Главная / Базы данных / Data Mining

Data Mining - ответы на тесты Интуит

Правильные ответы выделены зелёным цветом.
Все ответы: Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных
(1) ранее сформулированных гипотез
(2) неочевидных закономерностей
(3) практических закономерностей
(4) объективных закономерностей
(5) большого количества закономерностей
В методе опорных векторов для классификации используется …
(1) не все множество образцов, а лишь их небольшая часть, которая находится на границах
(2) все множество образцов
(3) часть образцов, которая находится вне границ
Группа синапсов нейрона – это …
(1) однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов
(2) выходная связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов
(3) один или несколько нейронов, на входы которых подается один и тот же общий сигнал
Сети без обратных связей - это …
(1) персептрон
(2) сети Хопфилда (задачи ассоциативной памяти)
(3) сети Кохонена (задачи кластерного анализа)
Спорный объект кластеризации — это объект, который по мере сходства …
(1) может быть отнесен к нескольким кластерам
(2) не может быть отнесен ни к одному кластеру
(3) может быть отнесен более чем к двум кластерам
При использовании какого метода необходимо задавать количество кластеров?
(1) метод k-средних
(2) метод ближнего соседа
(3) вся группа иерархических методов
(4) все ответы неверны
Набор называют часто встречающимся (frequent), если:
(1) его поддержка выше определенного пользователем минимального значения
(2) его поддержка ниже определенного пользователем максимального значения
(3) его поддержка равна определенному пользователем значению
Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:
(1) представлять пользователю информацию в наглядном виде
(2) компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных
(3) снижать размерность или сжимать информацию
(4) упрощать расчеты в модели
(5) восстановление пробелов в наборе данных
Существенными концепциями системы поддержки принятия решений являются:
(1) компьютерная интерактивная
(2) поддержка принятия решений
(3) слабоструктурированных и неструктурированных проблем
(4) структурированных и слабоструктурированных проблем
Для какого вида набора данных важно определение наличия сезонной компоненты:
(1) для упорядоченных данных
(2) для неупорядоченных данных
(3) для тех и других
Ошибки, которые возникают в процессе использования инструментов очистки (являющиеся двумя крайностями очистки данных) — это:
(1) решение инструментом очистки данных проблемы, которой на самом деле не существует
(2) ошибки, возникающие, когда инструменты очистки полностью упускают существующую проблему
(3) ошибки, возникающие, когда инструменты очистки не могут обнаружить существующую проблему
Данные представляют собой:
(1) факты и графики
(2) текст
(3) картинки, звуки, аналоговые или цифровые видео-сегменты
(4) все вместе
Построение моделей Data Mining осуществляется с целью:
(1) исследования или изучения моделируемого объекта и получения новых знаний, необходимых для принятия решений
(2) выбора наиболее быстродействующей модели
(3) исследования всех возможных свойств и характеристик изучаемого объекта
Data Mining это … , который должен быть интегрирован в бизнес.
(1) не только инструмент, но также процесс
(2) инструмент
(3) процесс
Существуют следующие варианты решений по внедрению инструментов Data Mining:
(1) покупка готового программного обеспечения Data Mining
(2) покупка программного обеспечения Data Mining, адаптированного под конкретный бизнес
(3) комбинация этих вариантов, в т.ч. использование различных библиотек, компонентов и инструментальные наборы для разработчиков создания встроенных приложений Data Mining
Пакет SAS Enterprise Miner особенно удобен для осуществления анализа данных в …
(1) масштабах крупных организаций
(2) масштабах средних организаций
(3) масштабах средних и небольших организаций
Архитектура системы PolyAnalyst …
(1) является однопользовательским вариантом
(2) является корпоративным решением с несколькими серверами
(3) предоставляет возможность для масштабирования системы: от однопользовательского варианта до корпоративного решения с несколькими серверами
В основу программного продукта Cognos 4Thought положена технология …
(1) нейронных сетей
(2) множественной регрессии
(3) деревьев решений
Oracle Data Mining является …
(1) опцией в Oracle Enterprise Edition
(2) самостоятельным приложением
(3) в зависимости от редакции
Постановка задачи, построение оптимальной модели, понимание модели, применение результатов. Перечисленные выше этапы являются этапами:
(1) традиционного процесса Data Mining
(2) подхода KXEN
(3) и того, и другого
(4) ни того, ни другого
Data Mining-услуги могут предоставляться …
(1) на определенных территориях
(2) в определенных предметных областях
(3) с использованием определенных методов
Какие из перечисленных ниже пунктов являются названиями стадий Data Mining?
(1) свободный поиск
(2) прогностическое моделирование
(3) анализ исключений
(4) индукция правил
В ходе решения какой из перечисленных задач устанавливаются закономерности между связанными событиями в наборе данных?
(1) задачи поиска ассоциативных правил
(2) задачи поиска последовательных ассоциативных правил
(3) задачи анализа отклонений
Классификация — это ...
(1) отнесение объектов к одному из заранее известных классов
(2) отнесение объектов к одной из заранее неизвестных групп
(3) процесс формирования групп и отнесения объектов к одному из них.
Какой из параметров является основной единицей времени, на которую делается прогноз?
(1) период прогнозирования
(2) горизонт прогнозирования
(3) интервал прогнозирования
Выделите два основных направления Web Mining:
(1) Web Content Mining
(2) Web Usage Mining
(3) Web Text Mining
Характеристики измерения центральной тенденции:
(1) среднее
(2) медиана
(3) минимум
(4) дисперсия
Если зависимая переменная принимает дискретные значения, при помощи метода дерева решений решается задача:
(1) классификации
(2) численного прогнозирования
(3) классификации и численного прогнозирования
Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных знаний, необходимых для:
(1) принятия решений в различных сферах человеческой деятельности
(2) замены аналитика в процессе принятия решений
(3) увеличения стоимости анализа данных
Классификация методом опорных векторов считается хорошей, если область между границами …
(1) пуста
(2) минимально заполнена
(3) максимально заполнена
Нейрон имеет аксон, который представляет собой …
(1) выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов
(2) однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов
(3) один или несколько нейронов, на входы которых подается один и тот же общий сигнал
Сети с обратными связями – это…
(1) персептрон
(2) сети Хопфилда (задачи ассоциативной памяти)
(3) сети Кохонена (задачи кластерного анализа)
Какой метод требует априорной информации о количестве кластеров?
(1) метод k-средних
(2) метод ближнего соседа
(3) вся группа иерархических методов
(4) все ответы неверны
Транзакция – это множество событий, которые произошли …
(1) одновременно
(2) одно за другим
(3) оба ответа неверны
Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:
(1) выступать только в роли вспомогательного средства при анализе данных
(2) снижение размерности или сжатие информации
(3) восстановление пробелов в наборе данных
(4) нахождение шумов и выбросов в наборе данных
(5) все ответы верны
Охарактеризуйте неструктурированные задачи
(1) имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны
(2) характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно
(3) сочетают количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать
(4) именно такими проблемами занимаются руководители
Если набор данных упорядочен и в нем присутствует сезонная или цикличная компонента, то каково минимальное количество данных, которое необходимо иметь для возможности анализа?
(1) данные за один сезон/цикл
(2) данные за половину сезона/цикла
(3) данные за два сезона/цикла
Ошибка Типа 1 возникает в случае, когда …
(1) инструмент очистки данных пытается решить проблему, которой на самом деле не существует
(2) инструмент очистки данных полностью упускает существующую проблему
(3) инструмент очистки данных не может обнаружить существующую проблему
Данные могут быть получены в результате:
(1) измерений
(2) экспериментов
(3) арифметических и логических операций
(4) всего вместе
Характеристиками модели являются …
(1) простота модели в сравнении с исследуемым объектом
(2) выделение в объекте наиболее существенных факторов
(3) абстрактность модели
Data Mining — это не только инструмент, но также процесс, который...
(1) должен быть интегрирован в бизнес
(2) может существовать отдельно от бизнеса
(3) должен предшествовать бизнесу
Существуют следующие варианты решений по внедрению инструментов Data Mining:
(1) разработка Data Mining-продукта на заказ сторонней компанией
(2) разработка Data Mining-продукта своими силами
(3) комбинация этих вариантов, в т.ч. использование различных библиотек, компонентов и инструментальные наборы для разработчиков создания встроенных приложений Data Mining
Разработка проектов Data Mining в SAS Enterprise Miner может выполняться:
(1) локально
(2) в архитектуре клиент-сервер
(3) возможны оба варианта
Единицей Data Mining исследования в PolyAnalyst является…
(1) дерево проекта
(2) график
(3) правило
(4) проект
Cognos 4Thought предназначен для …
(1) моделирования
(2) прогнозирования
(3) того и другого
Модуль Oracle Data Mining доступен из таких редакций:
(1) Personal Edition
(2) Standard Edition
(3) OneStandard Edition
(4) Enterprise Edition
(5) из всех перечисленных редакций
Укажите, какие из перечисленных этапов являются этапами подхода KXEN к анализу данных:
(1) постановка задачи
(2) построение оптимальной модели
(3) понимание модели
(4) применение результатов
Data Mining консультирование может включать следующие услуги:
(1) образовательные услуги
(2) услуги по разработке и внедрению программного обеспечения Data Mining
(3) услуги по адаптации программного обеспечения Data Mining
Какой из перечисленных ниже пунктов не является названием стадии Data Mining?
(1) свободный поиск
(2) прогностическое моделирование
(3) анализ исключений
(4) индукция правил
В ходе решения каких из перечисленных задач устанавливаются закономерности между событиями, связанными во времени?
(1) задачи поиска ассоциативных правил
(2) задачи поиска последовательных ассоциативных правил
(3) задачи анализа отклонений
Задачей классификации можно назвать предсказание...
(1) категориальной зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных
(2) числовой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных
(3) порядковой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных
Какой из параметров является числом периодов в будущем, которые покрывает прогноз?
(1) период прогнозирования
(2) горизонт прогнозирования
(3) интервал прогнозирования
Какое из перечисленных ниже направлений подразумевает автоматический поиск и извлечение качественной информации разнообразных источников Интернета, перегруженных "информационным шумом":
(1) Web Content Mining
(2) Web Usage Mining
(3) Web Text Mining
Характеристики вариации данных:
(1) среднее
(2) медиана
(3) минимум
(4) дисперсия
Если зависимая переменная принимает непрерывные значения, то дерево решений решает задачу:
(1) классификации
(2) численного прогнозирования
(3) классификации и численного прогнозирования
Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
(1) совершенствование аппаратного и программного обеспечения
(2) совершенствование технологий хранения и записи данных
(3) накопление большого количества ретроспективных данных
(4) совершенствование алгоритмов обработки информации
(5) необходимость замены аналитика информационной технологией
Если область между границами пуста, классификация ...
(1) считается хорошей
(2) считается ненадежной
(3) невозможной
Слой нейронной сети – это …
(1) один или несколько нейронов, на входы которых подается один и тот же общий сигнал
(2) выходная связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов
(3) однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов
Сети Кохонена относятся к классу:
(1) сети с обратными связями
(2) сети без обратных связей
(3) рекуррентных сетей
Объект относится к кластеру, если …
(1) расстояние от объекта до центра кластера меньше радиуса кластера
(2) расстояние от объекта до центра кластера меньше диаметра кластера
(3) расстояние от объекта до центра кластера больше радиуса кластера
Какой метод рекомендуется использовать при небольших объемах выборки?
