Einführung in Data Mining Interview Fragen und Antworten
Data Mining ist ein Prozess, der von Organisationen verwendet wird, um Rohdaten in die nützlichen erforderlichen Informationen zu konvertieren. Es wird zur Extraktion von Mustern und Wissen aus großen Datenmengen verwendet. Dabei geht es um die Aspekte Datenbank- und Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Komplexität, Validierung, Online-Aktualisierung und Nacherkennung von Mustern. Die eigentliche Aufgabe von Data Mining ist die automatische Analyse einer großen Datenmenge, um unbekannte und interessante Muster wie Gruppen ungewöhnlicher Datensätze, Datensätze und Abhängigkeiten zu extrahieren.
Im Folgenden finden Sie eine Liste mit Fragen und Antworten zum Data Mining-Interview für 2019:
Es gibt andere Begriffe, die für das Data Mining verwendet werden, z. B. Data Fishing, Data Snooping und Data Dredging. Das Data Mining folgt dem Prozess des Sammelns der Daten und des Ladens in Data Warehouses. Nachdem diese Daten auf Servern gespeichert und verwaltet wurden, wurden diese Daten vom Business Analyst oder den betroffenen Personen in der erforderlichen Weise organisiert. Nach dem Sortieren der Software werden die angeforderten Daten anhand der Benutzeranforderungen oder Eingaben und in der letzten Phase in einem erforderlichen Format angezeigt.
Wenn Sie also nach einem Job suchen, der mit Data Mining zusammenhängt, müssen Sie sich auf die Data Mining-Interview-Fragen 2019 vorbereiten. Es ist richtig, dass jedes Interview anders ist als die verschiedenen Jobprofile, aber um das Interview zu klären, müssen Sie über gute und klare Kenntnisse in Data Mining verfügen. Hier haben wir die wichtigen Fragen und Antworten zu Data Mining-Vorstellungsgesprächen vorbereitet, die Ihnen helfen, ein erfolgreiches Vorstellungsgespräch zu führen. Diese wichtigsten Interviewfragen gliedern sich in zwei Teile:
Teil 1 - Fragen zum Data Mining-Interview (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden grundlegende Fragen und Antworten zu Data Mining-Interviews behandelt
1. Erklären Sie die Techniken des Data Mining?
Antworten:
Die Techniken sind sequentielle Muster, Vorhersage, Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Klassifikationsanalyse, Lernen von Regeln, Erkennung von Anomalien oder Ausreißern und Entscheidungsbäume.
2. Erklären Sie die Vorteile von Data Mining?
Antworten:
Der Hauptvorteil von Data Mining besteht darin, dass Banken und andere Finanzunternehmen oder -institutionen dies verwenden, um die Zahlungsausfälle auf der Grundlage der letzten Transaktionen von Benutzern und Verhaltensmustern zu überprüfen. Es wird auch zum Senden oder Pushen der richtigen Werbung über das Internet verwendet. Basierend auf Algorithmen für maschinelles Lernen werden die Webseiten auf der Grundlage der Vorgeschichte und Interessen eines Benutzers angezeigt oder über das Internet gesucht.
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum Data Mining-Interview fort
3. Erklären Sie den Umfang des Data Mining?
Antworten:
Der Umfang des Data Mining ist eine automatisierte Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen sowie die automatisierte Erkennung bisher unbekannter Muster. Es wird verwendet, um das Auffinden von Vorhersageinformationen in großen Datenbanken zu automatisieren. Data Mining-Tools werden zum Durchsuchen von Datenbanken verwendet. Es wird auch verwendet, um die zuvor verborgenen Muster zu identifizieren.
4. Auflisten der Arten von Data Mining?
Antworten:
Dies sind die grundlegenden Fragen zu Data Mining-Vorstellungsgesprächen, die in einem Interview gestellt werden. Integration, Auswahl, Datenbereinigung, Datentransformation, Musterbewertung und Wissensrepräsentation sind Arten von Data Mining.
5. Erklären Sie den Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing?
Antworten:
Data Mining-Prozesse, bei denen die Daten mithilfe von Abfragen untersucht werden, oder es bedeutet, die Daten zu untersuchen und die Ergebnisse oder die Ausgabe zu analysieren. Dies hilft bei der Berichterstellung, Strategieplanung und Visualisierung der aussagekräftigen Datensätze. Data Warehousing ist ein Prozess, bei dem die Daten aus den verschiedenen Ressourcen extrahiert und anschließend überprüft und gespeichert werden.
Teil 2 - Fragen zum Data Mining-Interview (Fortgeschrittene)
Werfen wir jetzt einen Blick auf die erweiterten Fragen und Antworten zu Data Mining-Interviews.
