
A. Recall = l [relevante} u [recuperado] l l [relevante}!
B. Recall = L [relevante} u [recuperado] | l l {recuperado] l
C. Recall = l [relevante} fl {recuperado} | / l [recuperado] l
D. Recall = l [relevante} n [recuperado} l / l [relevanteji
A. Selecione (DataFrameName, expressão lógica)
B. filter (expressão lógica, nome de dados)
C. Filter (DataFrameName, expressão lógica)
D. Selecione (expressão lógica, DataFremename)
A. Sobreviver ()
B. coxph ()
C. Survdiff ()
D. Survfit ()
A. Análise da evolução
B. Predição
C. Análise externa
D. Mineração de associações
A. É usado para transformar dados em ações.
B. Ele apóia e incentiva a mudança entre raciocínio dedutivo e indutivo.
C. Para alcançar o sucesso. As organizações precisam atingir o máximo de maturidade da ciência de dados.
D. É necessário que as empresas permaneçam com o pacote e competam no futuro.
A. CURA
B. PEDRA
C. BÉTULA
D. Camaleão
A. Processos complexos de integração e alerção são necessários por essa abordagem.
B. Essa abordagem permite que os dados sejam copiados. processado. integrado. anotado. resumido e reestruturado em um armazenamento de dados semântico com antecedência.
C. É muito econômico para consultas que requerem agregações.
D. É consideravelmente mais eficiente para consultas frequentes.
A. Média = 3 e desvio padrão = /5
B. Média = 5 e desvio padrão = /3
C. Média = 5 e desvio padrão = /'5
D. Média = 7 e desvio padrão = /7
A. stl0
B. TSO
C. Etso
D. ARIMAO
A. Modelo de Classificação
B. Modelo de previsão
C. Ambos a e B
D. Nem A nem B
A. Gerenciamento de informações para big data
B. Análise de alto desempenho para big data
C. Opções de implantação flexíveis para big data
A. conf (a => b) = supion (a u b) / supion (a)
B. conf (a => b) = supion (b) / supion (a)
C. conf (a => b) = supion (a u b) / supion (a) ‘supion (b)
D. conf (a => b) = supion (a u b) / 1 - supion (a)
A. 0,31
B. 0,42
C. 0,51
D. 0,67
A. up 5 ll
B. P0 = L1
C. PO 2 p
A. Um nó interno
B. Um nó foliar
C. Um ramo
D. O nó superior
A. Ele fornece abordagem de arquitetura rígida.
B. Ele pode gerenciar e aproveitar apenas um modelo de cada vez.
C. Está posicionado exclusivamente para ajudar as organizações a transformar Big Data e Big Data Analytics em valor comercial.
D. As opções A e C estão corretas.
A. Ele coloca dados em forma precisa e condensada.
B. LL A análise estatística é possível para todos os tipos de dados, exceto dados classificados.
C. Ii] não permite comparação entre várias características.
D. Isso torna os dados mais facilmente compreensíveis, eliminando detalhes desnecessários.
A. Gera previsões de jacknifed.
B. É usado para obter a função discriminante quadrática.
C. Ele imprime funções discriminantes com base em variáveis centralizadas, mas não padronizadas.
D. Ele pode exibir os resultados de uma classificação linear ou quadrática com duas variáveis por vez.
A. Modelo de classificação de árvore de decisão
B. Modelo de classificação do conjunto
C. Modelo de classificação de hiperplano
D. Nenhum modelo de classificação é construído por 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. Monômio
B. Binomial
C. Trinômio
D. multinomial
A. Uma amostra t - teste
B. Amostras emparelhadas t - teste
C. Amostras independentes T-teste t
D. Análise de variância (ANOVA)
A. Gera apenas um conjunto de itens cujo suporte 2 minsup
B. Gera todos os sets itens cujo suporte 5 minsup
C. Gera todos os sets itens cujo suporte 5 minsup
D. Gera regras de alta confiança de cada conjunto de itens frequentes
A. Páginas/meta de sessão
B. Meta de duração
C. Objetivo de destino
D. Objetivos do evento
A. ? Mediana
B. read.median0
C. #mediana
D. help.median0
A. Página carrega tempo de tempo por navegador
B. Venda total por produtos
C. Conversão por postagem do blog
D. Fonte de tráfego em tempo real
A. e g r 0d
B. a = r2d
C. o c 2dr
D. um e drz
A. Rejeitar hipótese nula
B. Não rejeitar a hipótese nula
C. A aceitação ou rejeição da hipótese nula é independente do valor p.
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Use o banco de dados do banco de dados
B. Use o data warehouse data_warehouse_name
C. DATABASE.USUSTATABASE_NAME
D. DataWarehouse.usedata_warehouse_name
A. Compressão sem perdas
B. Compressão com perda
C. Bitmap
D. Visualização de dados
A. Variáveis
B. Tipos de dados abstratos (ADTS)
C. Funções
D. Parâmetros
E. Nenhum desses
A. Livro social
B. Pesquisar
C. Grupo de discussão
D. Comunicação síncrona
A. Dados infectados com vírus
B. Dados infectados por vermes
C. Dados imprecisos e incompletos
D. Dados roubados
A. Forma
B. Formato
C. Visualizar
D. Registro
A. Horizontal
B. Front-end
C. Processo interno
D. Vertical
A. Governança de dados corporativos
B. Sistemas de informação proprietários
C. Inteligência de negócios
D. Processos de negócios