Материал: Екзамен_Билет

Екзаменаційний білет № 5

І. Теоретична частина

1. В чому полягає задача класифікації даних?

2. Які завдання можно розв’язувати за допомогою корреляційно-регресіонного аналізу?

ІІ. Тестова частина

1. Яка з перерахованих нижче груп методів досить часто використовує для виявлення взаємозв'язків в даних концепцію усереднення по вибірці?

(Відзначте один правильний варіант відповіді.)

a. Data Mining

b. OLAP

c. статистичні методи.

2. В ході вирішення яких з перерахованих завдань встановлюються закономірності між подіями, пов'язаними в часі?

(Відзначте один правильний варіант відповіді.)

a. завдання пошуку асоціативних правил

b. завдання пошуку послідовних асоціативних правил

c. завдання аналізу відхилень

3. Відзначте ті з варіантів, в яких дані структуровані:

a. Дані про продажі компанії, представлені у вигляді щомісячних звітів в форматі MS Word.

b. Таблиця з щоденними показаннями температури приміщення за рік в файлі формату csv.

c. Текст педагогічної поеми А.С. Макаренко, представлений в форматі PDF.

d. Бібліотека фільмів, представлених у форматі mpeg4 на одному жорсткому диску.

4. Назвіть чинники, що зумовили виникнення і розвиток Data Mining:

a. вдосконалення апаратного і програмного забезпечення

b. вдосконалення технологій зберігання і запису даних

c. накопичення великої кількості ретроспективних даних

d. вдосконалення алгоритмів обробки інформації

e. необхідність заміни аналітика інформаційною технологією

5. Якщо порівнювати Data Mining, машинне навчання і статистику, яка з дисциплін сконцентрована на єдиному процесі аналізу даних, включає очищення даних, навчання, інтеграцію і візуалізацію результатів:

a. Data Mining

b. машинне навчання

c. статистика

6. Інструменти Data Mining:

a. можуть самостійно будувати гіпотези про взаємозв'язки в даних

b. не можуть самостійно будувати гіпотези про взаємозв'язки в даних

c. можуть самостійно будувати гіпотези про взаємозв'язки в даних, які обов'язково підтверджуються.

ІІІ. Практична частина. За даними наведеними в таблиці виконати кластеризацію даних. Для цього необхідно:

A. Нормалізувати дані.

B. Обчислити відстань між об'єктами, що кластерізуємо і побудувати матрицю відстаней (використовувати формулу для обчислення евклідової відстані).

С. Провести розбиття даних на 3 кластера

Екзаменаційний білет № 6

І. Теоретична частина

1. Что такое прогностическое моделирование (Predictive Modeling)?

2. Що таке «дерева рішеннь»? Наведіть приклади їх використання

ІІ. Тестова частина

1. Дані являють собою:

(Відзначте один правильний варіант відповіді.)

a. картинки, звуки, аналогові або цифрові відео-сегменти

b. текст

c. факти і графіки

d. всі разом

2. Сукупність фактів, закономірностей і евристичних правил, за допомогою яких вирішується поставлене завдання, - це ...

(Відзначте один правильний варіант відповіді.)

a. інформація

b. знання

c. дані

3. Задачей классификации можно назвать предсказание...

a. категориальной зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных 

b. числовой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных 

c. порядковой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных

4. Закономірності, знайдені в процесі використання технології Data Mining повинні володіти такими властивостями:

a. бути очевидними

b. бути неочевидними

c. бути практично корисними

d. бути об'єктивними

e. чим більше знайдено закономірностей, тим краще

5. В результаті використання інструментів Data Mining користувач може ...

a. отримати гіпотези про взаємозв'язки в даних, самостійно висунуті інструментом Data Mining

b. отримати підтвердження або спростування гіпотез, висунутих користувачем

c. перевірити гіпотези про взаємозв'язки в даних, самостійно висунуті користувачем інструменту Data Mining

d. усі відповіді вірні

6. Область использования Data Mining …

a. ничем не ограничена — она везде, где имеются какие-либо данные

b. ничем не ограничена — она везде, не имеет значения, есть ли какие-либо данные

c. достаточно ограничена, в большинстве случаев – это научные исследования

ІІІ. Практична частина. За даними наведеними в таблиці виконати кластеризацію даних. Для цього необхідно:

A. Нормалізувати дані.

B. Обчислити відстань між об'єктами, що кластерізуємо і побудувати матрицю відстаней (використовувати формулу для обчислення евклідової відстані).

С. Провести розбиття даних на 3 кластера