Data mining это который должен быть интегрирован в бизнес

(1) ранее сформулированных гипотез

(2) неочевидных закономерностей

(3) практических закономерностей

(4) объективных закономерностей

(5) большого количества закономерностей

(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

(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

(1) персептрон

(2) сети Хопфилда (задачи ассоциативной памяти)

(3) сети Кохонена (задачи кластерного анализа)

(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

(1) метод k-средних

(2) метод ближнего соседа

(3) вся группа иерархических методов

(4) все ответы неверны

(1) его поддержка выше определенного пользователем минимального значения

(2) его поддержка ниже определенного пользователем максимального значения

(3) его поддержка равна определенному пользователем значению

(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

(1) компьютерная интерактивная

(2) поддержка принятия решений

(3) слабоструктурированных и неструктурированных проблем

(4) структурированных и слабоструктурированных проблем

(1) для упорядоченных данных

(2) для неупорядоченных данных

(3) для тех и других

(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

(1) факты и графики

(2) текст

(3) картинки, звуки, аналоговые или цифровые видео-сегменты

(4) все вместе

(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

(1) не только инструмент, но также процесс

(2) инструмент

(3) процесс

(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

(1) масштабах крупных организаций

(2) масштабах средних организаций

(3) масштабах средних и небольших организаций

(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

(1) нейронных сетей

(2) множественной регрессии

(3) деревьев решений

(1) опцией в Oracle Enterprise Edition

(2) самостоятельным приложением

(3) в зависимости от редакции

(1) традиционного процесса Data Mining

(2) подхода KXEN

(3) и того, и другого

(4) ни того, ни другого

(1) на определенных территориях

(2) в определенных предметных областях

(3) с использованием определенных методов

(1) свободный поиск

(2) прогностическое моделирование

(3) анализ исключений

(4) индукция правил

(1) задачи поиска ассоциативных правил

(2) задачи поиска последовательных ассоциативных правил

(3) задачи анализа отклонений

(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.

(1) период прогнозирования

(2) горизонт прогнозирования

(3) интервал прогнозирования

(1) Web Content Mining

(2) Web Usage Mining

(3) Web Text Mining

(1) среднее

(2) медиана

(3) минимум

(4) дисперсия

(1) классификации

(2) численного прогнозирования

(3) классификации и численного прогнозирования

(1) принятия решений в различных сферах человеческой деятельности

(2) замены аналитика в процессе принятия решений

(3) увеличения стоимости анализа данных

(1) пуста

(2) минимально заполнена

(3) максимально заполнена

(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

(1) персептрон

(2) сети Хопфилда (задачи ассоциативной памяти)

(3) сети Кохонена (задачи кластерного анализа)

(1) метод k-средних

(2) метод ближнего соседа

(3) вся группа иерархических методов

(4) все ответы неверны

(1) одновременно

(2) одно за другим

(3) оба ответа неверны

(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

(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

(1) данные за один сезон/цикл

(2) данные за половину сезона/цикла

(3) данные за два сезона/цикла

(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

(1) измерений

(2) экспериментов

(3) арифметических и логических операций

(4) всего вместе

(1) простота модели в сравнении с исследуемым объектом

(2) выделение в объекте наиболее существенных факторов

(3) абстрактность модели

(1) должен быть интегрирован в бизнес

(2) может существовать отдельно от бизнеса

(3) должен предшествовать бизнесу

(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

(1) локально

(2) в архитектуре клиент-сервер

(3) возможны оба варианта

(1) дерево проекта

(2) график

(3) правило

(4) проект

(1) моделирования

(2) прогнозирования

(3) того и другого

(1) Personal Edition

(2) Standard Edition

(3) OneStandard Edition

(4) Enterprise Edition

(5) из всех перечисленных редакций

(1) постановка задачи

(2) построение оптимальной модели

(3) понимание модели

(4) применение результатов

(1) образовательные услуги

(2) услуги по разработке и внедрению программного обеспечения Data Mining

(3) услуги по адаптации программного обеспечения Data Mining

(1) свободный поиск

(2) прогностическое моделирование

(3) анализ исключений

(4) индукция правил

(1) задачи поиска ассоциативных правил

(2) задачи поиска последовательных ассоциативных правил

(3) задачи анализа отклонений

(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

(1) период прогнозирования

(2) горизонт прогнозирования

(3) интервал прогнозирования

(1) Web Content Mining

(2) Web Usage Mining

(3) Web Text Mining

(1) среднее

(2) медиана

(3) минимум

(4) дисперсия

(1) классификации

(2) численного прогнозирования

(3) классификации и численного прогнозирования

(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

(1) считается хорошей

(2) считается ненадежной

(3) невозможной

(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

(1) сети с обратными связями

(2) сети без обратных связей

(3) рекуррентных сетей

(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

(1) метод k–средних

(2) метод ближнего соседа

(3) вся группа иерархических методов

(4) все ответы неверны

(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

(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

(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

(1) не имеет значения

(2) должно быть больше одного цикла

(3) желательно, чтобы количество записей в наборе данных было значительно больше количества переменных

