Inleiding tot datamining Interviewvragen en antwoorden
Datamining is een proces dat door organisaties wordt gebruikt om onbewerkte gegevens om te zetten in bruikbare vereiste informatie. Het wordt gebruikt voor het extraheren van patronen en kennis uit grote hoeveelheden gegevens. Het omvat de database- en gegevensbeheeraspecten, gegevensverwerking, complexiteit, validatie, online bijwerken en post-ontdekken van patronen. De feitelijke taak van Data mining is het uitvoeren van de automatische analyse van een grote hoeveelheid gegevens om de onbekende en interessante patronen te extraheren, zoals groepen ongebruikelijke records, gegevensrecords, afhankelijkheden.
Hieronder is de lijst met interviewvragen en antwoorden over datamining 2019:
Er zijn andere termen die worden gebruikt voor datamining, zoals datavissen, snuffelen van gegevens en het uitbaggeren van gegevens. De datamining volgt het proces van het verzamelen van de gegevens en het laden in datawarehouses. Nadat die gegevens zijn opgeslagen en beheerd op servers, zijn deze gegevens op de vereiste manier georganiseerd door de bedrijfsanalist of de betrokken personen. Nadat de software is gesorteerd, is het resultaat op basis van de gebruikersvereisten of -invoer en de laatste stap is om de gevraagde gegevens in een vereist formaat weer te geven.
Dus als je op zoek bent naar een baan die gerelateerd is aan Data Mining, moet je je voorbereiden op de sollicitatievragen voor Data Mining 2019. Het is waar dat elk interview anders is volgens de verschillende functieprofielen, maar om het interview te wissen, moet je een goede en duidelijke kennis hebben van Data Mining. Hier hebben we de belangrijke interviewvragen en antwoorden voor datamining voorbereid die u zullen helpen om succes te behalen in uw interview. Deze top interviewvragen zijn verdeeld in twee delen:
Deel 1 - Interviewvragen over datamining (basis)
Dit eerste deel behandelt de basisvragen en antwoorden van Data Mining
1. Uitleggen van de technieken van data mining?
Antwoord:
De technieken zijn sequentiële patronen, voorspelling, regressieanalyse, clusteringanalyse, classificatieanalyse, associate rule learning, anomalie- of uitbijterdetectie en beslissingsbomen.
2. De voordelen van datamining verklaren?
Antwoord:
Het belangrijkste voordeel van datamining is dit in banken en andere financiële bedrijven of instellingen te gebruiken om de wanbetalers te controleren op basis van de laatste transacties van gebruikers en gedragspatronen. Het wordt ook gebruikt voor het verzenden of pushen van de juiste advertenties via internet. Op basis van machine learning-algoritmen worden de webpagina's weergegeven op basis van de geschiedenis en interesses van een gebruiker of zoeken via internet.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor datamining
3. Uitleg over de omvang van datamining?
Antwoord:
Het bereik van datamining is een geautomatiseerde voorspelling van trends en gedragingen, geautomatiseerde ontdekking van voorheen onbekende patronen. Het wordt gebruikt om het proces van het vinden van voorspellende informatie in grote databases te automatiseren. Data mining-tools worden gebruikt om door databases te bladeren. Het wordt ook gebruikt om de eerder verborgen patronen te identificeren.
4. Noem de soorten datamining?
Antwoord:
Dit zijn de basisvragen voor datamining in een interview. Integratie, selectie, data-opschoning, datatransformatie, patroonevaluatie en kennisrepresentatie zijn soorten datamining.
5. Verklaar het verschil tussen datamining en datawarehousing?
Antwoord:
Datamining-processen, waarbij het de gegevens verkent met behulp van query's of het betekent om de gegevens te verkennen en de resultaten of output te analyseren. Dit helpt bij het rapporteren, strategisch plannen en het visualiseren van de betekenisvolle datasets. Data warehousing is een proces waarbij de gegevens uit de verschillende bronnen worden geëxtraheerd en daarna worden geverifieerd en opgeslagen.
Deel 2 - Interviewvragen over datamining (geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde vragen en antwoorden over datamining.
