Введение в аналитику больших массивов данных

Упражнение 1:

Номер 1

Приведите округленный результат прогнозирования пустого значения в таблице с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ:
Год 1 2 3 4
Тыс. руб 67 120 160

Ответ:

209

Номер 2

Каким будет округленный результат прогнозирования пустого значения в таблице с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ:
Год 1 2 3 4
Тыс. руб 67 120 160

Ответ:

(1) 209

(2) 210

(3) 220

(4) 301

Номер 3

Приведите округленный результат прогнозирования пустого значения в таблице с помощью функции РОСТ:
Год 1 2 3 4
Тыс. руб 67 120 160

Ответ:

260

Упражнение 2:

Номер 1

Какое значение запишет функция Flash (Мгновенное заполнение) Excel в пропущенной ячейке:
1234 23
321 2
1345 34
134

Ответ:

3

Номер 2

Какое значение запишет функция Flash (Мгновенное заполнение) Excel в пропущенной ячейке:

Ответ:

(1) война и мир

(2) роман

(3) сказка

(4) Фильм

Номер 3

Какое значение запишет функция Flash (Мгновенное заполнение) Excel в пропущенной ячейке

Ответ:

Сказка

Упражнение 3:

Номер 1

Существуют ли встроенные ограничения в Excel 2013 на количество элементов данных в одном ряду данных для плоских диаграмм?

Ответ:

(1) да, не более 32 000

(2) да, не более 32 767

(3) да, не более 1 048 576

(4) нет, размер ограничен только объемом доступной оперативной памяти

Номер 2

Каково ограничение в Excel 2013 на количество строк при загрузке csv-файла? (Если считаете, что размер ограничен только объемом доступной оперативной памяти напишите 0).

Ответ:

1048576

Номер 3

Каково ограничение в Excel 2013 на количество строк при загрузке csv-файла?

Ответ:

(1) 1048576

(2) 65535

(3) нет, размер ограничен только объемом доступной оперативной памяти

(4) 2147483648

Упражнение 4:

Номер 1

Отметьте верное представление типа данных "очень плохо"-"плохо"-"средне"-"хорошо-"очень хорошо" в файле типа ARFF:

Ответ:

(1)

@attribute estimation { “очень плохо”, плохо, средне, хорошо, “очень хорошо”}

(2) @attribute estimation { очень плохо, плохо, средне, хорошо, очень хорошо}

(3) @attribute estimation { [очень ]плохо, средне, [очень] хорошо}

(4) @attribute estimation { “[очень ]плохо”, средне, “[очень ]хорошо”}

Номер 2

Какие из перечисленных признаков таблицы могут быть классификационными без предварительной обработки?

Ответ:

(1) Temperature, Humidity

(2) Play, Outlook, Wind

(3) Play, Outlook, Temperature, Humidity, Wind

(4) Row No., Play, Outlook, Temperature, Humidity, Wind

Номер 3

Какие из перечисленных признаков таблицы представлены в абсолютной шкале?

Ответ:

(1) никакие

(2) Temperature

(3) Humidity

(4) Temperature, Humidity

Упражнение 5:

Номер 1

Основной целью процесса на приведенной диаграмме является

Ответ:

(1) произвести оценку качества работы алгоритма J48

(2) классифицировать выборку объектов алгоритмом J48

(3) оценить качество исходных данных

(4) выбрать наиболее релевантную обучающую выборку

Номер 2

Можно ли с помощью приведённой схемы произвести оценку качества работы алгоритма J48 на загруженных данных?

Ответ:

(1) нет

(2) да, достаточно одного прогона

(3) да, только после 10 запусков

(4) да, только после 100 запусков

Номер 3

Что выведет в приведённой схеме TextViewer?

Ответ:

(1) число

(2) текст

(3) обучающую выборку

(4) контрольную и обучающую выборку

Упражнение 6:

Номер 1

Продукты аналогичные Knime, RapidMiner хорошо подойдут для

Ответ:

(1) быстрого прототипирования модели обработки данных

(2) создания гибкой интерактивной модели обработки данных

(3) визуализации данных

(4) для разработки новых алгоритмов

Номер 2

В каком случае применение Tableau наиболее оправдано

Ответ:

(1) проведено исследование, результатом которого стала таблица объект-свойства, необходимо предоставить отчетность

(2) имеются данные, необходимо более получить ясное понимание этих данных

(3) необходимо реализовать гибкое интерактивное визуальное представление данных

(4) не оправдано

Номер 3

Какой из языков наиболее богат библиотеками/фреймворками для интерактивной визуализации данных

Ответ:

(1) Java Script

(2) R

(3) Python

(4) с

Упражнение 7:

Номер 1

Какая из приведённых функций реализует алгоритм классификации

Ответ:

(1) kmeans()

(2) hcclust()

(3) randomForest()

(4) classify()

Номер 2

Какая из функций реализует алгоритм кластеризации

Ответ:

(1) pam()

(2) nnet()

(3) party()

(4) cluster()

Номер 3

Алгоритм какого типа реализует функция randomForest()?

Ответ:

(1) кластеризации

(2) классификации

(3) регрессии

(4) визуализации в виде деревьев

Номер 4

Основное преимущество Python перед R – это

Ответ:

(1) быстродействие

(2) элементы функционального программирования

(3) Python превосходит R, как язык программирования

(4) строго типизирован

Упражнение 8:

Номер 1

Назовите преимущества R, как инструмента data mining, перед другими языками

Ответ:

(1) быстродействие

(2) большое кол-во библиотек алгоритмов ИАД и статистических пакетов

(3) удобная работа с данными

(4) работа с большими данными

Номер 2

базовая библиотека для data science на Python

Ответ:

(1) Scipy stack (NumPy & SciPy)

(2) Theano

(3) MDP

(4) Mahout

Номер 3

Имеет ли Python аналог Data Frame из R

Ответ:

(1) да, библиотека Pandas

(2) нет

(3) да, библиотека NumPy

(4) да, библиотека SciPy

Упражнение 9:

Номер 1

Есть список на Python s = [1, 2, 3, 4, 6], что вернет выражение s[2:-2]

Ответ:

(1) [3]

(2) [2, 4]

(3) [1,2,4,6]

(4) [2,-2]

Номер 2

Есть список на Python s = [1, 2, 3, 4, 6], что вернет выражение s[2:-2]

Ответ:

3

Номер 3

Что будет присвоено переменной res (Python) в следующем выражении res = [x for x in xrange(1,5, 2)]

Ответ:

(1) [1, 3]

(2) [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]

(3) [1,5,2]

(4) [152]

Упражнение 10:

Номер 1

Необходимо провести предварительный анализ данных для их лучшего понимания, выберите наиболее подходящие инструменты

Ответ:

(1) Tableau, Weka/Knime/Rapidminer

(2) R

(3) Python

(4) HBase

Номер 2

Необходимо реализовать решение по анализу данных и передать его стороннему заказчику в эксплуатацию, выберите наиболее подходящие инструменты

Ответ:

(1) Weka

(2) R

(3) Python

(4) RapidMiner

Номер 3

Необходимо реализовать интерактивную визуализацию данных, которая будет доступна широкому кругу людей, выберите наиболее подходящие инструменты

Ответ:

(1) Tableau

(2) JS фреймворк визуализации данных, например, D3

(3) Python matplotlib

(4) Weka

Введение в аналитику больших массивов данных - тест 18