Модели и методы добычи данных - Хранилища данных - Контрольные вопросы к лекции № 7. Модели последовательностей, Анализ рыночных корзин, Задача сиквенциального анализа. Технологии хранилища данных. Многомерные хранилища данных.

Индивидуальные онлайн уроки: Отправьте запрос сейчас: ut2018@protonmail.com    
Математика (ЕГЭ, ОГЭ), Английский язык (разговорный, грамматика, TOEFL)
Контрольные работы: по математике, IT, экономике, психологии





Контрольные вопросы

к лекции № 7 ««Модели и методы добычи данных»

 по предмету

«Хранилища данных»

 

  1. Задача классификации – это задача нахождения:

 

А) класса объекта по его характеристикам;

 

Б) значения некоторого параметра объекта по его характеристикам;

 

В) независимых групп объектов и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. 

 

  1. Задача регрессии – это задача нахождения:

 

А) класса объекта по его характеристикам;

 

Б) значения некоторого параметра объекта по его характеристикам;

 

В) частых зависимостей  между объектами или событиями. 

  1. Задача поиска ассоциативных правил – это задача нахождения:

 

А) класса объекта по его характеристикам;

 

Б) значения некоторого параметра объекта по его характеристикам;

 

В) частых зависимостей  между объектами или событиями. 

  1. Задача кластеризации – это задача нахождения:   

 

А) класса объекта по его характеристикам;

 

Б) значения некоторого параметра объекта по его характеристикам;

 

В) независимых групп объектов и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. 

  1. Задача сиквенциального анализа – это задача нахождения:  

 

А) отношения порядка между исследуемыми наборами объектов или событий;

Б) закономерностей в последовательностях происходящих событий;

 

В) и А), и Б).

  1. Задача сегментации – это:   

 

А) задача класса «unsupervised learning»;

Б) разновидность задачи кластеризации в маркетинге;

 

В) и А), и Б).

  1. «Анализ рыночных корзин»  – это:  

 

А) разновидность задачи поиска ассоциативных правил в торговле;

 

Б) частный случай задачи классификации;

 

В) и А),  и  Б).  

 

  1. Регрессионные модели описывают:

 

А) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализу;

 

Б) закономерности между связанными событиями;

 

В) функциональные зависимости между зависимыми и независимыми показателями и переменными.  

 

  1. Модели классификации описывают:

 

А) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализу;

 

Б) правила или набор правил, в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов;

 

В) функции, позволяющие прогнозировать изменение непрерывных числовых параметров. 

 

  1. Модели последовательностей описывают:

 

А) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализу;

 

Б) правила или набор правил, в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов;

 

В) функции, позволяющие прогнозировать изменение непрерывных числовых параметров.