Datenaufbereitung: Techniken zur Bereinigung und Transformation von Daten

Question 1

Welche Methode wird verwendet, um fehlende Werte in einem Datensatz zu schätzen und zu ersetzen?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Deletion

Answer

Aggregation

Answer

Skalierung

Question 2

Welche Art der Datentransformation wandelt numerische Werte in Gruppen (Bins) um?

Accepted Answer

Binning

Answer

Normalisierung

Answer

Skalierung

Answer

Diskretisierung

Question 3

Welches Maß gibt den Anteil gültiger Werte in einem Datensatz an und misst somit die Vollständigkeit der Daten?

Accepted Answer

Vollständigkeit

Answer

Konsistenz

Answer

Aktualität

Answer

Richtigkeit

Question 4

Welche Methode eignet sich am besten, um extreme Werte (Ausreißer) in einem Datensatz zu reduzieren, ohne sie zu löschen?

Accepted Answer

Winsorization

Answer

Capping

Answer

Mittelwertbildung

Answer

Standardabweichung

Question 5

Welche Technik hilft bei der Identifizierung von Datensätzen, die sich in einem Datensatz wiederholen?

Accepted Answer

Hashing

Answer

Clustering

Answer

Regression

Answer

Klassifikation

Question 6

Welches Tool wird häufig für die Datenbereinigung und -transformation in Python verwendet?

Accepted Answer

pandas

Answer

scikit-learn

Answer

TensorFlow

Answer

Keras

Question 7

Welche Richtlinie sollte bei der Transformation von Daten beachtet werden, um sicherzustellen, dass die ursprünglichen Beziehungen zwischen den Daten erhalten bleiben?

Accepted Answer

Erhaltung der Datenintegrität

Answer

Vereinheitlichung des Datenformats

Answer

Reduzierung der Datenkomplexität

Answer

Vereinfachung der Datenanalyse

Question 8

Welche Normalisierungstechnik skaliert Daten auf einen Bereich zwischen 0 und 1?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Standardisierung

Answer

Log-Transformation

Answer

Box-Cox-Transformation

Question 9

Welcher Schritt ist NICHT Teil des Datenbereinigungs- und -transformationsprozesses?

Accepted Answer

Generierung neuer Features

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Answer

Behandlung fehlender Werte

Answer

Validierung der Datenqualität

Question 10

Welche Methode zur Behandlung fehlender Werte füllt fehlende Werte mit dem Mittelwert der vorhandenen Werte auf?

Accepted Answer

Mittelwertbildung

Answer

Medianbildung

Answer

Imputation

Answer

Löschung

Question 11

Welche Normalisierungstechnik transformiert Werte in einen Bereich zwischen 0 und 1?

Accepted Answer

Min-Max-Normalisierung

Answer

Z-Score-Normalisierung

Answer

Dezimalnormalisierung

Answer

Skalierung auf [-1, 1]

Question 12

Welche Datentransformationstechnik verbessert die Linearität der Beziehung zwischen Merkmalen durch Anwenden einer logarithmischen Funktion?

Accepted Answer

Log-Transformation

Answer

Quadratwurzel-Transformation

Answer

Exponentialtransformation

Answer

Binning

Question 13

Welche Aufgabe ist NICHT Teil der Datenbereinigung?

Accepted Answer

Clustering von Datenpunkten

Answer

Entfernung von Duplikaten

Answer

Korrektur von Rechtschreibfehlern

Answer

Konsistenzprüfung

Question 14

Welche Technik reduziert eine große Anzahl von Merkmalen auf eine kleinere Anzahl von Merkmalen, die die wichtigsten Informationen erfassen?

Accepted Answer

Prinzipalkomponentenanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 15

Nennen Sie drei wesentliche Datenbereinigungstechniken und erläutern Sie kurz deren Anwendungen.

Accepted Answer

Duplikatprüfung: Beseitigt doppelte Datensätze, um die Datenintegrität zu wahren.

Accepted Answer

Fehlerkorrektur: Erkennt und behebt Fehler oder Ausreißer, um die Datenqualität zu erhöhen.

Accepted Answer

Werteimputation: Schätzt und ersetzt fehlende oder ungültige Daten mithilfe statistischer Methoden oder anderer Mechanismen.