(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

(1) необработанный материал, предоставляемый поставщиками данных и используемый потребителями для формирования информации на основе данных

(2) готовый материал для формирования информации

(3) синоним информации

(1) определить наилучшее решение в конкретной ситуации

(2) определить как существенные, так и незначительные факторы

(3) оба ответа верны

(1) процесс, который должен быть интегрирован в бизнес

(2) процесс, который, однако, не может быть интегрирован в бизнес

(3) процесс интеграции в бизнес

(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

(1) параллельно

(2) в асинхронном режиме

(3) возможны оба варианта

(1) только дерево проекта

(2) только графики

(3) только правила

(4) все объекты исследования

(1) взаимосвязанными

(2) дополняющими друг друга инструментальными средствами

(3) оба ответа верны

(1) опция в Oracle Enterprise Edition

(2) опция в Oracle Standard Edition

(3) опция в любой редакции

Выберите пропущенный этап аналитического процесса KXEN:

(1) построение и тестирование модели

(2) построение оптимальной модели

(3) построение модели

(4) тестирование модели

(1) публикация отчетности Data Mining

(2) проведение образовательных семинаров

(3) консультации пользователей и разработчиков Data Mining

(1) выявление закономерностей

(2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений

(3) анализ исключений

(1) формулировка верна

(2) нет; последовательность является частным случаем ассоциации

(3) нет; ни последовательность, ни ассоциация не являются частными случаями друг друга

(1) зависимая переменная может принимать только два значения

(2) классификация осуществляется по одному признаку

(3) классификация осуществляется по двум признакам

(1) период прогнозирования

(2) горизонт прогнозирования

(3) интервал прогнозирования

(1) Web Content Mining

(2) Web Usage Mining

(3) Web Text Mining

(1) среднее

(2) медиана

(3) минимум

(1) классификации

(2) численного прогнозирования

(3) классификации и численного прогнозирования

(1) быть очевидными

(2) быть неочевидными

(3) быть практически полезными

(4) быть объективными

(5) чем больше найдено закономерностей, тем лучше

(1) формирование выходного сигнала в зависимости от сигналов, поступающих на его входы

(2) преобразование функции активации

(3) передача входных сигналов на обработку адаптивному сумматору

(1) рекуррентных сетей

(2) сетей прямого распространения

(3) и тех, и других

(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.

(1) простота использования

(2) быстрота использования

(3) понятность и прозрачность алгоритма

(4) нечувствительность к выбросам

(1) выше определенного пользователем минимального значения

(2) ниже определенного пользователем минимального значения

(3) равна определенному пользователем значению

(1) возможно при помощи средств визуализации

(2) невозможно при помощи средств визуализации

(3) не является функцией визуализации

(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

(1) анализ предметной области

(2) подготовка данных

(3) построение модели

(1) формулировка верна

(2) формулировка неверна. Задача инструментов Data Mining совершенно другая.

(3) некоторые инструменты Data Mining могут быть средством очистки данных

(1) набор атрибутов

(2) свойство, характеризующее объект

(3) поле таблицы

(1) моделей классификации и прогнозирования

(2) моделей кластеризации и классификации

(3) моделей правил ассоциаций

(1) специалиста предметной области

(2) специалиста по добыче данных

(3) администратора баз данных

(4) всех вместе

(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

(1) инструментальных наборов Data Mining

(2) инструментов, решающих задачи классификации и кластеризации

(3) инструментов, решающих задачи классификации и прогнозирования

(1) моделирование

(2) прогнозирование

(3) кластеризация

(4) классификация

(5) текстовый анализ

(6) все ответы верны

(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

(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

(1) задачи регрессии и классификации

(2) задачи кластеризации

(3) анализ временных рядов.

