Попробуйте ответить на более чем 100 вопросов MCQ по аналитике данных и проверьте свое понимание темы аналитики данных.
Прокрутите вниз и давайте начнем!
A. Пояснительный анализ
B. Спектральный анализ
C. Прогнозирование
D. Описательный анализ
A. Каталог дизайн
B. Анализ данных корзины
C. Перекрестный маркетинг
D. Анализ потерь
E. Все вышеперечисленное
F. Ни один из вышеперечисленных
A. Он может автоматически обрабатывать сообщения и электронные письма.
B. Он может исследовать конкурентов, ползая на их веб -сайтах.
C. Он может проанализировать открытые ответы на опрос.
D. Он может проанализировать гарантию или страховые претензии.
E. Все вышеперечисленное.
A. Входной нейрон
B. Скрытый нейрон
C. Выходной нейрон
D. Ни один из вышеперечисленных
A. Он используется для расчета условной вероятности между входными и предсказуемыми столбцами и предполагает, что столбцы являются независимыми.
B. Он используется для выполнения автоматического выбора функций, чтобы ограничить количество значений, которые рассматриваются при построении модели.
C. Он предоставляется службами анализа сервера Microsoft SQL для использования в прогнозном моделировании.
D. Он используется для рассмотрения каждой пары значений атрибутов входных атрибутов и значений выходных атрибутов.
E. Все вышеперечисленное.
A. Он используется для поощрения группового эффекта в случае сильно коррелированных переменных.
B. Он используется для поиска вероятности события = успех и события = сбой.
C. Он используется для добавления и удаления предикторов по мере необходимости для каждого шага.
D. Он используется для наказания абсолютного размера коэффициентов регрессии.
A. Он используется для прогнозирования одной или нескольких непрерывных числовых переменных; например. прибыль или убыток, основанные на других атрибутах в наборе данных.
B. Он используется для поиска корреляций между различными атрибутами в наборе данных.
C. Он используется для разделения данных на группы или кластеры элементов, которые имеют сходные свойства.
D. Он используется для суммирования частых последовательностей или эпизодов в данных; например. Серия событий журнала, предшествующих обслуживанию машины.
A. Ltemsets
B. Сеть зависимости
C. Правила
D. Ни один из вышеперечисленных
A. Он используется для того, чтобы задуматься о том, может ли событие привести к изменениям во временных рядах.
B. Он используется для замыкания тренда или шаблона во временных рядах с помощью графиков или других инструментов.
C. Он широко используется в составлении бюджета. который основан на исторических тенденциях.
D. Он используется для изучения перекрестной корреляции между двумя временными рядами и их зависимостью от другого.
A. 10
B. 3
C. 1
D. 0,4
A. GLM (формула, семейство = FamilyType (link = linkfunction), data =)
B. GLM (формула, data =, method =, control =)
C. GLM (Vector, start =. End =, частота =)
D. GLM (bootobject. conf =, type =)
A. grepl.any (insted.packages ("xlsx")) библиотека ("xlsx")
B. Любая библиотека (grepl ("xlsx", insted.package ()))) ("xlsx")
C. any.grepl (xlsx, install.package50) | ibrary (xlsx)
D. grepl (any (insted.packages (xlsx))) | ibrary (xlsx)
A. Кластеризация
B. Категоризация
C. Визуализация
D. Извлечение информации
A. Алгоритм сегментации
B. Алгоритм классификации
C. Алгоритм анализа последовательности
D. Ассоциационный алгоритм
A. Совместные ассоциации [as pattern_name] анализировать {measure (s)}
B. шахтные ассоциации [as pattern_name] анализировать классификацию_аттрибу
C. шахтные ассоциации [как [pattern_name]] {Сопоставление {metApattern}}
D. Mine Association [as pattern_name] Analyze Prediction_attribute_or_dimension {set [attribute_or_dimension_i = value_i}]
A. Пошаговая регрессия
B. Полиномиальная регрессия
C. Линейная регрессия
D. Логистическая регрессия
A. Он поддерживает циклические типы контента и таблицы.
B. Он поддерживает ключ, таблицу и упорядоченные типы контента.
C. Он поддерживает непрерывные типы контента ключей и таблицы.
D. Он поддерживает непрерывные, циклические и упорядоченные типы контента.
A. Это указывает на то, как модель должна быть смешана для оптимизации прогнозирования.
B. Он указывает, какой алгоритм использовать для анализа и прогнозирования.
C. Он определяет числовое значение от 0 до 1, которое обнаруживает периодичность.
D. Он определяет минимальное количество временных срезов, которые необходимы для создания разделения в дереве каждого временного ряда.