Question 16

Welche Technik wird eingesetzt, um doppelte Datensätze zu entfernen?

Accepted Answer

Deduplizierung

Answer

Clustering

Answer

Denoising

Answer

Normalisierung

Question 17

Welches Dateiformat ist für die Speicherung umfangreicher Datensätze geeignet?

Accepted Answer

Parquet

Answer

CSV

Answer

XML

Answer

JSON

Question 18

Welche Transformation skaliert numerische Daten auf einen Bereich zwischen 0 und 1?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Skalierung

Answer

Z-Transformation

Answer

Standardisierung

Question 19

Welche Aufgabe gehört NICHT zur Datenbereinigung?

Accepted Answer

Extraktion neuer Merkmale aus vorhandenen Daten

Answer

Identifizierung und Entfernung fehlerhafter Daten

Answer

Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen

Answer

Konvertierung von Daten in ein geeignetes Format

Question 20

Welche Aussage über Datentransformation ist falsch?

Accepted Answer

Sie kann die Leistung von Machine-Learning-Modellen verschlechtern.

Answer

Sie kann die Interpretierbarkeit von Daten verbessern.

Answer

Sie kann die Größe des Datensatzes vergrößern.

Answer

Sie kann neue Merkmale aus vorhandenen Daten generieren.

Question 21

Welches Datenmanipulationswerkzeug ist am besten für die Transformation kategorialer Variablen geeignet?

Accepted Answer

Pandas

Answer

Scikit-learn

Answer

NumPy

Answer

Matplotlib

Question 22

Welche der folgenden Aussagen definiert die Normalisierung korrekt?

Accepted Answer

Zentriert die Daten um einen Mittelwert von 0 und skaliert sie auf eine Standardabweichung von 1.

Answer

Skaliert alle Werte auf einen Bereich zwischen 0 und 1.

Answer

Skaliert alle Werte auf einen Bereich zwischen -1 und 1.

Answer

Skaliert die Daten auf einen beliebigen Bereich.

Question 23

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Dimensionalitätsreduktion richtig?

Accepted Answer

Reduziert die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz, ohne signifikante Informationen zu verlieren.

Answer

Erhöht die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz.

Answer

Transformiert die Daten in einen neuen Raum mit einer geringeren Anzahl von Dimensionen.

Answer

Normalisiert den Datensatz.

Question 24

Welchen Vorteil bietet die Datenbereinigung?

Accepted Answer

Alle der oben genannten.

Answer

Verbessert die Datenqualität und -konsistenz.

Answer

Verringert die Verarbeitungszeit.

Answer

Erhöht die Modellgenauigkeit.

Question 25

Wie nennt sich die Methode zur Bewertung der Qualität eines bereinigten Datensatzes?

Accepted Answer

Datenprofilerstellung

Answer

Exploratorische Datenanalyse

Answer

Modellevaluierung

Answer

Kreuzvalidierung

Question 26

Welche Python-Bibliothek eignet sich am besten für Datenbereinigungsaufgaben?

Accepted Answer

Pandas

Answer

Scikit-learn

Answer

NumPy

Answer

Matplotlib

Question 27

Was bewirkt die Datentransformation?

Accepted Answer

Ändert das Format oder den Inhalt der Daten.

Answer

Bereinigt oder repariert beschädigte Daten.

Answer

Erhöht die Anzahl der Merkmale im Datensatz.

Answer

Reduziert die Anzahl der Merkmale im Datensatz.

Question 28

Welche der folgenden Methoden wird vorrangig zur Handhabung fehlender Werte in Datensätzen eingesetzt?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Deletion

Answer

Normalisierung

Answer

Standardisierung

Question 29

Inwiefern unterscheiden sich Normalisierung und Standardisierung voneinander?

Accepted Answer

Bei der Normalisierung werden die Daten auf einen bestimmten Wertebereich skaliert, während bei der Standardisierung Mittelwert und Standardabweichung verändert werden.

Answer

Bei der Standardisierung werden die Daten auf einen bestimmten Wertebereich skaliert, während bei der Normalisierung Mittelwert und Standardabweichung verändert werden.