(1) метод k–средних
(2) метод ближнего соседа
(3) вся группа иерархических методов
(4) все ответы неверны
Поддержка ассоциативного правила определяет…
(1) количество транзакций, содержащих определенный набор данных
(2) какая вероятность того, что из события A следует событие B
(3) процент транзакций, содержащих определенный набор данных
Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:
(1) представлять пользователю информацию в наглядном виде
(2) компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных
(3) снижение размерности или сжатие информации
(4) восстановление пробелов в наборе данных
(5) все ответы верны
Охарактеризуйте слабоструктурированные задачи
(1) имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны
(2) характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно
(3) сочетают количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать
(4) именно такими проблемами занимаются руководители
Если набор данных не упорядочен, то количество данных, которое необходимо иметь для возможности анализа данных:
(1) не имеет значения
(2) должно быть больше одного цикла
(3) желательно, чтобы количество записей в наборе данных было значительно больше количества переменных
Ошибка Типа 2 возникает в случае, когда …
(1) инструмент очистки данных пытается решить проблему, которой на самом деле не существует
(2) инструмент очистки полностью упускает существующую проблему
(3) инструмент очистки не может обнаружить существующую проблему
Данные — это …
(1) необработанный материал, предоставляемый поставщиками данных и используемый потребителями для формирования информации на основе данных
(2) готовый материал для формирования информации
(3) синоним информации
Использование моделей Data Mining позволяет:
(1) определить наилучшее решение в конкретной ситуации
(2) определить как существенные, так и незначительные факторы
(3) оба ответа верны
Data Mining — это не только инструмент, но также …
(1) процесс, который должен быть интегрирован в бизнес
(2) процесс, который, однако, не может быть интегрирован в бизнес
(3) процесс интеграции в бизнес
Существуют следующие варианты решений по внедрению инструментов Data Mining:
(1) только покупка готового инструмента, собственная разработка системы Data Mining практически невозможна
(2) разработка Data Mining-продукта на заказ фирмой-разработчиком
(3) оба варианта неверны
Процессы в Enterprise Miner могут работать …
(1) параллельно
(2) в асинхронном режиме
(3) возможны оба варианта
Проект в PolyAnalyst объединяет в себе:
(1) только дерево проекта
(2) только графики
(3) только правила
(4) все объекты исследования
Системы Impromptu, PowerPlay, Scenario и 4Thought являются…
(1) взаимосвязанными
(2) дополняющими друг друга инструментальными средствами
(3) оба ответа верны
Oracle Data Mining поставляется как …
(1) опция в Oracle Enterprise Edition
(2) опция в Oracle Standard Edition
(3) опция в любой редакции
Выберите пропущенный этап аналитического процесса KXEN:
  • Постановка задачи
  • …
  • Понимание модели
  • Применение результатов
    •
    (1) построение и тестирование модели
    (2) построение оптимальной модели
    (3) построение модели
    (4) тестирование модели
    Data Mining консультирование может включать следующие услуги:
    (1) публикация отчетности Data Mining
    (2) проведение образовательных семинаров
    (3) консультации пользователей и разработчиков Data Mining
    На стадии свободного поиска осуществляется ...
    (1) выявление закономерностей
    (2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений
    (3) анализ исключений
    Правильна ли такая формулировка: "Ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю"?
    (1) формулировка верна
    (2) нет; последовательность является частным случаем ассоциации
    (3) нет; ни последовательность, ни ассоциация не являются частными случаями друг друга
    Основная характеристика задачи бинарной классификации:
    (1) зависимая переменная может принимать только два значения
    (2) классификация осуществляется по одному признаку
    (3) классификация осуществляется по двум признакам
    Какой из параметров является частотой, с которой делается новый прогноз?
    (1) период прогнозирования
    (2) горизонт прогнозирования
    (3) интервал прогнозирования
    Какое из перечисленных ниже направлений подразумевает обнаружение закономерностей в действиях пользователя web-узла или их группы?
    (1) Web Content Mining
    (2) Web Usage Mining
    (3) Web Text Mining
    Какая из перечисленных характеристик не является числом, описывающим определенным способом все значения признака набора данных?
    (1) среднее
    (2) медиана
    (3) минимум
    При помощи метода деревьев решений могут решаться задачи:
    (1) классификации
    (2) численного прогнозирования
    (3) классификации и численного прогнозирования
    Закономерности, найденные в процессе использования технологии Data Mining должны обладать такими свойствами:
    (1) быть очевидными
    (2) быть неочевидными
    (3) быть практически полезными
    (4) быть объективными
    (5) чем больше найдено закономерностей, тем лучше
    Главная функция искусственного нейрона - ...
    (1) формирование выходного сигнала в зависимости от сигналов, поступающих на его входы
    (2) преобразование функции активации
    (3) передача входных сигналов на обработку адаптивному сумматору
    Наличие блоков динамической задержки и обратных связей - характерная особенность …
    (1) рекуррентных сетей
    (2) сетей прямого распространения
    (3) и тех, и других
    Назовите характеристики кластерного анализа:
    (1) не требует априорных предположений о наборе данных
    (2) требует априорных предположений о наборе данных
    (3) не накладывает ограничения на представление исследуемых объектов
    (4) накладывает ограничения на представление исследуемых объектов
    (5) позволяет анализировать показатели различных типов данных.
    Назовите достоинства алгоритма кластеризации k-средних
    (1) простота использования
    (2) быстрота использования
    (3) понятность и прозрачность алгоритма
    (4) нечувствительность к выбросам
    Набор ассоциативных правил представляет интерес, если его поддержка …
    (1) выше определенного пользователем минимального значения
    (2) ниже определенного пользователем минимального значения
    (3) равна определенному пользователем значению
    Нахождение шумов и выбросов в данных …
    (1) возможно при помощи средств визуализации
    (2) невозможно при помощи средств визуализации
    (3) не является функцией визуализации
    СППР — система, предназначенная для поддержки принятия решений в … проблемах различных видов человеческой деятельности, существенная концепцией которой …
    (1) слабоструктурированных и неструктурированных, не обуславливает обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений
    (2) структурированных и слабоструктурированных, обуславливает обязательное непосредственное использование ЛПР системы поддержки принятия решений
    (3) неструктурированных и структурированных, не обуславливает обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений
    Какой из перечисленных этапов является первым в процессе Data Mining?
    (1) анализ предметной области
    (2) подготовка данных
    (3) построение модели
    Оцените правильность формулировки: "Инструменты Data Mining служат средством очистки данных"
    (1) формулировка верна
    (2) формулировка неверна. Задача инструментов Data Mining совершенно другая.
    (3) некоторые инструменты Data Mining могут быть средством очистки данных
    Объект описывается как …
    (1) набор атрибутов
    (2) свойство, характеризующее объект
    (3) поле таблицы
    Создание каких моделей Data Mining означает поиск правил, которые объясняют зависимость выходных параметров от входных?
    (1) моделей классификации и прогнозирования
    (2) моделей кластеризации и классификации
    (3) моделей правил ассоциаций
    Анализ предметной области и интерпретация результатов, полученных в результате Data Mining - это точки соприкосновения таких специалистов как:
    (1) специалиста предметной области
    (2) специалиста по добыче данных
    (3) администратора баз данных
    (4) всех вместе
    Для использования технологии Data Mining …
    (1) возможна только покупка готового программного обеспечения, собственная разработка практически невозможна
    (2) возможна как покупка готового программного обеспечения, так и разработка собственными силами
    (3) наиболее правильный и выгодный вариант – использование программного обеспечения, адаптированного под конкретный бизнес
    SAS Enterprise Miner относится к категории:
    (1) инструментальных наборов Data Mining
    (2) инструментов, решающих задачи классификации и кластеризации
    (3) инструментов, решающих задачи классификации и прогнозирования
    Решение каких задач предусматривают алгоритмы анализа данных в PolyAnalyst?
    (1) моделирование
    (2) прогнозирование
    (3) кластеризация
    (4) классификация
    (5) текстовый анализ
    (6) все ответы верны
    Назовите характеристики программного продукта Cognos 4Thought:
    (1) в основу продукта положена технология нейронных сетей
    (2) в основу продукта положена технология самоорганизующихся сетей Кохонена
    (3) позволяет строить нелинейные модели на основе неполной статистической выборки данных
    (4) предназначен для моделирования и прогнозирования
    (5) предназначен только для прогнозирования
    Охарактеризуйте особенности работы алгоритмов, реализованных в Oracle Data Mining:
    (1) они работают непосредственно с реляционными базами данных
    (2) не требуют выгрузки и сохранения данных в специальных форматах
    (3) требуют выгрузки и сохранения данных в специальных форматах
    Какие задачи позволяет решать инструмент KXEN?
    (1) задачи регрессии и классификации
    (2) задачи кластеризации
    (3) анализ временных рядов.
    (4) поиск ассоциативных правил
    (5) все ответы верны
    Вариант использования адаптированного программного обеспечения Data Mining …
    (1) имеет как сильные, так и слабые стороны
    (2) имеет неоспоримые преимущества перед использованием готового программного обеспечения
    (3) всегда проигрывает перед использованием готового программного обеспечения
    Большинство аналитических методов, используемые в технологии Data mining – это …
    (1) известные математические алгоритмы и методы
    (2) новейшие математические алгоритмы и методы
    (3) классические статистические методы
    Согласно классификации по стратегиям, задачи Data Mining подразделяются на:
    (1) обучение с учителем
    (2) обучение без учителя
    (3) дескриптивные
    (4) прогнозирующие
    Заполните пропуск в формулировке: "Для проведения ... должны присутствовать признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект"
    (1) классификации
    (2) кластеризации
    (3) классификации и кластеризации
    В чем состоит основное сходство задач прогнозирования и классификации?
    (1) при решении обеих задач используется двухэтапный процесс построения модели на основе обучающего набора и ее использования для предсказания неизвестных значений зависимой переменной
    (2) сходство заключается в том, что при решении обеих задач предсказываются числовые значения зависимой переменной
    (3) оба ответа верны
    Область использования Data Mining …
    (1) ничем не ограничена — она везде, где имеются какие-либо данные
    (2) ничем не ограничена — она везде, не имеет значения, есть ли какие-либо данные
    (3) достаточно ограничена, в большинстве случаев – это научные исследования
    Размах и дисперсия являются:
    (1) характеристиками измерения центральной тенденции
    (2) характеристиками вариации данных
    (3) определяют наличие выбросов в данных
    При помощи метода деревьев решений решаются задачи …
    (1) классификации и прогнозирования
    (2) кластеризации и прогнозирования
    (3) классификации и кластеризации
    (4) кластеризации, классификации и прогнозирования
    Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию усреднения по выборке?
