Introduktion till intervjufrågor och svar på datainriktning
Data mining är en process som används av organisationer för att konvertera rådata till användbar information som krävs. Det används för utvinning av mönster och kunskap från stora mängder data. Det handlar om databas- och datahanteringsaspekter, förbehandling av data, komplexitet, validering, uppdatering online och upptäckt av mönster. Datagruppens faktiska uppgift är att utföra den automatiska analysen av en stor mängd data för att extrahera okända och intressanta mönster som grupper av ovanliga poster, dataposter, beroenden.
Nedan finns en lista över intervjufrågor och svar från datainsamling 2019:
Det finns andra termer som används för data mining som liknar datafiske, data snooping och data muddring. Datagruvan följer processen för insamling av data och lastning i datalager. Efter att informationen har lagrats och hanterats på servrar har dessa uppgifter organiserats på önskat sätt av affärsanalytiker eller berörda personer. Efter att programvaran har sorterats är resultatet baserat på användarkraven eller ingångarna och det sista steget att visa de begärda uppgifterna i ett önskat format.
Så om du letar efter ett jobb som är relaterat till Data Mining måste du förbereda dig för intervjufrågorna om Data Mining från 2019. Det är sant att varje intervju är olika enligt de olika jobbprofilerna men ändå för att rensa intervjun måste du ha en god och tydlig kunskap om Data Mining. Här har vi förberett de viktiga frågor och svar på Data Mining Interview som hjälper dig att få framgång i din intervju. Dessa toppintervjufrågor är indelade i två delar:
Del 1 - Data Mining Interview Questions (Basic)
Den här första delen täcker grundläggande intervjufrågor och svar på Data Mining
1. Förklara teknikerna för data mining?
Svar:
Teknikerna är sekventiella mönster, förutsägelse, regressionsanalys, klusteranalys, klassificeringsanalys, associerad regelinlärning, anomali eller outlier-detektion och beslutsträd.
2. Förklara fördelarna med data mining?
Svar:
Den huvudsakliga fördelen med data mining är att använda detta i banker och andra finansiella företag eller institutioner för att kolla in defaulters på grundval av senaste transaktioner av användare och beteendemönster. Det används också för att skicka eller driva rätt annonser via internet. Baserat på maskininlärningsalgoritmer visas webbsidorna utifrån en användares tidigare historik och intressen eller sökning på internet.
Låt oss gå vidare till nästa intervjufrågor för datainriktning
3. Förklara omfattningen av data mining?
Svar:
Omfattningen av data mining är en automatiserad förutsägelse av trender och beteenden, automatiserad upptäckt av tidigare okända mönster. Det används för att automatisera processen för att hitta prediktiv information i stora databaser. Data mining-verktyg används för att svepa genom databaser. Det används också för att identifiera de tidigare dolda mönstren.
4. Lista upp vilka typer av data mining?
Svar:
Detta är de grundläggande intervjufrågorna för datainriktning som ställs i en intervju. Integrering, urval, datarengöring, dataomvandling, mönsterutvärdering och kunskapsrepresentation är typer av datainsamling.
5. Förklara skillnaden mellan data mining och data warehousing?
Svar:
Processer för utvinning av data, där de undersöker data med hjälp av frågor eller det betyder att utforska uppgifterna och analysera resultaten eller utdata. Detta hjälper till vid rapportering, strategiplanering och visualisering av meningsfulla datamängder. Datalagring är en process där data utvinns från de olika resurserna och därefter verifieras och lagras.
Del 2 - Data Mining Interview Questions (Advanced)
Låt oss nu titta på de avancerade intervjufrågorna och svaren för databrytning.
6. Kan du berätta, vilka problem i allmänhet kan datainsamlingen lösa?
Svar:
Data mining är en mycket kritisk process eftersom den används för att validera och kortlista data från den stora datamängden i systemet eller organisationerna. Hur uppgifterna flyter och vad processen är, kan de definieras på grundval av data mining-resultat. Data mining används ofta i branscher som marknadsföring, tjänster, artificiell intelligens (AI), myndighetsinformation (GI) och reklam. Det finns andra branscher som telekom, e-handel, sjukvård, energi, biologisk dataanalys, brottsorgan, detaljhandel, informationshämtning som kommunikationssystem, utbildning och försäljning.
7. Förklara användningen av frågor om data mining eller varför frågor om data mining är mer användbara?
Svar:
Data mingfrågorna hjälpte främst till att tillämpa modellen på den nya informationen, för att göra enstaka eller flera resultat. Det ger oss också möjlighet att tillhandahålla inputvärden som parametrar i batch. Frågan kan hämta ärenden mer effektivt som passar ett visst mönster. Det får det statistiska minnet av de data som används för träningen och hjälper till att få det exakta mönstret och regeln för det typiska fallet som representerar ett mönster i modellen. Det hjälper till att extrahera regressionsformlerna och andra beräkningar som förklarar mönster. Det hämtar också detaljerna om de enskilda fallen som används i modellen. Det inkluderar data som inte används i analysen och behåller i allmänhet modellen med hjälp av att lägga till färsk data och utföra uppgiften och korsverifiera.
Låt oss gå vidare till nästa intervjufrågor för datainriktning.
8. Förklara kluster i datakommunikation?
Svar:
Clustering in data Ming kallas en grupp abstrakta objekt till klasser av liknande objekt görs. Vid datautvinning behandlas ett kluster av dataobjekt som en grupp och medan klusteranalysen görs, delas data in i grupper. Grupperna är märkta på grundval av liknande data. Dataklastrering används i många applikationer som bildbehandling, dataanalys, mönsterigenkänning och andra liknande marknadsundersökningar. Det hjälper till att identifiera områden och klassificera dokumentet på grundval av insamlade data över sökinformation via en webb eller något annat medium. Det används främst för att upptäcka applikationer för att kontrollera bedrägerierna med online-transaktioner. Klusteranalys krävs vid dataanläggning på grund av dess skalbarhet, förmåga att hantera olika typer av attribut, tolkbarhet, förmåga att hantera smutsiga data och den är mycket dimensionell.
9. Vad är en maskininlärningsbaserad metod för data mining?
Svar:
Det här är de avancerade intervjufrågorna för datalagring som ställs i en intervju. Maskininlärning används huvudsakligen i data mining eftersom den täcker de automatiska beräkningsprocedurerna och den baserades på logiska eller binära operationer. Vi måste fokusera på beslutsträdstrategier och resultaten utvecklas huvudsakligen från den logiska stegsekvensen. Maskininlärning följer i allmänhet principen som skulle göra det möjligt för oss att hantera mer allmänna datatyper inklusive fall och i denna typ och antal attribut kan variera. Maskininlärning är en av de populära teknikerna som används för data mining och inom artificiell intelligens.
10. Förklara de viktigaste delarna av dataintervinning?
Svar:
Data mining hjälper huvudsakligen till att extrahera informationen, omvandla och ladda transaktioner av data till datalagringssystemet. Den lagrar och hanterar huvudsakligen uppgifterna i ett flerdimensionellt baserat databashanteringssystem. Den analyserar uppgifterna med tillämpningsprogramvara och visar att det i ett användbart format och dessa uppgifter huvudsakligen åtkomts av proffs eller affärsanalytiker.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en grundläggande guide till en lista över intervjufrågor och svar på datainriktning, så att kandidaten lätt kan slå ned dessa intervjufrågor för datainriktning. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Java EE intervjufrågor
- APEX-intervjufrågor - Uppdaterad för 2018
- Fråga om maskininlärningsintervju
- Top Angular 2 Interview Questions
- Data Mining Architecture