Introduzione alle domande e alle risposte di intervista di data mining
Il data mining è un processo utilizzato dalle organizzazioni per convertire i dati non elaborati nelle utili informazioni richieste. È utilizzato per l'estrazione di modelli e conoscenze da grandi quantità di dati. Comprende gli aspetti del database e della gestione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, la complessità, la convalida, l'aggiornamento online e la scoperta post dei modelli. Il vero compito del data mining è quello di eseguire l'analisi automatica di una grande quantità di dati per estrarre modelli sconosciuti e interessanti come gruppi di record insoliti, record di dati, dipendenze.
Di seguito è riportato l'elenco delle domande e risposte dell'intervista sul data mining 2019:
Ci sono altri termini usati per il data mining che sono come pesca dei dati, snooping dei dati e dragaggio dei dati. Il data mining segue il processo di raccolta e caricamento dei dati nei data warehouse. Dopo che i dati sono stati archiviati e gestiti nei server, questi dati sono stati organizzati nel modo richiesto dall'analista aziendale o dalle persone interessate. Dopo tale ordinamento del software, il risultato in base ai requisiti o agli input dell'utente e all'ultima fase è mostrare i dati richiesti in un formato richiesto.
Pertanto, se stai cercando un lavoro correlato al Data Mining, devi prepararti per le Domande di intervista sul Data Mining 2019. È vero che ogni intervista è diversa in base ai diversi profili professionali, ma per chiarire l'intervista è necessario disporre di una buona e chiara conoscenza del Data Mining. Qui, abbiamo preparato le importanti domande e risposte sul colloquio di data mining che ti aiuteranno ad avere successo nel tuo colloquio. Queste domande principali dell'intervista sono divise in due parti:
Parte 1 - Domande sul colloquio di data mining (di base)
Questa prima parte riguarda le domande e le risposte di intervista di data mining di base
1. Spiegare le tecniche di data mining?
Risposta:
Le tecniche sono modelli sequenziali, previsione, analisi di regressione, analisi di clustering, analisi di classificazione, apprendimento delle regole associato, rilevazione di anomalie o anomalie e alberi decisionali.
2. Spiegare i vantaggi del data mining?
Risposta:
Il vantaggio principale del data mining è l'utilizzo di questo in Banche e altre società o istituzioni finanziarie per verificare i inadempienti sulla base delle ultime transazioni di utenti e modelli di comportamento. Viene anche utilizzato per inviare o inviare annunci pubblicitari corretti su Internet. Sulla base di algoritmi di apprendimento automatico, le pagine Web vengono visualizzate sulla base della cronologia e degli interessi precedenti di un utente o della ricerca su Internet.
Passiamo alle prossime domande di intervista sul data mining
3. Spiegare l'ambito del data mining?
Risposta:
Lo scopo del data mining è una previsione automatizzata di tendenze e comportamenti, scoperta automatizzata di modelli precedentemente sconosciuti. Viene utilizzato per automatizzare il processo di ricerca di informazioni predittive in database di grandi dimensioni. Gli strumenti di data mining vengono utilizzati per scorrere i database. Viene anche utilizzato per identificare i modelli precedentemente nascosti.
4. Elencare i tipi di data mining?
Risposta:
Queste sono le domande di base sull'intervista per l'estrazione dei dati poste in un'intervista. Integrazione, selezione, pulizia dei dati, trasformazione dei dati, valutazione dei modelli e rappresentazione della conoscenza sono tipi di data mining.
5. Spiegare la differenza tra data mining e data warehousing?
Risposta:
Processi di data mining, in cui esplora i dati utilizzando query o significa esplorare i dati e analizzare i risultati o l'output. Questo aiuta a riferire, pianificare la strategia e visualizzare i set di dati significativi. Il data warehousing è un processo in cui i dati vengono estratti dalle varie risorse e successivamente vengono verificati e archiviati.
Parte 2 - Domande di intervista sull'estrazione di dati (avanzate)
Vediamo ora le domande e le risposte avanzate per le interviste sul data mining.