    (1) Data Mining
    (2) статистические методы
    (3) OLAP
    В основе метода опорных векторов лежит …
    (1) понятие плоскостей решений
    (2) предположение о взаимной независимости признаков
    (3) предположение о взаимной зависимости признаков
    Заполните пропуски в формулировке: "В самой распространенной конфигурации входные сигналы обрабатываются …, затем выходной сигнал сумматора поступает в … , где преобразуется функцией активации, и результат подается на …"
    (1) адаптивным сумматором, нелинейный преобразователь, выход
    (2) нелинейным преобразователем, адаптивный сумматор, выход
    (3) входным сумматором, нелинейный преобразователь, адаптивный сумматор
    Сети Кохонена относятся к классам:
    (1) сети с обратными связями
    (2) сети без обратных связей
    (3) сети прямого распространения
    Назовите характеристики кластерного анализа:
    (1) позволяет сокращать размерность данных
    (2) позволяет делать данные более наглядными
    (3) имеет в своем арсенале около десяти алгоритмов
    (4) имеет в своем арсенале около сотни алгоритмов
    Назовите недостатки алгоритма быстрой кластеризации
    (1) сложность использования
    (2) чувствительность к выбросам
    (3) алгоритм может медленно работать на больших базах данных
    (4) все ответы верны
    Каждый этап работы алгоритма Apriori состоит из таких шагов:
    (1) формирование кандидатов
    (2) кодирование кандидатов
    (3) подсчет кандидатов
    Компактное описание закономерностей, присущих исходному набору данных …
    (1) возможно при помощи средств визуализации
    (2) невозможно при помощи средств визуализации
    (3) не является функцией визуализации
    Назовите существенные характеристики СППР:
    (1) решение принимает человек
    (2) решение принимает система
    (3) предназначена для решения слабоструктурированных задач
    (4) предназначена для решения неструктурированных задач
    (5) предназначена для решения структурированных задач
    Постановка задачи …
    (1) является необходимым этапом процесса Data Mining
    (2) является необязательным этапом процесса Data Mining
    (3) не является этапом процесса Data Mining
    Согласно классификации средств очистки данных инструменты Data Mining относятся к классу …
    (1) средств анализа и модернизации данных
    (2) специальных средств очистки
    (3) очистки специфической области
    Атрибут – это:
    (1) свойство, характеризующее объект
    (2) строка таблицы
    (3) случай или пример
    Какие модели используются для классификации объектов, при условии, что набор целевых классов неизвестен?
    (1) модели кластеризации
    (2) модели кластеризации и классификации
    (3) модели правил ассоциаций
    Анализ требований к данным и сбор данных- это точки соприкосновения таких специалистов как:
    (1) специалиста предметной области
    (2) специалиста по добыче данных
    (3) администратора баз данных
    (4) всех вместе
    Инструменты Data Mining могут решать …
    (1) только одну задачу Data Mining
    (2) несколько задач Data Mining
    (3) все задачи Data Mining
    (4) это зависит от конкретного инструмента
    Программный продукт SAS Enterprise Miner создан специально для выявления закономерностей в …
    (1) огромных массивах данных
    (2) небольших массивах данных
    (3) средних и малых массивах данных
    Какие из перечисленных характеристик имеет пользовательский интерфейс PolyAnalyst?
    (1) возможности манипулирования с данными
    (2) графика для представления данных и визуализации результатов
    (3) мастера создания объектов
    (4) сквозная логическая связь между объектами
    (5) язык символьных правил
    (6) интуитивное управление через drop-down и pop-up меню
    (7) все ответы верны
    На каких этапах 4Thought поддерживает анализ данных?
    (1) сбор данных
    (2) преобразование данных
    (3) исследование данных
    (4) создание модели
    (5) интерпретация модели
    (6) применение модели
    (7) на всех этапах
    Oracle Data Mining является ... - куда входят ...
    (1) опцией в Oracle Enterprise Edition, средства подготовки данных, оценки результатов применения моделей к новым наборам данных
    (2) самостоятельным приложением, оценки результатов применения моделей к новым наборам данных
    (3) опцией в Oracle любой редакции, средства подготовки данных, оценки результатов применения моделей к новым наборам данных
    На решение каких трудностей направлен усовершенствованный аналитический процесс KXEN?
    (1) трудоемкость подготовки данных
    (2) сложность выбора переменных, включенных в модель
    (3) требования к квалификации аналитиков
    (4) сложность интерпретации полученных результатов
    (5) сложность построения моделей
    (6) все ответы верны
    Готовые алгоритмы, полная конфиденциальность информации, техническая поддержка производителя, общение с другими пользователями пакета - это преимущества использования …
    (1) готового программного обеспечения
    (2) заказ готового решения у фирмы-разработчика
    (3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу
    (4) все ответы верны
    Большинство методов Data mining были разработаны в рамках …
    (1) теории искусственного интеллекта
    (2) классического анализа данных
    (3) теории баз данных
    Задачи Data Mining, в зависимости от используемых моделей подразделяются на:
    (1) обучение с учителем
    (2) обучение без учителя
    (3) дескриптивные
    (4) прогнозирующие
    Задачей классификации часто является предсказание …
    (1) числовой зависимой переменной
    (2) категориальной зависимой переменной
    (3) категориальной независимой переменной
    В чем состоит основное отличие задач прогнозирования и классификации?
    (1) отличие заключается в этапах процесса решения задач
    (2) отличие задач классификации и прогнозирования состоит в том, что в первой задаче предсказывается класс зависимой переменной, а во второй - числовые значения зависимой переменной
    Выделяют такие основные сферы применения технологии Data Mining:
    (1) наука
    (2) бизнес
    (3) исследования для правительства
    (4) Web-направление
    Среднее и медиана являются:
    (1) характеристиками центральной тенденции
    (2) характеристиками вариации данных
    (3) определяют наличие выбросов в данных
    Заполните пропуски в формулировке: "Если зависимая переменная принимает … значения, при помощи метода дерева решений … "
    (1) дискретные, решается задача классификации
    (2) дискретные, решаются задачи классификации и прогнозирования
    (3) непрерывные, решаются задачи классификации и кластеризации
    Какая из перечисленных дисциплин более сосредоточена на теории проверки гипотез?
    (1) Data Mining
    (2) статистика
    (3) визуализация
    Решаются ли задачи классификации и регрессии при помощи метода "ближайшего соседа"?
    (1) да
    (2) нет, только задачи классификации
    (3) нет, только задачи регрессии
    В синхронных нейронных сетях в каждый момент времени свое состояние меняет...
    (1) лишь один нейрон
    (2) целая группа нейронов, как правило, весь слой
    (3) возможен и тот и другой вариант
    Сеть Кохонена представляет собой …
    (1) два слоя: входной и выходной
    (2) три слоя: входной, скрытый и выходной
    (3) входной, выходной и какое угодно количество скрытых слоев
    Работа кластерного анализа опирается на предположения:
    (1) рассматриваемые признаки объекта в принципе допускают желательное разбиение объектов на кластеры
    (2) правильность выбора масштаба или единиц измерения признаков
    (3) отнесение всех объектов к одному из предопределенных классов
    К какой группе методов относится метод ближнего соседа?
    (1) иерархический КА
    (2) быстрый КА
    (3) оба ответа неверны
    С помощью алгоритма Apriori определите часто встречающиеся наборы в базе данных D, состоящие из трех товаров с минимальной поддержкой, равной 2
    База данных D
    TIDItems
    10a,c,d
    20b,c,e
    30a,b,c,e
    40b,e
    (1) b,c,e
    (2) a,c,d
    (3) a,b,c
    (4) b,c,d
    Способы визуального представления могут …
    (1) только иллюстрировать построение модели
    (2) интерпретировать полученный результат
    (3) быть средством оценки качества построенной модели
    Исходные данные при использовании MOLAP архитектуры хранятся:
    (1) в многомерной БД или в многомерном локальном кубе
    (2) в реляционных БД
    (3) в плоских локальных таблицах на файл-сервере
    Выберите неверную формулировку
    (1) все типы грязных данных в базе данных могут быть автоматически обнаружены и очищены
    (2) появление некоторых грязных данных может быть предотвращено
    (3) некоторые грязные данные непригодны для автоматического обнаружения и очистки
    (4) появление некоторых грязных данных невозможно предотвратить
    Качественная программа очистки данных должна:
    (1) исправлять неверные данные
    (2) создавать небольшой по объему отчет о подозрительных записях
    (3) требовать минимальных затрат на установку, обслуживание и ручные проверки
    (4) исправлять абсолютно все подозрительные данные
    Объектом не является:
    (1) запись
    (2) случай
    (3) пример
    (4) строка таблицы
    (5) переменная
    Простота модели в сравнении с исследуемым объектом является …
    (1) преимуществом использования моделей
    (2) недостатком использования моделей
    (3) признаком невозможности использования модели
    На каком этапе пересекается работа специалиста предметной области и специалиста по добыче данных?
    (1) анализ бизнес-процессов
    (2) анализ данных
    (3) подготовка данных
    (4) все ответы неверны
    На рынке инструментов Data Mining в последние годы наблюдается:
    (1) спад
    (2) рост
    (3) ситуация на рынке за последние годы почти не меняется
    Позволяет ли пакет Enterprise Miner производить последовательное сравнение моделей?
    (1) да
    (2) нет
    (3) это зависит от используемых методов
    Алгоритмы анализа системы PolyAnalyst данных можно объединить в такие группы по их функциональному назначению:
    (1) моделирование
    (2) прогнозирование
    (3) последовательность
    (4) кластеризация
    (5) классификация
    (6) текстовый анализ
    Инструмент фирмы Cognos, используемый для построения запросов любой сложности и отчетов произвольного формата пользователями, от которых не требуется навыков программирования:
    (1) Cognos Impromptu
    (2) Cognos Scenario
    (3) Cognos PowerPlay
    Deductor Studio …
    (1) может функционировать без хранилища данных
    (2) может получать информацию из любых других источников
    (3) не может функционировать без хранилища данных
    Подготовка данных в KXEN включает следующие этапы :
    (1) преобразование данных
    (2) оптимальное кодирование указанных атрибутов для их наилучшего анализа в рамках выбранных алгоритмов
    (3) разделение атрибутов на символьные и числовые
    Преимуществами использования готового программного обеспечения являются:
    (1) готовые алгоритмы
    (2) техническая поддержка производителя
    (3) простота подготовки данных
    Стадия свободного поиска представлена действиями:
    (1) выявление закономерностей условной логики
    (2) выявление закономерностей ассоциативной логики
    (3) выявление трендов и колебаний
    (4) предсказание неизвестных значений
    К классу описательных задач Data Mining относятся такие задачи:
    (1) прогнозирование
    (2) классификация
    (3) кластеризация
    (4) визуализация
    Задачу классификации нельзя решить с помощью...
    (1) метода деревьев решений
    (2) метода линейной регрессии
    (3) алгоритма Apriori
    В чем сходство задач классификации и прогнозирования?
    (1) при решении обоих задач используется 2-х этапный процесс построения модели и ее использования для предсказания
    (2) в результате решения этих задач предсказывается класс независимой переменной
    (3) результат решения этих задач - предсказание будущих числовых значений зависимой переменной
    При использовании какого из перечисленных ниже направлений выделяют подход, основанный на агентах, и подход, основанных на базах данных:
    (1) Web Content Mining
    (2) Web Usage Mining
    (3) Web Text Mining
    Медианой для выборки 1,2,3,7,10,__,16 является:
    (1) 7,714286
    (2) 7
    (3) 8,5
    (4) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений
    Внутренний узел дерева решений называют также …
    (1) узлом проверки
    (2) конечным узлом
    (3) вершиной
    (4) листом
    В процессе работы Data Mining программы пользователь может получить такие результаты:
    (1) большой процент ложных, недостоверных или бессмысленных результатов
    (2) только верные результаты, ложные выводы исключены
    (3) только статистически достоверные результаты
    Метод "ближайшего соседа":
    (1) может создавать модели и правила.
    (2) может создавать модели
    (3) может создавать правила
    (4) не может создавать модели и правила
    В асинхронных сетях в каждый момент времени свое состояние меняет …
    (1) лишь один нейрон
    (2) целая группа нейронов, как правило, весь слой
    (3) возможен и тот и другой вариант
    Наиболее распространенное применение сетей Кохонена:
    (1) разведочный анализ данных
    (2) обнаружение новых явлений
    (3) прогнозирование числовых значений
    Работа кластерного анализа опирается на следующие предположения (выберите неверный ответ):
    (1) рассматриваемые признаки объекта в принципе допускают желательное разбиение объектов на кластеры
    (2) правильность выбора масштаба или единиц измерения признаков
    (3) отнесение всех объектов к одному из предопределенных признаков
    К какой группе методов относится метод k-средних?
