डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर के लिए परिचय
डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न, डेटा माइनिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसका उपयोग संगठनों द्वारा कच्चे डेटा को उपयोगी आवश्यक जानकारी में बदलने के लिए किया जा रहा है। इसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा से पैटर्न और ज्ञान के निष्कर्षण के लिए किया जाता है। इसमें डेटाबेस और डेटा प्रबंधन पहलुओं , डेटा प्री-प्रोसेसिंग, जटिलता, सत्यापन, ऑनलाइन अद्यतन और पैटर्न की खोज पोस्ट शामिल है।
डेटा माइनिंग का वास्तविक कार्य असामान्य रिकॉर्ड, डेटा रिकॉर्ड, निर्भरताओं के समूह जैसे अज्ञात और रोचक पैटर्न निकालने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का स्वचालित विश्लेषण करना है। ऐसे अन्य शब्द हैं जिनका उपयोग डेटा माइनिंग , डेटा स्नूपिंग और डेटा ड्रेजिंग जैसी डेटा माइनिंग के लिए किया जाता है। डेटा माइनिंग डेटा एकत्र करने और डेटा वेयरहाउस में लोड करने की प्रक्रिया का पालन करता है । उस डेटा को सर्वर में संग्रहीत और प्रबंधित करने के बाद, यह डेटा व्यवसाय विश्लेषक या संबंधित व्यक्तियों द्वारा आवश्यक तरीके से आयोजित किया गया है । उस सॉफ़्टवेयर के प्रकार के बाद, उपयोगकर्ता आवश्यकताओं या इनपुट के आधार पर परिणाम और अंतिम चरण एक आवश्यक प्रारूप में अनुरोध किए गए डेटा को प्रदर्शित करना है।
इसलिए, यदि आप डेटा माइनिंग से संबंधित नौकरी की तलाश में हैं तो आपको डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्नों के लिए तैयार करने की आवश्यकता है। यह सच है कि प्रत्येक साक्षात्कार अलग-अलग नौकरी प्रोफाइल के अनुसार अलग है लेकिन फिर भी साक्षात्कार को साफ़ करने के लिए आपको डेटा माइनिंग का एक अच्छा और स्पष्ट ज्ञान होना चाहिए। यहां, हमने महत्वपूर्ण डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार किए हैं जो आपको अपने साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करने में मदद करेंगे।
नीचे डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्नों की सूची दी गई है जिसे साक्षात्कार के दौरान पूछा जा सकता है। ये शीर्ष साक्षात्कार प्रश्न दो भागों में विभाजित हैं:
भाग 1 – डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न (मूल)
इस पहले भाग में बुनियादी डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर शामिल हैं
1. डेटा माइनिंग की तकनीक की व्याख्या करें?
उत्तर:
तकनीक अनुक्रमिक पैटर्न, भविष्यवाणी, प्रतिगमन विश्लेषण, क्लस्टरिंग विश्लेषण , वर्गीकरण विश्लेषण, सहयोगी नियम सीखने, विसंगति या बाहरी पहचान, और निर्णय पेड़ हैं।
2. डेटा माइनिंग के फायदे समझाओ?
उत्तर:
डेटा माइनिंग का मुख्य लाभ बैंकों और अन्य वित्तीय कंपनियों या संस्थानों में उपयोगकर्ताओं और व्यवहार पैटर्न के अंतिम लेनदेन के आधार पर डिफॉल्टर्स की जांच करने के लिए इसका उपयोग कर रहा है। इसका उपयोग इंटरनेट पर सही विज्ञापनों को भेजने या धक्का देने के लिए भी किया जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आधार पर, वेब पेज उपयोगकर्ता के पिछले इतिहास और रुचियों या इंटरनेट पर खोज के आधार पर प्रदर्शित होते हैं।
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3. डेटा माइनिंग के दायरे की व्याख्या?
उत्तर:
डेटा माइनिंग का दायरा प्रवृत्तियों और व्यवहारों की एक स्वचालित भविष्यवाणी है, जो पहले अज्ञात पैटर्न की स्वचालित खोज है। इसका उपयोग बड़े डेटाबेस में पूर्वानुमानित जानकारी खोजने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए किया जाता है। डाटा माइनिंग उपकरण का उपयोग डेटाबेस के माध्यम से करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग पहले छिपे हुए पैटर्न की पहचान के लिए भी किया जा रहा है।
4. डेटा माइनिंग के प्रकारों की सूची?
उत्तर:
यह साक्षात्कार में पूछे जाने वाले मूल डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न हैं। एकीकरण, चयन, डेटा सफाई, डेटा परिवर्तन, पैटर्न मूल्यांकन, और ज्ञान प्रतिनिधित्व डेटा माइनिंग के प्रकार हैं।
5. डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर बताएं?
उत्तर:
डेटा माइनिंग प्रक्रियाएं, जहां यह क्वेरी का उपयोग कर डेटा की पड़ताल करती है या इसका मतलब डेटा का पता लगाने और परिणामों या आउटपुट का विश्लेषण करना है। यह रिपोर्टिंग, रणनीति योजना और सार्थक डेटा सेट को देखने में मदद करता है। डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जहां विभिन्न संसाधनों से डेटा निकाला जाता है और इसके बाद, इसे सत्यापित और संग्रहित किया जा रहा है।
भाग 2 – डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न (उन्नत)
आइए अब उन्नत डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर देखें।
6. क्या आप कृपया बता सकते हैं कि सामान्य समस्याएं, डेटा माइनिंग कैसे हल कर सकती हैं?
