Data Mining - тест 1

Упражнение 1:

Номер 1

Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных

Ответ:

(1) ранее сформулированных гипотез

(2) неочевидных закономерностей

(3) практических закономерностей

(4) объективных закономерностей

(5) большого количества закономерностей

Номер 2

Какая из перечисленных дисциплин более сосредоточена на теории проверки гипотез?

Ответ:

(1) Data Mining

(2) статистика

(3) визуализация

Номер 3

Подготовка данных в процессе Data Mining является:

Ответ:

(1) необязательным этапом работы

(2) существенным этапом работы

(3) может вообще отсутствовать

Упражнение 2:

Номер 1

Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных  знаний, необходимых для:

Ответ:

(1) принятия решений в различных сферах человеческой деятельности

(2) замены аналитика в процессе принятия решений

(3) увеличения стоимости анализа данных

Номер 2

В процессе работы Data Mining программы пользователь может получить такие результаты:

Ответ:

(1) большой процент ложных, недостоверных или бессмысленных результатов

(2) только верные результаты, ложные выводы исключены

(3) только статистически достоверные результаты

Упражнение 3:

Номер 1

Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:

Ответ:

(1) совершенствование аппаратного и программного обеспечения

(2) совершенствование технологий хранения и записи данных

(3) накопление большого количества ретроспективных данных

(4) совершенствование алгоритмов обработки информации

(5) необходимость замены аналитика информационной технологией

Номер 2

Если сравнивать Data Mining, машинное обучение и статистику, какая из дисциплин сконцентрирована на едином процессе анализа данных, включает очистку данных, обучение, интеграцию и визуализацию результатов:

Ответ:

(1) Data Mining

(2) машинное обучение

(3) статистика

Номер 3

Инструменты Data Mining:

Ответ:

(1) могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных

(2) не могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных

(3) могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных, которые обязательно подтверждаются

Упражнение 4:

Номер 1

Закономерности,  найденные в процессе использования технологии Data Mining должны обладать такими свойствами:

Ответ:

(1) быть очевидными

(2) быть неочевидными

(3) быть практически полезными

(4) быть объективными

(5) чем больше найдено закономерностей, тем лучше

Номер 2

В результате использования инструментов Data Mining пользователь может …

Ответ:

(1) получить гипотезы о взаимосвязях в данных, самостоятельно выдвинутые инструментом Data Mining

(2) получить подтверждение или опровержение гипотез, выдвинутых пользователем

(3) проверить гипотезы о взаимосвязях в данных, самостоятельно выдвинутые пользователем инструмента Data Mining

(4) все ответы верны

Номер 3

Оцените правильность утверждения:"Data Mining  может заменить аналитика"

Ответ:

(1) yтверждение верно

(2) yтверждение неверно. Технология не может дать ответы на те вопросы, которые не были заданы

(3) yтверждение неверно. Технология всего лишь дает аналитику инструмент для облегчения и улучшения его работы

Упражнение 5:

Номер 1

Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию усреднения по выборке?

Ответ:

(1) Data Mining

(2) статистические методы

(3) OLAP

Номер 2

Выберите характеристику,  наиболее подходящую для Data Mining

Ответ:

(1) подходит для понимания ретроспективных данных

(2) опирается на ретроспективные данные для получения ответов на вопросы о будущем

(3) подходит для обобщения ретроспективных данных

Номер 3

Оцените правильность утверждения: "Извлечение полезных сведений невозможно без хорошего понимания сути данных"

Ответ:

(1) утверждение верно

(2) утверждение неверно. Технологии Data Mining не нужен аналитик, поэтому понимание кем-либо данных - излишне

(3) утверждение неверно. Технологии не нужно понимание данных