    (1) иерархический
    (2) быстрый
    (3) оба ответа неверны
    С помощью алгоритма Apriori определите часто встречающиеся наборы в базе данных D, состоящие из трех товаров с минимальной поддержкой, равной 2
    База данных D
    TIDItems
    10l,m,p
    20a,d,l
    30a,d,l,m
    40a,d
    (1) l,m,p
    (2) a,d,l
    (3) a,d,l,m
    (4) a,d
    Способы визуального представления могут …
    (1) быть иллюстрацией построения модели
    (2) помочь интерпретировать полученный результат
    (3) быть средством оценки качества построенной модели
    Исходные данные при использовании ROLAP архитектуры хранятся...
    (1) в многомерной БД или в многомерном локальном кубе
    (2) в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере
    (3) в реляционных БД, а агрегаты размещаются в многомерной БД
    Выберите верную(-ые) формулировку(-и).
    (1) все типы грязных данных в базе данных могут быть автоматически обнаружены и очищены
    (2) появление некоторых грязных данных может быть предотвращено
    (3) некоторые грязные данные непригодны для автоматического обнаружения и очистки
    (4) появление некоторых грязных данных невозможно предотвратить
    Качественная программа очистки данных должна:
    (1) не затрагивать правильные данные
    (2) исправлять неверные данные
    (3) создавать небольшой по объему отчет о подозрительных записях
    (4) требовать серьезного процесса установки и обслуживания
    Преимуществом модели является возможность выделить в объекте …
    (1) наиболее существенные факторы, с точки зрения цели исследования, и не отвлекаться на маловажные детали
    (2) абсолютно все факторы, как существенные, так и маловажные
    (3) абстрактные факторы
    На каком(-их) этапе(-ах) пересекается работа администратора баз данных и специалиста по добыче данных
    (1) анализ бизнес-процессов
    (2) анализ данных
    (3) сбор данных
    (4) все ответы неверны
    На рынке инструментов Business Intelligence в последние годы наблюдается:
    (1) спад
    (2) рост
    (3) ситуация на рынке за последние годы почти не меняется
    Пакет SAS Enterprise Miner обеспечивает сравнение результатов различных методов моделирования:
    (1) с точки зрения статистики
    (2) с точки зрения бизнеса
    (3) оба варианта верны
    Алгоритмы анализа системы PolyAnalyst данных можно объединить в такие группы по их функциональному назначению:
    (1) моделирование
    (2) прогнозирование
    (3) обобщение
    (4) кластеризация
    (5) классификация
    (6) текстовый анализ
    Интеллектуальное инструментальное средство поиска (разведки) данных (Data Mining), которое позволяет руководителям выявлять скрытые тенденции и модели бизнеса и "извлекать на поверхность" его ранее неизвестные закономерности и корреляционные связи:
    (1) Cognos Impromptu
    (2) Cognos Scenario
    (3) Cognos PowerPlay
    Архитектура хранилища типа "звезда" в Deductor называется …
    (1) процессом
    (2) сценарием
    (3) проектом
    Существует ли необходимость временного или постоянного копирования данных для анализа в системе KXEN?
    (1) да
    (2) нет
    (3) по запросу
    Слабыми сторонами использования готового программного обеспечения могут быть:
    (1) высокая стоимость
    (2) необходимость наличия высококвалифицированных кадров
    (3) сложность подготовки данных
    (4) полная конфиденциальность информации
    Прогностическое моделирование включает такие действия:
    (1) выявление трендов и колебаний
    (2) предсказание неизвестных значений
    (3) прогнозирование развития процессов
    К классу прогнозирующих задач Data Mining относятся такие задачи:
    (1) прогнозирование
    (2) классификация
    (3) кластеризация
    (4) визуализация
    Задачи классификации решаются следующими алгоритмами:
    (1) методом дерева решений
    (2) методы линейной регрессии
    (3) алгоритмом Apriori
    Продолжите фразу: "Прогнозирование будет иметь смысл, если горизонт прогнозирования …
    (1) не меньше, чем время, которое необходимо для реализации решения, принятого на основе прогноза"
    (2) не больше, чем время, которое необходимо для реализации решения, принятого на основе прогноза"
    (3) оба ответа верны
    Какие из перечисленных ниже систем используются в подходе, основанном на агентах:
    (1) интеллектуальные поисковые агенты
    (2) фильтрация информации / классификация
    (3) персонифицированные агенты сети
    (4) многоуровневые базы данных
    (5) системы web-запросов
    Медианой для выборки 1,__,3,7,10,15,16,18 является:
    (1) 7,714286
    (2) 7
    (3) 8,5
    (4) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений
    Конечный узел дерева решений называют также ...
    (1) узлом проверки
    (2) узлом решения
    (3) листом
    Если сравнивать Data Mining, машинное обучение и статистику, какая из дисциплин сконцентрирована на едином процессе анализа данных, включает очистку данных, обучение, интеграцию и визуализацию результатов:
    (1) Data Mining
    (2) машинное обучение
    (3) статистика
    С помощью метода "ближайшего соседа" возможно решение задач:
    (1) классификации и регрессии
    (2) классификации и кластеризации
    (3) классификации
    Синхронные и асинхронные сети отличаются:
    (1) принципом изменения состояния нейронов (состояние изменяется либо у одного нейрона, либо у их группы)
    (2) принципом обработки информации (послойно либо всем нейронам сети)
    (3) оба варианта верны
    Уникальность метода самоорганизующихся карт состоит в …
    (1) преобразовании n-мерного пространства в двухмерное
    (2) возможности преобразования n-мерного пространства в пространство с любым количеством измерений
    (3) преобразовании двухмерного пространства в n-мерное
    Работа кластерного анализа опирается на предположения:
    (1) рассматриваемые признаки объекта в принципе допускают желательное разбиение объектов на кластеры
    (2) отнесение всех объектов к одному из предопределенных признаков
    (3) о сравнимости шкал
    К какой группе методов относится алгоритм PAM (partitioning around Medoids)?
    (1) иерархический КА
    (2) КА, основанный на разделении данных
    (3) оба ответа неверны
    С помощью алгоритма Apriori определите часто встречающиеся наборы в базе данных D, состоящие из трех товаров с минимальной поддержкой, равной 2
    База данных D
    TIDItems
    10k,l,m
    20l,n,o
    30k,l,n,o
    40n,o
    (1) n,l,o
    (2) k,l,m
    (3) k,l,n
    (4) n,m,o
    Исходные данные при использовании HOLAP архитектуры хранятся:
    (1) в многомерной БД или в многомерном локальном кубе
    (2) в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере
    (3) в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной
    Все типы грязных данных в базе данных могут быть автоматически обнаружены и очищены
    (1) формулировка неверна
    (2) формулировка верна
    (3) в зависимости от метода очистки данных
    Качественная программа очистки данных должна иметь такие характеристики:
    (1) исправлять неверные данные
    (2) создавать небольшой по объему отчет о подозрительных записях
    (3) требовать минимальных затрат на установку, обслуживание и ручные проверки
    (4) может частично затрагивать правильные данные
    Строка таблицы также известна как:
    (1) запись
    (2) атрибут
    (3) пример
    (4) переменная
    Модель обладает свойством неполноты.
    (1) утверждение верно
    (2) утверждение неверно
    (3) утверждение неверно. Модель обладает свойством упрощать объект.
    На каком этапе пересекается работа специалиста предметной области и администратора баз данных?
    (1) анализ бизнес-процессов
    (2) анализ данных
    (3) сбор данных
    (4) все ответы неверны
    На рынке инструментов Business Intelligence в последние годы наблюдается:
    (1) значительный рост, в том числе инструментов Data Mining
    (2) значительный рост только сегмента инструментов Data Mining
    (3) значительный рост за исключением сегмента инструментов Data Mining
    Репозитарий моделей в SAS Enterprise Miner представляет собой …
    (1) систему управления моделями
    (2) SAS-сервер
    (3) OLTP-систему
    Алгоритмы анализа системы PolyAnalyst данных можно объединить в следующие группы по их функциональному назначению:
    (1) моделирование
    (2) прогнозирование
    (3) оценивание
    (4) кластеризация
    (5) классификация
    (6) текстовый анализ
    Инструментальное средство для оперативного анализа данных и формирования отчетов по OLAP-технологии:
    (1) Cognos Impromptu
    (2) Cognos Scenario
    (3) Cognos PowerPlay
    Последовательность действий, которые необходимо провести для анализа данных, называется в Deductor…
    (1) сценарием
    (2) процессом
    (3) этапом
    Реинжиниринг аналитического процесса KXEN …
    (1) позволяет автоматизировать процесс построения моделей
    (2) позволяет увеличить скорость проводимого анализа
    (3) позволяет заменить аналитика
    Преимущества использования адаптированного программного обеспечения Data Mining по сравнению с готовыми программными продуктами и их самостоятельным использованием является:
    (1) адаптированность
    (2) сложность подготовки данных
    (3) наличие терминов предметной области
    (4) полная конфиденциальность информации
    (5) не требуется дописывать программный код
    Частью какой из перечисленных стадий является валидация закономерностей?
    (1) свободный поиск
    (2) прогностическое моделирование
    (3) анализ исключений
    Продолжите фразу: "Кластеризация и классификация относятся к...
    (1) стратегии обучения с учителем"
    (2) стратегии обучения без учителя"
    (3) к двум разным стратегиям: обучения без учителя и обучения с учителем"
    Задачи классификации решаются следующими алгоритмами:
    (1) нейронные сети
    (2) линейной регрессии
    (3) алгоритмом Apriori
    Решение задачи прогнозирования ...
    (1) возможно без обучающей выборки данных
    (2) требует некоторой обучающей выборки данных
    (3) является решением задачи "обучения без учителя"
    Какие из перечисленных ниже систем используются в подходе, основанном на базах данных:
    (1) интеллектуальные поисковые агенты
    (2) фильтрация информации / классификация
    (3) персонифицированные агенты сети
    (4) многоуровневые базы данных
    (5) системы web-запросов
    Медианой для выборки 1,2,3,__,__,15,16,18 является:
    (1) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений
    (2) 7
    (3) 8,5
    Лист дерева решений является …
    (1) конечным узлом
    (2) узлом проверки
    (3) узлом решения
    В результате использования инструментов Data Mining пользователь может …
    (1) получить гипотезы о взаимосвязях в данных, самостоятельно выдвинутые инструментом Data Mining
    (2) получить подтверждение или опровержение гипотез, выдвинутых пользователем
    (3) проверить гипотезы о взаимосвязях в данных, самостоятельно выдвинутые пользователем инструмента Data Mining
    (4) все ответы верны
    Назовите метод, недостаток которого приведен ниже: "Существует сложность выбора меры "близости", от этой меры главным образом зависит объем множества записей, которые нужно хранить в памяти для достижения удовлетворительной классификации или прогноза"
    (1) метод байесовской классификации
    (2) метод "k-ближайших соседей"
    (3) метод опорных векторов
    Заполните пропуски в формулировке: "… - выходная связь нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на… следующих нейронов"
    (1) аксон, синапсы
    (2) синапс, аксоны
    (3) аксон, точку ветвления
    При … для каждого обучающего входного примера требуется знание правильного ответа или функции оценки качества ответа
    (1) "обучении с учителем"
    (2) "обучении без учителя"
    (3) оба варианта верны
    При применении кластерного анализа переменные …
    (1) должны измеряться в сравнимых шкалах
    (2) могут измеряться в каких угодно шкалах
    (3) должны быть только числовыми
    Какие методы выявляют более высокую устойчивость по отношению к шумам и выбросам, некорректному выбору метрики, включению незначимых переменных в набор, участвующий в кластеризации?
