Introduction à l'exploration de données Questions et réponses
L'exploration de données est un processus utilisé par les organisations pour convertir des données brutes en informations utiles utiles. Il est utilisé pour l'extraction de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données. Il implique les aspects de gestion des bases de données et des données, le prétraitement des données, la complexité, la validation, la mise à jour en ligne et la post-découverte des modèles. La tâche réelle de l'exploration de données consiste à effectuer l'analyse automatique d'une grande quantité de données pour extraire les modèles inconnus et intéressants tels que les groupes d'enregistrements inhabituels, les enregistrements de données, les dépendances.
Vous trouverez ci-dessous la liste des questions et réponses des entretiens Data Mining 2019:
Il existe d'autres termes utilisés pour l'exploration de données, comme la pêche de données, l'espionnage de données et le dragage de données. L'exploration de données suit le processus de collecte des données et de chargement dans les entrepôts de données. Après que ces données ont été stockées et gérées sur des serveurs, ces données ont été organisées de la manière requise par l'analyste commercial ou les personnes concernées. Après le tri du logiciel, le résultat basé sur les besoins ou les entrées de l'utilisateur et la dernière étape consiste à afficher les données demandées dans un format requis.
Donc, si vous recherchez un emploi lié à l'exploration de données, vous devez vous préparer aux questions d'entrevue de l'exploration de données 2019. Il est vrai que chaque entretien est différent selon les différents profils d'emploi, mais pour effacer l'entretien, vous devez avoir une bonne et claire connaissance du Data Mining. Ici, nous avons préparé les questions et réponses importantes de l'entrevue d'exploration de données qui vous aideront à réussir votre entrevue. Ces principales questions d'entrevue sont divisées en deux parties:
Partie 1 - Questions d'entrevue sur l'exploration de données (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses d'entrevue de base sur l'exploration de données
1. Expliquez les techniques d'exploration de données?
Répondre:
Les techniques sont les modèles séquentiels, la prédiction, l'analyse de régression, l'analyse de regroupement, l'analyse de classification, l'apprentissage des règles associées, la détection des anomalies ou des valeurs aberrantes et les arbres de décision.
2. Expliquez les avantages de l'exploration de données?
Répondre:
Le principal avantage de l'exploration de données est de l'utiliser dans les banques et autres sociétés ou institutions financières pour vérifier les défaillants sur la base des dernières transactions des utilisateurs et des comportements. Il est également utilisé pour envoyer ou diffuser les bonnes publicités sur Internet. Basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique, les pages Web sont affichées sur la base de l'historique et des intérêts antérieurs d'un utilisateur ou d'une recherche sur Internet.
Passons aux prochaines questions d'entrevue sur l'exploration de données
3. Expliquez la portée de l'exploration de données?
Répondre:
La portée de l'exploration de données est une prédiction automatisée des tendances et des comportements, la découverte automatisée de modèles auparavant inconnus. Il est utilisé pour automatiser le processus de recherche d'informations prédictives dans de grandes bases de données. Les outils d'exploration de données sont utilisés pour parcourir les bases de données. Il est également utilisé pour identifier les modèles précédemment masqués.
4. Énumérez les types d'exploration de données?
Répondre:
Ce sont les questions d'entrevue de base de Data Mining posées dans une interview. L'intégration, la sélection, le nettoyage des données, la transformation des données, l'évaluation des modèles et la représentation des connaissances sont des types d'exploration de données.
5. Expliquez la différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données?
Répondre:
Processus d'exploration de données, où il explore les données à l'aide de requêtes ou signifie explorer les données et analyser les résultats ou les sorties. Cela aide à créer des rapports, à planifier la stratégie et à visualiser les ensembles de données significatifs. L'entreposage de données est un processus où les données sont extraites des différentes ressources et après cela, elles sont vérifiées et stockées.
Partie 2 - Questions d'entrevue sur l'exploration de données (avancées)
Jetons maintenant un coup d'œil aux questions et réponses d'entrevue avancées sur l'exploration de données.
