Викторина - "Проверь свои знания по анализу данных" Добро пожаловать в нашу викторину по анализу данных! Ответьте на следующие вопросы, чтобы проверить свои знания в этой области. Вопрос 1: Какие фазы включает процесс анализа данных? А. Сбор, сортировка, анализ, действия В. Запрос, подготовка, обработка, анализ, распространение, действия С. Сбор данных, визуализация, анализ, обработка Вопрос 2: Что делает специалист по анализу данных на этапе запроса? А. Сортирует и фильтрует данные В. Определяет проблему для решения С. Создает визуализации данных Вопрос 3: Какой термин используется для описания инструкции, выполняющей конкретное вычисление в данных электронной таблицы? А. Функция В. Формула С. Модуль Вопрос 4: Что такое база данных? А. Это набор данных, собранных и хранящихся в компьютерной системе В. Это сложный набор данных, который нельзя сохранить С. Это метод визуализации образовательных данных Вопрос 5: Какова цель разведочного анализа данных (EDA)? А. Очищать данные от выбросов В. Понимать основные характеристики набора данных через графические представления С. Ускорить процесс хранения данных Вопрос 6: Какое утверждение верно: А. Корреляция всегда указывает на причинно-следственную связь В. Корреляция измеряет статистическую связь между двумя переменными С. Корреляция и причинность одно и то же Вопрос 7: Что такое выброс в контексте анализа данных? А. Операция по фильтрации данных В. Наблюдение, которое значительно отклоняется от других значений в выборке С. Метод нормализации данных Вопрос 8: Каковы функции "точность" и "полнота" в моделях классификации? А. Точность измеряет долю истинных положительных предсказаний от всех положительных предсказаний, а полнота измеряет долю истинных положительных предсказаний от всех фактических положительных значений В. Точность измеряет среднее значение, а полнота - медиану данных С. Точность и полнота не имеют никакого отношения к моделям классификации Вопрос 9: Что такое центральная предельная теорема в статистике? А. Теорема, описывающая связь между двумя переменными В. Теорема, утверждающая, что распределение выборочных средних стремится к нормальному распределению, если размер выборки достаточно большой С. Теорема о выборе размера выборки Вопрос 10: Для чего нужна диаграмма разброса в визуализации данных? А. Для построения гистограммы В. Для визуализации связи между двумя непрерывными переменными С. Для расчета среднего значения элементов данных https://dzen.ru/id/605c793022d5b95c8afbcaaa

Каковы основные концепции анализа данных? В анализе данных существует несколько ключевых концепций, в том числе:    Очистка данных: процесс выявления и исправления ошибок, несоответствий и отсутствующих значений в данных.    Исследование данных: процесс визуализации и обобщения данных для понимания их характеристик и закономерностей.    Преобразование данных: процесс преобразования данных в формат, подходящий для анализа, такой как нормализация данных или создание новых переменных.    Моделирование данных: процесс создания математических или вычислительных моделей для представления данных и составления прогнозов.    Визуализация данных: процесс создания графических представлений данных для облегчения их понимания и передачи информации.    Интеллектуальный анализ данных: процесс обнаружения закономерностей и взаимосвязей в данных с использованием таких методов, как кластерный анализ, интеллектуальный анализ ассоциативных правил и анализ дерева решений.    Хранилище данных: процесс хранения и управления большими объемами данных в центральном месте для легкого доступа и анализа.    Машинное обучение: процесс обучения компьютерных алгоритмов извлекать уроки из данных и делать прогнозы или решения без явных инструкций.    Статистический анализ: процесс использования статистических методов для обобщения, описания и вывода из данных.    Бизнес-аналитика: использование данных, технологий и аналитических процессов для извлечения информации и поддержки принятия решений в организации.