Datenexploration: Interaktive Quizfragen für Data Science und KI

Question 1

Welche Methode eignet sich besonders gut, um Ausreißer und Anomalien in Daten zu erkennen?

Accepted Answer

Datenvisualisierung

Answer

Statistische Modellierung

Answer

Datenaufbereitung

Answer

Ethische Überlegungen

Question 2

Welche ethischen Aspekte sind bei der Datenexploration zu beachten?

Accepted Answer

Datenschutz, Privatsphäre und Einwilligung

Answer

Datenqualität und Genauigkeit

Answer

Datenvisualisierung und Darstellung

Question 3

Wie unterstützt die Datenexploration den gesamten Datenanalyse-Workflow?

Accepted Answer

Sie hilft, Muster und Trends in den Daten zu erkennen.

Answer

Sie ist nur für explorative Datenanalysen notwendig.

Answer

Sie ist der letzte Schritt im Datenanalyse-Workflow.

Answer

Sie kann ohne statistische Analysen durchgeführt werden.

Question 4

Welche Industriezweige oder Bereiche haben erfolgreich Datenexploration eingesetzt und welche konkreten Vorteile haben sich daraus ergeben?

Accepted Answer

Einzelhandel: Personalisierte Empfehlungen und Optimierung des Bestandsmanagements

Accepted Answer

Gesundheitswesen: Verbesserung der Patientenversorgung und Optimierung der Behandlungsergebnisse

Accepted Answer

Transport: Optimierung von Routen und Vorhersage von Verkehrsaufkommen

Accepted Answer

Finanzdienstleistungen: Betrugserkennung und Risikobewertung

Question 5

Welche der folgenden Methoden ist **nicht** geeignet, um numerische Daten zu visualisieren?

Accepted Answer

Netzdiagramm

Answer

Scatterplot

Answer

Boxplot

Answer

Histogramm

Question 6

Was ist das primäre Ziel der Datenexploration?

Accepted Answer

Einblicke gewinnen und Hypothesen generieren

Answer

Daten für die Modellierung vorbereiten

Answer

Datenvisualisierungen erstellen

Answer

Statistische Tests durchführen

Question 7

Welches statistische Maß gibt den am häufigsten vorkommenden Wert in einer Datenmenge an?

Accepted Answer

Modus

Answer

Standardabweichung

Answer

Mittelwert

Answer

Median

Question 8

Was ist ein Kennzeichen eines Ausreißers in einer Datenverteilung?

Accepted Answer

Ein Datenpunkt, der signifikant von den übrigen abweicht

Answer

Ein Datenpunkt, der dem Mittelwert entspricht

Answer

Ein Datenpunkt, der häufig auftritt

Question 9

Welche Technik kann verwendet werden, um fehlende Daten zu ersetzen?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Regression

Answer

Clustering

Answer

Klassifikation

Question 10

Was ist der Hauptunterschied zwischen univariater und multivariater Datenexploration?

Accepted Answer

Univariat: untersucht einzelne Variablen, Multivariat: untersucht Beziehungen zwischen mehreren Variablen

Answer

Univariat: verwendet grafische Darstellungen, Multivariat: verwendet statistische Modelle

Question 11

Welcher der folgenden Schritte ist Teil der explorativen Datenanalyse (EDA)?

Accepted Answer

Erstellung von Diagrammen zur Visualisierung von Variablenbeziehungen

Answer

Durchführung statistischer Tests zur Überprüfung von Hypothesen

Answer

Entwicklung eines prädiktiven Modells

Question 12

Welche der folgenden Methoden ist für die Identifizierung von Ausreißern in einem Datensatz am besten geeignet?

Accepted Answer

Boxplot

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Balkendiagramm

Question 13

Welche Aussage beschreibt treffend den Zweck der Datenexploration?