Answer

Beide Verfahren skalieren die Daten auf einen bestimmten Wertebereich.

Answer

Beide Verfahren verändern Mittelwert und Standardabweichung der Daten.

Question 30

Was versteht man unter Ausreißersuche?

Accepted Answer

Ein Verfahren zur Identifizierung von Datenpunkten, die erheblich von anderen Daten abweichen

Answer

Eine Methode zur Behandlung fehlender Werte

Answer

Eine Technik zur Datenvisualisierung

Answer

Eine Art der Datentransformation

Question 31

Was ist der Zweck der Datenvalidierung?

Accepted Answer

Sicherstellung der Richtigkeit und Konsistenz von Daten

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Answer

Transformation von Daten

Answer

Bereinigung fehlender Werte

Question 32

Welcher Schritt ist NICHT Teil des Datenbereinigungsprozesses?

Accepted Answer

Datenmodellierung

Answer

Identifizierung von Fehlern

Answer

Transformation der Daten

Answer

Visualisierung der Daten

Question 33

Welche der folgenden Aussagen zum Thema Datenbereinigung ist falsch?

Accepted Answer

Es erfordert keine Domänenexpertise.

Answer

Es ist ein iterativer Prozess.

Answer

Es kann die Modellleistung erheblich verbessern.

Answer

Es ist für jede Art von Datenanalyse erforderlich.

Question 34

Welche Technik identifiziert inkonsistente Werte in einem Datensatz?

Accepted Answer

Datenvalidierung

Answer

Deduplizierung

Answer

Datenaggregation

Answer

Datenprofilierung

Question 35

Was ist das Hauptziel der Datentransformation?

Accepted Answer

Daten in ein für die Analyse geeignetes Format zu bringen

Answer

Daten zu visualisieren

Answer

Daten zu speichern und zu verwalten

Question 36

Welcher Vorteil ergibt sich aus der Datenstandardisierung?

Accepted Answer

Verbesserte Vergleichbarkeit von Daten aus verschiedenen Quellen

Answer

Reduzierter Speicherbedarf

Answer

Erhöhte Datenintegrität

Question 37

Welche Normalisierungsmethode skaliert Daten zwischen 0 und 1?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Z-Transformation

Answer

Standardisierung

Answer

Box-Cox-Transformation

Question 38

Was ist das primäre Ziel der Datenbereinigung?

Accepted Answer

Identifizierung und Behebung von Datenfehlern und -inkonsistenzen

Answer

Verbesserung der Datenqualität

Answer

Erhöhung der Datenmenge

Question 39

Welche Aufgabe gehört NICHT zur Datenbereinigung?

Accepted Answer

Datenaggregation

Answer

Datenimputation

Answer

Datenvalidierung

Question 40

Welche Technik entfernt doppelte Datensätze?

Accepted Answer

Deduplizierung

Answer

Transformation

Answer

Aggregation

Question 41

Welche Methode eignet sich zur Behandlung fehlender Werte in einem Datensatz?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Löschung

Answer

Clustering

Answer

Aggregation

Question 42

Welche Transformation dient dazu, numerische Merkmale auf einen Bereich von 0 bis 1 abzubilden?

Accepted Answer

Min-Max-Skalierung

Answer

Logarithmische Transformation

Answer

Potenztransformation

Answer

Standardisierung

Question 43

Welcher Algorithmus ist für die Erkennung von Ausreißern in einem Datensatz geeignet?

Accepted Answer

Interquartilsabstands-Regel

Answer

K-means-Clustering

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Lineare Regression

Question 44

Welche Technik ermöglicht das Entfernen irrelevanter oder redundanter Merkmale aus einem Datensatz?

Accepted Answer

Merkmalsauswahl

Answer

Clustering

Answer

Klassifikation

Answer

Dimensionsreduktion

Question 45

Welcher Ansatz dient der Konvertierung kategorialer Merkmale in numerische Merkmale?

Accepted Answer

One-Hot-Encoding

Answer

Skalierung

Answer

Hashing

Answer

Binning

Question 46

Welcher Schritt steht am Anfang des Datenbereinigungsprozesses?