    (1) неиерархические методы
    (2) иерархические методы
    (3) оба ответа верны
    Вероятность того, что из события A следует событие B. Это - …
    (1) достоверность правила
    (2) поддержка правила
    (3) обеспечение правила
    Визуализация в виде параллельных координат является представлением информации в …
    (1) двухмерном измерении
    (2) трехмерном измерении
    (3) более чем в трехмерном измерении
    EIS (Execution Information System) или информационные системы руководства в большинстве ориентированы на …, основаны на …
    (1) неподготовленного пользователя, на запросах, количество которых ограничено
    (2) подготовленного пользователя, глубокой проработке данных
    (3) неподготовленного пользователя, глубокой проработке данных.
    Если данные являются неупорядоченными, это означает …
    (1) невозможность процесса Data Mining
    (2) возможность процесса Data Mining
    (3) необходимость их упорядочения перед проведением анализа
    Инструменты очистки данных обычно выполняют такие функции:
    (1) парсинг
    (2) стандартизация
    (3) проверка допустимости
    (4) улучшение
    (5) согласование и консолидация
    (6) все ответы верны
    Такие данные как температура воздуха относятся к …
    (1) непрерывным данным
    (2) дискретным данным
    (3) Оба ответа неверны
    Экзогенные переменные — это переменные, которые …
    (1) задаются вне модели, они известны заранее
    (2) определяются по ходу расчетов в модели, они не задаются извне
    (3) задаются внутри модели, они известны заранее
    Шаги какой из методологий Data Mining здесь описаны: осмысление бизнеса; осмысление данных; подготовка данных; моделирование; оценка результатов; внедрение?
    (1) CRISP-DM
    (2) SEMMA
    (3) Two Crows
    Инструмент SPSS относится к категории:
    (1) бесплатного программного обеспечения
    (2) достаточно недорогого программного обеспечения
    (3) достаточно дорогого программного обеспечения
    Пакет SAS Enterprise Miner …
    (1) основан на создании диаграмм процессов обработки данных
    (2) основан на ручном кодировании
    (3) предоставляет готовый программный код для скоринга на всех стадиях создания модели
    (4) поддерживает создание различных программных сред для развертывания модели на языках SAS, C, Java и PMML
    (5) все ответы верны
    Какие из перечисленных модулей PolyAnalyst предназначены для построения числовых моделей и прогноза числовых переменных?
    (1) полиномиальная нейронная сеть
    (2) пошаговая многопараметрическая линейная регрессия
    (3) метод "ближайших соседей"
    (4) транзакционный анализ "корзины"
    Система Cognos PowerPlay – это инструментальное средство, предназначенное для:
    (1) оперативного анализа данных
    (2) формирования отчетов по OLAP–технологии
    (3) интеллектуального анализа данных
    (4) все ответы верны
    Какие компоненты входят в состав Deductor?
    (1) аналитическое приложение Deductor Studio
    (2) многомерное хранилище данных Deductor Warehouse
    (3) лаборатория BaseGroup Labs
    (4) все ответы верны
    В чем заключается основная особенность инструмента KXEN?
    (1) в практически полной автоматизации процесса построения моделей
    (2) в возможности использования малого количества ретроспективных данных
    (3) в сложности построенных моделей
    (4) все ответы верны
    Какое решение в большей мере требует наличия высококвалифицированных специалистов при внедрении и использования инструмента Data Mining?
    (1) использование готового программного обеспечения
    (2) заказ готового решения у фирмы-разработчика
    (3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу
    Какая из перечисленных ниже стадий может считаться дополнительной или частью одной из основных стадий Data mining:
    (1) выявление закономерностей (свободный поиск)
    (2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование)
    (3) валидация
    Заполните пропуск в формулировке: "Формирование … происходит в процессе сбора и передачи, т.е. обработки данных"
    (1) знаний
    (2) информации
    (3) данных
    Классификация относится к стратегии:
    (1) обучения с учителем
    (2) обучения без учителя
    (3) оба ответа неверны
    Временной ряд — последовательность наблюдаемых значений какого-либо признака,…
    (1) упорядоченных в неслучайные моменты времени
    (2) упорядоченных в случайные моменты времени
    (3) не обязательно упорядоченных, но зафиксированных в неслучайные моменты времени
    Технология Web mining применяет технологию Data Mining для анализа:
    (1) неструктурированной информации
    (2) структурированной информации
    (3) неоднородной информации
    (4) однородной информации
    (5) распределенной и значительной по объему информации
    (6) информации, содержащейся на Web-узлах
    Заполните пропуск в формулировке: "Корреляционный анализ применяется для … оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде"
    (1) количественной
    (2) качественной
    (3) количественной и качественной
    Заполните пропуски в формулировке: "Каждая ветвь дерева, идущая от внутреннего узла, отмечена … , который может относиться лишь к одному … данного узла"
    (1) атрибутами расщепления, критерию расщепления
    (2) предикатом расщепления, атрибуту расщепления
    (3) критерием расщепления, атрибуту расщепления
    Выберите характеристику, наиболее подходящую для Data Mining
    (1) подходит для понимания ретроспективных данных
    (2) опирается на ретроспективные данные для получения ответов на вопросы о будущем
    (3) подходит для обобщения ретроспективных данных
    Метод, который делает заключения относительно данной ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов относится к категории …
    (1) "обучение без учителя"
    (2) "обучение с учителем"
    (3) самообучающейся системы
    Однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов – это …
    (1) синапсы
    (2) аксоны
    (3) слои сети
    При… раскрывается внутренняя структура данных или корреляции между образцами в наборе данных
    (1) обучении с учителем
    (2) обучении без учителя
    (3) оба варианта верны
    Кластерный анализ …
    (1) может применяться к совокупностям временных рядов
    (2) не может применяться к совокупностям временных рядов
    (3) может определять группы временных рядов со схожей динамикой
    Назовите сложности иерархических методов кластеризации:
    (1) ограничение объема набора данных
    (2) выбор меры близости
    (3) негибкость полученных классификаций
    (4) наличие предположений относительно числа кластеров.
    Количество транзакций, содержащих определенный набор данных. Это - …
    (1) достоверность набора
    (2) поддержка набора
    (3) обеспечение набора
    Визуализация в виде "лиц Чернова" является представлением информации в …
    (1) двухмерном измерении
    (2) трехмерном измерении
    (3) более, чем в трехмерном измерении
    DSS (Desicion Support System) ориентированы на …, основаны на …
    (1) неподготовленного пользователя, на запросах, количество которых ограничено
    (2) подготовленного пользователя, глубокой проработке данных
    (3) неподготовленного пользователя, глубокой проработке данных
    Репрезентативность выборки означает, что …
    (1) выборка должна представлять как можно больше возможных ситуаций
    (2) выборка должна включать более ста записей
    (3) число записей выборки должно соответствовать числу переменных
    К какой категории данных относится вес измеряемых объектов:
    (1) непрерывным данным
    (2) дискретным данным
    (3) оба ответа неверны
    Эндогенные переменные — это переменные, которые …
    (1) задаются вне модели, они известны заранее
    (2) определяются по ходу расчетов в модели, они не задаются извне
    (3) задаются внутри модели, они известны заранее
    Шаги какой из методологий Data Mining здесь описаны: отбор данных, исследование отношений в данных, модификация данных, моделирование взаимозависимостей, оценка полученных моделей и результатов?
    (1) CRISP-DM
    (2) SEMMA
    (3) Two Crows
    Инструмент Weka относится к категории:
    (1) бесплатного программного обеспечения
    (2) достаточно недорогого программного обеспечения
    (3) достаточно дорогого программного обеспечения.
    Назовите характеристики, присущие SAS Enterprise Miner:
    (1) имеет встроенные средства оценки моделей
    (2) наличие единой среды для сравнения различных методов моделирования
    (3) сравнение моделей возможно с точки зрения бизнеса
    (4) сравнение моделей возможно с точки зрения статистики
    (5) все ответы верны
    Какие из перечисленных алгоритмов PolyAnalyst предназначены для решения задач классификации?
    (1) метод "ближайших соседей"
    (2) дискриминация
    (3) дерево решений
    (4) леса решений
    Охарактеризуйте систему Cognos Scenario:
    (1) интеллектуальное инструментальное средство поиска данных
    (2) позволяет руководителям выявлять скрытые тенденции и модели бизнеса
    (3) является средством оперативного анализа данных
    (4) формирует отчеты по OLAP–технологии
    При анализе данных в Deductor Studio возможны такие действия:
    (1) импорт данных
    (2) обработка данных
    (3) визуализация
    (4) экспорт данных
    (5) все ответы верны
    Построение модели в KXEN можно охарактеризовать как …
    (1) функцию предсказательного анализа в режиме on-line в формате "вопрос-ответ"
    (2) итеративный процесс
    (3) набор таких шагов: подготовка модели, построение модели, тестирование модели
    Достаточно высокая стоимость, невозможность добавлять свои функции, сложность подготовки данных, практическое отсутствие в интерфейсе терминов предметной области – это слабые стороны …
    (1) готового программного обеспечения
    (2) заказ готового решения у фирмы-разработчика
    (3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу
    (4) все ответы верны
    Какая из перечисленных ниже стадий может считаться дополнительной или частью одной из основных стадий Data mining:
    (1) выявление закономерностей (свободный поиск)
    (2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование)
    (3) валидация
    В результате использования одних и тех же данных и различных методов…
    (1) должна появляться разная информация
    (2) должна появляться только одинаковая информация
    (3) может появляться разная информация, это зависит от выбранных методов обработки данных
    Классификация относится к:
    (1) контролируемому обучению
    (2) управляемому обучению
    (3) обучения без учителя
    Отличием анализа временных рядов от анализа случайных выборок является:
    (1) предположение о равных промежутках времени между наблюдениями
    (2) их хронологический порядок
    (3) оба варианта верны
    Согласно таксономии Web Mining выделяют основные направления:
    (1) Web Content Mining и Web Usage Mining
    (2) Text Mining и Call Mining
    (3) Web Content Mining, Web Usage Mining, Text Mining и Call Mining
    Заполните пропуск в формулировке: "Коэффициент корреляции Пирсона, который является безразмерным индексом в интервале … включительно, отражает степень … зависимости между двумя множествами данных"
    (1) от -1 до 1, линейной
    (2) от 0 до 1, линейной
    (3) от 0 до 100, нелинейной
    Внутренние узлы дерева решений называют …
    (1) атрибутами расщепления
    (2) предикатом расщепления
    (3) критерием расщепления
    Подготовка данных в процессе Data Mining является:
    (1) необязательным этапом работы
    (2) существенным этапом работы
    (3) может вообще отсутствовать
    Все переменные являются одинаково важными и статистически независимыми, т.е. значение одной переменной ничего не говорит о значении другой. Это свойства:
    (1) наивной байесовской классификации
    (2) метода "ближайшего соседа"
    (3) метода опорных векторов
    Явление переобучения характеризуется …
    (1) чрезмерно точным соответствием нейронной сети конкретному набору обучающих примеров, при котором сеть теряет способность к обобщению
    (2) возникновением, в случае слишком долгого обучения, недостаточного числа обучающих примеров или слишком сложной структуры нейронной сети
    (3) возникновением, в случае слишком долгого обучения, слишком большого числа обучающих примеров или слишком сложной структуры нейронной сети
    Правило формирования окрестности (несколько нейронов, которые окружают нейрон-победитель):
    (1) сначала к окрестности принадлежит большое число нейронов, далее ее размер постепенно уменьшается
    (2) сначала к окрестности принадлежит малое число нейронов, далее ее размер постепенно увеличивается
    (3) размер окрестности в процессе обучения не изменяется
    Процедура, которая приводит значения всех преобразованных переменных к единому диапазону значений путем выражения через отношение этих значений к некой величине, отражающей определенные свойства, это – …
    (1) стандартизация
    (2) нормирование
    (3) оба ответа верны
    Процесс последовательного укрупнения кластеров лежит в основе работы...