Accepted Answer

Muster, Trends und Ausreißer in den Daten identifizieren

Answer

Die Daten zu löschen, die nicht für die Analyse relevant sind

Answer

Die Daten in das gewünschte Format zu konvertieren

Question 14

Welcher Vorteil ergibt sich aus der Nutzung der Datenexploration?

Accepted Answer

Verbesserte Entscheidungsfindung

Answer

Erhöhte Speicheranforderungen für Daten

Answer

Automatisierte Datenverarbeitung

Answer

Reduzierte Kosten für Datenanalyse

Question 15

Welche Aussage beschreibt die Rolle von Hypothesen bei der Datenexploration?

Accepted Answer

Hypothesen können die Richtung der Exploration leiten

Answer

Hypothesen sind nicht relevant für die Datenexploration

Answer

Hypothesen sollten am Ende der Exploration überprüft werden

Question 16

Welches Diagramm eignet sich am besten für die Visualisierung der Verteilung von Daten?

Accepted Answer

Histogramm

Answer

Streudiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Balkendiagramm

Question 17

Welche Methode eignet sich zur Identifizierung von Ausreißern in einem Datensatz?

Accepted Answer

Interquartilsabstand (IQR)

Answer

Mittelwert

Answer

Standardabweichung

Answer

Modus

Question 18

Welches Diagramm visualisiert am besten die Verteilung von Daten?

Accepted Answer

Histogramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 19

Mit welcher Technik wird die Korrelation zwischen zwei Variablen gemessen?

Accepted Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Regression

Answer

Clusteranalyse

Answer

Varianzanalyse (ANOVA)

Question 20

Welches Maß repräsentiert am besten den Mittelwert eines Datensatzes?

Accepted Answer

Mittelwert

Answer

Modus

Answer

Median

Answer

Range

Question 21

Welche Technik hilft beim Erkennen von Mustern in Daten?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Datenbankabfrage

Answer

Datenmanipulation

Answer

Datenbereinigung

Question 22

Wie lässt sich die Datenexploration am besten beschreiben?

Accepted Answer

Ein iterativer Prozess

Answer

Immer vor der Datenanalyse durchzuführen

Answer

Nur für umfangreiche Datensätze geeignet

Answer

Unwichtiger als Datenmodellierung

Question 23

Wodurch zeichnen sich Ausreißer aus?

Accepted Answer

Abweichung vom Rest des Datensatzes

Answer

Korrelation mit anderen Datenpunkten

Answer

Seltenheit im Datensatz

Answer

Überdurchschnittliche Werte

Question 24

Welcher Vorteil ist mit der Datenexploration verbunden?

Accepted Answer

Verbesserte Entscheidungsfindung

Answer

Reduzierte Kosten

Answer

Eingesparte Zeit

Answer

Verringerter Datenaufwand

Question 25

Welche Technik dient der Aufdeckung verborgener Beziehungen zwischen Datenpunkten?

Accepted Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Regression

Answer

Klassifizierung

Answer

Clustering

Question 26

Was ist das primäre Ziel der Datenexploration?

Accepted Answer

Muster, Trends und Ausreißer identifizieren

Answer

Modelle erstellen

Answer

Analysen durchführen

Answer

Daten speichern

Question 27

Welche Aussage zur Datenexploration ist korrekt?

Accepted Answer

Sie ist ein iterativer Prozess.

Answer

Sie konzentriert sich ausschließlich auf numerische Daten.

Answer

Sie ist eine einmalige Aufgabe.

Answer

Sie erfordert immer komplexe statistische Methoden.

Question 28

Was umfasst die Datenexploration?

Accepted Answer

Datenbereinigung und -aufbereitung

Answer

Modellauswahl

Answer

Berichterstellung

Answer

Implementierung von Lösungen

Question 29

Welche der folgenden Ursachen kann zu Ausreißern in Daten führen?

Accepted Answer

Messfehler

Answer

Normalverteilung der Daten

Answer

Zentrale Tendenz

Answer

Datenverteilungsmodell

Question 30

Worin besteht der Hauptunterschied zwischen beschreibender und explorativer Datenanalyse?

