Vorhersageanalyse lernen: Quizfragen und Übungen für Datenanalyse

Question 1

Welche Maßnahme ist entscheidend für die Steigerung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Predictive Analytics-Modellen?

Accepted Answer

Erweiterung und Bereinigung der Daten

Answer

Einsatz ausschließlich komplexer Modelle

Answer

Verzicht auf regelmäßige Modellüberprüfungen

Question 2

Welche **potenziellen Auswirkungen** hat der Einsatz von Predictive Analytics auf Wirtschaft und Gesellschaft? Erörtern Sie sowohl die **möglichen Vor- als auch Nachteile**.

Accepted Answer

Optimierung von Prozessen und Steigerung von Effizienz und Produktivität

Accepted Answer

Unterstützung der Entscheidungsfindung durch fundierte Analysen

Accepted Answer

Frühzeitige Identifizierung von Risiken und deren Minderung

Accepted Answer

Verschärfung sozialer Ungleichheiten aufgrund von Voreingenommenheiten in den Daten

Question 3

Was ist das Hauptziel von Predictive Analytics?

Accepted Answer

Zukünftige Ereignisse oder Trends basierend auf historischen Daten voraussagen

Answer

Echtzeitdaten zur Entscheidungsfindung nutzen

Answer

Muster in historischen Daten identifizieren

Question 4

Welche Datenart ist für Predictive Analytics am relevantesten?

Accepted Answer

Historische Daten

Answer

Echtzeitdaten

Answer

Soziodemografische Daten

Answer

Unstrukturierte Daten

Question 5

Was ist ein wesentlicher Unterschied zwischen deskriptiver und prädiktiver Analyse?

Accepted Answer

Deskriptive Analyse konzentriert sich auf vergangene Daten, während prädiktive Analyse Vorhersagen für die Zukunft trifft.

Answer

Deskriptive Analyse ist quantitativ, während prädiktive Analyse qualitativ ist.

Answer

Deskriptive Analyse verwendet strukturierte Daten, während prädiktive Analyse unstrukturierte Daten verwendet.

Question 6

Welcher Faktor ist bei der Anwendung von Predictive Analytics von entscheidender Bedeutung?

Accepted Answer

Datenqualität

Answer

Algorithmische Komplexität

Answer

Verarbeitungsgeschwindigkeit

Answer

Größe des Datensatzes

Question 7

Welche Aussage über Predictive Analytics ist **zutreffend**?

Accepted Answer

Es kann Trends und Muster identifizieren.

Answer

Es ersetzt menschliche Intelligenz.

Answer

Es ist immer zu 100 % korrekt.

Question 8

Welche Technik wird in Predictive Analytics zur Bewertung der Modellleistung eingesetzt?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Hypothesentests

Question 9

In der prädiktiven Analytik wird "Clustering" eingesetzt, um:

Accepted Answer

Muster in Daten zu identifizieren

Answer

Textdokumente zu analysieren

Answer

Abhängigkeiten zwischen Variablen zu modellieren

Answer

Zeitreihen zu analysieren

Question 10

Welche Metrik wird verwendet, um die Fähigkeit eines prädiktiven Modells zu bewerten, zwischen wahren und falschen Ergebnissen zu unterscheiden?

Accepted Answer

ROC-Kurve

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

R-Quadrat

Answer

Mean Absolute Error

Question 11

Welche Technik wird in der prädiktiven Analytik verwendet, um Trends anhand historischer Daten vorherzusagen?

Accepted Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Clustering

Answer

Regression

Question 12

Welche Technik wird in der prädiktiven Analytik verwendet, um komplexe nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren?

Accepted Answer

Neuronale Netze

Answer

Logistische Regression

Answer

Naive Bayes

Answer

Entscheidungsbaum

Question 13

Was ist das Hauptziel der prädiktiven Analytik?

Accepted Answer

Erkennen von Mustern und Vorhersagen zukünftiger Ereignisse

Answer

Beschreibung vergangener Daten

Answer

Erklärung der Ursachen von Ereignissen

Question 14

Welche der folgenden Techniken wird in Predictive Analytics häufig zur Vorhersage kontinuierlicher Werte verwendet?

