Big Data Analytics menggambarkan proses mengungkap tren, pola, dan korelasi dalam sejumlah besar data mentah untuk membantu membuat keputusan berdasarkan data. Proses ini menggunakan teknik analisis statistik yang sudah dikenal (seperti pengelompokan dan regresi) dan menerapkannya pada kumpulan data yang lebih luas dengan bantuan alat yang lebih baru.
Berikut adalah kumpulan soal-soal dan jawaban Big Data Analytics
Benar atau Salah : EDA dapat membantu mendeteksi kesalahan, mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data, memahami hubungan antar data, menggali faktor-faktor penting, menemukan pola dalam data, dan memberikan wawasan baru?
Salah
Benar
Berikut yang tidak termasuk beberapa pola kerja yang umum adalah?
Encoding, Multisource Extractor
Multisource Extractor
Multidestination
Just-in-time (JIT) Transformation
Protocol Converter
Pendekatan untuk menyerap beberapa tipe data dari berbagai sumber data secara efisien disebut ekstraktor Multisumber adalah Multisource Extractor?
Salah
Benar
Berikut ini adalah yang tidak termasuk mengapa pentinganya proses Analisis Big Data?
Banyak yang menulis tentang Big Data dan kebutuhan untuk analisis yang canggih dalam industri, akademisi, dan pemerintah, maupun lainnya.
Tidak terdapat sumber data baru dan munculnya peluang analitis yang lebih mudah tanpa menciptakan kebutuhan untuk memikirkan kembali arsitektur data
Mengetahui perbedaan Data Science vs Business Intelligence (BI), dan apa peran baru yang diperlukan untuk ekosistem Big Data.
Ketersediaan sumber data baru dan munculnya peluang analitis yang lebih kompleks telah menciptakan kebutuhan untuk memikirkan kembali arsitektur data yang ada untuk memungkinkan analisis yang dapat dengan optimal memanfaatkan Big Data
Beberapa konsep utama Big Data, mengapa analisis canggih diperlukan.
Berikut adalah proses dari?
Just-in-time (JIT) Transformation
SEMMA
CRISP-DM
Knowledge Discovery in Database
SEMMIE
Benar atau salah: Data data adalah kumpulan fakta?
Salah
Benar
Dapat menyimpan pengetahuan dalam diri anda dalam apa pun selain otak, dan untuk membangun pengetahuan perlu informasi dan data, adalah pengertian dari?
Model
Information
Knowledge
Data
Analisa
Berikut yang tidak termasuk langkah-langkah Exploratory Data Analysis, adalah?
Kategorisasi data yaitu data categorical, numerical
Mengamati kumpulan data yang tidak ada pada dunia nyata
Mengidentifikasi hubungan antar variable
Identifikasi outliers, skewness data, aplikasikan statistik deskriptif atau inferensial
Mencari missing value dan membenahinya jika diperlukan
Data yang sangat besar dapat memengaruhi banyak hal, di berbagai bidang: medis, industri, ekonomi dan perbankan, dll, adalah pengertian dari?
Konsep Big Data
Metode Data Mining
Konsep Pencarian Pola
Konsep Analisis Data
Metode Menambang Uang
Benar atau Salah: Ketika seseorang tidak perlu melakukan proses analisis data, salah satu proses yang sebaiknya dilewatkan adalah exploratory data analysis (EDA).?
Salah
Benar
Data Warehousing Layer adalah?
Mendukung pemodelan data dengan membuat tabel dasar analitik yang memungkinkan mereka untuk membersihkan dan data agregat dari beberapa sumber data dalam bentuk tabel datar.
Gudang data memungkinkan pengguna untuk menggabungkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber data di lokasi terpusat.
Salah satu lapisan paling penting dari Big Data Technology Stack yang memberi pengguna antarmuka yang halus dan mulus untuk berinteraksi dengan mesin analitik.
Sebagian besar gudang data cloud mendukung dan bekerja mulus dengan pendekatan ETL dengan memanfaatkan kemampuan mereka untuk melakukan transformasi kompleks dan memberikan data siap analisis, yang memungkinkan pengguna melakukan analitik secara efektif
Ilmuwan data dapat mengerjakan data yang bersih, konsisten, dan akurat, memungkinkan mereka membuat keputusan yang kuat dan tepat berdasarkan data.