6. Pouvez-vous nous dire quels problèmes, en général, l'exploration de données peut résoudre?
Répondre:
L'exploration de données est un processus très critique car il est utilisé pour valider et présélectionner les données du grand volume de données du système ou des organisations. Comment les données circulent et quel est le processus, elles peuvent être définies sur la base des résultats de l'exploration de données. L'exploration de données est largement utilisée dans des secteurs comme le marketing, les services, l'intelligence artificielle (IA), l'intelligence gouvernementale (IG) et la publicité. Il existe d'autres industries comme les télécommunications, le commerce électronique, les soins de santé, l'énergie, l'analyse des données biologiques, les agences de la criminalité, la vente au détail, la recherche d'informations comme les systèmes de communication, l'éducation et les ventes.
7. Expliquez l'utilisation des requêtes d'exploration de données ou pourquoi les requêtes d'exploration de données sont plus utiles?
Répondre:
Les requêtes de data ming ont principalement aidé à appliquer le modèle aux nouvelles données, pour obtenir des résultats uniques ou multiples. Il nous permet également de fournir des valeurs d'entrée telles que des paramètres en lot. La requête peut récupérer les cas plus efficacement, ce qui correspond à un modèle particulier. Il obtient la mémoire statistique des données utilisées pour la formation et aide à obtenir le modèle exact et la règle du cas typique représentant un modèle dans le modèle. Il aide à extraire les formules de régression et d'autres calculs qui expliquent les modèles. Il récupère également les détails sur les cas individuels utilisés dans le modèle. Il inclut les données qui ne sont pas utilisées dans l'analyse et généralement il conserve le modèle avec l'aide d'ajouter les nouvelles données et d'effectuer la tâche et la vérification croisée.
Passons aux prochaines questions d'entrevue sur l'exploration de données.
8. Expliquez le clustering dans l'exploration de données?
Répondre:
Regroupement dans les données Ming est appelé un groupe d'objets abstraits en classes d'objets similaires. Dans l'exploration de données, un cluster d'objets de données est traité comme un groupe et lors de l'analyse de cluster, la partition des données est effectuée en groupes. Les groupes sont étiquetés sur la base de données similaires. Le clustering de données est utilisé dans de nombreuses applications comme le traitement d'images, l'analyse de données, la reconnaissance de formes et d'autres études de marché similaires. Il aide à identifier les zones et classe le document sur la base des données collectées sur les informations de recherche via un site Web ou tout autre support. Il est principalement utilisé pour détecter des applications pour vérifier la fraude des transactions en ligne. L'analyse de cluster est requise dans l'exploration de données en raison de son évolutivité, de sa capacité à gérer différents types d'attributs, de son interprétabilité, de sa capacité à traiter des données en désordre, et elle est très dimensionnelle.
9. Qu'est-ce qu'une approche basée sur l'apprentissage automatique pour l'exploration de données?
Répondre:
Ce sont les questions avancées de l'interrogation de Data Mining posées dans une interview. L'apprentissage automatique est principalement utilisé dans l'exploration de données car il couvre les procédures de calcul automatique et il était basé sur des opérations logiques ou binaires. Nous devons nous concentrer sur les approches d'arbre de décision et les résultats sont principalement issus de la séquence logique des étapes. L'apprentissage automatique suit généralement le principe qui nous permettrait de traiter des types de données plus généraux, y compris des cas, et dans ce type et le nombre d'attributs peut varier. L'apprentissage automatique est l'une des techniques les plus utilisées pour l'exploration de données et l'intelligence artificielle.
10. Expliquez les principaux éléments de l'exploration de données?
Répondre:
L'exploration de données aide principalement à extraire les informations, à transformer et à charger les transactions de données dans le système d'entrepôt de données. Il stocke et gère principalement les données dans un système de gestion de base de données multidimensionnelle. Il analyse les données par logiciel d'application et montre que dans un format utile et ces données principalement consultées par les professionnels ou les analystes d'affaires.
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