A. 0,6
B. 0,1
C. 10
D. 1
A. Его можно использовать для получения нерешенного анализа основных компонентов.
B. Его можно использовать для получения анализа фактора максимального правдоподобия.
C. Его можно использовать для начальной загрузки модели структурного уравнения.
D. Его можно использовать для использования модели авторегрессии интегрированного скользящего среднего.
A. F -score = remeply - precision + (remeply x precision) / 9
B. F -score = remeple + precision - (remeply x precision) i 7
C. F-score = remept x precision / (remeply + precision) / 2
D. F -score = remeple i precision x (remeply - precision) / 5
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Регрессивный анализ
B. Anova
C. Факторный анализ
D. Логистическая регрессия
A. Точность: L [соответствует] n [Получено] L / L [Получено] L
B. Precision = l [Получено} u [f-score] l + l [f-score} l
C. Precision = l [remeply] / [f-scorejl x l [recali] l
D. Точность = l [f -score] x [remeplyjl - l [f - score) l
A. Точность
B. Отзывать
C. F-Score
D. Ни один из вышеперечисленных
A. 200
B. 30
C. 255
D. 100
A. Он используется для моделирования двоичных переменных.
B. Он используется для моделирования композиционных данных.
C. Он используется для моделирования переменных ранга.
D. Он используется для моделирования переменных подсчета.
A. Метод на основе фразы (PBM)
B. Метод на основе терминов (TBM)
C. Метод таксономии схемы (PTM)
D. Метод на основе концепции (CBM)
A. Регрессия хребта
B. Бета -регрессия
C. Лесс регрессия
D. Изотоническая регрессия
A. Minimum_support
B. Minimum_Probobility
C. Minimum_itemset_size
D. Minimum_itemset_count
A. (link = '’Identity")
B. (link = '’iogit")
C. (link = ‘'iog")
D. (Link = ”Inverse")
A. lsinnode (DMX)
B. Предиката ассоциация (DMX)
C. PredictAdjustedProbability (DMX)
D. Предсцинограмма (DMX)
A. Не шкалеруемый уп
B. Масштабируемый em
C. Масштабируемые K-средние
D. Немасштабные k-массы
A. Логический тип
B. Значение кластера
C. Стол
D. Скалярное значение
A. Председатель_SMothing
B. Прогноз_метод
C. Нестабильность
D. Сложность_Пенальности
A. Это относится к столбцам модели майнинга.
B. Это относится к столбцам структуры добычи.
C. Это применяется как к столбцам модели добычи, так и к столбцам структуры горнодобывающей структуры.
D. Это не применяется ни к столбцам модели майнинга, ни к столбцам структуры майнинга.
A. Простая случайная выборка
B. Стратифицированная случайная выборка
C. Обширная выборка f
D. Отбор для квоты
A. Данные могут быть собраны быстрее в методе отбора проб.
B. Метод отбора проб предоставляет объект для удобной организации и выполнения исследовательской работы.
C. Это дешевле.
D. Для использования метода выборки не требуется специализированных знаний.
A. Он хорошо подходит для табличных данных с гетерогенными столбцами.
B. Только помеченные данные могут быть помещены в структуру данных Pandas.
C. Он подходит для данных произвольной матрицы (гомогенно напечатанной или гетерогенной) с метками строки и столбца.
D. Заказанные и неупорядоченные (не обязательно часто часто бывают) данные о частоте) также могут быть проанализированы с помощью панд.