Bertujuan untuk mengurangi kompleksitas, meningkatkan kinerja integrasi, dan meningkatkan hasil bekerja dengan bentuk data yang baru dan lebih besar, adalah tujuan dari?
Pola Desain Big Data
Pattern
Layer
Pipeline Data
Variety
Berikut ini adalah tujuan dari Big Data Analitycs, adalah?
Menyelesaikan masalah terdahulu dengan cara yang kompleks dan lama
Menyelesaikan masalah baru atau masalah lama dengan cara lebih baik
Tidak memerlukan teknik analisis terbaru dan berbeda dengan data yang berukuran kecil
Memberikan nilai dari penyimpanan dan pemrosesan dianalisis dengan teknik komputasi tradisional
Tidak dapat memberikan nilai dari penyimpanan dan pemrosesan dari kuantitas sangat besar
Kumpulan dari berbagai macam data, baik data yang terstruktur, semi terstruktur maupun data tidak terstruktur (bisa dipastikan lebih mendominasi), adalah pengertian dari?
Veracity
Variety
Volume
Verification
Velocity
Dua proses utama yang memungkinkan perusahaan mengambil data dari sumber data pilihan mereka, mengubahnya menjadi bentuk siap analisis dan kemudian menyimpannya di tujuan yang diinginkan, adalah proses?
ELT (Extract, Load, Transform)
Pipeline Data
ETL (Extract, Transform, Load)
Data Analytics Layer adalah?
Ilmuwan data dapat mengerjakan data yang bersih, konsisten, dan akurat, memungkinkan mereka membuat keputusan yang kuat dan tepat berdasarkan data.
Sebagian besar gudang data cloud mendukung dan bekerja mulus dengan pendekatan ETL dengan memanfaatkan kemampuan mereka untuk melakukan transformasi kompleks dan memberikan data siap analisis, yang memungkinkan pengguna melakukan analitik secara efektif.
Mendukung pemodelan data dengan membuat tabel dasar analitik yang memungkinkan mereka untuk membersihkan dan data agregat dari beberapa sumber data dalam bentuk tabel datar.
Gudang data memungkinkan pengguna untuk menggabungkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber data di lokasi terpusat.
Salah satu lapisan paling penting dari Big Data Technology Stack yang memberi pengguna antarmuka yang halus dan mulus untuk berinteraksi dengan mesin analitik.
Analisis Bivariate adalah analisis secara simultan dari dua variabel. Hal ini biasanya dilakukan untuk melihat apakah satu variabel, seperti jenis kelamin, adalah terkait dengan variabel lain, mungkin sikap terhadap pria maupun wanita kesetaraan, adalah?
Univariat Analysis
Multivariat Analysis
Just-in-time (JIT)
Bivariat Analysis
Analisa Algoritma SHA-3
Benar atau salah: Big Data dapat didefinisikan dengan data yang memiliki skala (volume), distribusi (velocity), keragaman (variety) yang sangat besar, dan atau abadi?
Salah
Benar
Data yang besar seharusnya berdampak (secara moneter) terhadap suatu perusahaan yang menggunakan komputasi Big Data, adalah pengertian dari?
Value
Variety
Velocity
Volume
Veracity
Berikut adalah yang tidak termasuk kedalam konsep 5V dalam Big Data?
Velocity
Veracity
Variety
Verification
Volume
Memprediksi nilai data atau membangun model linier umum berdasarkan data database, adalah pengertian dari?
Predictive modeling
Determine the major factors
Bivariat Analysis
Multi-level prediction
Method outline
Data mining itu sendiri meiliki beragam metode yang bisa digunakan yaitu?
SEMMIE
Protocol Converter
Just-in-time (JIT) Transformation
Multidestination
SEMMA
Exploratory Data Analysis mencakup tentang proses kritis uji investigasi awal pada sebuah data untuk, kecuali….
Memeriksa asumsi melalui statistik ringkasan dan representasi grafis (visual).
