Вступ до питань інтерв'ю з інформацією про обмін даними та відповіді
Обмін даними - це процес, який використовується організаціями для перетворення необроблених даних у корисну необхідну інформацію. Він використовується для вилучення шаблонів та знань із великої кількості даних. Він включає аспекти бази даних та управління даними, попередню обробку даних, складність, перевірку, оновлення в режимі он-лайн та після виявлення шаблонів. Актуальним завданням обміну даними є автоматичний аналіз великої кількості даних для вилучення невідомих та цікавих зразків, таких як групи незвичайних записів, записи даних, залежності.
Нижче наведено перелік запитань та відповідей інтерв'ю для вибору даних 2019 року:
Існують і інші терміни, які використовуються для видобутку даних, які схожі на риболовлю даних, вивільнення даних та драгування даних. Обмін даними слід за процесом збору даних та завантаження в сховища даних. Після того, як дані зберігаються і управляються на серверах, ці дані впорядковані в необхідному порядку бізнес-аналітиком або зацікавленими особами. Після цього сортування програмного забезпечення результатом, заснованим на вимогах або введеннях користувача, і на останньому етапі - показ потрібних даних у необхідному форматі.
Отже, якщо ви шукаєте роботу, пов’язану з майнінгу даних, тоді вам потрібно підготуватися до запитань щодо інтерв'ю з обміну даними 2019 року. Це правда, що кожне інтерв'ю відрізняється за різними профілями роботи, але все ж для очищення інтерв'ю потрібно добре і чітко знати знання майнінгу даних. Тут ми підготували важливі запитання та відповіді щодо інтеграції даних, які допоможуть вам досягти успіху в інтерв'ю. Ці основні питання інтерв'ю розділені на дві частини:
Частина 1 - Питання для інтерв'ю для обміну даними (основні)
Ця перша частина охоплює основні запитання та відповіді щодо інтерв'ю з обміну даними
1. Поясніть методи вилучення даних?
Відповідь:
Методи - це послідовні закономірності, прогнозування, регресійний аналіз, кластерний аналіз, класифікаційний аналіз, асоційоване навчання правилам, виявлення аномалії чи зовнішньої структури та дерева рішень.
2. Поясніть переваги обміну даними?
Відповідь:
Основною перевагою обміну даними є використання цього в банках та інших фінансових компаніях чи установах для перевірки неплатників на основі останніх транзакцій користувачів та моделей поведінки. Він також використовується для надсилання або надсилання правильної реклами через Інтернет. На основі алгоритмів машинного навчання веб-сторінки відображаються на основі попередньої історії та інтересів користувача або пошуку в Інтернеті.
Перейдемо до наступних запитань щодо інтерв'ю з обміну даними
3. Поясніть сферу обміну даними?
Відповідь:
Сфера обміну даними - це автоматизоване прогнозування тенденцій та поведінки, автоматизоване виявлення раніше невідомих закономірностей. Він використовується для автоматизації процесу пошуку прогнозної інформації у великих базах даних. Інструменти обміну даними використовуються для перегляду баз даних. Він також використовується для ідентифікації раніше прихованих зразків.
4. Перерахуйте типи видобутку даних?
Відповідь:
Це основні запитання щодо інтерв'ю даних, що задаються в інтерв'ю. Інтеграція, вибір, очищення даних, трансформація даних, оцінка шаблонів та представлення знань - це типи обміну даними.
5. Поясніть різницю між обробкою даних та зберіганням даних?
Відповідь:
Процес обміну даними, коли він вивчає дані за допомогою запитів, або це означає досліджувати дані та аналізувати результати або результати. Це допомагає в звітності, плануванні стратегії та візуалізації значущих наборів даних. Зберігання даних - це процес, коли дані витягуються з різних ресурсів, після чого вони перевіряються та зберігаються.
Частина 2 - Питання щодо інтерв'ю для обміну даними (розширено)
Давайте тепер ознайомимось із розширеними питаннями та відповідями щодо інтерв'ю з обміну даними.
6. Чи можете ви скажіть, які проблеми, взагалі, може вирішити обробка даних?
