Introducción a las preguntas y respuestas de la entrevista de minería de datos
La minería de datos es un proceso que utilizan las organizaciones para convertir datos sin procesar en la información útil necesaria. Se utiliza para extraer patrones y conocimientos de grandes cantidades de datos. Implica los aspectos de la base de datos y la gestión de datos, el preprocesamiento de datos, la complejidad, la validación, la actualización en línea y el descubrimiento posterior de patrones. La tarea real de la minería de datos es realizar el análisis automático de una gran cantidad de datos para extraer los patrones desconocidos e interesantes como grupos de registros inusuales, registros de datos, dependencias.
A continuación se muestra la lista de preguntas y respuestas de la entrevista de minería de datos de 2019:
Hay otros términos que se usan para la minería de datos que son como pesca de datos, espionaje de datos y dragado de datos. La minería de datos sigue el proceso de recopilación de datos y carga en almacenes de datos. Después de que los datos se hayan almacenado y administrado en servidores, el analista comercial o las personas interesadas organizarán estos datos de la manera requerida. Después de que el software ordena, el resultado basado en los requisitos o entradas del usuario y la última etapa es mostrar los datos solicitados en un formato requerido.
Entonces, si está buscando un trabajo relacionado con la minería de datos, debe prepararse para las preguntas de la entrevista de minería de datos de 2019. Es cierto que cada entrevista es diferente según los diferentes perfiles de trabajo, pero aún así para borrar la entrevista, necesita tener un conocimiento bueno y claro de Data Mining. Aquí, hemos preparado las preguntas y respuestas importantes de la entrevista de minería de datos que lo ayudarán a tener éxito en su entrevista. Estas preguntas principales de la entrevista se dividen en dos partes:
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de minería de datos (básica)
Esta primera parte cubre preguntas y respuestas básicas de la entrevista de minería de datos
1. ¿Explicar las técnicas de minería de datos?
Responder:
Las técnicas son patrones secuenciales, predicción, análisis de regresión, análisis de agrupamiento, análisis de clasificación, aprendizaje de reglas asociadas, detección de anomalías o valores atípicos y árboles de decisión.
2. ¿Explicar las ventajas de la minería de datos?
Responder:
La principal ventaja de la minería de datos es usar esto en bancos y otras compañías o instituciones financieras para verificar los incumplimientos en función de las últimas transacciones de los usuarios y los patrones de comportamiento. También se usa para enviar o enviar los anuncios correctos a través de Internet. Según los algoritmos de aprendizaje automático, las páginas web se muestran en función del historial e intereses anteriores del usuario o de búsquedas en Internet.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de minería de datos
3. ¿Explicar el alcance de la minería de datos?
Responder:
El alcance de la minería de datos es una predicción automatizada de tendencias y comportamientos, descubrimiento automatizado de patrones previamente desconocidos. Se utiliza para automatizar el proceso de búsqueda de información predictiva en grandes bases de datos. Las herramientas de minería de datos se utilizan para barrer a través de bases de datos. También se está utilizando para identificar los patrones previamente ocultos.
4. ¿Enumerar los tipos de minería de datos?
Responder:
Estas son las preguntas básicas de la entrevista de minería de datos formuladas en una entrevista. La integración, selección, limpieza de datos, transformación de datos, evaluación de patrones y representación del conocimiento son tipos de minería de datos.
5. ¿Explicar la diferencia entre minería de datos y almacenamiento de datos?
Responder:
Procesos de minería de datos, donde explora los datos mediante consultas o significa explorar los datos y analizar los resultados o resultados. Esto ayuda a informar, planificar estrategias y visualizar los conjuntos de datos significativos. El almacenamiento de datos es un proceso en el que los datos se extraen de los diversos recursos y después de eso, se verifican y almacenan.
Parte 2 - Preguntas de la entrevista de minería de datos (avanzado)
Echemos un vistazo a las preguntas y respuestas avanzadas de la entrevista de minería de datos.
