Datenanalyse und Data Mining: Online-Quizzes für Studierende der Angewandten Informatik

Question 1

Welche der folgenden Techniken wird zur Vorbereitung von Daten für die Analyse eingesetzt?

Accepted Answer

Datenaufbereitung

Answer

Datenanalyse

Answer

Datenerfassung

Answer

Datenmodellierung

Question 2

Welche Art von Diagramm stellt die Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen grafisch dar?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Histogramm

Question 3

Welche der folgenden Aussagen beschreibt das primäre Ziel der Datenanalyse am genauesten?

Accepted Answer

Muster, Trends und Erkenntnisse in Daten erkennen

Answer

Daten sammeln und speichern

Answer

Software entwickeln, um Daten zu verarbeiten

Answer

Statistische Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse erstellen

Question 4

Welche der folgenden Aussagen über Entscheidungsbäume ist richtig?

Accepted Answer

Sie sind hierarchische Modelle, die komplexe Entscheidungsstrukturen darstellen.

Answer

Sie können nur kategorische Daten verarbeiten, keine numerischen Daten.

Answer

Sie haben immer einen beliebigen Knoten als Stammknoten.

Answer

Sie werden hauptsächlich zur Vorhersage kontinuierlicher Werte verwendet.

Question 5

Welcher der folgenden Schritte ist KEIN wesentlicher Bestandteil des Datenanalyseprozesses?

Accepted Answer

Datenbankdesign

Answer

Datenerfassung

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Dateninterpretation

Question 6

Welcher Algorithmus ist am besten geeignet, um Assoziationsregeln aus großen Transaktionsdatensätzen abzuleiten?

Accepted Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

FP-Growth-Algorithmus

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Naive-Bayes-Klassifikator

Question 7

Welches Merkmal beschreibt Data Mining am besten?

Accepted Answer

Data Mining ist ein Teilgebiet der KI, das große Datenmengen analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Answer

Data Mining konzentriert sich nur auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

Answer

Data Mining ist ein manueller Prozess ohne automatisierte Verfahren.

Answer

Data Mining kann nur auf numerische Datensätze angewendet werden.

Question 8

Welche der folgenden Optionen ist eine Methode zur Visualisierung von Daten?

Accepted Answer

Histogramm

Answer

Regression

Answer

Clustering

Answer

Entscheidungsbaum

Question 9

Welche der folgenden Techniken wird eingesetzt, um versteckte Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Datenbereinigung

Answer

Regression

Answer

Dimensionsreduktion

Question 10

Welches ist das Ziel der Datennormalisierung?

Accepted Answer

Interpretierbarkeit verbessern

Answer

Skalierung reduzieren

Answer

Varianz erhöhen

Answer

Ausreißer entfernen

Question 11

Welcher der folgenden Algorithmen wird für die Clusteranalyse eingesetzt?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Support Vector Machines

Answer

Naive Bayes

Answer

Lineare Regression

Question 12

Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

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

Answer

Unüberwachtes Lernen verwendet markierte Daten, überwachtes Lernen hingegen unmarkierte Daten.

Answer

Überwachtes Lernen ist für Klassifizierungsprobleme, unüberwachtes Lernen für Regressionsprobleme.

Answer

Überwachtes Lernen ist für Regressionsprobleme, unüberwachtes Lernen für Klassifizierungsprobleme.

Question 13

In welchen Branchen wird Data Mining häufig eingesetzt?

Accepted Answer

Betrugserkennung

Accepted Answer

Kundenbeziehungsmanagement

Accepted Answer

Medizinische Diagnose

Answer

Keine der genannten Antworten

Question 14

Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen dient zur Vorhersage von Kategorien?

Accepted Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Question 15

Welche der folgenden Methoden ist eine überwachte Lernmethode im Data Mining, bei der ein Modell trainiert wird, um eine Zielvariable vorherzusagen?

Accepted Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Dimensionality Reduction

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Natural Language Processing

Question 16

Welches Visualisierungstool ist für die übersichtliche Darstellung hierarchischer Datenstrukturen wie Baumstrukturen oder Organigramme geeignet?