Accepted Answer

Regressionsanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Faktorenanalyse

Question 15

Welche der folgenden Aussagen über Predictive Analytics ist richtig?

Accepted Answer

Es liefert probabilistische Vorhersagen.

Answer

Es garantiert immer perfekte Ergebnisse.

Answer

Es ist eine vollständig automatisierte Technologie.

Answer

Es kann menschliche Emotionen vollständig eliminieren.

Question 16

Welches der folgenden statistischen Modelle wird häufig für die Vorhersage von kontinuierlichen Variablen in prädiktiven Analysen eingesetzt?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Gumbel-Verteilung

Answer

Poisson-Regression

Answer

Bernoulli-Verteilung

Question 17

Wie können prädiktive Analysen im Gesundheitswesen eingesetzt werden?

Accepted Answer

Vorhersage des Risikos chronischer Krankheiten

Answer

Optimierung der Lagerhaltung

Answer

Betrugserkennung

Answer

Personalisierung von Marketingkampagnen

Question 18

Welche Art von Daten eignet sich am besten für prädiktive Analysen, da sie strukturiert und leicht zu verarbeiten sind?

Accepted Answer

Strukturierte Daten

Answer

Qualitative Daten

Answer

Zeitreihen

Answer

Unstrukturierte Daten

Question 19

Welche ethische Überlegung ist besonders wichtig bei der Verwendung von prädiktiven Analysen, um Fairness und Gerechtigkeit zu gewährleisten?

Accepted Answer

Vermeidung von Diskriminierung

Answer

Rechenschaftspflicht

Answer

Schutz der Privatsphäre

Answer

Transparenz

Question 20

Welche der folgenden Faktoren kann die Genauigkeit prädiktiver Analysen negativ beeinflussen?

Accepted Answer

Datenqualität

Answer

Modellkomplexität

Answer

Rechenleistung

Answer

Größe des Datensatzes

Question 21

Welcher der folgenden Maßstäbe wird verwendet, um die Genauigkeit von prädiktiven Modellen zu bewerten?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Answer

Restvarianz

Answer

Summe der Fehlerquadratwurzeln

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 22

Welche der folgenden Techniken ist unerlässlich für die Vorbereitung von Daten für die prädiktive Modellierung?

Accepted Answer

Normalisierung

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Clustering

Question 23

Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von prädiktiver Analytik?

Accepted Answer

Ermöglichung fundierterer Entscheidungen

Answer

Kostensenkung

Answer

Automatisierung von Prozessen

Answer

Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Question 24

Welche Art von Daten wird in der Regel für prädiktive Analysen verwendet?

Accepted Answer

Strukturierte und unstrukturierte Daten

Answer

Nur unstrukturierte Daten

Answer

Nur strukturierte Daten

Answer

Nur numerische Daten

Question 25

Wie kann die prädiktive Analytik Unternehmen dabei unterstützen, Risiken zu minimieren?

Accepted Answer

Durch die Identifizierung potenzieller Probleme, bevor sie auftreten

Answer

Durch Umsatzsteigerung

Answer

Durch Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Question 26

Was ist der Hauptunterschied zwischen einer Klassifizierungs- und einer Regressionsaufgabe in prädiktiven Analysen?

Accepted Answer

Klassifizierung prognostiziert kategorische Ergebnisse, während Regression numerische Ergebnisse prognostiziert.

Answer

Klassifizierung verwendet unüberwachtes Lernen, während Regression überwachtes Lernen verwendet.

Question 27

Was ist das Hauptziel von Feature Engineering in prädiktiven Analysen?

Accepted Answer

Erstellen von prädiktiven Merkmalen, die die Modellergebnisse verbessern

Answer

Eliminieren von fehlenden Werten im Datensatz

Answer

Reduzieren der Anzahl der Merkmale im Datensatz

Question 28

Ein Unternehmen möchte prädiktive Analysen einsetzen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kunde ein bestimmtes Produkt kauft. Welche Art von Daten wäre am relevantesten für dieses Modell?

