Introduktion til Data Mining Interview spørgsmål og svar
Data mining er en proces, der bruges af organisationer til at konvertere rå data til den nødvendige nødvendige information. Det bruges til udvinding af mønstre og viden fra store datamængder. Det indebærer databasens og datastyringsaspekter, forforarbejdning af data, kompleksitet, validering, onlineopdatering og opdagelse af mønstre. Data mining's faktiske opgave er at udføre den automatiske analyse af en stor mængde data for at udtrække de ukendte og interessante mønstre som grupper af usædvanlige poster, dataposter, afhængigheder.
Nedenfor er listen over 2019-spørgsmål til minedrift om minedrift om data:
Der er andre udtryk, der bruges til dataindvinding, der ligner datafiskeri, datasnuffing og dataudgravning. Dataudvindingen følger processen med at indsamle dataene og indlæse dem i datalager. Når disse data er blevet gemt og administreret på servere, er disse data organiseret på den krævede måde af forretningsanalytikeren eller de berørte personer. Efter at softwaren er sorteret, er resultatet baseret på brugerkrav eller input og det sidste trin at vise de ønskede data i et påkrævet format.
Så hvis du leder efter et job, der er relateret til Data Mining, er du nødt til at forberede dig til 2019 Interview Data Interviews spørgsmål. Det er sandt, at hvert interview er forskelligt i henhold til de forskellige jobprofiler, men alligevel for at rydde det interview, skal du have en god og klar viden om Data Mining. Her har vi forberedt de vigtige Data Mining Interview Spørgsmål og svar, som vil hjælpe dig med at få succes i dit interview. Disse topintervjuespørgsmål er opdelt i to dele:
Del 1 - Interviewspørgsmål til datamining (grundlæggende)
Denne første del dækker grundlæggende spørgsmål og svar til dataindvindingsintervaller med data
1. Forklar teknikkerne til data mining?
Svar:
Teknikkerne er sekventielle mønstre, forudsigelse, regressionsanalyse, klyngeanalyse, klassificeringsanalyse, associeret regelindlæring, anomali eller outlier-detektion og beslutningstræer.
2. Forklar fordelene ved data mining?
Svar:
Den største fordel ved dataindvinding er at bruge dette i banker og andre finansielle virksomheder eller institutioner til at tjekke misligholdere på grundlag af de sidste transaktioner med brugere og adfærdsmønstre. Det bruges også til at sende eller skubbe de korrekte reklamer over internettet. Baseret på maskinlæringsalgoritmer vises websiderne på baggrund af en brugers tidligere historie og interesser eller søgning på Internettet.
Lad os gå til de næste spørgsmål om datamineringsintervju
3. Forklar omfanget af data mining?
Svar:
Omfanget af data mining er en automatiseret forudsigelse af tendenser og adfærd, automatisk opdagelse af tidligere ukendte mønstre. Det bruges til at automatisere processen med at finde forudsigelig information i store databaser. Data mining-værktøjer bruges til at feje gennem databaser. Det bruges også til at identificere de tidligere skjulte mønstre.
4. Liste over typer data mining?
Svar:
Dette er de grundlæggende Data Mining Interview spørgsmål, der stilles i et interview. Integration, udvælgelse, datarengøring, datatransformation, mønsterevaluering og videnrepræsentation er typer af data mining.
5. Forklar forskellen mellem data mining og data warehousing?
Svar:
Data mining processer, hvor det udforsker dataene ved hjælp af forespørgsler, eller det betyder at udforske dataene og analysere resultaterne eller output. Dette hjælper med rapportering, strategiplanlægning og visualisering af de meningsfulde datasæt. Datalagring er en proces, hvor dataene udvindes fra de forskellige ressourcer, og derefter kontrolleres og gemmes de.
Del 2 - Spørgsmål om datamineringsintervaller (avanceret)
Lad os nu kigge på de avancerede spørgsmål om dataindvindingsintervju og svar.
