Techniken zur Datenaufbereitung und -transformation in der Datenvisualisierung

Question 1

Welche Technik wird zur Imputation fehlender Werte in einem Datensatz eingesetzt?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Aggregation

Answer

Extrapolation

Answer

Deletion

Question 2

Welche Visualisierungstechnik eignet sich zur Darstellung hierarchischer Datenstrukturen?

Accepted Answer

Baumdiagramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Balkendiagramm

Question 3

Welche Methode dient der Reduktion der Datendimensionalität unter Erhaltung wesentlicher Informationen?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Question 4

Welche Aussage zur Datenaufbereitung für Visualisierungen ist korrekt?

Accepted Answer

Alle oben genannten Aussagen

Answer

Datenaufbereitung ist optional und kann je nach Datensatz entfallen.

Answer

Datenaufbereitung gewährleistet die Eignung der Daten für Visualisierungen und aussagekräftige Ergebnisse.

Answer

Datenaufbereitung kann die Visualisierungsleistung durch Entfernen von Ausreißern und Rauschen verbessern.

Question 5

Welche Technik wird zur Umwandlung kategorialer Daten in numerische Werte verwendet?

Accepted Answer

Dummy-Variablen

Answer

Mittelwertsimputation

Answer

Logarithmische Transformation

Answer

Z-Score-Standardisierung

Question 6

Welche Aussage zur Rolle der Visualisierung in der Data Science ist zutreffend?

Accepted Answer

Alle oben genannten Aussagen

Answer

Visualisierung dient ausschließlich der Ergebnispräsentation.

Answer

Visualisierung kann Erkenntnisse aus Daten liefern und die Entscheidungsfindung unterstützen.

Answer

Visualisierung macht komplexe Daten verständlicher und einprägsamer.

Question 7

Welche Visualisierungstechnik eignet sich am besten zur Darstellung von Zeitreihen?

Accepted Answer

Liniendiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 8

Welche Funktionen bieten Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel und Google Sheets zur Datenaufbereitung und -transformation?

Accepted Answer

Datenbereinigung, -aggregation und grundlegende Transformationen

Answer

Erweiterte Datenvisualisierung

Answer

Erstellung und Training von Machine-Learning-Modellen

Answer

Umfassende statistische Analysen

Question 9

Welche der folgenden Methoden wird zur Behandlung fehlender Werte in einem Datensatz verwendet?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Diskretisierung

Answer

Skalierung

Answer

Normalisierung

Question 10

Welche der folgenden Optionen ist keine Dimensionality Reduction Technique?

Accepted Answer

Klassifizierung

Answer

Singulärwertzerlegung

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Diskriminanzanalyse

Question 11

Welche Aussage zur Datenaufbereitung ist korrekt?

Accepted Answer

Sie verbessert die Qualität und Konsistenz der Daten für die Weiterverarbeitung.

Answer

Sie kann die Genauigkeit von Visualisierungen beeinträchtigen.

Answer

Sie ist nur für große Datensätze erforderlich.

Question 12

Welches der folgenden Tools ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für die Datenmanipulation in Python?

Accepted Answer

Pandas

Answer

Scikit-Learn

Answer

Matplotlib

Answer

NumPy

Question 13

Welche der folgenden Optionen ist keine Best Practice für die Datenaufbereitung?

Accepted Answer

Das Ignorieren fehlender Werte

Answer

Die Validierung der Daten auf Gültigkeit und Konsistenz

Answer

Die Dokumentation des Datenaufbereitungsprozesses

Answer

Die Transformation von Daten, um sie für die Visualisierung geeignet zu machen

Question 14

Welcher der folgenden Schritte ist Teil des Datenaufbereitungsprozesses?

Accepted Answer

Datenbereinigung

Answer

Modellerstellung

Answer

Datenabfrage

Answer

Datenvisualisierung

Question 15

Welche Methode wird verwendet, um Ausreißer in einem Datensatz zu identifizieren?