Accepted Answer

Baumdiagramm

Answer

Zeitreihendiagramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Heatmap

Question 17

Welcher der folgenden Algorithmen wird im Data Mining häufig für die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte in Cluster verwendet?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Linear Regression

Answer

Support Vector Machine

Answer

Naive Bayes

Question 18

Welche der folgenden Metriken dient zur Bewertung der Effektivität eines Klassifizierungsmodells, indem sie die Genauigkeit und den Rückruf berücksichtigt?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Mean Absolute Error

Answer

Varianz

Answer

Root Mean Squared Error

Question 19

Welche der folgenden Techniken wird zur Reduzierung der Anzahl von Features in einem Datensatz verwendet, um die Komplexität von Modellen zu verringern und Überanpassungen zu vermeiden?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Overfitting

Answer

Bagging

Answer

Regularisierung

Question 20

Was ist das vorrangige Ziel der Datenbereinigung im Data Mining?

Accepted Answer

Entfernung von Rauschen und Ausreißern, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern

Answer

Erstellung neuer Features

Answer

Normalisierung der Daten

Question 21

Welche der folgenden Software ist ein Open-Source-Framework für Data Mining, das eine Vielzahl von Funktionen und Algorithmen für die Datenanalyse bietet?

Accepted Answer

Weka

Answer

Tableau

Answer

Power BI

Question 22

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten?

Accepted Answer

Strukturierte Daten haben ein vordefiniertes Schema mit klar definierten Feldern und Datentypen, während unstrukturierte Daten diese nicht aufweisen.

Answer

Unstrukturierte Daten sind leichter zu analysieren als strukturierte Daten.

Answer

Strukturierte Daten sind immer größer als unstrukturierte Daten.

Question 23

Welche der folgenden Verfahren trägt dazu bei, die Robustheit eines Machine-Learning-Modells zu erhöhen, indem es das Modell auf verschiedenen Teilmengen des Datensatzes trainiert und bewertet?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Regularisierung

Answer

Early Stopping

Answer

Bagging

Question 24

Was ist der Hauptzweck einer Entscheidungsbaum-Visualisierung?

Accepted Answer

Grafische Darstellung der Entscheidungsregeln, die von einem Entscheidungsbaum-Modell zur Vorhersage verwendet werden

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Answer

Darstellung der Datenverteilung

Answer

Berechnung der Modellgenauigkeit

Question 25

Welcher Data-Mining-Algorithmus verwendet einen Entscheidungsbaum zur Klassifizierung von Daten?

Accepted Answer

C4.5-Algorithmus

Answer

Support Vector Machine

Answer

K-Means-Clustering-Algorithmus

Answer

Apriori-Algorithmus

Question 26

Welches Diagramm eignet sich am besten zur Visualisierung von hierarchischen Datenstrukturen?

Accepted Answer

Baumdiagramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Question 27

Was beschreibt die Dimension einer Matrix, die Datenpunkte und Merkmale darstellt?

Accepted Answer

Anzahl der Zeilen und Spalten

Answer

Datentyp

Answer

Wahrscheinlichkeitsverteilung

Answer

Anzahl der Datenpunkte

Question 28

Welcher der folgenden Algorithmen wird zur Extraktion häufiger Muster aus Transaktionsdaten verwendet?

Accepted Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

PageRank-Algorithmus

Answer

K-Nearest-Neighbor-Algorithmus

Answer

Dijkstra-Algorithmus

Question 29

Was ist das übergeordnete Ziel der Zeitreihenanalyse im Data Mining?

Accepted Answer

Prognose zukünftiger Trends und Muster

Answer

Clustering von Datenreihen

Answer

Klassifizierung von Datenreihen

Answer

Identifizierung von Mustern in Datenreihen

Question 30

Welche der folgenden Techniken wird zur Identifizierung relevanter Muster und Trends in umfangreichen Datenmengen eingesetzt?

Accepted Answer

Data Mining

Answer

Visualisierung

Answer

Regression

Answer

Klassifikation

Question 31

Welcher Algorithmus dient dazu, Datenpunkte anhand ähnlicher Merkmale in Gruppen einzuteilen?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Klassifikation

Answer

Regression

Question 32

Welcher Diagrammtyp eignet sich optimal zur Visualisierung hierarchischer Beziehungen innerhalb von Datensätzen?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Question 33

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein unüberwachter Machine-Learning-Algorithmus?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Logistische Regression

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Question 34

Welche der aufgeführten Anwendungen von Data Mining findet im Gesundheitswesen Anwendung?

