Johdanto tietojen kaivostoiminnan haastatteluun liittyviin kysymyksiin ja vastauksiin
Tietojen louhinta on prosessi, jota organisaatiot käyttävät raakadatan muuntamiseksi tarvittavaksi hyödylliseksi tiedoksi. Sitä käytetään kuvioiden ja tiedon poimimiseen suurista tietomääristä. Se sisältää tietokannan ja tiedonhallinnan näkökohdat, tietojen esikäsittelyn, monimutkaisuuden, validoinnin, online-päivityksen ja mallien jälkikäteen löytämisen. Tietojen louhinnan todellinen tehtävä on suorittaa suuren määrän tietojen automaattinen analysointi tuntemattomien ja mielenkiintoisten kuvioiden, kuten epätavallisten tietueiden, tietueiden, riippuvuuksien, poimimiseksi.
Alla on luettelo 2019 Data Mining -haastatteluun liittyvistä kysymyksistä ja vastauksista:
Tiedonlouhintaan käytetään muita termejä, kuten tiedonkalastus, tietojen torjunta ja ruoppaus. Tiedon louhinta seuraa tietojen keräämisprosessia ja lataamista tietovarastoihin. Sen jälkeen kun tiedot on varastoitu ja hallittu palvelimilla, liiketoimintaanalyytikko tai asianomaiset henkilöt ovat järjestäneet nämä tiedot vaaditulla tavalla. Tämän ohjelmiston lajittelun jälkeen tulos, joka perustuu käyttäjän vaatimuksiin tai syötteisiin, ja viimeisessä vaiheessa pyydetyt tiedot esitetään vaaditussa muodossa.
Joten jos etsit työtä, joka liittyy tiedon louhintaan, sinun on varauduttava 2019 tiedon louhinnan haastattelukysymyksiin. On totta, että jokainen haastattelu on erilainen työprofiilien mukaan, mutta haastattelun tyhjentämiseen tarvitaan kuitenkin hyvät ja selkeät tiedot Data Miningista. Täällä olemme laatineet tärkeät Data Mining -haastattelua koskevat kysymykset ja vastaukset, jotka auttavat sinua menestymään haastattelussa. Nämä top haastattelukysymykset on jaettu kahteen osaan:
Osa 1 - Data Mining -haastattelukysymykset (perus)
Tämä ensimmäinen osa kattaa perustiedot Data Mining -haastatteluun liittyvistä kysymyksistä ja vastauksista
1. Selitä tiedon louhinnan tekniikat?
Vastaus:
Tekniikat ovat peräkkäiset kuviot, ennustaminen, regressioanalyysi, klusterointianalyysi, luokitteluanalyysi, liitännäissääntöjen oppiminen, poikkeavuuksien tai ulkopuolisten havaitseminen ja päätöksentekopuut.
2. Selitä tiedon louhinnan edut?
Vastaus:
Tiedon louhinnan pääasiallinen etu on tämän käyttäminen pankeissa ja muissa rahoitusyhtiöissä tai -laitoksissa maksukyvyttömyyden tarkistamiseen käyttäjien viimeisimpien tapahtumien ja käyttäytymismallien perusteella. Sitä käytetään myös oikeiden mainosten lähettämiseen tai siirtämiseen Internetissä. Koneoppimisalgoritmeihin perustuen verkkosivut näytetään käyttäjän aikaisemman historian ja kiinnostuksen kohteiden tai Internetin kautta tapahtuvan haun perusteella.
Siirrymme seuraavaan Data Mining -haastattelukysymykseen
3. Selitä tiedon louhinnan laajuus?
Vastaus:
Tietojen louhinnan laajuus on automatisoitu suuntausten ja käyttäytymisen ennustaminen, aiemmin tuntemattomien mallien automaattinen löytäminen. Sitä käytetään ennustavan tiedon löytämisprosessin automatisointiin suurissa tietokannoissa. Tietojen louhintatyökaluja käytetään pyyhkäisemään tietokantojen läpi. Sitä käytetään myös aiemmin piilotettujen kuvioiden tunnistamiseen.
4. Luetteloi datan louhinnan tyypit?
Vastaus:
Tämä on haastattelussa esitetyt perustiedot Data Mining Interview -kysymyksistä. Integrointi, valinta, datan puhdistaminen, datan muuntaminen, kuvion arviointi ja tiedon esittäminen ovat tietolähteiden tyyppejä.
5. Selitä tiedon louhinnan ja tietovarastoinnin välinen ero?
Vastaus:
Tiedon louhintaprosessit, joissa se tutkii tietoja kyselyillä tai tarkoittaa tietojen tutkimista ja tulosten tai tulosten analysointia. Tämä auttaa raportointia, strategian suunnittelua ja merkityksellisten tietojoukkojen visualisointia. Tietovarastointi on prosessi, jossa tiedot erotetaan eri resursseista ja sen jälkeen varmennetaan ja tallennetaan.
Osa 2 - Data Mining -haastattelukysymykset (Advanced)
Katsokaamme nyt edistyneitä Data Mining -haastatteluun liittyviä kysymyksiä ja vastauksia.