6. Kunt u aangeven welke problemen in het algemeen de datamining kan oplossen?
Antwoord:
Datamining is een zeer kritisch proces omdat het wordt gebruikt om de gegevens van de grote hoeveelheid gegevens van het systeem of organisaties te valideren en te shortlisten. Hoe de gegevens stromen en wat het proces is, kan worden gedefinieerd op basis van resultaten van datamining. Datamining wordt veel gebruikt in sectoren zoals marketing, services, kunstmatige intelligentie (AI), overheidsinformatie (GI) en reclame. Er zijn andere industrieën zoals telecom, e-commerce, gezondheidszorg, energie, biologische data-analyse, criminele agentschappen, detailhandel, het ophalen van informatie zoals communicatiesystemen, onderwijs en verkoop.
7. Verklaar het gebruik van dataminingquery's of waarom dataminingquery's nuttiger zijn?
Antwoord:
De datamining-vragen hielpen vooral bij het toepassen van het model op de nieuwe gegevens, om enkele of meerdere resultaten te maken. Het stelt ons ook in staat om invoerwaarden zoals parameters in batch te leveren. De query kan de cases effectiever ophalen die in een bepaald patroon passen. Het krijgt het statistische geheugen van de gegevens die voor de training zijn gebruikt en helpt bij het verkrijgen van het exacte patroon en de regel van het typische geval dat een patroon in het model vertegenwoordigt. Het helpt bij het extraheren van de regressieformules en andere berekeningen die patronen verklaren. Het haalt ook de details op over de individuele cases die in het model worden gebruikt. Het bevat de gegevens die niet in de analyse worden gebruikt en in het algemeen behoudt het het model met behulp van het toevoegen van nieuwe gegevens en het uitvoeren van de taak en kruisverificatie.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor datamining.
8. Clustering in datamining verklaren?
Antwoord:
Clustering in data Ming wordt een groep abstracte objecten genoemd die in klassen van vergelijkbare objecten wordt gemaakt. In datamining wordt een cluster van gegevensobjecten als één groep behandeld en terwijl de clusteranalyse wordt uitgevoerd, wordt de gegevenspartitie in groepen verdeeld. De groepen worden gelabeld op basis van vergelijkbare gegevens. Gegevensclustering wordt in veel toepassingen gebruikt, zoals beeldverwerking, gegevensanalyse, patroonherkenning en andere soortgelijke marktonderzoeken. Het helpt bij het identificeren van gebieden en classificeert het document op basis van de verzamelde gegevens via zoekinformatie via een web of een ander medium. Het wordt voornamelijk gebruikt voor het detecteren van applicaties om de fraude van online transacties te controleren. Clusteranalyse is vereist in datamining vanwege de schaalbaarheid, het vermogen om te gaan met verschillende soorten attributen, interpreteerbaarheid, het vermogen om met rommelige gegevens om te gaan, en het is zeer dimensionaal.
9. Wat is een op machine learning gebaseerde benadering van datamining?
Antwoord:
Dit zijn de geavanceerde datamining-interviewvragen die in een interview werden gesteld. Machine learning wordt voornamelijk gebruikt in datamining omdat het betrekking heeft op de automatische computerprocedures en gebaseerd was op logische of binaire bewerkingen. We moeten ons richten op benaderingen van beslissingsbomen en de resultaten worden hoofdzakelijk ontwikkeld op basis van de logische volgorde van stappen. Machine learning volgt in het algemeen het principe dat ons in staat stelt om met meer algemene soorten gegevens, waaronder gevallen, om te gaan en in dit soort en het aantal attributen kunnen variëren. Machine learning is een van de populaire technieken die worden gebruikt voor datamining en ook in kunstmatige intelligentie.
10. Wat zijn de belangrijkste elementen van de datamining?
Antwoord:
Datamining helpt vooral bij het extraheren van de informatie, het transformeren en laden van transacties van gegevens in het datawarehouse-systeem. Het slaat de gegevens voornamelijk op en beheert deze in een multidimensionaal gebaseerd databasebeheersysteem. Het analyseert de gegevens door applicatiesoftware en laat zien dat dit in een handig formaat en deze gegevens voornamelijk toegankelijk zijn voor professionals of bedrijfsanalisten.
Aanbevolen artikel
Dit is een basisgids geweest voor de lijst met interviewvragen en antwoorden over datamining, zodat de kandidaat deze interviewvragen gemakkelijk kan beantwoorden. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Vragen tijdens solliciteren bij Java EE
- APEX-interviewvragen - bijgewerkt voor 2018
- Machine Learning Interview Vraag
- Sollicitatievragen voor Top Angular 2
- Datamining-architectuur