Accepted Answer

Demografische Kundendaten, Kaufhistorie, Browsing-Verhalten

Answer

Wetterdaten, Verkehrsinformationen, Nachrichtenmeldungen

Answer

Finanzdaten des Unternehmens, Mitarbeiterzahl, Umsatz

Question 29

Was ist der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen in prädiktiven Analysen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet markierte Daten, während unüberwachtes Lernen unmarkierte Daten verwendet.

Answer

Überwachtes Lernen ist für Klassifikationsaufgaben geeignet, während unüberwachtes Lernen für Regressionsaufgaben geeignet ist.

Question 30

Wie können Sie sicherstellen, dass ein prädiktives Modell keine Verzerrungen aufweist?

Accepted Answer

Überprüfen des Datensatzes auf Verzerrungen und entsprechende Anpassung der Datenvorverarbeitung und des Modelltrainings

Answer

Trainieren des Modells mit einer großen Menge an Daten

Question 31

Welcher der folgenden Vorteile ist auf die Verwendung von Ensemble-Methoden in der prädiktiven Analytik zurückzuführen?

Accepted Answer

Erhöhte Robustheit und verbesserte Generalisierungsfähigkeit der Modelle.

Answer

Verkürzte Trainingszeiten.

Answer

Verringerte Anforderungen an die Datenmenge.

Question 32

Ein Unternehmen beabsichtigt, prädiktive Analysen zur Verbesserung seines Kundenservices einzusetzen. Welche Anwendungsfälle wären passend?

Accepted Answer

Vorhersage des Bedarfs an Kundenservice, Identifizierung von Kunden mit hohem Risikopotenzial, Personalisierung des Kundensupports.

Answer

Bestandsoptimierung, Optimierung von Produktionsprozessen, Verbesserung der Finanzprognosen.

Question 33

Welche der folgenden Aussagen zu prädiktiven Analysen ist nicht korrekt?

Accepted Answer

Prädiktive Analysen können die Zukunft präzise vorhersagen.

Answer

Prädiktive Analysen können Trends identifizieren.

Answer

Prädiktive Analysen basieren auf historischen Daten.

Question 34

Welche der folgenden Methoden ist keine etablierte Methode der prädiktiven Analytik?

Accepted Answer

Deskriptive Statistik

Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Question 35

Welche der folgenden Metriken wird üblicherweise zur Beurteilung der Genauigkeit eines prädiktiven Modells herangezogen?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Median

Answer

Mittelwert

Answer

Standardabweichung

Question 36

Welche der folgenden Aussagen zu Overfitting in prädiktiven Modellen ist korrekt?

Accepted Answer

Overfitting tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut erfasst, aber auf neue Daten nicht gut generalisiert.

Answer

Overfitting entsteht, wenn ein Modell die Trainingsdaten nicht hinreichend erlernt.

Question 37

Sie beabsichtigen, ein prädiktives Modell zu erstellen, um den Umsatz eines Online-Shops in den kommenden Monaten vorherzusagen. Welche der folgenden Datenquellen würden Sie wahrscheinlich nicht einbeziehen?

Accepted Answer

Anzahl der Mitarbeiter des Online-Shops

Answer

Daten zu saisonalen Trends im E-Commerce

Answer

Daten zu Wettbewerbern des Online-Shops

Answer

Verkaufshistorie des Online-Shops

Question 38

Welche der folgenden Aufgaben kann nicht mit prädiktiven Analysen bewältigt werden?

Accepted Answer

Erstellung eines Diagramms, das den Kundenbestand eines Unternehmens im Zeitverlauf darstellt.

Answer

Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde ein bestimmtes Produkt erwirbt.

Answer

Identifizierung von Kunden, die von einem bestimmten Angebot profitieren könnten.

Question 39

Welche der folgenden Techniken wird typischerweise eingesetzt, um die Dimensionalität von Daten vor dem Training eines prädiktiven Modells zu reduzieren?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Question 40

Welches der folgenden Konzepte beschreibt die Fähigkeit eines prädiktiven Modells, mit neuen, unbekannten Daten zurechtzukommen?