6. Kan du fortælle, hvilke problemer i almindelighed data mining kan løse?
Svar:
Data mining er en meget kritisk proces, fordi den bruges til at validere og shortliste dataene fra det store datamængde i systemet eller organisationerne. Hvordan dataene flyder, og hvad der er processen, kan de defineres på baggrund af dataindvindingsresultater. Data mining er meget udbredt i brancher som marketing, tjenester, kunstig intelligens (AI), government intelligence (GI) og reklame. Der er andre brancher som telekommunikation, e-handel, sundhedsydelser, energi, biologisk dataanalyse, krimbureauer, detailhandel, informationsindhentning som kommunikationssystemer, uddannelse og salg.
7. Forklar anvendelsen af data mining-forespørgsler, eller hvorfor data mining-forespørgsler er mere nyttige?
Svar:
Forespørgsler om data ming hjalp hovedsageligt med at anvende modellen til de nye data til at opnå enkelt eller flere resultater. Det giver os også mulighed for at levere inputværdier såsom parametre i batch. Forespørgslen kan hente sagerne mere effektivt, der passer til et bestemt mønster. Det får den statistiske hukommelse af de data, der bruges til træningen, og hjælper med at få det nøjagtige mønster og regel for det typiske tilfælde, der repræsenterer et mønster i modellen. Det hjælper med at udtrække regressionsformlerne og andre beregninger, der forklarer mønstre. Det henter også detaljerne om de individuelle sager, der er brugt i modellen. Det inkluderer de data, der ikke bruges i analysen, og generelt bevarer den modellen ved hjælp af at tilføje de friske data og udføre opgaven og krydsverificeres.
Lad os gå til de næste spørgsmål om datamineringsintervju.
8. Forklar klynger i data mining?
Svar:
Clustering i data Ming omtales som en gruppe af abstrakte objekter i klasser af lignende objekter er lavet. Ved dataindvinding behandles en klynge af dataobjekter som en gruppe, og mens der udføres klyngeanalyse, udføres dataopdeling i grupper. Grupperne er mærket på grundlag af de lignende data. Dataklynge bruges i mange applikationer som billedbehandling, dataanalyse, mønstergenkendelse og lignende markedsundersøgelser. Det hjælper med at identificere områder og klassificere dokumentet på grundlag af de indsamlede data over søgeinformation gennem et web eller et hvilket som helst andet medium. Det bruges hovedsageligt til at opdage applikationer til at kontrollere svig ved onlinetransaktioner. Klyngeanalyse er påkrævet i data mining på grund af dets skalerbarhed, evnen til at håndtere forskellige slags attributter, fortolkbarhed, evnen til at håndtere rodede data, og det er meget dimensionelt.
9. Hvad er en maskinlæringsbaseret tilgang til data mining?
Svar:
Dette er de avancerede interviews for spørgsmål om dataminering, der stilles i et interview. Maskinindlæring bruges hovedsageligt i data mining, fordi den dækker de automatiske computingprocedurer, og den var baseret på logiske eller binære operationer. Vi er nødt til at fokusere på beslutnings-træ-tilgange, og resultaterne udvikles hovedsageligt fra den logiske række af trin. Maskinlæring følger generelt princippet, der giver os mulighed for at håndtere mere generelle datatyper, herunder sager, og i denne type og antal attributter kan variere. Maskinlæring er en af de populære teknikker, der bruges til data mining og inden for kunstig intelligens.
10. Forklar de vigtigste elementer i dataindvindingen?
Svar:
Data mining hjælper hovedsageligt med at udtrække information, transformere og indlæse transaktioner af data til datavarehussystemet. Den lagrer og administrerer hovedsageligt dataene i et multidimensionelt baseret databasestyringssystem. Den analyserer dataene ved hjælp af applikationssoftware og viser, at de i et nyttigt format og disse data hovedsagelig er tilgængelige af fagfolk eller forretningsanalytikere.
Anbefalet artikel
Dette har været en grundlæggende vejledning til Liste over interviews med spørgsmål om datamineringsintervaller og svar, så kandidaten nemt kan nedbryde disse spørgsmål om datamineringsintervju. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Java EE-interviewspørgsmål
- APEX-interviewspørgsmål - Opdateret til 2018
- Spørgsmål om maskinlæringssamtale
- Top Angular 2 Interview spørgsmål
- Datamineringsarkitektur