Introdução às perguntas e respostas da entrevista sobre mineração de dados
A mineração de dados é um processo que está sendo usado pelas organizações para converter dados brutos nas informações necessárias úteis. É usado para a extração de padrões e conhecimento de grandes quantidades de dados. Envolve os aspectos de banco de dados e gerenciamento de dados, pré-processamento, complexidade, validação, atualização on-line e pós-descoberta de padrões. A tarefa real da mineração de dados é realizar a análise automática de uma grande quantidade de dados para extrair os padrões desconhecidos e interessantes, como grupos de registros incomuns, registros de dados e dependências.
Abaixo está a lista de perguntas e respostas da entrevista de mineração de dados de 2019:
Existem outros termos usados na mineração de dados, como pesca de dados, espionagem de dados e dragagem de dados. A mineração de dados segue o processo de coleta de dados e carregamento nos data warehouses. Depois que esses dados são armazenados e gerenciados em servidores, esses dados são organizados da maneira exigida pelo analista de negócios ou pelas pessoas envolvidas. Após a classificação do software, o resultado com base nos requisitos ou nas entradas do usuário e no último estágio é mostrar os dados solicitados no formato necessário.
Portanto, se você está procurando um emprego relacionado à mineração de dados, precisa se preparar para as perguntas da entrevista de mineração de dados de 2019. É verdade que cada entrevista é diferente de acordo com os diferentes perfis de trabalho, mas, para limpar a entrevista, você precisa ter um conhecimento bom e claro de mineração de dados. Aqui, preparamos as perguntas e respostas importantes da entrevista sobre mineração de dados, que o ajudarão a obter sucesso em sua entrevista. Essas perguntas principais da entrevista estão divididas em duas partes:
Parte 1 - Perguntas da entrevista sobre mineração de dados (básica)
Esta primeira parte aborda perguntas e respostas básicas da entrevista sobre mineração de dados
1. Explique as técnicas de mineração de dados?
Responda:
As técnicas são padrões seqüenciais, predição, análise de regressão, análise de agrupamento, análise de classificação, aprendizado de regras associadas, detecção de anomalias ou outlier e árvores de decisão.
2. Explique as vantagens da mineração de dados?
Responda:
A principal vantagem da mineração de dados é usá-la em bancos e outras empresas ou instituições financeiras para verificar os inadimplentes com base nas últimas transações de usuários e padrões de comportamento. Também é usado para enviar ou enviar os anúncios corretos pela Internet. Com base nos algoritmos de aprendizado de máquina, as páginas da Web são exibidas com base no histórico e nos interesses anteriores de um usuário ou na pesquisa na Internet.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista sobre mineração de dados
3. Explique o escopo da mineração de dados?
Responda:
O escopo da mineração de dados é uma previsão automatizada de tendências e comportamentos, descoberta automatizada de padrões anteriormente desconhecidos. É usado para automatizar o processo de localização de informações preditivas em grandes bancos de dados. As ferramentas de mineração de dados são usadas para varrer os bancos de dados. Também está sendo usado para identificar os padrões anteriormente ocultos.
4. Liste os tipos de mineração de dados?
Responda:
Estas são as perguntas básicas da entrevista sobre mineração de dados, feitas em uma entrevista. Integração, seleção, limpeza de dados, transformação de dados, avaliação de padrões e representação de conhecimento são tipos de mineração de dados.
5. Explique a diferença entre mineração de dados e data warehousing?
Responda:
Processos de mineração de dados, onde explora os dados usando consultas ou significa explorar os dados e analisar os resultados ou a saída. Isso ajuda a gerar relatórios, planejar estratégias e visualizar os conjuntos de dados significativos. O data warehousing é um processo em que os dados são extraídos dos vários recursos e, posteriormente, são verificados e armazenados.
Parte 2 - Perguntas da entrevista sobre mineração de dados (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas e respostas avançadas da entrevista de mineração de dados.
