Úvod do otázok a odpovedí týkajúcich sa dolovania údajov
Dolovanie údajov je proces, ktorý organizácie používajú na konverziu nespracovaných údajov na užitočné požadované informácie. Používa sa na extrahovanie vzorov a poznatkov z veľkého množstva údajov. Zahŕňa to aspekty správy databáz a údajov, predspracovanie údajov, zložitosť, overovanie, online aktualizáciu a následné zisťovanie vzorov. Samotnou úlohou dolovania údajov je vykonávať automatickú analýzu veľkého množstva údajov, aby sa extrahovali neznáme a zaujímavé vzorce, ako sú skupiny neobvyklých záznamov, záznamy údajov, závislosti.
Nižšie je uvedený zoznam otázok a odpovedí týkajúcich sa dolovania údajov z roku 2019:
Existujú aj ďalšie pojmy, ktoré sa používajú pri získavaní údajov, napríklad rybolov, snooping a bagrovanie údajov. Dolovanie údajov sleduje proces zhromažďovania údajov a ich načítania do dátových skladov. Po uložení a správe týchto údajov na serveroch boli tieto údaje požadovaným spôsobom usporiadané obchodným analytikom alebo dotknutými osobami. Po tomto triedení softvéru je výsledkom na základe požiadaviek používateľa alebo vstupov a poslednou fázou je zobrazenie požadovaných údajov v požadovanom formáte.
Ak teda hľadáte prácu súvisiacu s dolovaním údajov, musíte sa pripraviť na otázky týkajúce sa rozhovoru o dolovaní údajov z roku 2019. Je pravda, že každý rozhovor sa líši podľa rôznych profilov zamestnania, ale na to, aby ste si pohovor mohli vyčistiť, musíte mať dobrú a jasnú znalosť ťažby údajov. Tu sme pripravili dôležité otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru o dolovaní dát, ktoré vám pomôžu dosiahnuť úspech v pohovore. Tieto najčastejšie otázky na pohovor sú rozdelené do dvoch častí:
1. časť - Rozhovory týkajúce sa dolovania údajov (základné)
Táto prvá časť sa týka základných otázok a odpovedí týkajúcich sa dolovania údajov
1. Vysvetlite techniky získavania údajov?
odpoveď:
Techniky sú sekvenčné vzorce, predikcia, regresná analýza, zhluková analýza, klasifikačná analýza, pridružené učenie pravidiel, detekcia anomálií alebo odľahlých hodnôt a rozhodovacie stromy.
2. Vysvetlite výhody získavania údajov?
odpoveď:
Hlavnou výhodou získavania údajov je použitie v bankách a iných finančných spoločnostiach alebo inštitúciách na kontrolu neplatičov na základe posledných transakcií používateľov a vzorcov správania. Používa sa tiež na odosielanie alebo tlačenie správnych reklám cez internet. Na základe algoritmov strojového učenia sa webové stránky zobrazujú na základe predchádzajúcej histórie a záujmov používateľa alebo vyhľadávania na internete.
Prejdime k ďalším otázkam rozhovoru o dolovaní dát
3. Vysvetlite rozsah získavania údajov?
odpoveď:
Rozsah získavania údajov je automatická predikcia trendov a správania, automatické zisťovanie predtým neznámych vzorov. Používa sa na automatizáciu procesu zisťovania prediktívnych informácií vo veľkých databázach. Nástroje na dolovanie údajov sa používajú na prehľadávanie databáz. Používa sa tiež na identifikáciu predtým skrytých vzorov.
4. Uveďte druhy ťažby údajov?
odpoveď:
Toto sú základné otázky týkajúce sa rozhovoru s dolovaním údajov, ktoré boli položené počas rozhovoru. Integrácia, výber, čistenie údajov, transformácia údajov, hodnotenie vzorov a reprezentácia znalostí sú typy získavania údajov.
5. Vysvetlite rozdiel medzi ťažbou a skladovaním údajov?
odpoveď:
Procesy získavania údajov, pri ktorých údaje skúma pomocou dopytov alebo to znamená skúmať údaje a analyzovať výsledky alebo výstupy. Pomáha to pri podávaní správ, plánovaní stratégie a vizualizácii zmysluplných súborov údajov. Skladovanie údajov je proces, pri ktorom sa údaje extrahujú z rôznych zdrojov a následne sa overujú a ukladajú.
2. časť - Rozhovory na dolovanie údajov (rozšírené)
Pozrime sa teraz na pokročilé otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru s dolovaním údajov.