(4) поиск ассоциативных правил

(5) все ответы верны

(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

(1) известные математические алгоритмы и методы

(2) новейшие математические алгоритмы и методы

(3) классические статистические методы

(1) обучение с учителем

(2) обучение без учителя

(3) дескриптивные

(4) прогнозирующие

(1) классификации

(2) кластеризации

(3) классификации и кластеризации

(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

(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

(1) характеристиками измерения центральной тенденции

(2) характеристиками вариации данных

(3) определяют наличие выбросов в данных

(1) классификации и прогнозирования

(2) кластеризации и прогнозирования

(3) классификации и кластеризации

(4) кластеризации, классификации и прогнозирования

(1) Data Mining

(2) статистические методы

(3) OLAP

(1) понятие плоскостей решений

(2) предположение о взаимной независимости признаков

(3) предположение о взаимной зависимости признаков

(1) адаптивным сумматором, нелинейный преобразователь, выход

(2) нелинейным преобразователем, адаптивный сумматор, выход

(3) входным сумматором, нелинейный преобразователь, адаптивный сумматор

(1) сети с обратными связями

(2) сети без обратных связей

(3) сети прямого распространения

(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

(1) сложность использования

(2) чувствительность к выбросам

(3) алгоритм может медленно работать на больших базах данных

(4) все ответы верны

(1) формирование кандидатов

(2) кодирование кандидатов

(3) подсчет кандидатов

(1) возможно при помощи средств визуализации

(2) невозможно при помощи средств визуализации

(3) не является функцией визуализации

(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

(1) является необходимым этапом процесса Data Mining

(2) является необязательным этапом процесса Data Mining

(3) не является этапом процесса Data Mining

(1) средств анализа и модернизации данных

(2) специальных средств очистки

(3) очистки специфической области

(1) свойство, характеризующее объект

(2) строка таблицы

(3) случай или пример

(1) модели кластеризации

(2) модели кластеризации и классификации

(3) модели правил ассоциаций

(1) специалиста предметной области

(2) специалиста по добыче данных

(3) администратора баз данных

(4) всех вместе

(1) только одну задачу Data Mining

(2) несколько задач Data Mining

(3) все задачи Data Mining

(4) это зависит от конкретного инструмента

(1) огромных массивах данных

(2) небольших массивах данных

(3) средних и малых массивах данных

(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

(1) сбор данных

(2) преобразование данных

(3) исследование данных

(4) создание модели

(5) интерпретация модели

(6) применение модели

(7) на всех этапах

(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

(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

(1) готового программного обеспечения

(2) заказ готового решения у фирмы-разработчика

(3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу

(4) все ответы верны

(1) теории искусственного интеллекта

(2) классического анализа данных

(3) теории баз данных

(1) обучение с учителем

(2) обучение без учителя

(3) дескриптивные

(4) прогнозирующие

(1) числовой зависимой переменной

(2) категориальной зависимой переменной

(3) категориальной независимой переменной

(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

(1) наука

(2) бизнес

(3) исследования для правительства

(4) Web-направление

(1) характеристиками центральной тенденции

(2) характеристиками вариации данных

(3) определяют наличие выбросов в данных

(1) дискретные, решается задача классификации

(2) дискретные, решаются задачи классификации и прогнозирования

(3) непрерывные, решаются задачи классификации и кластеризации

(1) Data Mining

(2) статистика

(3) визуализация

(1) да

(2) нет, только задачи классификации

(3) нет, только задачи регрессии

(1) лишь один нейрон

(2) целая группа нейронов, как правило, весь слой

(3) возможен и тот и другой вариант

(1) два слоя: входной и выходной

(2) три слоя: входной, скрытый и выходной

(3) входной, выходной и какое угодно количество скрытых слоев

(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

(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

(1) b,c,e

(2) a,c,d

(3) a,b,c

(4) b,c,d

(1) только иллюстрировать построение модели

(2) интерпретировать полученный результат

(3) быть средством оценки качества построенной модели

(1) в многомерной БД или в многомерном локальном кубе

(2) в реляционных БД

(3) в плоских локальных таблицах на файл-сервере

(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

(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

(1) запись

(2) случай

(3) пример

(4) строка таблицы

(5) переменная

(1) преимуществом использования моделей

(2) недостатком использования моделей

(3) признаком невозможности использования модели

(1) анализ бизнес-процессов

(2) анализ данных

(3) подготовка данных

(4) все ответы неверны

(1) спад

(2) рост

(3) ситуация на рынке за последние годы почти не меняется

(1) да

(2) нет

(3) это зависит от используемых методов

(1) моделирование

(2) прогнозирование

(3) последовательность

(4) кластеризация

(5) классификация

(6) текстовый анализ

(1) Cognos Impromptu

(2) Cognos Scenario

(3) Cognos PowerPlay

(1) может функционировать без хранилища данных

(2) может получать информацию из любых других источников

(3) не может функционировать без хранилища данных

(1) преобразование данных

(2) оптимальное кодирование указанных атрибутов для их наилучшего анализа в рамках выбранных алгоритмов