6. ¿Puede decir qué problemas, en general, puede resolver la minería de datos?
Responder:
La minería de datos es un proceso muy crítico porque se está utilizando para validar y preseleccionar los datos del gran volumen de datos del sistema u organizaciones. Cómo fluyen los datos y cuál es el proceso, se puede definir en función de los resultados de la minería de datos. La minería de datos se usa ampliamente en industrias como marketing, servicios, inteligencia artificial (IA), inteligencia gubernamental (GI) y publicidad. Hay otras industrias como telecomunicaciones, comercio electrónico, salud, energía, análisis de datos biológicos, agencias delictivas, venta minorista, recuperación de información como sistemas de comunicación, educación y ventas.
7. Explique el uso de consultas de minería de datos o ¿por qué las consultas de minería de datos son más útiles?
Responder:
Las consultas de mezcla de datos ayudaron principalmente a aplicar el modelo a los nuevos datos, para obtener resultados únicos o múltiples. También nos permite proporcionar valores de entrada como parámetros en lote. La consulta puede recuperar los casos de manera más efectiva que se ajusta a un patrón particular. Obtiene la memoria estadística de los datos utilizados para el entrenamiento y ayuda a obtener el patrón exacto y la regla del caso típico que representa un patrón en el modelo. Ayuda a extraer las fórmulas de regresión y otros cálculos que explican los patrones. También recupera los detalles sobre los casos individuales utilizados en el modelo. Incluye los datos que no se utilizan en el análisis y, en general, conserva el modelo con la ayuda de agregar datos nuevos y realizar la tarea y la verificación cruzada.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de minería de datos.
8. ¿Explica el agrupamiento en la minería de datos?
Responder:
La agrupación en datos Ming se conoce como un grupo de objetos abstractos en clases de objetos similares. En la minería de datos, un grupo de objetos de datos se trata como un grupo y, mientras se realiza el análisis del grupo, la partición de datos se realiza en grupos. Los grupos se etiquetan sobre la base de datos similares. La agrupación de datos se utiliza en muchas aplicaciones, como el procesamiento de imágenes, el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y otras investigaciones de mercado similares. Ayuda en la identificación de áreas y clasifica el documento en función de los datos recopilados sobre la información de búsqueda a través de una web o cualquier otro medio. Se utiliza principalmente para detectar aplicaciones para verificar el fraude de transacciones en línea. El análisis de conglomerados se requiere en la minería de datos debido a su escalabilidad, capacidad para manejar diferentes tipos de atributos, interpretabilidad, capacidad para manejar datos desordenados, y es altamente dimensional.
9. ¿Qué es un enfoque basado en el aprendizaje automático para la minería de datos?
Responder:
Estas son las preguntas avanzadas de la entrevista de minería de datos formuladas en una entrevista. El aprendizaje automático se utiliza principalmente en la minería de datos porque cubre los procedimientos informáticos automáticos y se basa en operaciones lógicas o binarias. Tenemos que centrarnos en los enfoques del árbol de decisiones y los resultados se desarrollan principalmente a partir de la secuencia lógica de pasos. El aprendizaje automático generalmente sigue el principio que nos permitiría tratar tipos de datos más generales, incluidos los casos, y en estos tipos y el número de atributos puede variar. El aprendizaje automático es una de las técnicas populares utilizadas para la minería de datos y también en la inteligencia artificial.
10. ¿Explicar los elementos principales de la minería de datos?
Responder:
La minería de datos ayuda principalmente a extraer la información, transformar y cargar transacciones de datos en el sistema de almacenamiento de datos. Principalmente almacena y gestiona los datos en un sistema de gestión de bases de datos basado en múltiples dimensiones. Analiza los datos por software de aplicación y muestra que en un formato útil y a estos datos acceden principalmente los profesionales o analistas de negocios.
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Esta ha sido una guía básica para la lista de preguntas y respuestas de la entrevista de minería de datos para que el candidato pueda tomar medidas enérgicas contra estas preguntas de la entrevista de minería de datos fácilmente. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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