Membuang seluruh data
Menguji hipotesis
Mengidentifikasi pola
Menemukan anomali
Mewakili sekumpulan komponen tangguh & teknologi modular yang memungkinkan pengguna mengembangkan aplikasi kelas perusahaan yang kuat, adalah penjelasan dari?
Stack
Pattern
Analitik Data
Architecture
Layer
Analisa yang dilakukan menganalisis tiap variabel dari hasil penelitian., adalah pengertian dari analisa?
Bivariat Analysis
Analisa Algoritma SHA-3
Multivariat Analysis
Univariat Analysis
Just-in-time (JIT)
Apa fungsi dari library scikit-learn dalam analisis data dengan bahasa Python?
Untuk melakukan klastering data.
Untuk mengimport dan memanipulasi data dalam berbagai format.
Untuk melakukan training model machine learning.
Untuk membuat grafik dan visualisasi data.
Apa yang dimaksud dengan asosiasi dalam analisis data?
Proses mencari korelasi atau hubungan antara beberapa item dalam dataset.
Teknik visualisasi data untuk mengekstraksi informasi penting.
Pendekatan analisis data untuk menggali informasi dari data mentah.
Metode statistik untuk membuat model prediktif.
Apa yang dimaksud dengan Korelasi dalam analisis data?
Hubungan antara dua variabel dimana nilai variabel pertama meningkat ketika nilai variabel kedua meningkat.
Pendekatan analisis data untuk menggali informasi dari data mentah.
Teknik pengolahan data untuk menghasilkan informasi yang berkualitas.
Teknik visualisasi data untuk mengekstraksi informasi penting.
Perhatikan perintah di bawah ini, Berapakah min support dan confidence yang digunakan…
Min support 20% dan confidence 80%
Min Support 30% dan confidence 50%
Min Support 80% dan confidence 20%
Min support 50% dan confidence 70%
Perhatikan perintah di bawah ini, Berapakah min support dan confidence yang digunakan…
Min Support 0.1 dan confidence 0.9
Min support 0.7 dan confidence 0.4
Min support 0.8 dan confidence 0.2
Min Support 0.5 dan confidence 0.6
Perhatikan perintah di bawah ini adalah perintah untuk
Menampilkan informasi visualisasi dataset
Menampilkan deskripsi
Menampilkan Informasi jumlah
Menampilkan informasi umum mengenai Dataset
Apa perbedaan antara Hadoop dan Spark?
Spark lebih cepat daripada Hadoop dalam pemrosesan data.
Hadoop menggunakan bahasa pemrograman Java, sedangkan Spark menggunakan bahasa pemrograman Python.
Hadoop lebih cepat daripada Spark dalam pemrosesan data.
Hadoop hanya cocok digunakan untuk pemrosesan data terdistribusi, sedangkan Spark cocok digunakan untuk pemrosesan data terdistribusi dan terpusat.
Apa tujuan dari EDA dalam analisis data?
Menghilangkan outliers dari data mentah.
Menyederhanakan kompleksitas data mentah.
Mengidentifikasi hubungan antara variabel dalam data.
Memprediksi hasil masa depan dari data mentah.
Apa fungsi dari method describe() pada objek DataFrame dalam library pandas?
Untuk menghitung kuantil atas dan bawah pada tiap kolom pada DataFrame.
Untuk menghitung rata-rata nilai dari tiap kolom pada DataFrame.
Untuk menghitung jumlah baris dan kolom pada DataFrame.
Untuk menghitung nilai maximum dan minimum dari tiap kolom pada DataFrame.
Apa yang dimaksud dengan EDA (Exploratory Data Analysis)?
Metode pengolahan data untuk menghasilkan informasi yang berkualitas.
Teknik visualisasi data untuk mengekstraksi informasi penting.
Metode statistik untuk membuat model prediktif.
Pendekatan analisis data untuk menggali informasi dari data mentah.
Apa yang dimaksud dengan MapReduce?
Sebuah teknologi penyimpanan data cloud.
Sebuah framework untuk pemrosesan dan analisis data terdistribusi.
Sebuah sistem manajemen basis data NoSQL.
Sebuah bahasa pemrograman untuk Big Data.