(3) разделение атрибутов на символьные и числовые

(1) готовые алгоритмы

(2) техническая поддержка производителя

(3) простота подготовки данных

(1) выявление закономерностей условной логики

(2) выявление закономерностей ассоциативной логики

(3) выявление трендов и колебаний

(4) предсказание неизвестных значений

(1) прогнозирование

(2) классификация

(3) кластеризация

(4) визуализация

(1) метода деревьев решений

(2) метода линейной регрессии

(3) алгоритма Apriori

(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

(1) Web Content Mining

(2) Web Usage Mining

(3) Web Text Mining

(1) 7,714286

(2) 7

(3) 8,5

(4) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений

(1) узлом проверки

(2) конечным узлом

(3) вершиной

(4) листом

(1) большой процент ложных, недостоверных или бессмысленных результатов

(2) только верные результаты, ложные выводы исключены

(3) только статистически достоверные результаты

(1) может создавать модели и правила.

(2) может создавать модели

(3) может создавать правила

(4) не может создавать модели и правила

(1) лишь один нейрон

(2) целая группа нейронов, как правило, весь слой

(3) возможен и тот и другой вариант

(1) разведочный анализ данных

(2) обнаружение новых явлений

(3) прогнозирование числовых значений

(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

(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

(1) l,m,p

(2) a,d,l

(3) a,d,l,m

(4) a,d

(1) быть иллюстрацией построения модели

(2) помочь интерпретировать полученный результат

(3) быть средством оценки качества построенной модели

(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

(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

(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

(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

(1) анализ бизнес-процессов

(2) анализ данных

(3) сбор данных

(4) все ответы неверны

(1) спад

(2) рост

(3) ситуация на рынке за последние годы почти не меняется

(1) с точки зрения статистики

(2) с точки зрения бизнеса

(3) оба варианта верны

(1) моделирование

(2) прогнозирование

(3) обобщение

(4) кластеризация

(5) классификация

(6) текстовый анализ

(1) Cognos Impromptu

(2) Cognos Scenario

(3) Cognos PowerPlay

(1) процессом

(2) сценарием

(3) проектом

(1) да

(2) нет

(3) по запросу

(1) высокая стоимость

(2) необходимость наличия высококвалифицированных кадров

(3) сложность подготовки данных

(4) полная конфиденциальность информации

(1) выявление трендов и колебаний

(2) предсказание неизвестных значений

(3) прогнозирование развития процессов

(1) прогнозирование

(2) классификация

(3) кластеризация

(4) визуализация

(1) методом дерева решений

(2) методы линейной регрессии

(3) алгоритмом Apriori

(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

(1) интеллектуальные поисковые агенты

(2) фильтрация информации / классификация

(3) персонифицированные агенты сети

(4) многоуровневые базы данных

(5) системы web-запросов

(1) 7,714286

(2) 7

(3) 8,5

(4) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений

(1) узлом проверки

(2) узлом решения

(3) листом

(1) Data Mining

(2) машинное обучение

(3) статистика

(1) классификации и регрессии

(2) классификации и кластеризации

(3) классификации

(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

(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

(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

(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

(1) n,l,o

(2) k,l,m

(3) k,l,n

(4) n,m,o

(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

(1) формулировка неверна

(2) формулировка верна

(3) в зависимости от метода очистки данных

(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

(1) запись

(2) атрибут

(3) пример

(4) переменная

(1) утверждение верно

(2) утверждение неверно

(3) утверждение неверно. Модель обладает свойством упрощать объект.

(1) анализ бизнес-процессов

(2) анализ данных

(3) сбор данных

(4) все ответы неверны

(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

(1) систему управления моделями

(2) SAS-сервер

(3) OLTP-систему

(1) моделирование

(2) прогнозирование

(3) оценивание

(4) кластеризация

(5) классификация

(6) текстовый анализ

(1) Cognos Impromptu

(2) Cognos Scenario

(3) Cognos PowerPlay

(1) сценарием

(2) процессом

(3) этапом

(1) позволяет автоматизировать процесс построения моделей

(2) позволяет увеличить скорость проводимого анализа

(3) позволяет заменить аналитика

(1) адаптированность

(2) сложность подготовки данных

(3) наличие терминов предметной области

(4) полная конфиденциальность информации

(5) не требуется дописывать программный код

(1) свободный поиск

(2) прогностическое моделирование

(3) анализ исключений

(1) стратегии обучения с учителем»

