Въведение в въпросите и отговорите за интервю за извличане на данни
Извличането на данни е процес, който се използва от организациите за преобразуване на сурови данни в полезна необходима информация. Използва се за извличане на модели и знания от големи количества данни. Тя включва аспекти на базата данни и управление на данни, предварителна обработка на данни, сложност, валидиране, актуализиране онлайн и след откриване на модели. Действителната задача на извличането на данни е да се извърши автоматичен анализ на голямо количество данни, за да се извлекат непознатите и интересни модели като групи от необичайни записи, записи на данни, зависимости.
По-долу е списъкът на въпросите и отговорите за проучване на данни за 2019 г.:
Има и други термини, които се използват за извличане на данни, които са като риболов на данни, проследяване на данни и драгиране на данни. Извличането на данни следва процеса на събиране на данни и зареждане в складове с данни. След като тези данни се съхраняват и управляват в сървъри, тези данни се организират по необходимия начин от бизнес анализатора или заинтересованите лица. След това сортиране на софтуера, резултатът се основава на потребителските изисквания или входни данни и последният етап е да се покажат исканите данни в необходим формат.
Така че, ако търсите работа, която е свързана с извличането на данни, тогава трябва да се подготвите за въпроси за интервю за извличане на данни за 2019 г. Вярно е, че всяко интервю е различно според различните профили за работа, но все пак, за да изчистите интервюто, трябва да имате добри и ясни познания в Data Mining. Тук сме подготвили важните въпроси и отговори за извличане на данни, които ще ви помогнат да постигнете успех в интервюто си. Тези основни въпроси за интервю са разделени на две части:
Част 1 - Въпроси за интервю за извличане на данни (основни)
Тази първа част обхваща основни въпроси и отговори за извличане на данни
1. Обяснете техниките за извличане на данни?
Отговор:
Техниките са последователни модели, прогнозиране, регресионен анализ, клъстер анализ, класификационен анализ, асоциирано обучение на правила, откриване на аномалия или външни структури и дървета на решения.
2. Обяснете предимствата на извличането на данни?
Отговор:
Основното предимство на извличането на данни е използването на това в банки и други финансови компании или институции, за да се проверят неизправниците въз основа на последните транзакции на потребители и поведението им. Използва се и за изпращане или натискане на правилните реклами по интернет. Въз основа на алгоритмите за машинно обучение, уеб страниците се показват на базата на предишна история и интереси на потребителя или търсене в интернет.
Нека преминем към следващите въпроси за интервю за обработка на данни
3. Обяснете обхвата на извличането на данни?
Отговор:
Обхватът на извличане на данни е автоматизирано предсказване на тенденциите и поведението, автоматизирано откриване на неизвестни досега модели. Използва се за автоматизиране на процеса на намиране на прогнозна информация в големи бази данни. Инструментите за извличане на данни се използват за почистване през базите данни. Той също така се използва за идентифициране на скритите преди това модели.
4. Избройте видовете извличане на данни?
Отговор:
Това са основните въпроси за интервю от Data Mining, зададени в интервю. Интеграция, подбор, почистване на данни, трансформация на данни, оценка на модели и представяне на знания са видове извличане на данни.
5. Обяснете разликата между извличане на данни и съхранение на данни?
Отговор:
Процеси за извличане на данни, където той изследва данните с помощта на заявки или означава да изследва данните и да анализира резултатите или резултатите. Това помага при отчитането, планирането на стратегията и визуализирането на смислените набори от данни. Съхранението на данни е процес, при който данните се извличат от различните ресурси и след това се проверяват и съхраняват.
Част 2 - Въпроси за интервю за извличане на данни (разширено)
Нека сега да разгледаме разширените въпроси и отговори за интервю за обработка на данни.
6. Можете ли да кажете, кои проблеми по принцип може да разреши извличането на данни?
Отговор:
Извличането на данни е много критичен процес, тъй като се използва за валидиране и включване в списък с данни от големия обем данни на системата или организациите. Как протичат данните и какъв е процесът, може да се определи въз основа на резултатите от извличането на данни. Извличането на данни се използва широко в отрасли като маркетинг, услуги, изкуствен интелект (AI), правителствено разузнаване (GI) и реклама. Има и други отрасли като телеком, електронна търговия, здравеопазване, енергетика, анализ на биологични данни, агенции за престъпления, търговия на дребно, търсене на информация като комуникационни системи, образование и продажби.
7. Обяснете използването на заявки за извличане на данни или защо заявките за извличане на данни са по-полезни?
Отговор:
Въпросите за минг на данни помогнаха главно при прилагането на модела към новите данни, за да се получат единични или множество резултати. Също така ни позволява да предоставим входни стойности като параметри в партида. Заявката може да извлече случаите по-ефективно, което отговаря на определен модел. Той получава статистическата памет на данните, използвани за обучението и помага при получаването на точния модел и правило на типичния случай, представляващ модел в модела. Той помага при извличането на формулите за регресия и други изчисления, които обясняват моделите. Той също така извлича подробности за отделните случаи, използвани в модела. Тя включва данните, които не се използват в анализа и като цяло запазва модела с помощта на добавяне на свежи данни и изпълнение на задачата и кръстосана проверка.
Нека преминем към следващите въпроси за интервю за обработка на данни.
8. Обяснете клъстеринга при извличане на данни?
Отговор:
Клъстеризиране на данни Минг се обозначава като група от абстрактни обекти в класове от подобни обекти. При извличане на данни клъстер от данни се третира като една група и докато прави анализ на клъстера, разделянето на данни се прави на групи. Групите са етикетирани въз основа на подобни данни. Клъстеризирането на данни се използва в много приложения като обработка на изображения, анализ на данни, разпознаване на модели и други подобни пазарни проучвания. Той помага при идентифицирането на районите и класифицира документа въз основа на събраните данни върху информация за търсене чрез уеб или друг носител. Използва се главно за откриване на приложения за проверка на измамите при онлайн транзакции. Анализът на клъстерите е необходим при извличане на данни поради неговата мащабируемост, способността да се справя с различни видове атрибути, интерпретируемостта, способността да се справя с разхвърляни данни и е силно измерена.
9. Какъв е подходът на машинно обучение за извличане на данни?
Отговор:
Това са разширените въпроси за интервю за Data Mining, зададени в интервю. Машинното обучение се използва главно при извличане на данни, тъй като обхваща автоматичните изчислителни процедури и се основава на логически или двоични операции. Трябва да се съсредоточим върху подходите на дървото за решения и резултатите се развиват главно от логическата последователност от стъпки. Машинното обучение обикновено следва принципа, който би ни позволил да се справим с по-общи типове данни, включително случаи и в този тип и брой атрибути може да варира. Машинното обучение е една от популярните техники, използвани за извличане на данни и в изкуствения интелект.
10. Обяснете основните елементи на извличането на данни?
Отговор:
Извличането на данни помага главно за извличането на информационни, трансформиращи и зареждащи транзакции на данни върху системата за съхранение на данни. Основно съхранява и управлява данните в многоизмерна система за управление на бази данни. Той анализира данните чрез приложен софтуер и показва, че в полезен формат и тези данни се достъпват главно от професионалисти или бизнес анализатори.
Препоръчителен член
Това е основно ръководство за списъка с въпроси за интервюта за извличане на данни и отговори, така че кандидатът да може лесно да преодолее тези въпроси за интервю за обработка на данни. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Въпроси за интервю на Java EE
- Въпроси за интервю на APEX - Актуализирано за 2018 г.
- Въпрос за интервю за машинно обучение
- Най-ъглови въпроси за интервю 2
- Архитектура за добив на данни