Accepted Answer

Interquartilsabstand (IQR)

Answer

Modus

Answer

Mittelwert

Answer

Spannweite

Question 16

Welche Aussage zur Datenbereinigung ist korrekt?

Accepted Answer

Sie umfasst das Entfernen von Duplikaten und inkonsistenten Daten.

Answer

Sie ist nur für große Datensätze erforderlich.

Answer

Sie kann die Integrität der Daten beeinträchtigen.

Question 17

Welche Datentransformationstechnik wird genutzt, um kategorische Merkmale in numerische Merkmale zu konvertieren?

Accepted Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Skalierung

Answer

Normalisierung

Answer

Mittelwertbildung

Question 18

Welche der aufgeführten Optionen stellt eine Technik zur Datenaufbereitung dar?

Accepted Answer

Datenbereinigung

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Feature-Engineering

Answer

Modellauswahl

Question 19

Welche Skalierungstechnik findet Anwendung, um Werte einer Variable in einen Bereich zwischen 0 und 1 zu transformieren?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Standardisierung

Answer

Robust-Skalierung

Answer

Log-Transformation

Question 20

Welche Transformation wird zur Behandlung von Ausreißern in einem Datensatz eingesetzt?

Accepted Answer

Winsorization

Answer

Normalisierung

Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Mittelwertbildung

Question 21

Nennen Sie ein Werkzeug, das häufig zur Automatisierung von Datenaufbereitungsaufgaben genutzt wird.

Accepted Answer

Pandas

Answer

Matplotlib

Answer

NumPy

Question 22

Welche der folgenden Optionen stellt eine Herausforderung bei der Datenaufbereitung dar?

Accepted Answer

Fehlende Werte

Answer

Modellbewertung

Answer

Feature-Engineering

Answer

Datenvisualisierung

Question 23

Welche der folgenden Methoden ist **nicht** Teil des Datenaufbereitungsprozesses?

Accepted Answer

Analyse

Answer

Transformation

Answer

Imputation

Answer

Normalisierung

Question 24

Welche Transformationstechnik wird verwendet, um die Werte in einem Datensatz auf einen Bereich zwischen 0 und 1 zu skalieren?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Imputation

Answer

Binning

Answer

Mittelwertsskalierung

Question 25

Welche Imputationsmethode ersetzt fehlende Werte durch den häufigsten Wert in derselben Dimension?

Accepted Answer

Modus-Imputation

Answer

Random Forest-Imputation

Answer

Medianimputation

Answer

KI-Imputation

Question 26

Welcher Prozess zielt darauf ab, redundante und irrelevante Features aus einem Datensatz zu entfernen?

Accepted Answer

Feature-Selektion

Answer

Dimensionenreduktion

Answer

Feature-Extraktion

Answer

Normalisierung

Question 27

Welche Dimensionenreduktionstechnik erstellt eine neue Teilmenge von Features, die die ursprünglichen Features linear kombinieren und die maximale Varianz beibehalten?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Clustering

Answer

T-SNE

Question 28

Welcher Vorteil ist mit der Normalisierung von Daten verbunden?

Accepted Answer

Verbesserte Leistung von Modellen des maschinellen Lernens

Answer

Erhöhte Speicheranforderungen

Answer

Verringerte Interpretierbarkeit

Question 29

Welche der folgenden Aussagen über die Aufbereitung von Textdaten ist WAHR?

Accepted Answer

Stoppwörter können aus Textdaten entfernt werden, um die Relevanz zu verbessern.

Answer

Tokenisierung ist nicht erforderlich, um Textdaten für die Analyse vorzubereiten.

Answer

Textdaten erfordern keine Transformation, bevor sie für die Visualisierung verwendet werden.

Question 30

Welche Datentransformationstechnik wird verwendet, um die Beziehungen zwischen zwei kontinuierlichen Variablen zu visualisieren?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Boxplot

Question 31

Welcher Schritt des Datenaufbereitungsprozesses zielt darauf ab, Ausreißer in einem Datensatz zu identifizieren und zu behandeln?