6. Können Sie bitte sagen, welche Probleme das Data Mining im Allgemeinen lösen kann?
Antworten:
Data Mining ist ein sehr kritischer Prozess, da hiermit die Daten aus dem großen Datenvolumen des Systems oder der Organisationen validiert und in die engere Auswahl gezogen werden. Wie die Daten fließen und wie der Prozess ist, kann auf der Grundlage von Data Mining-Ergebnissen definiert werden. Data Mining wird häufig in Branchen wie Marketing, Dienstleistungen, künstlicher Intelligenz (KI), Regierungsinformationen (GI) und Werbung eingesetzt. Es gibt andere Branchen wie Telekommunikation, E-Commerce, Gesundheitswesen, Energie, biologische Datenanalyse, Kriminalbehörden, Einzelhandel, Informationsbeschaffung wie Kommunikationssysteme, Bildung und Vertrieb.
7. Erläutern Sie die Verwendung von Data Mining-Abfragen, oder warum sind Data Mining-Abfragen hilfreicher?
Antworten:
Die Daten-Ming-Abfragen halfen hauptsächlich dabei, das Modell auf die neuen Daten anzuwenden, um einzelne oder mehrere Ergebnisse zu erzielen. Es ermöglicht uns auch, Eingabewerte wie Parameter in Batch bereitzustellen. Die Abfrage kann die Fälle effektiver abrufen, die zu einem bestimmten Muster passen. Es erhält den statistischen Speicher der für das Training verwendeten Daten und hilft dabei, das genaue Muster und die Regel des typischen Falls zu ermitteln, der ein Muster im Modell darstellt. Es hilft beim Extrahieren der Regressionsformeln und anderer Berechnungen, die Muster erklären. Außerdem werden die Details zu den im Modell verwendeten Einzelfällen abgerufen. Es enthält die Daten, die nicht in der Analyse verwendet werden, und behält im Allgemeinen das Modell bei, indem es die neuen Daten hinzufügt, die Aufgabe ausführt und die Daten überprüft.
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum Data Mining-Interview fort.
8. Erklären Sie das Clustering beim Data Mining?
Antworten:
Clustering in Daten Ming wird als eine Gruppe abstrakter Objekte bezeichnet, in die Klassen ähnlicher Objekte eingeteilt werden. Beim Data Mining wird ein Cluster von Datenobjekten als eine Gruppe behandelt, und während der Clusteranalyse wird die Aufteilung der Daten in Gruppen vorgenommen. Die Gruppen sind aufgrund der ähnlichen Daten gekennzeichnet. Datencluster werden in vielen Anwendungen wie der Bildverarbeitung, Datenanalyse, Mustererkennung und anderen Marktforschungsbereichen eingesetzt. Es hilft bei der Identifizierung von Bereichen und klassifiziert das Dokument anhand der gesammelten Daten über Suchinformationen über ein Web oder ein anderes Medium. Es wird hauptsächlich zum Erkennen von Anwendungen verwendet, um den Betrug von Online-Transaktionen zu überprüfen. Die Clusteranalyse ist beim Data Mining aufgrund ihrer Skalierbarkeit, ihrer Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Attributen umzugehen, ihrer Interpretierbarkeit und ihrer Fähigkeit, mit unordentlichen Daten umzugehen, erforderlich und weist eine hohe Dimension auf.
9. Was ist ein auf maschinellem Lernen basierender Ansatz für Data Mining?
Antworten:
Dies sind die erweiterten Fragen zu Data Mining-Vorstellungsgesprächen, die in einem Interview gestellt wurden. Maschinelles Lernen wird hauptsächlich beim Data Mining verwendet, da es die automatischen Rechenverfahren abdeckt und auf logischen oder binären Operationen basierte. Wir müssen uns auf Entscheidungsbaumansätze konzentrieren und die Ergebnisse werden hauptsächlich aus der logischen Abfolge von Schritten entwickelt. Maschinelles Lernen folgt im Allgemeinen dem Prinzip, dass es uns ermöglichen würde, mit allgemeineren Datentypen einschließlich Fällen umzugehen, und bei diesen Typen und der Anzahl von Attributen können Unterschiede auftreten. Maschinelles Lernen ist eine der beliebtesten Techniken für das Data Mining und für die künstliche Intelligenz.
10. Erläutern Sie die wichtigsten Elemente des Data Mining.
Antworten:
Data Mining hilft hauptsächlich beim Extrahieren von Informationen, beim Transformieren und Laden von Datentransaktionen in das Data Warehouse-System. Es speichert und verwaltet die Daten hauptsächlich in einem mehrdimensionalen Datenbankverwaltungssystem. Es analysiert die Daten durch Anwendungssoftware und zeigt, dass in einem nützlichen Format und auf diese Daten hauptsächlich von den Fachleuten oder Geschäftsanalysten zugegriffen wird.
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Dies ist ein grundlegender Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu Data Mining-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese Fragen zu Data Mining-Vorstellungsgesprächen problemlos durchgreifen kann. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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