Accepted Answer

Identifizierung von Risikofaktoren für Krankheiten

Answer

Betrugserkennung

Answer

Empfehlung von Filmen

Answer

Kundensegmentierung

Question 35

Welche der folgenden Technologien wird für die Speicherung und Verarbeitung umfangreicher Datenmengen eingesetzt?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

MongoDB

Answer

Oracle

Answer

MySQL

Question 36

Welches der folgenden Konzepte befasst sich mit der Erkennung von Mustern in Zeitreihendaten?

Accepted Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Textdatenanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 37

Welches der folgenden Verfahren ist **kein** gängiger Data-Mining-Algorithmus?

Accepted Answer

Schnellsuche (Quick Sort)

Answer

k-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Apriori-Algorithmus

Question 38

Welche Aussage über die Datenbereinigung (Data Cleaning) ist **falsch**?

Accepted Answer

Datenbereinigung ist ein einmaliger Prozess, der nur vor der Analyse durchgeführt werden muss.

Answer

Datenbereinigung behebt Inkonsistenzen und Fehler in Datensätzen.

Answer

Datenbereinigung kann das Füllen fehlender Werte beinhalten.

Question 39

Welches Visualisierungstool eignet sich am besten, um die Beziehung zwischen **zwei numerischen** Variablen darzustellen?

Accepted Answer

Scatterplot

Answer

Balkendiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Kreisdiagramm

Question 40

Was ist **Overfitting** im Kontext des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Das Modell passt zu gut zu den Trainingsdaten und kann nicht auf neue Daten verallgemeinert werden.

Answer

Das Modell verwendet zu viele Merkmale.

Answer

Das Modell ist zu einfach und kann die zugrunde liegenden Muster in den Daten nicht erfassen.

Question 41

Welches der folgenden ist ein Beispiel für **unüberwachtes Lernen**?

Accepted Answer

Clustering von Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihrem Kaufverhalten.

Answer

Vorhersage des Aktienkurses anhand historischer Daten.

Answer

Klassifizierung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam.

Question 42

Was ist der Zweck der **Kreuzvalidierung** beim maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Um die Leistung des Modells an **ungesehenen Daten** zu bewerten.

Answer

Um die Trainingsgeschwindigkeit des Modells zu verbessern.

Answer

Um die Anzahl der Merkmale im Datensatz zu reduzieren.

Question 43

Welches der folgenden ist **kein** gängiges Verfahren zur **Dimensionsreduktion**?

Accepted Answer

k-Means-Clustering

Answer

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

Answer

Linear Discriminant Analysis (LDA)

Answer

Principal Component Analysis (PCA)

Question 44

Was ist ein **Datenwarehouse**?

Accepted Answer

Eine zentrale Datenbank, die Daten aus verschiedenen Quellen für Analyse- und Reportingzwecke integriert.

Answer

Eine Datenbank, die nur strukturierte Daten speichert.

Question 45

Was ist der **Unterschied** zwischen Data Mining und Statistik?

Accepted Answer

Data Mining konzentriert sich auf die Extraktion von Wissen aus **großen Datensätzen**, während Statistik sich mit der Analyse und Interpretation von Daten im Allgemeinen befasst.

Answer

Data Mining und Statistik sind dasselbe.

Question 46

Welcher Algorithmus eignet sich am besten, um Kunden in einem Online-Shop anhand ihres Kaufverhaltens in verschiedene Gruppen einzuteilen?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Naive Bayes-Klassifikator

Answer

Lineare Regression

Question 47

Was ist der Hauptzweck der Datenvorverarbeitung im Data Mining?

Accepted Answer

Verbesserung der Datenqualität und Vorbereitung für die Analyse.

Answer

Reduzierung der Anzahl von Datensätzen.

Answer

Sicherung der Datenintegrität.

Answer

Erstellen neuer Datenfelder.

Question 48

Welche Metrik wird üblicherweise verwendet, um die Leistung eines Klassifikationsmodells zu beurteilen?

Accepted Answer

Genauigkeit (Accuracy)

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Entropie

Answer

Mittlere quadratische Abweichung (MSE)

Question 49

Was ist der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet gelabelte Daten, während unüberwachtes Lernen ungelabelte Daten verwendet.

Answer

Überwachtes Lernen ist schneller als unüberwachtes Lernen.

Answer

Überwachtes Lernen ist für komplexe Probleme besser geeignet.

Question 50

Welche Aussage über den Entscheidungsbaum-Algorithmus ist korrekt?

Accepted Answer

Entscheidungsbäume können sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsprobleme verwendet werden.

Answer

Entscheidungsbäume sind immer die beste Wahl für komplexe Probleme.