Accepted Answer

Ausreißerbehandlung

Answer

Datenbereinigung

Answer

Datenintegration

Question 32

Welche der folgenden ist eine bewährte Praxis bei der Datenaufbereitung und -transformation?

Accepted Answer

Dokumentieren der angewandten Techniken und Schritte

Answer

Überanpassung der Daten an die gewünschte Visualisierung

Answer

Verlassen auf Annahmen über die Daten

Question 33

Welche Technik wird verwendet, um fehlende Werte in einem Datensatz zu behandeln?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Aggregation

Answer

Elimination

Answer

Quantisierung

Question 34

Welche Transformation ist eine lineare Transformation?

Accepted Answer

Standardisierung

Answer

Rangtransformation

Answer

Logarithmische Transformation

Answer

Box-Cox-Transformation

Question 35

Welche Technik wird verwendet, um die Dimensionalität eines Datensatzes zu reduzieren?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Lineare Regression

Answer

Clusteranalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 36

Welche Technik wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu visualisieren?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Histogram

Question 37

Welche Technik wird zur Schätzung fehlender Werte in einem Datensatz verwendet?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Binarisierung

Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Normalisierung

Question 38

Welche Transformation skaliert die Werte eines Features auf einen bestimmten Bereich?

Accepted Answer

Standardisierung

Answer

Diskretisierung

Answer

Clustering

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Question 39

Welche Technik wird zur Identifizierung von Beziehungen zwischen Features in einem Datensatz verwendet?

Accepted Answer

Korrelationsanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Question 40

Welche Transformation dient zur Reduzierung der Dimensionalität eines Datensatzes?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Diskretisierung

Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Binarisierung

Question 41

Welche Technik dient zur Erkennung von Ausreißern in einem Datensatz?

Accepted Answer

Interquartilsabstand

Answer

Mittlere absolute Abweichung

Answer

Varianz

Answer

Standardabweichung

Question 42

Was ist der Hauptzweck der Normalisierung in der Datenvorverarbeitung?

Accepted Answer

Skalierung der Daten auf einen einheitlichen Wertebereich

Answer

Umwandlung kategorialer Daten in numerische Daten

Answer

Identifikation und Entfernung von Ausreißern

Answer

Gruppierung kontinuierlicher Daten in diskrete Intervalle

Question 43

Welche Transformation ist besonders geeignet, um Daten mit einer schiefen Verteilung zu normalisieren?

Accepted Answer

Logarithmische Transformation

Answer

Quadratwurzel-Transformation

Answer

Exponentielle Transformation

Answer

Standardisierung

Question 44

Was ist das Ziel des Binnings in der Datenvorverarbeitung?

Accepted Answer

Gruppierung kontinuierlicher Daten in diskrete Klassenintervalle

Answer

Umwandlung numerischer Daten in kategoriale Daten

Answer

Identifikation und Entfernung von Ausreißern

Question 45

Welcher Ansatz wird eingesetzt, um kategoriale Variablen in numerische Variablen zu konvertieren?

Accepted Answer

Kodierung

Answer

Binning

Answer

Normalisierung

Answer

Skalierung

Question 46

Nennen Sie einen zentralen Vorteil der Datenvorverarbeitung für die Visualisierung.

Accepted Answer

Ermöglicht die Erstellung aussagekräftiger und informativer Visualisierungen

Answer

Verbesserung der Modellgenauigkeit

Answer

Verringerung der Rechenzeit

Question 47

Welche Technik wird eingesetzt, um fehlende Werte in einem Datensatz zu ersetzen?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Transformation

Answer

Normalisierung

Question 48

Welche Normalisierungsmethode skaliert Daten auf den Bereich zwischen 0 und 1?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Z-Transformation

Answer

Dezimalskalierung

Answer

Standardabweichungsnormalisierung (z-score)

Question 49

Welche Transformationsoperation erzeugt neue Merkmale durch die Kombination bestehender Merkmale?