    (1) иерархического КА
    (2) быстрого
    (3) всех методов
    Выберите задачу, которая не решается при помощи поиска ассоциативных правил:
    (1) определение товаров, которые стоит продвигать совместно
    (2) выбор местоположения товара в магазине
    (3) классификация клиентов фирмы на однотипные группы
    (4) анализ потребительской корзины
    Основные тенденции в области визуализации:
    (1) разработка сложных видов диаграмм
    (2) разработка более компактных видов диаграмм
    (3) повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя
    (4) уменьшение роли пользователя
    (5) все ответы верны
    Предметная ориентация хранилища данных означает, что …
    (1) данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим
    (2) данные удовлетворяют требованиям всего предприятия, а не одной функции бизнеса
    (3) хранилище можно рассматривать как совокупность "исторических" данных: возможно восстановление данных в любой момент времени
    Наличие дубликатов в наборе данных может быть:
    (1) результатом ошибок при подготовке данных
    (2) способом повышения значимости некоторых записей
    (3) оба ответа верны
    Специальные средства очистки служат:
    (1) для работы с конкретными областями (имена и адреса)
    (2) для работы по исключению дубликатов
    (3) для реализации возможности сложных преобразований и большей части технологического процесса преобразования и очистки данных
    Номинальная шкала – это шкала,
    (1) содержащая только категории, которые не могут упорядочиваться
    (2) содержащая категории, которые могут упорядочиваться
    (3) содержащая только две категории
    Прогнозирующие модели Data Mining …
    (1) позволяют на основе выявленных закономерностей предсказывать будущее поведение объекта
    (2) описывают общие закономерности предметной области
    (3) решают задачи кластеризации, группировки, обобщения
    (4) все ответы неверны
    Специалист по анализу данных, который имеет, как минимум, основы статистических знаний и способен применять технологии Data Mining, а также интерпретировать полученные результаты - это...
    (1) специалист по добыче данных
    (2) специалист предметной области
    (3) администратор баз данных
    (4) программист
    (5) все ответы неверны
    Цены на инструменты Data Mining уровня предприятия находятся в диапазоне:
    (1) US $10,000 и больше
    (2) от $1,000 до $9,999
    (3) от $1 до $999
    Итогом работ по интеллектуальному анализу данных в SAS Enterprise Miner является …
    (1) развертывание созданной модели
    (2) сравнение моделей
    (3) моделирование
    Выберите характеристики математических модулей версии PolyAnalyst 4.6
    (1) они выделены в отдельные динамические библиотеки
    (2) они доступны из других приложений
    (3) количество математических модулей равно 16
    МАР-сплайны в системе STATISTICA – это …
    (1) непараметрическая процедура, в работе которой не используется никаких предположений об общем виде функциональных связей между зависимыми и независимыми переменными
    (2) параметрическая процедура, основанная на предположениях о виде функциональных связей между зависимыми и независимыми переменными
    (3) процедура, опирающаяся на предположения о типе и накладывающая ограничения на класс зависимостей
    Основные группы алгоритмов пакета Deductor:
    (1) очистка данных
    (2) трансформация данных
    (3) сглаживание
    Какой компонент KXEN используется в случаях, когда "сырые" данные содержат одновременно статическую информацию (например, возраст, пол или профессия индивида) и динамические переменные (например, шаблоны покупок или транзакции по кредитной карте)?
    (1) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL)
    (2) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)
    (3) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)
    Постановка бизнес-задачи – это этап, который …
    (1) формулирует конкретные бизнес-задачи, и они уже не могут быть изменены
    (2) формулирует конкретные бизнес-задачи, и они не могут быть изменены в ходе прохождения именно этого цикла
    (3) формулирует конкретные бизнес-задачи, и они могут быть изменены в ходе прохождения именно этого цикла
    На какие две группы подразделяются методы Data Mining по принципу работы с исходными обучающими данными?
    (1) непосредственное использование данных или сохранение данных
    (2) выявление и использование формализованных закономерностей
    (3) статистические методы
    (4) кибернетические методы
    Любые, неизвестные ранее сведения о каком-либо событии, сущности, процессе и т.п., являющиеся объектом некоторых операций, для которых существует содержательная интерпретация, являются...
    (1) данными
    (2) информацией
    (3) знаниями
    Множество примеров, используемое для конструирования модели, называется...
    (1) обучающим множеством
    (2) тестовым множеством
    (3) проверочным множеством
    Возможности визуализации включают:
    (1) поддержку интерактивного и согласованного исследования
    (2) помощь в представлении результатов
    (3) формализацию задач Data Mining
    Какие задачи возникают перед разработчиками при построении системы Web Mining:
    (1) сбора данных
    (2) использование методов персонификации
    (3) анализ полученного знания
    Выберите соответствующую характеристику данному варианту связи: большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), и это…
    (1) наличие прямой (линейной) связи
    (2) наличие отрицательной линейной связи
    (3) отсутствие линейной связи
    Алгоритм конструирования дерева решений …
    (1) не требует от пользователя выбора из набора входных атрибутов (независимых переменных), наиболее значимых
    (2) требует от пользователя выбора из набора входных атрибутов (независимых переменных), наиболее значимых
    (3) на вход алгоритма можно подавать все существующие атрибуты, алгоритм сам выберет наиболее значимые среди них, и только они будут использованы для построения дерева
    Инструменты Data Mining:
    (1) могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных
    (2) не могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных
    (3) могут самостоятельно строить гипотезы о взаимосвязях в данных, которые обязательно подтверждаются
    Использование байесовских сетей имеет следующие преимущества:
    (1) позволяет избежать проблемы переучивания
    (2) определяет зависимости между всеми переменными
    (3) на результат классификации влияют только индивидуальные значения входных переменных
    В многослойном персептроне …
    (1) должен быть хотя бы один скрытый слой
    (2) может быть какое угодно количество скрытых слоев, они также могут вообще отсутствовать
    (3) присутствие нескольких скрытых слоев оправдано лишь в случае использования нелинейных функций активации
    Обучение самоорганизующихся сетей заключается …
    (1) в минимизации ошибки
    (2) в подстройке весов (внутренних параметров нейросети) для наибольшего совпадения с входными данными
    (3) в подстройке весов (внутренних параметров нейросети) для наибольшего совпадения с выходными данными
    Иерархические дивизимные методы характеризуются …
    (1) последовательным объединением исходных элементов и соответствующим уменьшением числа кластеров
    (2) делением одного кластера на меньшие кластеры, в результате образуется последовательность расщепляющих групп
    (3) сопоставлением фиксированного числа кластеров наблюдения кластерам так, что средние в кластере максимально возможно отличаются друг от друга
    Чувствительность к выбросам – это недостаток...
    (1) иерархического КА
    (2) быстрого КА
    (3) всех методов КА
    Выберите правильное утверждение:
    (1) чем больше значение поддержки правила, тем лучше правило
    (2) чем ниже значение поддержки правила, тем лучше правило
    (3) если поддержка правила слишком велика, в результате будут найдены правила очевидные и хорошо известные
    Основные тенденции в области визуализации:
    (1) разработка сложных видов диаграмм
    (2) увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией
    (3) уменьшение роли пользователя
    (4) все ответы верны
    Привязка ко времени хранилища данных означает, что …
    (1) данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим
    (2) данные удовлетворяют требованиям всего предприятия, а не одной функции бизнеса
    (3) хранилище можно рассматривать как совокупность "исторических" данных: возможно восстановление данных на любой момент времени
    Ваши действия при обнаружении выбросов в наборе данных:
    (1) их следует сразу же исключить из дальнейшего анализа
    (2) оценить степень их влияния на результаты дальнейшего анализа
    (3) такой набор данных вообще не поддается анализу
    Когда речь идет о создании банков данных всего предприятия и, соответственно, о сплошной очистке данных, имеет смысл пользоваться следующими средствами очистки данных:
    (1) универсальными системами, предназначенными для обслуживания всей базы данных целиком
    (2) верификаторами имени/адреса для очистки только данных о клиентах
    (3) специальными средствами очистки данных
    Интервальная шкала – это шкала,
    (1) содержащая категории, которые могут упорядочиваться, однако разности не имеют смысла
    (2) разности между значениями которой могут быть вычислены, однако их отношения не имеет смысла
    (3) содержащая только категории, которые не могут упорядочиваться
    Дескриптивные модели …
    (1) описывают общие закономерности предметной области
    (2) осуществляют прогнозирование класса объекта
    (3) решают задачи кластеризации, группировки, обобщения
    (4) все ответы верны
    Специалист, имеющий знания о том, где и каким образом хранятся данные, как получить к ним доступ, и как связать между собой эти данные - это...
    (1) специалист по добыче данных
    (2) специалист предметной области
    (3) администратор баз данных
    (4) программист
    (5) все ответы неверны
    Могут ли отличаться цены на инструменты Data Mining для различных категорий пользователей?
    (1) да
    (2) нет
    (3) только в виде исключения
    Выбор лучшей модели в пакете SAS Enterprise Miner:
    (1) является автоматическим
    (2) осуществляется на основе заданного пользователем критерия
    (3) оба варианта неверны
    Выберите характеристики математических модулей версии PolyAnalyst 4.6:
    (1) они выделены в отдельные динамические библиотеки
    (2) модули основаны на различных алгоритмах Data и Text Mining
    (3) количество математических модулей равно 16
    Охарактеризуйте систему STATISTICA:
    (1) из-за сложности методов система недоступна для обычных пользователей, которые не разбираются в методах анализа данных
    (2) вариант работы для обычных пользователей – в пакет встроены готовые законченные (сконструированные) модули анализа данных, предназначенные для решения наиболее важных и популярных задач
    (3) в системе есть только общие методы анализа и нет готовых законченных решений
    Основные группы алгоритмов пакета Deductor:
    (1) трансформация данных
    (2) Data Mining
    (3) редактирование аномалий
    Какой компонент KXEN позволяет выявить естественные группы (кластеры) в наборе данных?
    (1) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)
    (2) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)
    (3) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL
    На этапе подготовки данных…
    (1) специалисты компании Разработчика подготавливают данные для их дальнейшего анализа
    (2) специалисты компании Заказчика подготавливают данные для их дальнейшего анализа
    (3) специалисты компании Разработчика и Заказчика подготавливают данные для их дальнейшего анализа
    Деревья решений относятся к группе (-ам) …
    (1) статистических методов
    (2) кибернетических методов
    (3) логических методов
    (4) методов кросс-табуляции
    Совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых решается поставленная задача, – это ...