6. Você pode dizer quais problemas, em geral, a mineração de dados pode resolver?
Responda:
A mineração de dados é um processo muito crítico, pois está sendo usado para validar e selecionar os dados do grande volume de dados do sistema ou organizações. Como os dados estão fluindo e qual é o processo, eles podem ser definidos com base nos resultados da mineração de dados. A mineração de dados é amplamente usada em setores como marketing, serviços, inteligência artificial (IA), inteligência governamental (GI) e publicidade. Existem outros setores, como telecomunicações, comércio eletrônico, assistência médica, energia, análise de dados biológicos, agências criminais, varejo, recuperação de informações como sistemas de comunicação, educação e vendas.
7. Explique o uso de consultas de mineração de dados ou por que as consultas de mineração de dados são mais úteis?
Responda:
As consultas de data ming ajudaram principalmente na aplicação do modelo aos novos dados, para obter resultados únicos ou múltiplos. Também nos permite fornecer valores de entrada, como parâmetros em lote. A consulta pode recuperar os casos com mais eficiência, que se encaixam em um padrão específico. Ele obtém a memória estatística dos dados usados para o treinamento e ajuda a obter o padrão exato e a regra do caso típico que representa um padrão no modelo. Ajuda a extrair as fórmulas de regressão e outros cálculos que explicam os padrões. Ele também recupera os detalhes sobre os casos individuais usados no modelo. Ele inclui os dados que não são utilizados na análise e geralmente mantém o modelo com a ajuda de adicionar os dados atualizados e executar a tarefa e a verificação cruzada.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista sobre mineração de dados.
8. Explique o clustering na mineração de dados?
Responda:
O agrupamento de dados Ming é referido como um grupo de objetos abstratos em classes de objetos semelhantes. Na mineração de dados, um cluster de objetos de dados é tratado como um grupo e, ao fazer a análise de cluster, a partição de dados é feita em grupos. Os grupos são rotulados com base em dados semelhantes. O agrupamento de dados é usado em muitas aplicações, como processamento de imagem, análise de dados, reconhecimento de padrões e outras pesquisas de mercado. Ajuda na identificação de áreas e classifica o documento com base nos dados coletados sobre as informações de pesquisa por meio da web ou de qualquer outro meio. É usado principalmente para detectar aplicativos para verificar a fraude de transações online. A análise de cluster é necessária na mineração de dados devido à sua escalabilidade, capacidade de lidar com diferentes tipos de atributos, interpretabilidade, capacidade de lidar com dados confusos e é altamente dimensional.
9. O que é uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para mineração de dados?
Responda:
Estas são as perguntas avançadas da entrevista de mineração de dados feitas em uma entrevista. O aprendizado de máquina é usado principalmente na mineração de dados, porque abrange os procedimentos de computação automática e foi baseado em operações lógicas ou binárias. Temos que nos concentrar nas abordagens da árvore de decisão e os resultados são desenvolvidos principalmente a partir da sequência lógica de etapas. O aprendizado de máquina geralmente segue o princípio que nos permitiria lidar com tipos mais gerais de dados, incluindo casos e, nesse tipo, o número de atributos pode variar. O aprendizado de máquina é uma das técnicas populares usadas para mineração de dados e também em inteligência artificial.
10. Explique os principais elementos da mineração de dados?
Responda:
A mineração de dados ajuda principalmente na extração de informações, na transformação e no carregamento de transações de dados no sistema de data warehouse. Ele armazena e gerencia principalmente os dados em um sistema de gerenciamento de banco de dados multidimensional. Ele analisa os dados por software aplicativo e mostra que em um formato útil e esses dados acessados principalmente pelos profissionais ou analistas de negócios.
Artigo recomendado
Este foi um guia básico da Lista de perguntas e respostas da entrevista de mineração de dados, para que o candidato possa reprimir essas perguntas da entrevista de mineração de dados facilmente. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Perguntas da entrevista sobre Java EE
- Perguntas da entrevista do APEX - atualizadas para 2018
- Pergunta da entrevista de aprendizado de máquina
- Principais perguntas da entrevista no Angular 2
- Arquitetura de mineração de dados