Accepted Answer

Generalisierung

Answer

Validierung

Answer

Overfitting

Answer

Genauigkeit

Question 41

Welche der folgenden Aussagen zur ethischen Verwendung von prädiktiver Analytik ist FALSCH?

Accepted Answer

Die Verwendung von prädiktiver Analytik ist immer ethisch vertretbar, solange sie zu besseren Ergebnissen führt.

Answer

Die Transparenz der verwendeten Algorithmen ist ein wichtiger Aspekt der ethischen Nutzung von prädiktiver Analytik.

Answer

Die Verantwortlichkeit für die Folgen von Entscheidungen, die auf prädiktiver Analytik basieren, liegt bei denjenigen, die die Analytik einsetzen.

Answer

Prädiktive Analytik kann zu Diskriminierung führen, wenn sie auf verzerrten Daten basiert.

Question 42

Welcher der folgenden Faktoren hat den größten Einfluss auf die Genauigkeit eines prädiktiven Modells?

Accepted Answer

Die Qualität der Trainingsdaten.

Answer

Die Erfahrung der Analysten.

Answer

Die Rechenleistung des Systems.

Answer

Die Komplexität des verwendeten Algorithmus.

Question 43

Welche Art von Variablen wird in der Regel als Zielvariable in einem prädiktiven Modell verwendet, das den Umsatz eines Unternehmens vorhersagen soll?

Accepted Answer

Kontinuierliche Variable (z.B. Umsatz in Euro)

Answer

Kategoriale Variable (z.B. Produktkategorie)

Answer

Ordinale Variable (z.B. Kundenzufriedenheit auf einer Skala von 1-5)

Question 44

Welcher Begriff beschreibt die Fähigkeit eines prädiktiven Modells, genaue Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen?

Accepted Answer

Generalisierungsfähigkeit

Answer

Genauigkeit

Answer

Präzision

Answer

Robustheit

Question 45

Was ist der Hauptunterschied zwischen überwachter und unüberwachter prädiktiver Analytik?

Accepted Answer

Bei überwachter Analytik gibt es eine Zielvariable, die das Modell lernen soll, bei unüberwachter Analytik nicht.

Answer

Überwachte Analytik benötigt große Datensätze, unüberwachte Analytik kleine Datensätze.

Answer

Überwachte Analytik arbeitet mit strukturierten Daten, unüberwachte Analytik mit unstrukturierten Daten.

Answer

Überwachte Analytik verwendet komplexe Algorithmen, unüberwachte Analytik einfache Algorithmen.

Question 46

Welches prädiktive Modell ist am besten geeignet, um den zukünftigen Umsatz eines Unternehmens basierend auf historischen Verkaufsdaten vorherzusagen?

Accepted Answer

Regressionsmodell

Answer

Assoziationsregel-Modell

Answer

Clustering-Modell

Answer

Entscheidungsbaum-Modell

Question 47

Was ist ein häufiges Problem bei der Verwendung von prädiktiven Modellen mit kleinen Datensätzen?

Accepted Answer

Überanpassung (Overfitting) - Das Modell passt sich zu stark an die Trainingsdaten an und funktioniert schlecht bei neuen Daten.

Answer

Datenverzerrung

Answer

Unteranpassung (Underfitting) - Das Modell ist zu einfach und kann die Daten nicht gut erfassen.

Answer

Datenbereinigung

Question 48

Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression in der prädiktiven Analytik?

Accepted Answer

Klassifikation sagt kategoriale Variablen voraus (z.B. „ja“ oder „nein“), während Regression numerische Variablen vorhersagt (z.B. Umsatz in Euro).

Answer

Regression sagt kategoriale Variablen voraus, während Klassifikation numerische Variablen vorhersagt.

Question 49

Was ist Kreuzvalidierung in der prädiktiven Analytik?

Accepted Answer

Eine Technik zur Bewertung der Generalisierungsfähigkeit eines Modells, indem es auf verschiedenen Teilmengen der Daten trainiert und getestet wird.