(2) стратегии обучения без учителя»

(3) к двум разным стратегиям: обучения без учителя и обучения с учителем»

(1) нейронные сети

(2) линейной регрессии

(3) алгоритмом Apriori

(1) возможно без обучающей выборки данных

(2) требует некоторой обучающей выборки данных

(3) является решением задачи «обучения без учителя»

(1) интеллектуальные поисковые агенты

(2) фильтрация информации / классификация

(3) персонифицированные агенты сети

(4) многоуровневые базы данных

(5) системы web-запросов

(1) рассчитать медиану невозможно из-за пропущенных значений

(2) 7

(3) 8,5

(1) конечным узлом

(2) узлом проверки

(3) узлом решения

(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

(1) метод байесовской классификации

(2) метод «k-ближайших соседей»

(3) метод опорных векторов

(1) аксон, синапсы

(2) синапс, аксоны

(3) аксон, точку ветвления

(1) «обучении с учителем»

(2) «обучении без учителя»

(3) оба варианта верны

(1) должны измеряться в сравнимых шкалах

(2) могут измеряться в каких угодно шкалах

(3) должны быть только числовыми

(1) неиерархические методы

(2) иерархические методы

(3) оба ответа верны

(1) достоверность правила

(2) поддержка правила

(3) обеспечение правила

(1) двухмерном измерении

(2) трехмерном измерении

(3) более чем в трехмерном измерении

(1) неподготовленного пользователя, на запросах, количество которых ограничено

(2) подготовленного пользователя, глубокой проработке данных

(3) неподготовленного пользователя, глубокой проработке данных.

(1) невозможность процесса Data Mining

(2) возможность процесса Data Mining

(3) необходимость их упорядочения перед проведением анализа

(1) парсинг

(2) стандартизация

(3) проверка допустимости

(4) улучшение

(5) согласование и консолидация

(6) все ответы верны

(1) непрерывным данным

(2) дискретным данным

(3) Оба ответа неверны

(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

(1) CRISP-DM

(2) SEMMA

(3) Two Crows

(1) бесплатного программного обеспечения

(2) достаточно недорогого программного обеспечения

(3) достаточно дорогого программного обеспечения

(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

(1) полиномиальная нейронная сеть

(2) пошаговая многопараметрическая линейная регрессия

(3) метод «ближайших соседей»

(4) транзакционный анализ «корзины»

(1) оперативного анализа данных

(2) формирования отчетов по OLAP–технологии

(3) интеллектуального анализа данных

(4) все ответы верны

(1) аналитическое приложение Deductor Studio

(2) многомерное хранилище данных Deductor Warehouse

(3) лаборатория BaseGroup Labs

(4) все ответы верны

(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

(1) использование готового программного обеспечения

(2) заказ готового решения у фирмы-разработчика

(3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу

(1) выявление закономерностей (свободный поиск)

(2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование)

(3) валидация

(1) знаний

(2) информации

(3) данных

(1) обучения с учителем

(2) обучения без учителя

(3) оба ответа неверны

(1) упорядоченных в неслучайные моменты времени

(2) упорядоченных в случайные моменты времени

(3) не обязательно упорядоченных, но зафиксированных в неслучайные моменты времени

(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

(1) количественной

(2) качественной

(3) количественной и качественной

(1) атрибутами расщепления, критерию расщепления

(2) предикатом расщепления, атрибуту расщепления

(3) критерием расщепления, атрибуту расщепления

(1) подходит для понимания ретроспективных данных

(2) опирается на ретроспективные данные для получения ответов на вопросы о будущем

(3) подходит для обобщения ретроспективных данных

(1) «обучение без учителя»

(2) «обучение с учителем»

(3) самообучающейся системы

(1) синапсы

(2) аксоны

(3) слои сети

(1) обучении с учителем

(2) обучении без учителя

(3) оба варианта верны

(1) может применяться к совокупностям временных рядов

(2) не может применяться к совокупностям временных рядов

(3) может определять группы временных рядов со схожей динамикой

(1) ограничение объема набора данных

(2) выбор меры близости

(3) негибкость полученных классификаций

(4) наличие предположений относительно числа кластеров.