6. Môžete nám povedať, ktoré problémy môžu vo všeobecnosti vyriešiť ťažbu údajov?
odpoveď:
Získavanie údajov je veľmi kritický proces, pretože sa používa na overovanie a užší výber údajov z veľkého množstva údajov v systéme alebo organizáciách. Ako údaje tečú a čo je proces, možno ich definovať na základe výsledkov získavania údajov. Dolovanie údajov je široko využívané v odvetviach ako marketing, služby, umelá inteligencia (AI), vládna spravodajská služba (GI) a reklama. Existujú aj ďalšie odvetvia ako telekomunikácie, elektronický obchod, zdravotníctvo, energetika, analýza biologických údajov, zločinecké agentúry, maloobchod, získavanie informácií, ako sú komunikačné systémy, vzdelávanie a predaj.
7. Vysvetlite použitie dotazov na dolovanie údajov alebo prečo sú otázky na ťažbu údajov užitočnejšie?
odpoveď:
Dotazy na spojenie údajov pomohli hlavne pri aplikovaní modelu na nové údaje, pri dosahovaní jednoduchých alebo viacerých výsledkov. Umožňuje nám tiež zadávať vstupné hodnoty, napríklad parametre v dávke. Dotaz môže efektívnejšie načítať prípady, ktoré vyhovujú konkrétnemu vzoru. Získava štatistickú pamäť údajov použitých na výcvik a pomáha pri získaní presného vzoru a pravidla typického prípadu predstavujúceho vzor v modeli. Pomáha extrahovať regresné vzorce a ďalšie výpočty, ktoré vysvetľujú vzorce. Získava tiež podrobnosti o jednotlivých prípadoch použitých v modeli. Zahŕňa údaje, ktoré sa v analýze nepoužívajú, a spravidla si zachováva model pomocou pridávania nových údajov a vykonaním úlohy a krížovým overením.
Prejdime k ďalším otázkam rozhovoru o dolovaní dát.
8. Vysvetlite zoskupovanie dolovania údajov?
odpoveď:
Zhlukovanie údajov Ming sa označuje ako skupina abstraktných objektov do tried podobných objektov. Pri dolovaní údajov sa klaster údajových objektov považuje za jednu skupinu a pri vykonávaní klastrovej analýzy sa rozdelenie údajov vykonáva do skupín. Skupiny sú označené na základe podobných údajov. Zoskupovanie údajov sa používa v mnohých aplikáciách, ako je spracovanie obrazu, analýza údajov, rozpoznávanie vzorov a iné, napríklad prieskum trhu. Pomáha pri identifikácii oblastí a klasifikuje dokument na základe zhromaždených údajov prostredníctvom vyhľadávacích informácií prostredníctvom webu alebo iného média. Používa sa hlavne na odhaľovanie aplikácií na kontrolu podvodov pri online transakciách. Pri získavaní údajov sa vyžaduje klastrová analýza, pretože je škálovateľná, schopná vysporiadať sa s rôznymi druhmi atribútov, interpretovateľnosť, schopnosť vysporiadať sa s chaotickými údajmi a je vysoko dimenzionálna.
9. Aký je prístup k ťažbe údajov založený na strojovom učení?
odpoveď:
Toto sú pokročilé otázky týkajúce sa rozhovoru s ťažbou údajov, ktoré boli položené počas rozhovoru. Strojové učenie sa používa hlavne pri získavaní údajov, pretože pokrýva postupy automatizovaného výpočtu a bolo založené na logických alebo binárnych operáciách. Musíme sa zamerať na prístupy založené na rozhodovacích stromoch a výsledky sa vyvíjajú hlavne z logického sledu krokov. Strojové učenie sa vo všeobecnosti riadi zásadou, ktorá by nám umožnila zaoberať sa všeobecnejšími typmi údajov vrátane prípadov av týchto typoch sa počet atribútov môže líšiť. Strojové učenie je jednou z populárnych techník používaných pri získavaní údajov a tiež v umelej inteligencii.
10. Vysvetlite hlavné prvky získavania údajov?
odpoveď:
Dolovanie údajov pomáha hlavne pri extrahovaní informácií, transformácii a načítaní transakcií údajov do systému údajového skladu. Uchováva a spravuje údaje predovšetkým vo viacrozmernom systéme správy databáz. Analyzuje údaje pomocou aplikačného softvéru a ukazuje, že v užitočnom formáte a k týmto údajom majú prístup najmä profesionáli alebo obchodní analytici.
Odporúčaný článok
Toto bol základný návod na zoznam otázok a odpovedí na dotazník na dolovanie údajov, aby mohol uchádzač tieto otázky na rozhovor na dolovanie dát ľahko zakročiť. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Otázky na rozhovor s Java EE
- Otázky týkajúce sa rozhovoru APEX - aktualizované na rok 2018
- Otázka rozhovoru o strojovom učení
- Najčastejšie otázky týkajúce sa rozhovoru pod uhlom 2
- Architektúra dolovania dát