Sissejuhatus andmekaeveintervjuu küsimuste ja vastuste juurde

Andmete kaevandamine on protsess, mida organisatsioonid kasutavad töötlemata andmete teisendamiseks vajalikuks vajalikuks teabeks. Seda kasutatakse mustrite ja teadmiste eraldamiseks suurtest andmemahtudest. See hõlmab andmebaasi ja andmehalduse aspekte, andmete eeltöötlust, keerukust, valideerimist, veebis värskendamist ja mustrite avastamist. Andmete kaevandamise tegelik ülesanne on suure hulga andmete automaatne analüüsimine tundmatute ja huvitavate mustrite, näiteks ebaharilike kirjete, andmekirjete, sõltuvuste, eraldamiseks.

Allpool on loetelu 2019. aasta andmekaevandamisega seotud küsitluste ja vastuste kohta:

Andmete kaevandamisel kasutatakse ka muid termineid, nagu andmepüük, andmete nuhkimine ja süvendamine. Andmete kaevandamine jälgib andmete kogumist ja laadimist andmeladudesse. Pärast seda, kui andmed on serverites salvestatud ja hallatud, on ärianalüütik või asjassepuutuvad isikud need andmed nõutud viisil korraldanud. Pärast seda tarkvara sorteerimist saadakse tulemus vastavalt kasutaja nõudmistele või sisenditele ning viimases etapis näidatakse nõutud andmeid nõutavas vormingus.

Seega, kui otsite tööd, mis on seotud andmekaevega, peate valmistuma 2019. aasta andmekaevandamise intervjuu küsimusteks. Tõsi on see, et iga intervjuu on erinevate tööprofiilide järgi erinev, kuid siiski peab intervjuu tühjendamiseks olema hea ja selge teadmine Data Miningust. Oleme siin koostanud olulised andmekaevandamise intervjuu küsimused ja vastused, mis aitavad teil oma intervjuus edu saavutada. Need top intervjuu küsimused jagunevad kaheks osaks:

1. osa - küsimused andmekaevandamise küsitluse kohta (põhilised)

See esimene osa hõlmab peamisi andmekaevandamisega seotud intervjuu küsimusi ja vastuseid

1. Selgitage andmete kaevandamise tehnikaid?

Vastus:
Meetoditeks on järjestikused mustrid, prognoosimine, regressioonanalüüs, klastrianalüüs, klassifikatsioonianalüüs, seotud reeglite õppimine, anomaalia või kõrvaline tuvastamine ning otsustuspuud.

2. Selgitage andmekaevandamise eeliseid?

Vastus:
Andmete kaevandamise peamine eelis on selle kasutamine pankades ja teistes finantsettevõtetes või asutustes, et kontrollida maksejõuetuse tekitajaid kasutajate viimaste tehingute ja käitumisharjumuste alusel. Seda kasutatakse ka õigete reklaamide saatmiseks või edastamiseks Internetis. Masinõppe algoritmide põhjal kuvatakse veebilehed kasutaja varasema ajaloo ja huvide põhjal või otsitakse Internetis.

Liigume järgmiste Data Mining Intervjuu küsimuste juurde

3. Selgitage andmekaevandamise ulatust?

Vastus:
Andmete kaevandamine hõlmab suundumuste ja käitumise automatiseeritud ennustamist, varem tundmatute mustrite automatiseeritud avastamist. Seda kasutatakse ennustava teabe leidmise automatiseerimiseks suurtes andmebaasides. Andmekogude tööriistu kasutatakse andmebaaside sirvimiseks. Seda kasutatakse ka varem peidetud mustrite tuvastamiseks.

4. Loetlege andmekaevandamise tüübid?

Vastus:
See on põhiline andmekaevandamisega seotud intervjuu küsimus. Integreerimine, valik, andmete puhastamine, andmete teisendamine, mustri hindamine ja teadmiste esitamine on andmekaevandamise tüübid.

5. Selgitage erinevust andmete kaevandamise ja andmete ladustamise vahel?

Vastus:
Andmete kaevandamise protsessid, mille käigus uuritakse andmeid päringute abil või tähendab andmete uurimist ning tulemuste või väljundi analüüsimist. See aitab aruandlusel, strateegia kavandamisel ja tähenduslike andmekogumite visualiseerimisel. Andmete ladustamine on protsess, kus andmed ekstraheeritakse erinevatest ressurssidest ja pärast seda kontrollitakse ja säilitatakse.

2. osa - küsimused andmete kaevandamise kohta (täpsemad)

Vaatame nüüd täpsemat andmekaevandamise intervjuu küsimusi ja vastuseid.

