Introduksjon til spørsmål om dataintervju og svar
Data mining er en prosess som brukes av organisasjoner for å konvertere rå data til den nødvendige nødvendige informasjonen. Den brukes til utvinning av mønstre og kunnskap fra store datamengder. Det innebærer databasens og datahåndteringsaspekter, forforedling av data, kompleksitet, validering, online oppdatering og oppdagelse av mønstre. Data mining's faktiske oppgave er å utføre den automatiske analysen av en stor datamengde for å trekke ut de ukjente og interessante mønstrene som grupper med uvanlige poster, dataregister, avhengigheter.
Nedenfor er listen over spørsmål og svar på Data Mining intervju fra 2019:
Det er andre betegnelser som brukes for data mining som ligner data fiske, data snooping og data mudring. Databehandling følger prosessen med å samle inn dataene og laste dem inn i datavarehus. Etter at dataene er lagret og administrert på servere, er disse dataene organisert på ønsket måte av forretningsanalytikeren eller de berørte personer. Etter at programvaren er sortert, er resultatet basert på brukerkrav eller innganger og det siste trinnet å vise de ønskede dataene i et nødvendig format.
Så hvis du leter etter en jobb som er relatert til Data Mining, må du forberede deg på intervjuspørsmålene til Data Mining i 2019. Det er sant at hvert intervju er forskjellig i henhold til de forskjellige jobbprofilene, men for å tømme intervjuet, må du ha en god og tydelig kunnskap om Data Mining. Her har vi utarbeidet de viktige spørsmålene og svarene til datamining-intervju som vil hjelpe deg å få suksess i intervjuet. Disse øverste intervjuspørsmålene er delt inn i to deler:
Del 1 - Data Mining Interview Questions (Basic)
Denne første delen dekker grunnleggende spørsmål om svar på intervju av data gruvedrift
1. Forklar teknikkene for data mining?
Svar:
Teknikkene er sekvensielle mønstre, prediksjon, regresjonsanalyse, klyngeanalyse, klassifiseringsanalyse, assosiasjon av læring av regelverk, anomali eller spissregistrering, og beslutningstrær.
2. Forklar fordelene ved data mining?
Svar:
Den viktigste fordelen med data mining er å bruke dette i banker og andre finansielle selskaper eller institusjoner for å sjekke ut misligholdere på grunnlag av siste transaksjoner med brukere og atferdsmønstre. Det brukes også til å sende eller skyve de riktige annonsene over internett. Basert på maskinlæringsalgoritmer vises websidene på bakgrunn av brukerens tidligere historie og interesser eller søk på internett.
La oss gå til de neste spørsmålene om datamineringsintervju
3. Forklar omfanget av data mining?
Svar:
Omfanget av data mining er en automatisert prediksjon av trender og atferd, automatisert oppdagelse av tidligere ukjente mønstre. Den brukes til å automatisere prosessen med å finne prediktiv informasjon i store databaser. Data mining-verktøy brukes til å sveipe gjennom databaser. Det blir også brukt til å identifisere de tidligere skjulte mønstrene.
4. Liste ut hvilke typer data mining?
Svar:
Dette er de grunnleggende spørsmålene om datamineringsintervju som stilles i et intervju. Integrering, utvalg, rengjøring av data, transformasjon av data, evaluering av mønstre og kunnskapsrepresentasjon er typer data mining.
5. Forklar forskjellen mellom data mining og data warehousing?
Svar:
Data mining prosesser, der den utforsker dataene ved hjelp av spørringer eller det betyr å utforske dataene og analysere resultatene eller output. Dette hjelper med rapportering, strategiplanlegging og visualisering av meningsfylte datasett. Datalagring er en prosess der dataene blir hentet fra de forskjellige ressursene, og etter det blir de verifisert og lagret.
Del 2 - Intervjuespørsmål (Data Mining Interview) (avansert)
La oss nå se på de avanserte spørsmål om svar på intervju av datamining.