Accepted Answer

Datenexploration

Answer

Datenaufbereitung

Answer

Datenbereinigung

Answer

Datentransformation

Question 47

Welcher Ansatz gewährleistet die Konsistenz von Daten?

Accepted Answer

Datenvalidierung

Answer

Datenanonymisierung

Answer

Datenverschlüsselung

Answer

Datenmaskierung

Question 48

Welches Verfahren zur Datenbereinigung entfernt Datensätze mit identischen Werten in allen Spalten?

Accepted Answer

Deduplizierung

Answer

Imputation

Answer

Normalisierung

Answer

Standardisierung

Question 49

Welche Transformationsmethode gruppiert numerische Werte in diskrete Intervalle?

Accepted Answer

Binning

Answer

Aggregation

Answer

Ranking

Answer

Skalierung

Question 50

Welche Methode wird NICHT zur Imputation fehlender Werte verwendet?

Accepted Answer

Regressionsmodell

Answer

Mittelwert

Answer

Modus

Answer

Median

Question 51

Welcher Schritt bildet in der Regel die Grundlage des Datenbereinigungsprozesses?

Accepted Answer

Datenprofilerstellung

Answer

Datenauswahl

Answer

Datenintegration

Answer

Datentransformation

Question 52

Welches Tool eignet sich für die Durchführung von Datenbereinigung und -transformation?

Accepted Answer

Pandas

Answer

Excel

Answer

Tableau

Answer

SQL Server

Question 53

Welcher Schritt gehört NICHT zum Datenbereinigungsprozess?

Accepted Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenauswahl

Answer

Datenbereinigung

Answer

Datenprofilerstellung

Question 54

Welche Technik wird zur Behandlung fehlender numerischer Daten verwendet?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Standardisierung

Answer

Diskretisierung

Answer

Normalisierung

Question 55

Welches Verfahren wandelt kategoriale Variablen in numerische Werte um?

Accepted Answer

Dummy-Variablen

Answer

Binarisierung

Answer

Skalierung

Answer

Faktorisierung

Question 56

Welche Technik identifiziert Ausreißer in Daten?

Accepted Answer

Interquartilsabstand (IQR)

Answer

Standardabweichung

Answer

Varianz

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Question 57

Welcher Algorithmus imputiert fehlende Werte mit k-nächsten Nachbarn?

Accepted Answer

k-NN-Imputation

Answer

Modus-Imputation

Answer

Mean-Imputation

Answer

Median-Imputation

Question 58

Welche der folgenden Methoden ist NICHT für die Datenbereinigung geeignet?

Accepted Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenvalidierung

Answer

Duplikatenerkennung

Answer

Datenbereinigung

Question 59

Welche der folgenden Techniken wird zur Behandlung fehlender Werte verwendet?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Aggregation

Answer

Diskretisierung

Answer

Normalisierung

Question 60

Was ist das Ziel der Datentransformation?

Accepted Answer

Daten in ein geeignetes Format für die Analyse umzuwandeln

Answer

Daten bereinigen und korrigieren

Answer

Daten visualisieren und interpretieren

Question 61

Welche der folgenden Aussagen zur Datenbereinigung und -transformation ist korrekt?

Accepted Answer

Sie sind wichtige Schritte in jedem Datenanalyseprojekt.

Answer

Sie können die Qualität der Analyseergebnisse nicht verbessern.

Answer

Sie sind nur für große Datensätze erforderlich.

Question 62

Welches ist das Hauptziel der Datentransformation?

Accepted Answer

Daten in ein geeignetes Format für die Analyse zu konvertieren

Answer

Daten zu speichern

Answer

Daten zu visualisieren

Question 63

Wie unterscheidet sich Datenbereinigung von Datentransformation?

Accepted Answer

Datenbereinigung behebt Fehler, während Datentransformation Daten für die Analyse vorbereitet

Answer

Datenbereinigung ist ein manueller Prozess, während Datentransformation automatisiert ist

Answer

Datenbereinigung fügt Daten hinzu, während Datentransformation Daten entfernt

Question 64

Welche der folgenden ist ein Beispiel für eine kategoriale Transformation?

Accepted Answer

Encoding

Answer

Imputation

Answer

Standardisierung

Answer

Normalisierung