Apa yang dimaksud dengan confidence dalam asosiasi data?
Persentase transaksi yang memiliki itemset tertentu.
Persentase itemset yang tidak muncul pada seluruh transaksi.
Persentase itemset yang muncul pada transaksi tertentu.
Persentase itemset yang muncul pada seluruh transaksi.
Perhatikan Perintah di bawah ini adalah untuk…
Asosiasi Dataset
Klasifikasi dengan atribut quality sebagai Label
Menampilkan akurasi klasifikasi
Processing Decision Tree
Apa itu HDFS?
Sebuah database relasional open-source.
Sebuah teknologi penyimpanan data cloud.
Sebuah sistem file terdistribusi untuk Hadoop.
Sebuah sistem manajemen basis data NoSQL.
Apa yang dimaksud dengan support dalam asosiasi data?
Persentase itemset yang muncul pada seluruh transaksi.
Persentase itemset yang muncul pada transaksi tertentu.
Persentase itemset yang tidak muncul pada seluruh transaksi.
Persentase itemset yang tidak muncul pada transaksi tertentu.
Apa itu Hadoop?
Sebuah sistem manajemen basis data NoSQL.
Sebuah framework untuk pemrosesan dan analisis data terdistribusi.
Sebuah database relasional open-source.
Sebuah teknologi penyimpanan data cloud.
Apa yang dimaksud dengan Outliers dalam analisis data?
Variabel yang berkorelasi positif.
Nilai dalam data yang sama dengan nilai rata-rata.
Nilai dalam data yang sangat berbeda dari nilai yang lain.
Variabel yang berkorelasi negatif.
Apa fungsi dari library apriori dalam analisis data dengan bahasa Python?
Untuk mengimport dan memanipulasi data dalam berbagai format.
Untuk melakukan asosiasi data.
Untuk melakukan training model machine learning.
Untuk membuat grafik dan visualisasi data.
Apa yang dimaksud dengan In-Memory Computing?
Sebuah teknologi untuk mempercepat pemrosesan data dengan menyimpan data dalam memori komputer.
Sebuah sistem manajemen basis data NoSQL.
Sebuah bahasa pemrograman untuk Big Data.
Sebuah teknologi penyimpanan data cloud.
Apa yang dimaksud dengan klastering dalam analisis data?
Metode statistik untuk membuat model prediktif.
Proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelompok yang serupa berdasarkan karakteristik tertentu.
Teknik visualisasi data untuk mengekstraksi informasi penting.
Pendekatan analisis data untuk menggali informasi dari data mentah.
Perhatikan Perintah di bawah ini adalah perintah untuk
Menampilkan deskripsi
Menampilkan informasi umum mengenai Dataset
Menampilkan Informasi jumlah
Menampilkan informasi visualisasi dataset
Apa fungsi dari method association_rules() pada library apriori?
Untuk menghitung confidence dari itemset pada dataset.
Untuk memvisualisasikan aturan asosiasi dari itemset pada dataset.
Untuk menghasilkan aturan asosiasi dari itemset pada dataset.
Untuk menghitung support dari itemset pada dataset.
Apa yang dimaksud dengan K-Means Clustering dalam klastering data?
Metode klastering yang menggunakan algoritma Naive Bayes.
Metode klastering yang menggunakan algoritma Decision Tree.
Metode klastering yang mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok dengan cara mencari nilai threshold tertentu.
Metode klastering yang mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan jarak terdekat ke centroid.
Apa fungsi dari method fit_predict() dalam K-Means Clustering pada library scikit-learn?
Untuk melatih model K-Means Clustering dengan dataset.
Untuk memprediksi hasil klastering dari dataset.
Untuk memvisualisasikan hasil klastering dari dataset.
Untuk melakukan preprocessing data sebelum melakukan klastering.
Mana dari berikut ini bukan merupakan salah satu teknik visualisasi yang digunakan dalam EDA?
Scatter plot
Box plot
Histogram
Pie chart
Itulah artikel Kumpulan Soal dan Jawaban Big Data Analytics kali ini, semoga bermanfaat.
Posting Komentar untuk "Kumpulan Soal dan Jawaban Big Data Analytics"