(1) достоверность набора

(2) поддержка набора

(3) обеспечение набора

(1) двухмерном измерении

(2) трехмерном измерении

(3) более, чем в трехмерном измерении

(1) неподготовленного пользователя, на запросах, количество которых ограничено

(2) подготовленного пользователя, глубокой проработке данных

(3) неподготовленного пользователя, глубокой проработке данных

(1) выборка должна представлять как можно больше возможных ситуаций

(2) выборка должна включать более ста записей

(3) число записей выборки должно соответствовать числу переменных

(1) непрерывным данным

(2) дискретным данным

(3) оба ответа неверны

(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

(1) CRISP-DM

(2) SEMMA

(3) Two Crows

(1) бесплатного программного обеспечения

(2) достаточно недорогого программного обеспечения

(3) достаточно дорогого программного обеспечения.

(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

(1) метод «ближайших соседей»

(2) дискриминация

(3) дерево решений

(4) леса решений

(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

(1) импорт данных

(2) обработка данных

(3) визуализация

(4) экспорт данных

(5) все ответы верны

(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

(1) готового программного обеспечения

(2) заказ готового решения у фирмы-разработчика

(3) адаптация программного обеспечения под конкретную задачу

(4) все ответы верны

(1) выявление закономерностей (свободный поиск)

(2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование)

(3) валидация

(1) должна появляться разная информация

(2) должна появляться только одинаковая информация

(3) может появляться разная информация, это зависит от выбранных методов обработки данных

(1) контролируемому обучению

(2) управляемому обучению

(3) обучения без учителя

(1) предположение о равных промежутках времени между наблюдениями

(2) их хронологический порядок

(3) оба варианта верны

(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

(1) от -1 до 1, линейной

(2) от 0 до 1, линейной

(3) от 0 до 100, нелинейной

(1) атрибутами расщепления

(2) предикатом расщепления

(3) критерием расщепления

(1) необязательным этапом работы

(2) существенным этапом работы

(3) может вообще отсутствовать

(1) наивной байесовской классификации

(2) метода «ближайшего соседа»

(3) метода опорных векторов

(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

(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

(1) стандартизация

(2) нормирование

(3) оба ответа верны

(1) иерархического КА

(2) быстрого

(3) всех методов

(1) определение товаров, которые стоит продвигать совместно

(2) выбор местоположения товара в магазине

(3) классификация клиентов фирмы на однотипные группы

(4) анализ потребительской корзины

(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

(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

(1) результатом ошибок при подготовке данных

(2) способом повышения значимости некоторых записей

(3) оба ответа верны

(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

(1) содержащая только категории, которые не могут упорядочиваться

(2) содержащая категории, которые могут упорядочиваться

(3) содержащая только две категории

(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

(1) специалист по добыче данных

(2) специалист предметной области

(3) администратор баз данных

(4) программист

(5) все ответы неверны

(1) US $10,000 и больше

(2) от $1,000 до $9,999

(3) от $1 до $999

(1) развертывание созданной модели

(2) сравнение моделей

(3) моделирование

(1) они выделены в отдельные динамические библиотеки

(2) они доступны из других приложений

(3) количество математических модулей равно 16

(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

(1) очистка данных

(2) трансформация данных

(3) сглаживание

(1) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL)

(2) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)

(3) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)

(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

(1) непосредственное использование данных или сохранение данных

(2) выявление и использование формализованных закономерностей

(3) статистические методы

(4) кибернетические методы

(1) данными

(2) информацией

(3) знаниями

(1) обучающим множеством

(2) тестовым множеством

(3) проверочным множеством

(1) поддержку интерактивного и согласованного исследования

(2) помощь в представлении результатов

(3) формализацию задач Data Mining

(1) сбора данных

(2) использование методов персонификации

(3) анализ полученного знания

(1) наличие прямой (линейной) связи

(2) наличие отрицательной линейной связи

(3) отсутствие линейной связи

(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

(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

(1) позволяет избежать проблемы переучивания

(2) определяет зависимости между всеми переменными

(3) на результат классификации влияют только индивидуальные значения входных переменных

(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

(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

(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

(1) иерархического КА

(2) быстрого КА

(3) всех методов КА

(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

(1) разработка сложных видов диаграмм

(2) увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией

(3) уменьшение роли пользователя

(4) все ответы верны

(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

(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

(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

(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

(1) описывают общие закономерности предметной области

(2) осуществляют прогнозирование класса объекта

(3) решают задачи кластеризации, группировки, обобщения

(4) все ответы верны

(1) специалист по добыче данных

(2) специалист предметной области

(3) администратор баз данных

(4) программист

(5) все ответы неверны

(1) да

(2) нет

(3) только в виде исключения

(1) является автоматическим

(2) осуществляется на основе заданного пользователем критерия

(3) оба варианта неверны

(1) они выделены в отдельные динамические библиотеки

(2) модули основаны на различных алгоритмах Data и Text Mining

(3) количество математических модулей равно 16

(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

(1) трансформация данных

(2) Data Mining

(3) редактирование аномалий

(1) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)