6. Kan du fortelle hvilke problemer generelt datainnsamlingen kan løse?
Svar:
Data mining er en veldig kritisk prosess fordi den brukes til å validere og shortlist dataene fra det store datamengden til systemet eller organisasjonene. Hvordan dataene flyter og hva som er prosessen, kan de defineres på grunnlag av data mining-resultater. Data mining er mye brukt i bransjer som markedsføring, tjenester, kunstig intelligens (AI), regjeringsinformasjon (GI) og reklame. Det er andre bransjer som telekom, e-handel, helsevesen, energi, biologisk dataanalyse, kriminalitetsbyråer, detaljhandel, informasjonsinnhenting som kommunikasjonssystemer, utdanning og salg.
7. Forklar bruken av spørsmål om data mining, eller hvorfor spørsmål om data mining er mer nyttige?
Svar:
Data ming-spørsmålene bidro hovedsakelig til å anvende modellen på de nye dataene, for å gi enkelt eller flere resultater. Det lar oss også gi inndataverdier som parametere i batch. Spørsmålet kan hente sakene mer effektivt som passer til et bestemt mønster. Den får det statistiske minnet av dataene som ble brukt til treningen og hjelper til med å få det eksakte mønsteret og regelen for det typiske tilfellet som representerer et mønster i modellen. Det hjelper med å trekke ut regresjonsformlene og andre beregninger som forklarer mønstre. Den henter også detaljene om de enkelte sakene som er brukt i modellen. Den inkluderer dataene som ikke brukes i analysen, og generelt beholder den modellen ved hjelp av å legge til ferske data og utføre oppgaven og kryssverifisere.
La oss gå til de neste spørsmålene om datamineringsintervju.
8. Forklar gruppering i data mining?
Svar:
Klynge i data Ming omtales som en gruppe abstrakte objekter i klasser av lignende objekter lages. I data mining blir en klynge av dataobjekter behandlet som en gruppe, og mens du utfører klyngeanalysen, blir partisjon av data gjort i grupper. Gruppene er merket på grunnlag av lignende data. Dataklynging brukes i mange applikasjoner som bildebehandling, dataanalyse, mønstergjenkjenning og andre lignende markedsundersøkelser. Det hjelper med å identifisere områder og klassifisere dokumentet på grunnlag av de innsamlede dataene over søkeinformasjon gjennom en web eller et hvilket som helst annet medium. Det brukes hovedsakelig til å oppdage applikasjoner for å sjekke svindel ved online-transaksjoner. Klyngeanalyse er nødvendig i data mining på grunn av skalerbarhet, evne til å håndtere forskjellige typer attributter, tolkbarhet, evne til å håndtere rotete data, og den er sterkt dimensjonal.
9. Hva er en maskinlæringsbasert tilnærming til data mining?
Svar:
Dette er de avanserte spørsmålene om datagruving, som stilles i et intervju. Maskinlæring brukes hovedsakelig i data mining fordi den dekker de automatiske databehandlingsprosedyrene og den var basert på logiske eller binære operasjoner. Vi må fokusere på tilnærminger til beslutnings-treet og resultatene utvikles hovedsakelig fra den logiske trinnsekvensen. Maskinlæring følger generelt prinsippet som vil tillate oss å håndtere mer generelle typer data inkludert tilfeller, og i denne typen og antall attributter kan variere. Læring av maskiner er en av de populære teknikkene som brukes til data mining og kunstig intelligens.
10. Forklar hovedelementene i data mining?
Svar:
Data mining hjelper hovedsakelig med å trekke ut informasjonen, transformere og laste transaksjoner av data til datavarehussystemet. Den lagrer og administrerer hovedsakelig dataene i et flerdimensjonalt basert databestyringssystem. Den analyserer dataene etter applikasjonsprogramvare og viser at i et nyttig format og disse dataene hovedsakelig er tilgang til av profesjonelle eller forretningsanalytikere.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en grunnleggende guide til Liste over intervjuer og svar for datagruving, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse spørsmålene om datagruving. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Java EE intervjuspørsmål
- APEX intervjuspørsmål - Oppdatert for 2018
- Spørsmål om maskinlæring
- Topp Angular 2 intervjuspørsmål
- Data Mining Architecture