Відповідь:
Обмін даними є дуже важливим процесом, оскільки він використовується для перевірки та вибору списку даних із великого обсягу даних системи чи організації. Як потоки даних проходять і який процес, це можна визначити на основі результатів обміну даними. Обмін даними широко використовується в таких галузях, як маркетинг, послуги, штучний інтелект (AI), урядова розвідка (GI) та реклама. Є й інші галузі, такі як телекомунікації, електронна комерція, охорона здоров'я, енергетика, аналіз біологічних даних, агентства злочинності, роздрібна торгівля, пошук інформації, такі як комунікаційні системи, освіта та продаж.
7. Поясніть використання запитів видобутку даних або чому запити вилучення даних є більш корисними?
Відповідь:
Запити на дані, в основному, допомогли застосувати модель до нових даних, щоб отримати єдині або кілька результатів. Це також дозволяє нам надати вхідні значення, такі як параметри в партії. Запит може отримати ефективніші випадки, що відповідають певній схемі. Він отримує статистичну пам’ять даних, що використовуються для тренінгу, і допомагає отримати точну схему і правило типового випадку, що представляє шаблон у моделі. Це допомагає витягувати формули регресії та інші розрахунки, що пояснюють закономірності. Він також отримує подробиці про окремі випадки, які використовуються в моделі. Вона включає в себе дані, які не використовуються в аналізі, і, як правило, вона зберігає модель за допомогою додавання свіжих даних та виконання завдання та перехресної перевірки.
Перейдемо до наступних запитань щодо інтерв'ю з обміну даними.
8. Поясніть кластеризацію при обробці даних?
Відповідь:
Кластеризація даних Мінг називається групою абстрактних об'єктів у класи подібних об'єктів. При обробці даних кластер об'єктів даних трактується як одна група, і під час аналізу кластеру розподіл даних здійснюється на групи. Групи маркуються на основі аналогічних даних. Кластеризація даних використовується у багатьох програмах, таких як обробка зображень, аналіз даних, розпізнавання образів та інші подібні дослідження ринку. Це допомагає в ідентифікації областей та класифікує документ на основі зібраних даних за пошуковою інформацією через Інтернет або будь-який інший носій. В основному використовується для виявлення програм для перевірки шахрайства в Інтернеті. Кластерний аналіз потрібен при обробці даних через його масштабованість, здатність працювати з різними видами атрибутів, інтерпретаційність, здатність поводитися з брудними даними, і він є високомірним.
9. Що таке машинний підхід до обміну даними?
Відповідь:
Це розширені запитання щодо інтерв'ю даних, задані в інтерв'ю. Машинне навчання в основному використовується при обробці даних, оскільки охоплює автоматичні обчислювальні процедури і базувалося на логічних або бінарних операціях. Ми повинні зосередитись на підходах до дерева рішень, і результати в основному складаються з логічної послідовності кроків. Машинне навчання, як правило, слідує принципу, який дозволив би нам опрацьовувати більш загальні типи даних, включаючи випадки, і в цьому типи та кількість атрибутів можуть відрізнятися. Машинне навчання - одна з популярних методик, що застосовується для обміну даними і в галузі штучного інтелекту.
10. Поясніть основні елементи обміну даними?
Відповідь:
Обмін даними в основному допомагає витягувати інформацію, трансформувати та завантажувати транзакції даних на систему сховищ даних. В основному він зберігає та управляє даними в багатовимірній системі управління базами даних. Він аналізує дані за допомогою прикладного програмного забезпечення та показує, що у корисному форматі та до цих даних переважно звертаються професіонали чи бізнес-аналітики.
Рекомендована стаття
Це було основним посібником щодо списку питань та відповідей щодо інтерв'ю з обміну даними, щоб кандидат міг легко розірвати ці запитання щодо інтерв'ю з обміну даними. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Питання для інтерв'ю Java EE
- Питання щодо інтерв'ю APEX - оновлено на 2018 рік
- Питання для інтерв'ю машинного навчання
- Топові кутові питання щодо інтерв'ю
- Архів архітектури даних