(2) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)

(3) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL

(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

(1) статистических методов

(2) кибернетических методов

(3) логических методов

(4) методов кросс-табуляции

(1) данные

(2) информация

(3) знания

(1) обучающим множеством

(2) тестовым множеством

(3) тренировочным множеством

(1) простота ее использования

(2) возможность решать самые разнообразные задачи

(3) отсутствие необходимости специальной подготовки пользователя

(1) Data Mining

(2) Text Mining

(3) Web Mining

(1) наличие прямой (линейной) связи

(2) наличие отрицательной линейной связи

(3) отсутствие линейной связи

(1) непараметрические модели

(2) параметрические модели

(3) и те, и другие

(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

(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

(1) разность между желаемым и полученным на выходе сигналами

(2) целевая функция, требующая минимизации в процессе управляемого обучения нейронной сети

(3) переобучение нейронной сети

(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

(1) иерархические агломеративные методы

(2) иерархические дивизимные (делимые) методы

(3) и тех, и других

(1) иерархические методы

(2) неиерархические методы

(3) самоорганизующиеся карты

(1) алгоритм AIS

(2) алгоритм SETM

(3) алгоритм Apriori

(4) алгоритм PAM

(1) повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя

(2) уменьшения уровня взаимодействия с визуализацией пользователя

(3) сведение роли пользователя во взаимодействии в визуализацией к минимальной

(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

(1) полноту

(2) точность

(3) своевременность

(4) возможность их интерпретации

(5) все варианты верны

(1) иногда может приводить

(2) всегда приводит

(3) не может приводить

(1) номинальная шкала

(2) порядковая шкала

(3) интервальная шкала

(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

(1) PMML

(2) CWM Data Mining

(3) JDM

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(1) относятся к статистическим методам Data mining

(2) относятся к кибернетическим методам Data mining

(3) не являются методами Data mining

(1) данные

(2) знания

(3) информация

(1) группу объектов, имеющих общие свойства

(2) один объект, изолированный от других

(3) группу объектов, имеющую внутреннюю однородность

(1) период прогнозирования

(2) горизонт прогнозирования

(3) интервал прогнозирования

(4) тренд

(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

(1) какую форму имеет зависимость между исследуемыми переменными

(2) какой характер имеет зависимость между исследуемыми переменными

(3) какую количественную взаимосвязь имеют два набора данных

(1) происходит сверху вниз, т.е. является нисходящим

(2) происходит снизу вверх, т.е. является восходящим

(3) может быть как нисходящим, так и восходящим

(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

(1) метод байесовской классификации

(2) метод «k-ближайших соседей»