    (1) данные
    (2) информация
    (3) знания
    Множество примеров, используемое для проверки работы сконструированной модели, называется...
    (1) обучающим множеством
    (2) тестовым множеством
    (3) тренировочным множеством
    Преимуществом визуализации является:
    (1) простота ее использования
    (2) возможность решать самые разнообразные задачи
    (3) отсутствие необходимости специальной подготовки пользователя
    Какая из технологий анализирует массивы неструктурированной информации и одним из ее методов является поиск подстроки в строке?
    (1) Data Mining
    (2) Text Mining
    (3) Web Mining
    Выберите соответствующую характеристику данному варианту связи: данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция), и это…
    (1) наличие прямой (линейной) связи
    (2) наличие отрицательной линейной связи
    (3) отсутствие линейной связи
    Какие модели строят деревья решений?
    (1) непараметрические модели
    (2) параметрические модели
    (3) и те, и другие
    Оцените правильность утверждения:"Data Mining может заменить аналитика"
    (1) yтверждение верно
    (2) yтверждение неверно. Технология не может дать ответы на те вопросы, которые не были заданы
    (3) yтверждение неверно. Технология всего лишь дает аналитику инструмент для облегчения и улучшения его работы
    Назовите свойства наивной байесовской классификации:
    (1) использование всех переменных и определение всех зависимостей между ними
    (2) наличие предположения относительно того, что все переменные являются одинаково важными
    (3) наличие предположения относительно того, что все переменные являются статистически независимыми, т.е. значение одной переменной ничего не говорит о значении другой
    Ошибкой обучения нейронной сети называется …
    (1) разность между желаемым и полученным на выходе сигналами
    (2) целевая функция, требующая минимизации в процессе управляемого обучения нейронной сети
    (3) переобучение нейронной сети
    Какое количество слоев имеет сеть Кохонена?
    (1) один слой: только входной
    (2) два слоя: входной и выходной
    (3) три слоя: входной, выходной и скрытый
    (4) какое угодно количество слоев
    (5) она вообще не имеет слоев
    Характеристикой каких групп методов являются последовательное объединение исходных элементов и соответствующее уменьшение числа кластеров?
    (1) иерархические агломеративные методы
    (2) иерархические дивизимные (делимые) методы
    (3) и тех, и других
    Какие методы отказываются от определения числа кластеров, а строят полное дерево вложенных кластеров?
    (1) иерархические методы
    (2) неиерархические методы
    (3) самоорганизующиеся карты
    Назовите алгоритмы, при помощи которых осуществляется поиск ассоциативных правил:
    (1) алгоритм AIS
    (2) алгоритм SETM
    (3) алгоритм Apriori
    (4) алгоритм PAM
    Основными тенденциями в области визуализации являются:
    (1) повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя
    (2) уменьшения уровня взаимодействия с визуализацией пользователя
    (3) сведение роли пользователя во взаимодействии в визуализацией к минимальной
    MOLAP является:
    (1) способом хранения данных в OLAP-системах
    (2) архитектурой OLAP-серверов, при которой исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе
    (3) методом Data Mining
    (4) интеграцией Data Mining и OLAP
    (5) архитектурой OLAP-серверов, при которой исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере
    Качество данных – это критерий, определяющий такие качества данных как:
    (1) полноту
    (2) точность
    (3) своевременность
    (4) возможность их интерпретации
    (5) все варианты верны
    Автоматизированный процесс очистки данных … к ошибкам в данных, которых раннее в них не было
    (1) иногда может приводить
    (2) всегда приводит
    (3) не может приводить
    Для какой шкалы применимы только такие операции как равно и не равно?
    (1) номинальная шкала
    (2) порядковая шкала
    (3) интервальная шкала
    Назовите причины, из-за которых следует переобучать или обучать модель заново:
    (1) изменились входящие данные или их поведение
    (2) появились дополнительные данные для обучения
    (3) изменились требования к форме и количеству выходных данных
    (4) изменились цели бизнеса, которые повлияли на критерии принятия решений
    (5) изменились внешнее окружение или среда
    (6) все ответы верны
    Какой стандарт обеспечивает возможности обмена моделями данных между программным обеспечением разных разработчиков?
    (1) PMML
    (2) CWM Data Mining
    (3) JDM
    Рынок Business Intelligence, в том числе рынок инструментов Data Mining, ...
    (1) насколько широк и разнообразен, что любая компания может выбрать для себя инструмент, который подойдет ей по функциональности и по возможностям бюджета
    (2) является узким, и малое число компаний может позволить себе выбрать инструмент по требующейся ей функциональности
    (3) является насколько узким на сегодняшний день, что лишь большие компании могут позволить себе пользоваться инструментами по требующейся им функциональности
    Подход SAS к созданию информационно-аналитических систем предусматривает:
    (1) возможность извлечения данных из ERP-систем
    (2) возможность извлечения данных из OLTP-систем
    (3) возможность извлечения данных из баз данных и других источников
    (4) без применения микропрограммирования на языке управления данными ERP/OLTP-системы
    (5) с применением микропрограммирования на языке управления данными ERP/OLTP-системы
    Возможно ли решение задач поиска ассоциативных правил в PolyAnalyst?
    (1) нет
    (2) да, есть возможность поиска ассоциативных правил, но лишь в небольших базах данных
    (3) да, есть такая возможность, при помощи специального алгоритма анализ возможен в очень больших данных
    Опишите возможности пакета Deductor по заполнениию пропусков
    (1) нет возможности заполнения пропусков
    (2) есть возможность заполнения пропусков методом аппроксимации
    (3) есть возможность заполнения пропусков при помощи алгоритма, подставляющего наиболее вероятные значения вместо пропущенных данных
    Охарактеризуйте квалификацию, которой требуется обладать пользователю для работы с KXEN
    (1) пользователю не требуется обладать специальной квалификацией и знаниями в области анализа и статистики
    (2) пользователю требуется обладать специальной квалификацией и знаниями в области анализа и статистики
    (3) пользователю требуется обладать специальной квалификацией и знаниями в области анализа, статистики и искусственного интеллекта
    Гибкость инструмента Data Mining означает …
    (1) возможность выбора наиболее удобных понятий, в терминах которых должны быть сформулированы знания или термины предметной области
    (2) получение осмысленных и понятных знаний в естественной форме
    (3) оба ответа верны
    Регрессионный и дискриминантный анализ …
    (1) относятся к статистическим методам Data mining
    (2) относятся к кибернетическим методам Data mining
    (3) не являются методами Data mining
    У основания так называемой информационной пирамиды находится категория …
    (1) данные
    (2) знания
    (3) информация
    Кластер можно охарактеризовать как …
    (1) группу объектов, имеющих общие свойства
    (2) один объект, изолированный от других
    (3) группу объектов, имеющую внутреннюю однородность
    Параметрами прогнозирования являются:
    (1) период прогнозирования
    (2) горизонт прогнозирования
    (3) интервал прогнозирования
    (4) тренд
    Web content mining подразумевает …
    (1) автоматический поиск и извлечение качественной информации разнообразных источников Интернета, перегруженных "информационным шумом"
    (2) обнаружение закономерностей в действиях пользователя Web-узла или их группы
    (3) обнаружение последовательности просмотра страниц
    Основные особенности регрессионного анализа заключаются в том, что при его помощи можно получить конкретные сведения о том:
    (1) какую форму имеет зависимость между исследуемыми переменными
    (2) какой характер имеет зависимость между исследуемыми переменными
    (3) какую количественную взаимосвязь имеют два набора данных
    Процесс создания дерева …
    (1) происходит сверху вниз, т.е. является нисходящим
    (2) происходит снизу вверх, т.е. является восходящим
    (3) может быть как нисходящим, так и восходящим
    Оцените правильность утверждения: "Извлечение полезных сведений невозможно без хорошего понимания сути данных"
    (1) утверждение верно
    (2) утверждение неверно. Технологии Data Mining не нужен аналитик, поэтому понимание кем-либо данных - излишне
    (3) утверждение неверно. Технологии не нужно понимание данных
    Назовите метод, недостаток которого приведен ниже: "Перемножать условные вероятности корректно только тогда, когда все входные переменные действительно статистически независимы"
    (1) метод байесовской классификации
    (2) метод "k-ближайших соседей"
    (3) метод опорных векторов
    Целевая функция, требующая минимизации в процессе управляемого обучения нейронной сети – это …
    (1) функция ошибок
    (2) ошибка обучения
    (3) функция переобучения
    Традиционно темно-синие участки на карте Кохонена соответствуют ...
    (1) наименьшим значениям показателя
    (2) самым высоким значениям показателя
    (3) средним значениям показателя
    Деление одного кластера на меньшие кластеры, в результате чего образуется последовательность расщепляющих групп. Характеристика каких групп методов описана выше?
    (1) иерархические агломеративные методы
    (2) иерархические дивизимные (делимые) методы
    (3) и тех, и других
    Преимуществом какой группы методов кластеризации является их наглядность и возможность получить детальное представление о структуре данных
    (1) иерархические методы
    (2) неиерархические методы
    (3) оба варианта верны
    Назовите алгоритм, который не осуществляет поиск ассоциативных правил:
    (1) алгоритм DHP
    (2) алгоритм PAM
    (3) алгоритм DIC
    Назовите характеристики одной из основных тенденций в области визуализации:
    (1) увеличение размеров структур данных, представляемых визуализацией
    (2) усложнение структур данных, представляемых визуализацией
    (3) уменьшение размеров структур данных, представляемых визуализацией
    ROLAP является:
    (1) архитектурой OLAP-серверов, при которой исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере
    (2) интеграцией Data Mining и OLAP
    (3) методом Data Mining
    (4) архитектурой OLAP-серверов, при которой исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной
    Существуют такие типы грязных данных:
    (1) данные, которые могут быть автоматически обнаружены и очищены
    (2) данные, которые не могут быть автоматически обнаружены и очищены
    (3) данные, появление которых можно было предотвратить
    (4) данные, появление которых невозможно было предотвратить
    Согласно классификации ошибок в данных, которые возникают в результате использования средств очистки, выделяют такие их классы:
    (1) ошибки, возникающие, когда инструмент очистки пытается решить проблему, которой на самом деле не существует
    (2) ошибки, возникающие, когда инструменты очистки полностью упускают существующую проблему
    (3) ошибки, требующие немедленного исправления
    (4) ошибки, не поддающиеся исправлению
    Для какой шкалы применимы только такие операции как равно, не равно, больше, меньше?
    (1) номинальная шкала
    (2) порядковая шкала
    (3) интервальная шкала
    Если модель с успехом используется определенное время, это означает, что …
    (1) ее не следует считать абсолютно верной на все времена
    (2) она проверена, и ее можно считать верной на все времена
    (3) она уже устарела, и нужна новая модель
    Какой стандарт обеспечивает поддержку наиболее распространенных прогнозных моделей, созданных при помощи алгоритмов и методов анализа данных?
    (1) PMML
    (2) CWM Data Mining
    (3) JDM
    Охарактеризуйте рынок программного обеспечения Data Mining:
    (1) представлен множеством инструментов
    (2) представлен достаточно небольшим количеством инструментов
    (3) на нем идет постоянная конкурентная борьба за потребителя
    (4) на нем практически нет конкуренции
    (5) он постоянно развивается
    (6) он уже достиг достаточного уровня развития и в ближайшее время предвидится спад
    Подход SAS к созданию информационно-аналитических систем предусматривает:
    (1) методы очистки исходных данных и их подготовки для загрузки в хранилище
    (2) средства проектирования и администрирования хранилищ данных
    (3) технологию физического хранения больших объемов данных.
