Uvod v vprašanja o intervjuju za obdelavo podatkov in odgovore
Pridobivanje podatkov je postopek, ki ga organizacije uporabljajo za pretvorbo neobdelanih podatkov v koristne potrebne informacije. Uporablja se za črpanje vzorcev in znanja iz velikih količin podatkov. Vključuje vidike upravljanja podatkovnih baz in podatkov, predobdelavo podatkov, zapletenost, potrjevanje, posodabljanje na spletu in naknadno odkrivanje vzorcev. Dejanska naloga rudarjenja podatkov je avtomatska analiza velike količine podatkov za pridobivanje neznanih in zanimivih vzorcev, kot so skupine nenavadnih zapisov, zapisi podatkov, odvisnosti.
Spodaj je seznam vprašanj in odgovorov za raziskovanje podatkov iz leta 2019:
Obstajajo tudi drugi izrazi, ki se uporabljajo za rudarjenje podatkov, kot so ribolov podatkov, krmiljenje podatkov in izkopavanje podatkov. Izvajanje podatkov sledi postopku zbiranja podatkov in nalaganja v shrambe podatkov. Ko so ti podatki shranjeni in upravljani v strežnikih, so te podatke na zahteven način organizirali poslovni analitik ali zadevne osebe. Po tem razvrsti programsko opremo, rezultat temelji na uporabniških zahtevah ali vhodih, zadnja stopnja pa je, da se zahtevani podatki prikažejo v želeni obliki.
Če torej iščete službo, povezano s podatkovnim rudarjenjem, se morate pripraviti na vprašanja o intervjuju za podatkovno rudarjenje za leto 2019. Res je, da je vsak intervju drugačen glede na različne profile delovnih mest, toda za razrešitev intervjuja morate dobro in jasno poznati Data Mining. Tu smo pripravili pomembna vprašanja in odgovore za rudarjenje podatkov, ki vam bodo pomagali do uspeha v intervjuju. Ta zgornja vprašanja o intervjuju so razdeljena na dva dela:
1. del - Vprašanja za intervju s podatkovnim miniranjem (osnovno)
Ta prvi del zajema osnovna vprašanja in odgovore za obdelavo podatkovnih podatkov
1. Pojasnite tehnike rudarjenja podatkov?
Odgovor:
Tehnike so zaporedni vzorci, napovedovanje, regresijska analiza, grozdna analiza, klasifikacijska analiza, pridruženo učenje pravil, anomalija ali zunanje odkrivanje in drevesa odločanja.
2. Pojasnite prednosti podatkovnega rudarjenja?
Odgovor:
Glavna prednost podatkovnega rudarjenja je uporaba tega v bankah in drugih finančnih družbah ali institucijah za preverjanje neplačnikov na podlagi zadnjih transakcij uporabnikov in vzorcev vedenja. Uporablja se tudi za pošiljanje ali pošiljanje pravilnih oglasov po internetu. Na podlagi algoritmov strojnega učenja se spletne strani prikažejo na podlagi pretekle uporabnikove zgodovine in interesov ali iščejo po internetu.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju za obdelavo podatkov
3. Pojasnite obseg podatkovnega rudarjenja?
Odgovor:
Obseg podatkovnega rudarjenja je avtomatizirano napovedovanje trendov in vedenj, avtomatizirano odkrivanje prej neznanih vzorcev. Uporablja se za avtomatizacijo postopka iskanja napovednih informacij v velikih bazah podatkov. Orodja za rudarjenje podatkov se uporabljajo za pregledovanje baz podatkov. Uporablja se tudi za prepoznavanje prej skritih vzorcev.
4. Navedite vrste podatkovnega rudarjenja?
Odgovor:
To so osnovna vprašanja za intervjuje podatkov, ki jih postavljamo v intervjuju. Integracija, izbira, čiščenje podatkov, preoblikovanje podatkov, ocenjevanje vzorcev in predstavitev znanja so vrste podatkovnega rudarjenja.
5. Pojasnite razliko med zbiranjem podatkov in shranjevanjem podatkov?
Odgovor:
Podatkovno rudarjenje procesi, kjer podatke raziskuje s poizvedbami ali pomeni raziskati podatke in analizirati rezultate ali rezultate. To pomaga pri poročanju, načrtovanju strategij in predstavitvi smiselnih nizov podatkov. Skladiščenje podatkov je postopek, pri katerem se podatki pridobivajo iz različnih virov, nato pa se preverjajo in shranjujejo.
2. del - Vprašanja za intervju z podatkovnim miniranjem (napredno)
Zdaj si oglejmo napredna vprašanja in odgovore za intervjuje podatkovnega rudarjenja.