A. Отзывать
B. F-Score
C. Точность
D. И A, и C
A. K-средние
B. C45
C. ЭМ
D. Априори
A. matplotlib
B. Панды
C. Numpy
D. И A, и C
A. Когда все его непосредственные суперсеты оказывают ту же поддержку, что и элементы.
B. Когда ни одна из его непосредственных подмножеств не имеет той же поддержки, что и набор элементов.
C. Когда все его непосредственные подмножества имеют такую же поддержку, как и элементы.
D. Когда ни один из его непосредственных суперсет не имеет такой же поддержки, как и набор элементов.
A. 1/1024
B. 1023/1024
C. 11512
D. 511/512
A. Особенности выбора
B. Текст предварительная обработка
C. Особенности поколения
D. Оба а и Б
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. Береза
B. K-средние
C. Стинг
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. Выборка суждения
B. Стратифицированная случайная выборка
C. Выборочное обследование
D. Многоступенчатая случайная выборка
A. L1 В сети убеждений можно определить условную независимость класса между подмножествами переменных.
B. Условное распределение вероятностей VJ не может быть указано в байесовских сетях убеждений.
C. VJ Обученная байесовская сеть не может быть использована для классификации.
D. VJ Графическая модель случайных отношений для выполнения обучения обеспечивается байесовской сетью убеждений.
A. В этом методе нет возможности личного предубеждения.
B. Это более точное и надежное.
C. Он в основном используется в тех областях, где существуют почти похожие подразделения или некоторые единицы слишком важны, чтобы их можно было избавиться от выборки.
D. Это очень дорого.
A. n (xl0) p (x)
B. n (0) p (x)
C. n (0) p (xl0)
D. nl (x) p (0lx)
Какая из следующих команд используется для наблюдения за тем, как структурированный объект R? Дается, что MyData является переменной, в которой хранятся данные пользователя.
A. Библиотека (Mydata)
B. Опишите (mydata)
C. str (mydata)
D. Резюме (Mydata)
A. Поддержка Hadoop
B. Аналитика LN-памяти
C. Сетчатая вычисления
D. Обработка LN-датабазы
A. ipython - pylab = in | ine
B. ipython –pylab = inline -notebook
C. ipython = ноутбук - 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. Это позволяет только один результат.
B. Алгоритм однопроходного, полученный из биномиальных пределов конверта, используется C45.
C. Он использует информационные критерии.
A. Рефералы Торговля
B. Органическая торговля
C. Прямая торговля
D. Социальная торговля
A. Анализ приобретения
B. Анализ аудитории
C. Анализ поведения
D. Анализ конверсии
A. Последовательные правила
B. Общие правила ассоциации
C. Последовательный шаблон добыча
D. Теплый
A. Ошибки из -за неправильных статистических мер.
B. Ошибки в компиляции.
C. Обрамление неправильной анкеты.
D. Неисправное разграничение отборочных единиц.
A. Remark = l [соответствующий} u [Получено] l l l [соответствует}!
B. Remark = l [соответствующий} u [Получено] | l l {Получено] l
C. Remark = l [соответствующий} fl {Получено} | / l [Получено] l
D. Remark = l [соответствующий} n [Получено} l / l [AgivallantJi
A. Выберите (DataFrameName, логическое выражение)
B. FILTER (логическое выражение, DataFrameName)
C. FILTER (DataFrameName, логическое выражение)
D. Выберите (логическое выражение, dataFrameName)
A. Sur ()
B. coxph ()
C. Surfdiff ()
D. survfit ()
A. Эволюционный анализ
B. Прогноз
C. Анализ выброса
D. Добыча ассоциаций
A. Он используется для превращения данных в действия.
B. Он поддерживает и поощряет переключение между дедуктивными и индуктивными рассуждениями.
C. Для достижения успеха. Организации должны достичь максимальной зрелости науки о данных.
D. Компании необходимо оставаться в пакете и конкурировать в будущем.
A. ИЗЛЕЧИВАТЬ
B. КАМЕНЬ
C. Береза
D. Хамелеон
A. Сложный интеграция и процессы фантастики требуются в соответствии с этим подходом.
B. Этот подход позволяет копировать данные. обработанный. интегрированный. аннотирован. Заранее суммировано и реструктурировано в семантическом хранилище данных.
