Ответы на тест 1. Интеллектуальный анализ данных

Data Mining, объекты, классификация

1. Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных знаний, необходимых для:
   принятия решений в различных сферах человеческой деятельности
2. Атрибут – это:
   свойство, характеризующее объект
3. В процессе работы Data Mining программы пользователь может получить такие результаты:
   большой процент ложной информации^{из комментария (см. ниже)}
4. Данные могут быть получены в результате:
   всего вместе
5. Данные представляют собой:
   все вместе
6. Данные — это …
   необработанный материал, предоставляемый поставщиками данных и используемый потребителями для формирования информации на основе данных
7. Два основных типа переменных в статистике:
   Качественные и количественные
8. Для какой шкалы применимы только такие операции как равно и не равно?
   номинальная шкала
9. Для какой шкалы применимы только такие операции как равно, не равно, больше, меньше?
   порядковая шкала
10. Задачей классификации можно назвать предсказание...
    категориальной зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных
11. Задачей регрессии можно назвать предсказание...
    числовой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных
12. Задачи классификации решаются следующими алгоритмами:
    
    • нейронные сети
    • линейной регрессии
13. Задачу классификации нельзя решить с помощью...
    алгоритма Apriori
14. Закономерности, найденные в процессе использования технологии Data Mining должны обладать такими свойствами:
    
    • быть практически полезными
    • быть объективными
    • быть неочевидными
15. Изначальная предопределенность классов является характеристикой задачи …
    классификации
16. Инструменты Data Mining
    могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных
17. Интервальная шкала – это шкала
    разности между значениями которой могут быть вычислены, однако их отношения не имеет смысла
18. К какой категории данных относится вес измеряемых объектов:
    непрерывным данным
19. К классу описательных задач Data Mining относятся такие задачи:
    
    • кластеризация
    • поиск ассоциативных правил
20. К классу прогнозирующих задач Data Mining относятся такие задачи:
    
    • регрессия
    • классификация
    ^{под сомнением}
21. Классификация относится к стратегии:
    обучения с учителем
22. Классификация относится к:
    
    • управляемому обучению
    • контролируемому обучению
23. Классификация — это ...
    отнесение объектов к одному из заранее известных классов
24. Метод деревьев решений применяется для решения задач …
    классификации
25. Множество примеров, используемое для конструирования модели, называется...
    обучающим множеством
26. Множество примеров, используемое для проверки работы сконструированной модели, называется...
    тестовым множеством
27. Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
    
    • совершенствование алгоритмов обработки информации
    • накопление большого количества ретроспективных данных
    • совершенствование технологий хранения и записи данных
    • совершенствование аппаратного и программного обеспечения
28. Номинальная шкала – это шкала,
    содержащая только категории, которые не могут упорядочиваться
29. Объект описывается как …
    набор атрибутов
30. Объектом не является:
    переменная
31. Основная характеристика задачи бинарной классификации:
    зависимая переменная может принимать только два значения
32. Оцените правильность утверждения: "Извлечение полезных сведений невозможно без хорошего понимания сути данных"
    утверждение верно
33. Оцените правильность утверждения:"Data Mining может заменить аналитика"
    
    • технология всего лишь дает аналитику инструмент для облегчения и улучшения его работы
    • технология не может дать ответы на те вопросы, которые не были заданы
34. Подготовка данных в процессе Data Mining является:
    существенным этапом работы
35. Порядковая шкала – это шкала, содержащая
    категории, которые могут упорядочиваться