6. Voitteko kertoa, mitkä ongelmat tietojen louhinnalla yleensä voidaan ratkaista?
Vastaus:
Tiedon louhinta on erittäin kriittinen prosessi, koska sitä käytetään järjestelmän tai organisaatioiden suuren tietomäärän tietojen validointiin ja luettelointiin. Kuinka data virtaa ja mikä on prosessi, se voidaan määritellä tiedon louhinnan tulosten perusteella. Tietojen louhinta on laajalti käytössä aloilla, kuten markkinointi, palvelut, tekoäly (AI), valtion tiedustelu (GI) ja mainonta. On myös muita toimialoja, kuten televiestintä, sähköinen kaupankäynti, terveydenhuolto, energia, biologinen tietoanalyysi, rikollisjärjestöt, vähittäiskauppa, tiedonhaku, kuten viestintäjärjestelmät, koulutus ja myynti.
7. Selitä tietojen louhintakyselyjen käyttöä tai miksi tiedon louhintakyselyt ovat hyödyllisempiä?
Vastaus:
Tietojen etsintäkyselyt auttoivat pääasiassa mallin soveltamisessa uuteen tietoon, yhden tai useamman tuloksen tuottamiseksi. Sen avulla voimme myös antaa syöttöarvot, kuten parametrit erässä. Kysely voi noutaa tapaukset tehokkaammin, mikä sopii tiettyyn malliin. Se saa koulutukseen käytetyn datan tilastollisen muistin ja auttaa saamaan mallin mallia edustavan tyypillisen tapauksen tarkan kuvion ja säännön. Se auttaa purkamaan regressiokaavoja ja muita laskelmia, jotka selittävät malleja. Se hakee myös yksityiskohdat mallissa käytetyistä yksittäisistä tapauksista. Se sisältää tiedot, joita ei käytetä analyysissä, ja yleensä se säilyttää mallin avulla lisäämällä tuoretta tietoa ja suorittamalla tehtävän ja ristiintarkistettu.
Siirrymme seuraavaan Data Mining -haastattelukysymykseen.
8. Selitä klusterointi tiedon louhinnassa?
Vastaus:
Rypistyminen datassa Ming-nimitykseen viitataan abstraktien esineiden ryhmänä samanlaisten objektien luokiksi. Tietojen louhinnassa tietoobjektien klusteria käsitellään yhtenä ryhmänä ja klusterianalyysin aikana tietojen jakaminen ryhmiin. Ryhmät merkitään samanlaisten tietojen perusteella. Dataklusterointia käytetään monissa sovelluksissa, kuten kuvankäsittelyssä, tietojen analysoinnissa, kuvioiden tunnistamisessa ja muissa vastaavissa markkinatutkimuksissa. Se auttaa alueiden tunnistamisessa ja luokittelee asiakirjan kerätyn tiedon perusteella hakutietoihin verkon tai muun välineen kautta. Sitä käytetään pääasiassa sovellusten havaitsemiseen verkkokauppojen petosten tarkistamiseksi. Tietojen louhinnassa vaaditaan klusterianalyysi sen skaalautuvuuden, kyvyn käsitellä erityyppisiä ominaisuuksia, tulkittavuuden, kyvyn käsitellä sotkuista dataa vuoksi, ja se on erittäin ulotteinen.
9. Mikä on koneoppimiseen perustuva lähestymistapa tiedon louhintaan?
Vastaus:
Tämä on haastattelussa kysyttyjä Advanced Mining Interview -kysymyksiä. Koneoppimista käytetään pääasiassa tiedon louhintaan, koska se kattaa automaattiset laskentatoimenpiteet ja se perustui loogisiin tai binäärisiin toimintoihin. Meidän on keskityttävä päätöksentekopuun lähestymistapoihin, ja tulokset kehittyvät pääasiassa loogisesta vaihejärjestyksestä. Koneoppimisessa noudatetaan yleensä periaatetta, jonka avulla voimme käsitellä yleisempiä tietotyyppejä, tapaukset mukaan lukien, ja tällaiset ominaisuudet sekä määrät voivat vaihdella. Koneoppiminen on yksi suositusta tekniikasta, jota käytetään tiedon louhintaan ja myös tekoälyyn.
10. Selitä datan louhinnan tärkeimmät elementit?
Vastaus:
Tiedon louhinta auttaa lähinnä tiedon purkamista, muuntamista ja datan transaktioiden lataamista tietovarastojärjestelmään. Se tallentaa ja hallitsee tietoja pääasiassa moniulotteiseen tietokannan hallintajärjestelmään. Se analysoi tiedot sovellusohjelmistojen mukaan ja osoittaa, että hyödyllisessä muodossa ja nämä tiedot ovat pääsääntöisesti ammattilaisten tai liike-elämän analyytikoiden käyttämiä.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut perusohje luetteloon tietojen louhinnan haastattelua koskevista kysymyksistä ja vastauksista, jotta hakija voi helposti hajottaa nämä tiedon louhinnan haastattelua koskevat kysymykset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Java EE -haastattelukysymykset
- APEX-haastattelukysymykset - päivitetty vuodelle 2018
- Koneoppimisen haastattelukysymys
- 2 suosituinta haastattelukysymystä
- Tietojen louhinnan arkkitehtuuri