(3) метод опорных векторов

(1) функция ошибок

(2) ошибка обучения

(3) функция переобучения

(1) наименьшим значениям показателя

(2) самым высоким значениям показателя

(3) средним значениям показателя

(1) иерархические агломеративные методы

(2) иерархические дивизимные (делимые) методы

(3) и тех, и других

(1) иерархические методы

(2) неиерархические методы

(3) оба варианта верны

(1) алгоритм DHP

(2) алгоритм PAM

(3) алгоритм DIC

(1) увеличение размеров структур данных, представляемых визуализацией

(2) усложнение структур данных, представляемых визуализацией

(3) уменьшение размеров структур данных, представляемых визуализацией

(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

(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

(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

(1) номинальная шкала

(2) порядковая шкала

(3) интервальная шкала

(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

(1) PMML

(2) CWM Data Mining

(3) JDM

(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

(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

(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

(1) нейронные сети

(2) автокорреляция

(3) деревья решений

(4) самоорганизующиеся карты

(5) ассоциативные правила

(6) все ответы верны

(1) данные, которые необходимо проанализировать

(2) определение типа задачи, которую нужно решить

(3) выбор лучшей модели

(4) тестирование модели

(1) менее 10% рынка

(2) около половины рынка

(3) более 75% рынка

(1) относятся к статистическим методам Data mining

(2) относятся к кибернетическим методам Data mining

(3) не являются методами Data mining

(1) частью одного потока

(2) частями разных потоков

(3) оба ответа неверны

(1) классификации

(2) кластеризации

(3) классификации и кластеризации

(1) параметр прогнозирования

(2) составляющая временного ряда

(3) характеристика временного ряда

(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

(1) установление формы зависимости

(2) определение функции регрессии

(3) оценку неизвестных значений зависимой переменной

(4) все ответы верны

(1) происходит снизу вверх, т.е. является восходящим

(2) происходит сверху вниз, т.е. является нисходящим

(3) может быть как нисходящим, так и восходящим

(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

(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

(1) под закономерности во входных данных

(2) под эталонное значение выхода

(3) под закономерности в выходных данных

(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

(1) иерархического

(2) быстрого

(3) всех методов

(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

(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

(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

(1) удалить всю группу записей, содержащую дубликаты

(2) заменить группу дубликатов на одну уникальную запись

(3) оба варианта можно использовать при обработке дубликатов

(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

(1) категории, которые могут упорядочиваться

(2) категории, которые не могут упорядочиваться

(3) только две категории

(1) осуществляют прогнозирование класса объекта

(2) описывают общие закономерности предметной области

(3) решают задачи кластеризации, группировки, обобщения

(4) все ответы верны

(1) специалист по добыче данных

(2) специалист предметной области

(3) администратор баз данных

(4) менеджер проекта

(5) все ответы неверны

(1) US $10,000 и больше

(2) от $1,000 до $9,999

(3) от $1 до $999

(1) процесс применения модели к новым данным

(2) процесс создания модели

(3) процесс сравнения моделей

(1) количество математических модулей равно 18

(2) они могут быть интегрированы в существующие информационные системы

(3) все модули основаны на методе нейронных сетей

(1) сбор данных

(2) подготовка, преобразования и очистка данных

(3) анализ данных, моделирование

(4) тестирование

(5) результаты

(1) очистка данных

(2) Data Mining

(3) квантование значений

(1) компонент Согласованного Кодирования (KXEN Consistent Coder – K2C)

(2) компонент Агрегирования Событий (KXEN Event Log – KEL)

(3) компонент Интеллектуальной Сегментации (KXEN Smart Segmenter – K2S)

(1) со стороны заказчика может потребоваться лишь минимальное участие

(2) со стороны заказчика может потребоваться максимальное участие

(3) всю работу осуществляет заказчик

(1) статистических методов

(2) методов на основе уравнений

(3) методов кросс-табуляции

(1) информации

(2) знаний

(3) и того, и другого

(1) конструирование модели

(2) использование модели

(3) определение вида модели

(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»

(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

(1) наличие прямой (линейной) связи

(2) наличие отрицательной линейной связи

(3) отсутствие линейной связи

(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

(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

(1) дерево решений

(2) представление графа нейронной сети

(3) дендрограмма

(1) предметная ориентация

(2) интегрированность

(3) привязка ко времени

(4) отсутствие привязки ко времени

(5) периодическая изменяемость данных

(1) классификации

(2) кластеризации

(3) классификации и кластеризации

(1) может помочь в представлении результатов Data Mining

(2) иногда может ввести пользователя в заблуждение

(3) всегда дает верное представление о данных

(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

(1) карты входов самоорганизующихся сетей Кохонена

(2) представление графа нейронной сети

(3) таблица сопряженности

(1) предметная ориентация

(2) интегрированность

(3) привязка ко времени

(4) неизменность данных

(1) классификации

(2) кластеризации

(3) классификации и кластеризации

(1) утверждение верно

(2) утверждение неверно. Визуализация не направлена на совершенствование техники анализа

(3) утверждение неверно. Визуализация может самостоятельно выполнять функции анализа

(1) евклидово расстояние

(2) квадрат евклидова расстояния

(3) манхэттенское расстояние

(4) расстояние Чебышева

(1) осмысление бизнеса

(2) осмысление данных

(3) подготовка данных

(4) исследование отношений в данных

(1) иерархического

(2) быстрого

(3) всех методов

(1) стандартов по хранению и передаче моделей Data Mining

(2) стандартов, относящиеся к унификации интерфейсов

(3) стандартов, направленных на разработку надстройки над языком SQL

(1) дивизимного кластерного анализа

(2) быстрого кластерного анализа

(3) агломеративного кластерного анализа

(1) стандартов по хранению и передаче моделей Data Mining

(2) стандартов, относящихся к унификации интерфейсов

(3) стандартов, направленных на разработку надстройки над языком SQL

94

80

Очень сложно

Сложно

Средне

Легко

Очень легко