    (4) все ответы верны
    Опишите возможности текстового анализа в PolyAnalyst
    (1) PolyAnalyst имеет только алгоритмы, извлекающие ключевые понятия и работающие с ними
    (2) PolyAnalyst имеет только алгоритмы, сортирующие тексты на классы, которые определяются пользователем с помощью языка запросов
    (3) PolyAnalyst имеет и те, и другие имеет алгоритмы
    Какие из представленных алгоритмов реализованы в пакете Deductor?
    (1) нейронные сети
    (2) автокорреляция
    (3) деревья решений
    (4) самоорганизующиеся карты
    (5) ассоциативные правила
    (6) все ответы верны
    Что требуется от пользователя при работе с KXEN?
    (1) данные, которые необходимо проанализировать
    (2) определение типа задачи, которую нужно решить
    (3) выбор лучшей модели
    (4) тестирование модели
    Какую часть мирового рынка Data Mining занимают услуги или консультации по эффективному внедрению этой технологии для решения актуальных бизнес-задач?
    (1) менее 10% рынка
    (2) около половины рынка
    (3) более 75% рынка
    Нечеткая логика и деревья решений …
    (1) относятся к статистическим методам Data mining
    (2) относятся к кибернетическим методам Data mining
    (3) не являются методами Data mining
    Информация, данные и знания являются:
    (1) частью одного потока
    (2) частями разных потоков
    (3) оба ответа неверны
    Изначальная предопределенность классов является характеристикой задачи …
    (1) классификации
    (2) кластеризации
    (3) классификации и кластеризации
    Период прогнозирования – это …
    (1) параметр прогнозирования
    (2) составляющая временного ряда
    (3) характеристика временного ряда
    Web Usage Mining подразумевает …
    (1) автоматический поиск и извлечение качественной информации разнообразных источников Интернета, перегруженных "информационным шумом"
    (2) обнаружение закономерностей в действиях пользователя Web-узла или их группы
    (3) обнаружение последовательности просмотра страниц
    Основные задачи регрессионного анализа включают:
    (1) установление формы зависимости
    (2) определение функции регрессии
    (3) оценку неизвестных значений зависимой переменной
    (4) все ответы верны
    Процесс отсечения ветвей или замена некоторых ветвей поддеревом …
    (1) происходит снизу вверх, т.е. является восходящим
    (2) происходит сверху вниз, т.е. является нисходящим
    (3) может быть как нисходящим, так и восходящим
    На результат классификации в наивно-байесовском подходе влияют:
    (1) только индивидуальные значения входных переменных
    (2) комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов
    (3) индивидуальные значения входных переменных, комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов
    Многослойный персептрон – это сеть …
    (1) прямого распространения сигнала (без обратных связей)
    (2) обратного распространения сигнала (с обратными связями)
    (3) в которой входной сигнал преобразуется в выходной, проходя последовательно через несколько слоев
    Самоорганизующиеся сети в процессе обучения подстраиваются …
    (1) под закономерности во входных данных
    (2) под эталонное значение выхода
    (3) под закономерности в выходных данных
    Иерархические агломеративные методы характеризуются …
    (1) последовательным объединением исходных элементов и соответствующим уменьшением числа кластеров
    (2) делением одного кластера на меньшие кластеры, в результате образуется последовательность расщепляющих групп
    (3) сопоставлением фиксированного числа кластеров наблюдения кластерам так, что средние в кластере максимально возможно отличаются друг от друга
    Пересчет кластерных центров и перераспределение объектов между кластерными центрами – это шаги...
    (1) иерархического
    (2) быстрого
    (3) всех методов
    Достоверность ассоциативного правила определяет…
    (1) количество транзакций, содержащих определенный набор данных
    (2) какая вероятность того, что из события A следует событие B
    (3) процент транзакций, содержащих определенный набор данных
    Основные тенденции в области визуализации:
    (1) разработка более компактных видов диаграмм
    (2) повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя
    (3) увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией
    (4) все ответы верны
    Интегрированность хранилища данных означает, что …
    (1) данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим
    (2) данные удовлетворяют требованиям всего предприятия, а не одной функции бизнеса
    (3) хранилище можно рассматривать как совокупность "исторических" данных: возможно восстановление данных в любой момент времени
    При наличии дубликатов в наборе данных следует использовать такой вариант их обработки:
    (1) удалить всю группу записей, содержащую дубликаты
    (2) заменить группу дубликатов на одну уникальную запись
    (3) оба варианта можно использовать при обработке дубликатов
    Инструменты ETL предназначены:
    (1) для работы с конкретными областями (имена и адреса)
    (2) для работы по исключению дубликатов
    (3) для реализации возможности сложных преобразований и большей части технологического процесса преобразования и очистки данных
    Порядковая шкала – это шкала, содержащая
    (1) категории, которые могут упорядочиваться
    (2) категории, которые не могут упорядочиваться
    (3) только две категории
    Классификационные модели Data Mining …
    (1) осуществляют прогнозирование класса объекта
    (2) описывают общие закономерности предметной области
    (3) решают задачи кластеризации, группировки, обобщения
    (4) все ответы верны
    Специалист, имеющий знания о окружении бизнеса, процессах, заказчиках, клиентах, потребителях, а также конкурентах - это...
    (1) специалист по добыче данных
    (2) специалист предметной области
    (3) администратор баз данных
    (4) менеджер проекта
    (5) все ответы неверны
    Цены на инструменты Data Mining уровня отдела находятся в диапазоне:
    (1) US $10,000 и больше
    (2) от $1,000 до $9,999
    (3) от $1 до $999
    Скоринг в SAS – это …
    (1) процесс применения модели к новым данным
    (2) процесс создания модели
    (3) процесс сравнения моделей
    Выберите характеристики математических модулей версии PolyAnalyst 4.6:
    (1) количество математических модулей равно 18
    (2) они могут быть интегрированы в существующие информационные системы
    (3) все модули основаны на методе нейронных сетей
    Рабочее пространство STATISTICA Data Miner не включает такого элемента:
    (1) сбор данных
    (2) подготовка, преобразования и очистка данных
    (3) анализ данных, моделирование
    (4) тестирование
    (5) результаты
    Основные группы алгоритмов пакета Deductor:
    (1) очистка данных
    (2) Data Mining
    (3) квантование значений
    Какой компонент позволяет автоматически подготовить данные и трансформировать их в формат, подходящий для использования аналитическими приложениями KXEN?
    (1) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)
    (2) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL)
    (3) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)
    На этапе первичного исследования данных …
    (1) со стороны заказчика может потребоваться лишь минимальное участие
    (2) со стороны заказчика может потребоваться максимальное участие
    (3) всю работу осуществляет заказчик
    Нейронные сети относятся к группам ...
    (1) статистических методов
    (2) методов на основе уравнений
    (3) методов кросс-табуляции
    Формирование какой из перечисленных категорий происходит в процессе сбора и передачи данных, т.е. их обработки?
    (1) информации
    (2) знаний
    (3) и того, и другого
    Процесс классификации состоит из следующих этапов:
    (1) конструирование модели
    (2) использование модели
    (3) определение вида модели
    Продолжите фразу:"Визуализация …
    (1) направлена исключительно на совершенствование техники анализа"
    (2) может самостоятельно выполнять функции анализа"
    (3) может самостоятельно выполнять функции анализа, но пользователь должен иметь специальную подготовку"
    Выделите категории задач Web Mining:
    (1) предварительная обработка данных для Web Mining
    (2) обнаружение шаблонов и открытие знаний с использованием ассоциативных правил, временных последовательностей, классификации и кластеризации
    (3) анализ полученного знания
    (4) использование методов персонификации
    Выберите соответствующую характеристику данному варианту связи: малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), и это…
    (1) наличие прямой (линейной) связи
    (2) наличие отрицательной линейной связи
    (3) отсутствие линейной связи
    Алгоритмы конструирования деревьев решений ...
    (1) имеют возможность обработки пропущенных значений вне зависимости от используемого алгоритма
    (2) в принципе не могут работать с пропущенными значениями
    (3) большинство алгоритмов конструирования деревьев решений имеют возможность обработки пропущенных значений
    Закончите фразу: "В процессе обучения сетей Кохонена на входы подаются данные, сеть при этом подстраивается…"
    (1) не под закономерности во входных данных, а под эталонное значение выхода
    (2) не под эталонное значение выхода, а под закономерности во входных данных
    (3) не под закономерности во входных данных, а под коэффициенты весов
    Какие из перечисленных средств визуализации помогают интерпретировать полученный результат?
    (1) дерево решений
    (2) представление графа нейронной сети
    (3) дендрограмма
    Назовите основные концепции хранилища данных:
    (1) предметная ориентация
    (2) интегрированность
    (3) привязка ко времени
    (4) отсутствие привязки ко времени
    (5) периодическая изменяемость данных
    Метод деревьев решений применяется для решения задач …
    (1) классификации
    (2) кластеризации
    (3) классификации и кластеризации
    Характеристики визуализации:
    (1) может помочь в представлении результатов Data Mining
    (2) иногда может ввести пользователя в заблуждение
    (3) всегда дает верное представление о данных
    Обучение сетей Кохонена заключается ….
    (1) не в минимизации ошибки, а в подстройке весов
    (2) не в подстройке весов, а в минимизации ошибки
    (3) не в подстройке весов, а в минимизации их коэффициентов
    Какие из перечисленных средств визуализации служат средством оценки качества построенной модели?
    (1) карты входов самоорганизующихся сетей Кохонена
    (2) представление графа нейронной сети
    (3) таблица сопряженности
    Как называется характеристика хранилища данных описанная ниже: "Данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим"
    (1) предметная ориентация
    (2) интегрированность
    (3) привязка ко времени
    (4) неизменность данных
    Иерархические алгоритмы применяются для решения задач …
    (1) классификации
    (2) кластеризации
    (3) классификации и кластеризации
    Оцените правильность утверждения: "Визуализация направлена исключительно на совершенствование техники анализа"
    (1) утверждение верно
    (2) утверждение неверно. Визуализация не направлена на совершенствование техники анализа
    (3) утверждение неверно. Визуализация может самостоятельно выполнять функции анализа
    Основные меры расстояния между объектами при использовании иерархического метода КА:
    (1) евклидово расстояние
    (2) квадрат евклидова расстояния
    (3) манхэттенское расстояние
    (4) расстояние Чебышева
    Data Mining по стандарту CRISP-DM включает следующие фазы:
    (1) осмысление бизнеса
    (2) осмысление данных
    (3) подготовка данных
    (4) исследование отношений в данных
    Перед началом кластеризации все объекты считаются отдельными кластерами, которые в ходе алгоритма объединяются. Это характеристика...
    (1) иерархического
    (2) быстрого
    (3) всех методов
    Стандарт PMML относится к группе:
    (1) стандартов по хранению и передаче моделей Data Mining
    (2) стандартов, относящиеся к унификации интерфейсов
    (3) стандартов, направленных на разработку надстройки над языком SQL
    Дендрограмма – результат работы …
    (1) дивизимного кластерного анализа
    (2) быстрого кластерного анализа
    (3) агломеративного кластерного анализа
    Стандарт CWM (Common Warehouse Metamodel) относится к группе:
    (1) стандартов по хранению и передаче моделей Data Mining
    (2) стандартов, относящихся к унификации интерфейсов
    (3) стандартов, направленных на разработку надстройки над языком SQL