6. Kas oskate öelda, milliseid probleeme andmekaevandamine üldiselt lahendada suudab?

Vastus:
Andmete kaevandamine on väga kriitiline protsess, kuna seda kasutatakse süsteemi või organisatsioonide suures mahus andmete kinnitamiseks ja nimekirja lisamiseks. Kuidas andmed voolavad ja mis on protsess, seda saab andmete kaevandamise tulemuste põhjal määratleda. Andmete kaevandamist kasutatakse laialdaselt sellistes tööstusharudes nagu turundus, teenused, tehisintellekt (AI), valitsuse luure (GI) ja reklaam. On ka teisi tööstusharusid, nagu telekommunikatsioon, e-kaubandus, tervishoid, energeetika, bioloogiliste andmete analüüs, kuritegevuse agentuurid, jaemüük, teabeotsing nagu sidesüsteemid, haridus ja müük.

7. Selgitage andmete kaevandamise päringute kasutamist või miks on andmete kaevandamise päringutest rohkem abi?

Vastus:
Andmete segamise päringud aitasid peamiselt mudeli rakendamisel uutele andmetele ühe või mitme tulemuse saamiseks. See võimaldab meil pakkuda ka sisendväärtusi, näiteks parameetreid partiina. Päringuga saab juhtumeid tõhusamalt otsida, mis sobib konkreetse mustriga. See saab koolituseks kasutatud andmete statistilise mälu ja aitab saada mudelis mustrit esindava tüüpilise juhtumi täpse mustri ja reegli. See aitab regressioonvalemeid ja muid arvutusi, mis selgitavad mustreid, eraldada. Samuti hangitakse mudelis kasutatud üksikjuhtumite üksikasjad. See sisaldab andmeid, mida analüüsis ei kasutata, ja üldiselt säilitab see mudeli värskete andmete lisamise ning ülesande täitmise ja ristkontrolli abil.

Liigume järgmiste Data Mining Intervjuu küsimuste juurde.

8. Selgitage klastrite loomist andmete kaevandamisel?

Vastus:
Andmete rühmitamine Mingile viidatakse kui abstraktsete objektide rühmale, mis koosneb sarnaste objektide klassidest. Andmete kaevandamisel käsitletakse andmeobjektide klastrit ühe rühmana ja klastrianalüüsi tehes jagatakse andmed rühmadesse. Rühmad märgistatakse sarnaste andmete põhjal. Andmeklastrimist kasutatakse paljudes rakendustes, näiteks piltide töötlemine, andmete analüüs, mustrituvastus ja muud sarnased turu-uuringud. See aitab piirkondi tuvastada ja klassifitseerib dokumendi veebi või mõne muu andmekandja kaudu otsitud teabe põhjal kogutud andmete põhjal. Seda kasutatakse peamiselt rakenduste tuvastamiseks võrgutehingute pettuste kontrollimiseks. Klastrianalüüs on andmete kaevandamisel vajalik, kuna see on mastaapsus, võime käsitleda erinevat tüüpi atribuute, tõlgendatavus, võime käsitleda räpaseid andmeid ning see on väga mõõtmeline.

9. Milline on masinõppel põhinev lähenemine andmete hankimisele?

Vastus:
See on täpsustatud Data Mining Intervjuu küsimus, mida küsiti intervjuus. Masinõpet kasutatakse peamiselt andmete kaevandamisel, kuna see hõlmab automaatseid arvutamisprotseduure ja põhines loogilistel või binaarsetel toimingutel. Peame keskenduma otsustuspuu lähenemistele ja tulemused saadakse peamiselt sammude loogilisest jadast. Masinõpe järgib üldiselt põhimõtet, mis võimaldaks meil käsitleda üldisemaid andmetüüpe, sealhulgas juhtumeid. Sel juhul võivad atribuutide tüübid ja arv olla erinev. Masinõpe on üks populaarseid tehnikaid, mida kasutatakse andmete hankimisel ja ka tehisintellektis.

10. Selgitage andmekaevandamise põhielemente?

Vastus:
Andmete kaevandamine aitab peamiselt teabe eraldamist, andmete teisendamist ja tehingute laadimist andmelaosüsteemi. Peamiselt salvestab ja haldab andmeid mitmemõõtmelises andmebaaside haldussüsteemis. See analüüsib andmeid rakendustarkvara järgi ja näitab, et kasulikus vormingus ning nendele andmetele pääsevad juurde peamiselt spetsialistid või ärianalüütikud.

Soovitatav artikkel

See on põhiline juhend andmete kaevandamise intervjuu küsimuste ja vastuste loendis, et kandidaat saaks neid andmekaevandamise intervjuu küsimusi hõlpsalt lahendada. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Java EE intervjuu küsimused
  2. APEX-i intervjuuküsimused - värskendatud 2018. aastaks
  3. Masinõppe intervjuu küsimus
  4. Intervjuu 2 parimat küsimust
  5. Andmekaevandamise arhitektuur

Kategooria:

Ettevõtluse arendamine