6. Potete per favore dire quali problemi, in generale, il data mining può risolvere?
Risposta:
Il data mining è un processo molto critico perché viene utilizzato per convalidare e selezionare i dati dal grande volume di dati del sistema o delle organizzazioni. In che modo i dati scorrono e qual è il processo, possono essere definiti sulla base dei risultati del data mining. Il data mining è ampiamente utilizzato in settori come marketing, servizi, intelligenza artificiale (AI), intelligence governativa (IG) e pubblicità. Esistono altri settori come telecomunicazioni, e-commerce, sanità, energia, analisi dei dati biologici, agenzie criminali, vendita al dettaglio, recupero di informazioni come sistemi di comunicazione, istruzione e vendite.
7. Spiegare l'uso delle query di data mining o perché le query di data mining sono più utili?
Risposta:
Le query di data ming hanno contribuito principalmente ad applicare il modello ai nuovi dati, per ottenere risultati singoli o multipli. Inoltre ci consente di fornire valori di input come parametri in batch. La query può recuperare i casi in modo più efficace che si adatta a un modello particolare. Ottiene la memoria statistica dei dati utilizzati per l'addestramento e aiuta a ottenere l'esatto modello e la regola del caso tipico che rappresenta uno schema nel modello. Aiuta a estrarre le formule di regressione e altri calcoli che spiegano i modelli. Recupera anche i dettagli sui singoli casi utilizzati nel modello. Include i dati che non vengono utilizzati nell'analisi e generalmente mantiene il modello con l'aiuto dell'aggiunta di nuovi dati, dell'esecuzione dell'attività e della verifica incrociata.
Passiamo alle prossime domande di intervista sul data mining.
8. Spiegare il clustering nel data mining?
Risposta:
Clustering nei dati Ming viene definito gruppo di oggetti astratti in classi di oggetti simili. Nel data mining, un cluster di oggetti dati viene trattato come un gruppo e durante l'analisi del cluster, la partizione dei dati viene suddivisa in gruppi. I gruppi sono etichettati sulla base di dati simili. Il clustering di dati viene utilizzato in molte applicazioni come elaborazione di immagini, analisi dei dati, riconoscimento di modelli e altre ricerche di mercato simili. Aiuta a identificare le aree e classifica il documento sulla base dei dati raccolti sulle informazioni di ricerca attraverso un web o qualsiasi altro mezzo. Viene utilizzato principalmente per il rilevamento di applicazioni per verificare la frode delle transazioni online. L'analisi del cluster è richiesta nel data mining a causa della sua scalabilità, capacità di gestire diversi tipi di attributi, interpretabilità, capacità di gestire dati disordinati ed è altamente dimensionale.
9. Che cos'è un approccio basato sul machine learning al data mining?
Risposta:
Queste sono le domande di intervista avanzate sul data mining poste in un'intervista. L'apprendimento automatico viene utilizzato principalmente nel data mining perché copre le procedure di elaborazione automatica ed era basato su operazioni logiche o binarie. Dobbiamo concentrarci sugli approcci dell'albero decisionale e i risultati sono principalmente evoluti dalla sequenza logica dei passaggi. L'apprendimento automatico generalmente segue il principio che ci consentirebbe di trattare tipi di dati più generali, inclusi i casi, e in questi tipi e il numero di attributi può variare. L'apprendimento automatico è una delle tecniche popolari utilizzate per il data mining e anche nell'intelligenza artificiale.
10. Spiegare i principali elementi del data mining?
Risposta:
Il data mining aiuta principalmente nell'estrazione delle informazioni, nella trasformazione e nel caricamento delle transazioni di dati nel sistema di data warehouse. Memorizza e gestisce principalmente i dati in un sistema di gestione di database basato su più dimensioni. Analizza i dati mediante il software applicativo e mostra che in un formato utile e questi dati sono accessibili principalmente da professionisti o analisti aziendali.
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