Accepted Answer

Merkmalskreuzung

Answer

Merkmalsskalierung

Answer

Merkmalsreduktion

Answer

Merkmalsauswahl

Question 50

Welcher Datentyp ist für die Speicherung von Bildern und Textdokumenten geeignet?

Accepted Answer

Binär

Answer

Numerisch

Answer

Kategorial

Question 51

Welcher Datentyp wird verwendet, um Datums- und Uhrzeitinformationen zu speichern?

Accepted Answer

Zeitstempel

Answer

Binär

Answer

Numerisch

Answer

Kategorial

Question 52

Welche Technik wird verwendet, um die Beziehung zwischen Merkmalen in einem Datensatz visuell darzustellen?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Histogramm

Question 53

Welche Technik entfernt doppelte Einträge aus einem Datensatz?

Accepted Answer

Deduplizierung

Answer

Filtern

Answer

Sortierung

Question 54

Welche der folgenden Techniken ist **NICHT** Teil der gängigen Datenaufbereitung für die Visualisierung?

Accepted Answer

Datenverschlüsselung

Answer

Datenaggregation

Answer

Datenbereinigung

Answer

Datenstandardisierung

Question 55

Was ist das Hauptziel der Datenstandardisierung in der Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Daten auf einen gemeinsamen Maßstab bringen, um Vergleiche zu ermöglichen.

Answer

Fehlende Datenpunkte zu identifizieren und zu entfernen.

Answer

Daten zu verschlüsseln, um ihre Sicherheit zu erhöhen.

Answer

Daten in verschiedene Formate zu konvertieren.

Question 56

Welche Methode wird häufig verwendet, um fehlende Werte in einem Datensatz zu **ersetzen**, ohne die Datenpunkte zu entfernen?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Datenstandardisierung

Answer

Normalisierung

Answer

Datenaggregation

Question 57

Welcher Begriff beschreibt die Transformation von Daten auf eine bestimmte Skala, z. B. von 0 bis 1?

Accepted Answer

Skalierung

Answer

Binning

Answer

Aggregation

Answer

Filterung

Question 58

Warum ist Datenaggregation bei der Visualisierung großer Datensätze hilfreich?

Accepted Answer

Sie reduziert die Datenmenge und macht komplexe Muster leichter erkennbar.

Answer

Sie wandelt kategoriale Daten in numerische Daten um.

Answer

Sie erhöht die Genauigkeit der Daten.

Answer

Sie ermöglicht die Standardisierung der Daten.

Question 59

Sie bereiten einen Datensatz mit vielen kategorialen Variablen für die Visualisierung vor. Welche Transformation ist dafür am besten geeignet?

Accepted Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Binning

Answer

Skalierung

Answer

Standardisierung

Question 60

Welche der folgenden Methoden ist **kein** Bestandteil der Datenbereinigung?

Accepted Answer

Datenkomprimierung

Answer

Fehlende Wertebehandlung

Answer

Behandlung von Inkonsistenzen

Answer

Ausreißerbehandlung

Question 61

Welches Transformationsschema wird verwendet, um kontinuierliche Daten in diskrete Gruppen (Bins) zu unterteilen?

Accepted Answer

Binning

Answer

Standardisierung

Answer

Skalierung

Answer

One-Hot-Encoding

Question 62

Warum ist die Transformation von Daten vor der Visualisierung wichtig?

Accepted Answer

Um die Daten verständlicher, übersichtlicher und aussagekräftiger zu präsentieren.

Answer

Um die Daten zu verschlüsseln.

Answer

Um die Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Answer

Um die Datenmenge zu reduzieren.

Question 63

Sie visualisieren einen Datensatz mit extrem unterschiedlichen Zahlenwerten. Welche Transformation eignet sich am besten, um die Unterschiede verständlicher darzustellen?

Accepted Answer

Logarithmische Transformation

Answer

Binning

Answer

Skalierung

Answer

Standardisierung