6. Ali lahko poveste, katere težave na splošno lahko reši rudarjenje podatkov?
Odgovor:
Izvajanje podatkov je zelo kritičen postopek, saj se uporablja za preverjanje in ožji izbor podatkov iz velike količine podatkov sistema ali organizacij. Kako se podatki pretakajo in kakšen je postopek, je mogoče določiti na podlagi rezultatov rudarjenja podatkov. Rudarjenje podatkov se pogosto uporablja v panogah, kot so trženje, storitve, umetna inteligenca (AI), vladna inteligenca (GI) in oglaševanje. Obstajajo tudi druge panoge, kot so telekomunikacije, e-trgovina, zdravstvo, energija, analiza bioloških podatkov, agencije za kriminal, trgovina na drobno, iskanje informacij, kot so komunikacijski sistemi, izobraževanje in prodaja.
7. Pojasnite uporabo poizvedb o rudarjenju podatkov ali zakaj so poizvedbe o rudarjenju podatkov bolj koristne?
Odgovor:
Poizvedbe glede ming podatkov so v glavnem pomagale pri uporabi modela na nove podatke, da bi dosegli enotne ali več rezultatov. Prav tako nam omogoča, da v paketu zagotovimo vhodne vrednosti, kot so parametri. Poizvedba lahko učinkoviteje poišče primere, ki ustrezajo določenemu vzorcu. Dobi statistični pomnilnik podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje, in pomaga pri pridobivanju natančnega vzorca in pravila tipičnega primera, ki predstavlja vzorec v modelu. Pomaga pri pridobivanju regresijskih formul in drugih izračunov, ki pojasnjujejo vzorce. Prav tako pridobi podrobnosti o posameznih primerih, uporabljenih v modelu. Vključuje podatke, ki se v analizi ne uporabljajo, na splošno pa ohrani model s pomočjo dodajanja svežih podatkov in opravlja nalogo ter navzkrižno preverjeno.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju za obdelavo podatkov.
8. Pojasnite združevanje pri pridobivanju podatkov?
Odgovor:
Grupiranje podatkov Ming imenujemo skupina abstraktnih predmetov v razrede podobnih predmetov. Pri kopanju podatkov se kopica podatkovnih objektov obravnava kot ena skupina in med analizami grozdov se delitev podatkov izvede na skupine. Skupine so označene na podlagi podobnih podatkov. Grupiranje podatkov se uporablja v mnogih aplikacijah, kot so obdelava slik, analiza podatkov, prepoznavanje vzorcev in druge podobne tržne raziskave. Pomaga pri identifikaciji območij in razvrsti dokument na podlagi zbranih podatkov v iskalnih informacijah prek spleta ali katerega koli drugega medija. Uporablja se predvsem za odkrivanje aplikacij za preverjanje goljufij spletnih transakcij. Grozdna analiza je potrebna pri pridobivanju podatkov zaradi njene razširljivosti, sposobnosti ravnanja z različnimi atributi, interpretabilnosti, zmožnosti ravnanja z nerednimi podatki in je zelo dimenzijska.
9. Kakšen je pristop k rudarjenju podatkov na osnovi strojnega učenja?
Odgovor:
To so napredna vprašanja za intervjuje podatkovnega rudarjenja, postavljena v intervjuju. Strojno učenje se uporablja predvsem pri pridobivanju podatkov, ker zajema postopke samodejnega računanja in je temeljilo na logičnih ali binarnih operacijah. Osredotočiti se moramo na pristope na drevesu odločitev in rezultati se večinoma razvijajo iz logičnega zaporedja korakov. Strojno učenje na splošno sledi načelu, ki nam omogoča obravnavo splošnejših vrst podatkov, vključno s primeri, pri čemer se te vrste in število lastnosti lahko razlikujejo. Strojno učenje je ena izmed priljubljenih tehnik, ki se uporablja za rudarjenje podatkov in tudi v umetni inteligenci.
10. Pojasnite glavne elemente podatkovnega rudarjenja?
Odgovor:
Izvajanje podatkov v glavnem pomaga pri pridobivanju informacij, preoblikovanju in nalaganju transakcij podatkov na sistem podatkovnih skladišč. Podatke v glavnem shranjuje in upravlja v večdimenzionalnem sistemu upravljanja baz podatkov. Podatke analizira s pomočjo aplikacijske programske opreme in pokaže, da so v uporabni obliki in do teh podatkov v glavnem dostopni strokovnjaki ali poslovni analitiki.
Priporočeni članek
To je bil osnovni vodnik za seznam vprašanj in odgovorov za intervju z rudarjenjem podatkov, tako da lahko kandidat brez težav razreši ta vprašanja o intervjuju. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Vprašanja o intervjuju Java EE
- APEX Intervjuska vprašanja - Posodobljeno za leto 2018
- Vprašanje za intervju z strojnim učenjem
- Top kotna 2 vprašanja za intervju
- Arhitektura podatkovnega rudarjenja