उत्तर:
डेटा माइनिंग एक बहुत ही महत्वपूर्ण प्रक्रिया है क्योंकि इसका उपयोग सिस्टम या संगठनों के डेटा की बड़ी मात्रा से डेटा को सत्यापित और छोटा करने के लिए किया जा रहा है। डेटा कैसे बह रहा है और प्रक्रिया क्या है, इसे डेटा माइनिंग परिणामों के आधार पर परिभाषित किया जा सकता है। डेटा माइनिंग का व्यापक रूप से विपणन, सेवाओं, कृत्रिम बुद्धि (एआई) , सरकारी खुफिया (जीआई) और विज्ञापन जैसे उद्योगों में उपयोग किया जाता है । दूरसंचार, ई-कॉमर्स, हेल्थकेयर, ऊर्जा, जैविक डेटा विश्लेषण, अपराध एजेंसियां, खुदरा, संचार प्रणाली, शिक्षा और बिक्री जैसे सूचना पुनर्प्राप्ति जैसे अन्य उद्योग हैं।
7. डेटा माइनिंग प्रश्नों के उपयोग की व्याख्या करें या क्यों डेटा माइनिंग प्रश्न अधिक उपयोगी हैं?
उत्तर:
डेटा मिंग प्रश्नों ने मुख्य रूप से मॉडल को नए डेटा में लागू करने में मदद की, एकल या एकाधिक परिणाम बनाने के लिए। यह हमें बैच में पैरामीटर जैसे इनपुट मान प्रदान करने की अनुमति देता है। क्वेरी मामलों को अधिक प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त कर सकती है जो एक विशेष पैटर्न फिट बैठती है। यह प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए डेटा की सांख्यिकीय स्मृति प्राप्त करता है और मॉडल में पैटर्न का प्रतिनिधित्व करने वाले सामान्य मामले के सटीक पैटर्न और नियम को प्राप्त करने में सहायता करता है। यह प्रतिगमन सूत्रों और पैटर्न की व्याख्या करने वाली अन्य गणना को निकालने में मदद करता है। यह मॉडल में इस्तेमाल किए गए व्यक्तिगत मामलों के विवरण भी प्राप्त करता है। इसमें डेटा शामिल है जिसका उपयोग विश्लेषण में नहीं किया जाता है और आम तौर पर यह ताजा डेटा जोड़ने और कार्य करने और सत्यापित करने के लिए मॉडल को बनाए रखता है।
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8. डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग समझाओ?
उत्तर:
डेटा मिंग में क्लस्टरिंग को समान वस्तुओं के वर्गों में अमूर्त वस्तुओं के समूह के रूप में जाना जाता है। डेटा माइनिंग में, डेटा ऑब्जेक्ट्स के समूह को एक समूह के रूप में माना जाता है और क्लस्टर विश्लेषण करते समय, डेटा का विभाजन समूहों में किया जाता है। समूहों को समान डेटा के आधार पर लेबल किया जाता है। डेटा क्लस्टरिंग का उपयोग कई अनुप्रयोगों जैसे छवि प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण, पैटर्न मान्यता और बाजार अनुसंधान जैसे अन्य अनुप्रयोगों में किया जाता है। यह क्षेत्रों की पहचान में मदद करता है और वेब या किसी अन्य माध्यम के माध्यम से खोज जानकारी के एकत्रित डेटा के आधार पर दस्तावेज़ को वर्गीकृत करता है। यह मुख्य रूप से ऑनलाइन लेनदेन की धोखाधड़ी की जांच के लिए आवेदनों का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा माइनिंग में क्लस्टर विश्लेषण की आवश्यकता है क्योंकि इसकी स्केलेबिलिटी, विभिन्न प्रकार के विशेषताओं, व्याख्यात्मकता,
9. डेटा माइनिंग के लिए मशीन लर्निंग आधारित दृष्टिकोण क्या है?
उत्तर:
यह एक साक्षात्कार में पूछा गया उन्नत डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न है। मशीन लर्निंग मुख्य रूप से डेटा माइनिंग में उपयोग की जाती है क्योंकि इसमें स्वचालित कंप्यूटिंग प्रक्रियाएं शामिल होती हैं और यह तार्किक या बाइनरी परिचालनों पर आधारित होती है। हमें निर्णय-पेड़ दृष्टिकोण पर ध्यान देना होगा और परिणाम मुख्य रूप से चरणों के तार्किक अनुक्रम से विकसित किए जाते हैं। मशीन लर्निंग आम तौर पर सिद्धांत का पालन करती है जो हमें मामलों सहित और अधिक प्रकार के डेटा के साथ अधिक सामान्य प्रकार के डेटा से निपटने की अनुमति देगी और विशेषताओं की संख्या भिन्न हो सकती है। मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग और कृत्रिम बुद्धि में भी लोकप्रिय तकनीक में से एक है।
10. डेटा माइनिंग के प्रमुख तत्वों की व्याख्या करें?
उत्तर:
डेटा माइनिंग डेटा की वेयरहाउस प्रणाली पर डेटा के लेनदेन को बदलने, बदलने और लोड करने में मुख्य रूप से मदद करता है। यह मुख्य रूप से बहु-आयामी आधारित डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली में डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करता है। यह एप्लिकेशन सॉफ़्टवेयर द्वारा डेटा का विश्लेषण करता है और दिखाता है कि एक उपयोगी प्रारूप में और यह डेटा मुख्य रूप से पेशेवरों या व्यावसायिक विश्लेषकों द्वारा उपयोग किया जाता है।
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डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर की सूची के लिए यह एक मूलभूत मार्गदर्शिका रही है ताकि उम्मीदवार इन डेटा माइनिंग साक्षात्कार प्रश्नों को आसानी से कार्रवाई कर सकें। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
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