C. Это очень экономично для запросов, которые требуют агрегаций.
D. Это значительно более эффективно для частых запросов.
A. Среднее = 3 и стандартное отклонение = /5
B. Среднее = 5 и стандартное отклонение = /3
C. Среднее = 5 и стандартное отклонение = /’5
D. Среднее = 7 и стандартное отклонение = /7
A. STL0
B. tso
C. Этсо
D. Аримао
A. Classifcation Model
B. Модель прогнозирования
C. Оба а и Б
D. Ни А, ни Б
A. Управление информацией для больших данных
B. Высокопроизводительная аналитика для больших данных
C. Гибкие варианты развертывания для больших данных
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. Up 5 ll
B. P0 = L1
C. По 2 р
A. Внутренний узел
B. Листовой узел
C. Отделение
D. Самый верхний узел
A. Он обеспечивает жесткий архитектурный подход.
B. Он может управлять и использовать только одну модель за раз.
C. Он уникально позиционируется, чтобы помочь организациям превратить большие данные и аналитику больших данных в бизнес -ценность.
D. Оба варианта A и C верны.
A. Он ставит данные в точную и конденсированную форму.
B. Статистический анализ LL возможен для всех типов данных, кроме классифицированных данных.
C. Ii] это не позволяет сравнивать различные характеристики.
D. Это делает данные более легко понятными, устраняя ненужные детали.
A. Это генерирует джечинг -прогнозы.
B. Он используется для получения квадратичной дискриминантной функции.
C. Он печатает дискриминантные функции на основе переменных, которые центрированы, но не стандартизированы.
D. Он может отображать результаты линейной или квадратичной классификации с двумя переменными за раз.
A. Модель классификации дерева решений
B. Классификационная модель ансамбля
C. Модель классификации гиперплоскости
D. Никакая классификационная модель не построена 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. Моном
B. Биномиал
C. Триномиал
D. Многономиальный
A. Один образец t - тест
B. Парные образцы t - тест
C. Независимые образцы t-test
D. Дисперсионный анализ (ANOVA)
A. Генерирует только один элемент, чья поддержка 2 minsup
B. Генерирует все наборы предметов, поддержка которых 5 Minsup
C. Генерирует все наборы предметов, поддержка которых 5 Minsup
D. Генерирует высокие правила доверия от каждого частых элементов
A. Страницы/Цель сессии
B. Цель продолжительности
C. Цель назначения
D. Цели события
A. ? Медиана
B. read.median0
C. #Median
D. help.median0
A. Страница время загрузки по браузеру
B. Общая продажа по продуктам
C. Преобразование по сообщению в блоге
D. В режиме реального времени
A. e g r 0d
B. a = r2d
C. o c 2dr
D. E DRZ
A. Отклонить нулевую гипотезу
B. Не отвергает нулевую гипотезу
C. Принятие или отказ от нулевой гипотезы не зависит от p-значения.
A. 10
B. 1
C. 0
D. 5
A. Используйте базу данных Database_name
B. Используйте хранилище Data Data_warehouse_Name
C. Database.usedatabase_name
D. dataWarehouse.usedata_warehouse_name
A. Сжатие без потерь
B. Сжатие с потерями
C. Битовая карта
D. Визуализация данных
A. Переменные
B. Абстрактные типы данных (ADT)
C. Функции
D. Параметры
E. Ничего из этого
A. Социальная закладка
B. Исследовать
C. Дискуссионная группа
D. Синхронная связь
A. Вирусные данные
B. Инфицированные червя данных
C. Неточные, неполные данные
D. Украденные данные
A. Форма
B. Формат
C. Вид
D. Записывать
A. Горизонтальный
B. Внешний интерфейс
C. Бэк-Энд
D. Вертикальный
A. Управление данными предприятия
B. Собственные информационные системы
C. Бизнес-аналитика
D. Деловые процессы