Answer

Eine Technik zur Merkmalsauswahl.

Answer

Eine Technik zur Datenbereinigung.

Question 50

Welches der folgenden Szenarien ist ein typisches Beispiel für eine Zeitreihenanalyse?

Accepted Answer

Vorhersage des Aktienkurses eines Unternehmens für den nächsten Monat basierend auf historischen Kursdaten.

Answer

Erkennung von Betrug in Kreditkartentransaktionen.

Answer

Gruppierung von Kunden nach ihrem Kaufverhalten.

Question 51

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Accepted Answer

Ein maschinelles Lernmodell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist.

Answer

Ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen zwei Variablen misst.

Answer

Ein Algorithmus zum Finden von Mustern in Daten.

Question 52

Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, während unüberwachtes Lernen unbeschriftete Daten verwendet.

Answer

Unüberwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, während überwachtes Lernen unbeschriftete Daten verwendet.

Question 53

Was ist eine Konfusionsmatrix?

Accepted Answer

Eine Tabelle, die die Leistung eines Klassifikationsmodells zusammenfasst.

Answer

Eine Statistik, die die Streuung von Daten misst.

Answer

Ein Diagramm, das die Beziehung zwischen zwei Variablen zeigt.

Question 54

Welches der folgenden ist ein ethisches Problem im Zusammenhang mit prädiktiver Analytik?

Accepted Answer

Die Verwendung von voreingenommenen Daten, die zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann.

Answer

Die Nutzung prädiktiver Analytik zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Answer

Die Verbesserung der Genauigkeit prädiktiver Modelle.

Question 55

Welches der folgenden Verfahren verwendet historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen?

Accepted Answer

Prädiktive Analyse

Answer

Beschreibende Analyse

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenvereinigung

Question 56

Welche der folgenden Techniken ist eine weit verbreitete Methode der prädiktiven Analyse?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Lineare Regression

Answer

Statistische Modellierung

Question 57

Welches der folgenden Ziele ist ein wesentlicher Aspekt der prädiktiven Analyse?

Accepted Answer

Identifizierung von Risiken und Chancen.

Answer

Datendarstellungen gestalten.

Answer

Menge der gesammelten Daten verstehen.

Question 58

Welcher der folgenden Schritte ist in einem prädiktiven Analyseprozess entscheidend?

Accepted Answer

Datenbereinigung und -aufbereitung.

Answer

Bewertung der Vorhersagegenauigkeit.

Answer

Definition des Problems.

Answer

Erstellung des Vorhersagemodells.

Question 59

Welches der folgenden Beispiele zeigt eine Anwendung der prädiktiven Analyse im Einzelhandel?

Accepted Answer

Vorhersage der Kundennachfrage.

Answer

Optimierung der Lieferkette.

Answer

Personalisierung von Marketingkampagnen.

Answer

Erkennung von Betrug.

Question 60

Welche der folgenden Metriken dient zur Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagemodellen?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (Mean Absolute Error, MAE).

Answer

Korrelationskoeffizient.

Answer

F1-Score.

Answer

Restquadratsumme.

Question 61

Welcher Schritt ist KEIN Teil des gängigen Prozesses der prädiktiven Analytik?

Accepted Answer

Datenvisualisierung

Answer

Modellbewertung

Answer

Datenaufbereitung

Answer

Modellentwicklung

Question 62

Welche Art von Machine-Learning-Algorithmus eignet sich am besten, um Kundenabwanderung vorherzusagen?

Accepted Answer

Klassifikationsalgorithmen

Answer

Regressionsalgorithmen

Answer

Dimensionsreduktionsalgorithmen

Answer

Clustering-Algorithmen

Question 63

Welche Metrik ist am wichtigsten für die Bewertung eines prädiktiven Modells zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Präzision

Answer

Recall

Answer

F1-Score

Question 64

Welche der folgenden Methoden dient NICHT der Reduzierung von Überanpassung bei prädiktiven Modellen?

Accepted Answer

Erhöhung der Trainingsdatenmenge

Answer

Feature-Engineering

Answer

Cross-Validierung

Answer

Regularisierung