Answer

Entscheidungsbäume sind unempfindlich gegenüber Ausreißern in den Daten.

Question 51

Welche Visualisierungstechnik ist am besten geeignet, um die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen darzustellen?

Accepted Answer

Streudiagramm (Scatterplot)

Answer

Balkendiagramm (Bar Chart)

Answer

Histogramm

Answer

Kreisdiagramm (Pie Chart)

Question 52

Welche der folgenden Maßnahmen kann dazu beitragen, das Problem der Überanpassung (Overfitting) bei Machine-Learning-Modellen zu reduzieren?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung (Cross-Validation)

Answer

Reduzierung der Anzahl der Merkmale.

Answer

Erhöhung der Anzahl der Trainingsdaten.

Answer

Verwenden eines komplexeren Modells.

Question 53

Welches Konzept beschreibt die Fähigkeit eines Algorithmus, aus vergangenen Daten zu lernen und prädiktive Aussagen über zukünftige Daten zu treffen?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Statistik

Answer

Datenanalyse

Answer

Datenvisualisierung

Question 54

Welche Aussage über die Naive Bayes-Klassifizierung ist korrekt?

Accepted Answer

Die Naive Bayes-Klassifizierung basiert auf der Annahme der bedingten Unabhängigkeit der Merkmale.

Answer

Die Naive Bayes-Klassifizierung ist sehr rechenintensiv.

Answer

Die Naive Bayes-Klassifizierung ist immer genauer als andere Klassifikationsalgorithmen.

Answer

Die Naive Bayes-Klassifizierung ist nur für binäre Klassifikationsprobleme geeignet.

Question 55

Was ist der Hauptzweck von Feature Engineering im Data Mining?

Accepted Answer

Erstellen neuer Merkmale, die die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbessern.

Answer

Entfernen von Ausreißern aus den Daten.

Answer

Sichern der Datenintegrität.

Answer

Reduzieren der Anzahl von Datensätzen.

Question 56

Welcher Algorithmus ist am besten geeignet, um in einem großen Datensatz von Kundenkäufen Muster zu finden, die zu neuen Produktvorschlägen führen könnten?

Accepted Answer

Assoziationsregel-Mining

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbaum

Question 57

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten den Unterschied zwischen Datenanalyse und Data Mining?

Accepted Answer

Datenanalyse beschreibt den Prozess der Untersuchung von Daten, während Data Mining nach versteckten Mustern und Erkenntnissen in diesen Daten sucht.

Answer

Data Mining ist eine Untermenge der Datenanalyse.

Question 58

Was ist das Ziel der Datenvorverarbeitung in der Datenanalyse?

Accepted Answer

Die Daten für die Analyse zu bereinigen, zu transformieren und zu reduzieren, um die Qualität und Effizienz der Analyse zu verbessern.

Answer

Die Daten für die Visualisierung vorzubereiten.

Question 59

Welches Diagramm eignet sich am besten, um die Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen darzustellen?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Question 60

Welche der folgenden Metriken wird typischerweise verwendet, um die Genauigkeit eines Klassifikationsmodells zu bewerten?

Accepted Answer

Genauigkeit (Accuracy)

Answer

Varianz

Answer

Korrelation

Answer

Standardabweichung

Question 61

Was ist ein wichtiger Schritt bei der Anwendung von Clustering-Algorithmen?

Accepted Answer

Die Auswahl der optimalen Anzahl von Clustern.

Answer

Die Auswahl des geeigneten Distanzmaßes.

Answer

Die Definition der Merkmale, die für die Clusterung verwendet werden.

Answer

Die Skalierung der Daten.

Question 62

Welche der folgenden Aussagen beschreibt den Begriff „Overfitting“ in Bezug auf Machine-Learning-Modelle?

Accepted Answer

Das Modell lernt die Trainingsdaten zu gut und kann daher nicht gut auf neue, unsichtbare Daten generalisieren.

Answer

Das Modell ist zu einfach und kann die Daten nicht ausreichend lernen.

Question 63

Welche der folgenden Technologien wird häufig für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

SQL

Answer

Excel

Answer

Python

Question 64

Welcher Schritt ist bei der Durchführung einer Datenanalyse in der Regel der erste?

Accepted Answer

Die Definition des Problems oder der Forschungsfrage.

Answer

Die Sammlung der Daten.

Answer

Die Reinigung und Transformation der Daten.