Accepted Answer

Beschreibende Analyse fasst Daten zusammen, während explorative Analyse neue Erkenntnisse gewinnt.

Answer

Beschreibende Analyse eignet sich für die Entscheidungsfindung, während explorative Analyse für die Problemerkennung.

Answer

Explorative Analyse verwendet qualitative Daten, während beschreibende Analyse quantitative Daten verwendet.

Question 31

Welche der folgenden Visualisierungsmethoden eignet sich für kategoriale Daten?

Accepted Answer

Balkendiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Liniendiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 32

Was ist „Datenbereinigung“ im Kontext der Datenexploration?

Accepted Answer

Korrigieren oder Entfernen von Fehlern, Duplikaten und Inkonsistenzen in Daten

Answer

Modellieren von Daten

Answer

Transformieren von Daten in ein anderes Format

Question 33

Welche Technik kann verwendet werden, um Trends in Daten zu erkennen?

Accepted Answer

Gleitender Durchschnitt

Answer

ANOVA

Answer

Logistische Regression

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 34

Was ist der Hauptzweck eines Histogramm-Diagramms?

Accepted Answer

Visualisierung der Verteilung von Daten

Answer

Darstellung von Trends im Zeitverlauf

Answer

Aufzeigen von Beziehungen zwischen Variablen

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Question 35

Welche der folgenden statistischen Kennzahlen misst die Streuung von Daten?

Accepted Answer

Standardabweichung

Answer

Mittelwert

Answer

Median

Answer

Modus

Question 36

Welches ist das Ziel der Quartilsanalyse?

Accepted Answer

Identifizierung von Ausreißern

Answer

Vorhersage von Datenwerten

Answer

Berechnung von Korrelationen zwischen Variablen

Question 37

Welches Diagramm ist am besten geeignet, um die Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen zu visualisieren?

Accepted Answer

Kreuztabelle

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 38

Welcher Vorteil ergibt sich aus der Verwendung von Boxplots?

Accepted Answer

Identifizierung von Ausreißern und Interquartilsabständen

Answer

Berechnung von Mittelwert und Median

Answer

Darstellung der Datenverteilung

Question 39

Welches Verfahren kann zur Behandlung fehlender Daten verwendet werden?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Clustering

Answer

Deletion

Answer

Transformation

Question 40

Welches ist das Hauptziel der Outlier-Analyse?

Accepted Answer

Identifizierung ungewöhnlicher oder verdächtiger Datenpunkte

Answer

Analyse von Datenclustern

Answer

Bereinigung von Datenfehlern

Question 41

Welches ist der Zweck der Korrelationsanalyse?

Accepted Answer

Messung von Beziehungen zwischen Variablen

Answer

Normalisierung von Daten

Answer

Visualisierung von Daten

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Question 42

Welches Diagramm eignet sich am besten zur Visualisierung der Häufigkeitsverteilung einer kategorialen Variablen?

Accepted Answer

Kreisdiagramm

Answer

Histogramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 43

Was ist der Interquartilsabstand (IQR)?

Accepted Answer

Die Differenz zwischen dem dritten und ersten Quartil.

Answer

Die Summe des ersten und dritten Quartils.

Answer

Die Differenz zwischen dem Maximum und dem Minimum.

Answer

Der Mittelwert der Daten.

Question 44

Was ist das Hauptziel der Datenexploration?

Accepted Answer

Muster, Trends und Ausreißer in den Daten zu entdecken.

Answer

Statistische Hypothesen zu testen.

Answer

Die Daten für die Vorhersage zu verwenden.

Answer

Die zugrunde liegende Struktur der Daten zu modellieren.

Question 45

Welches Python-Modul wird häufig für die Datenexploration verwendet?

Accepted Answer

Pandas

Answer

NumPy

Answer

Scikit-learn

Answer

Matplotlib

Question 46

Welche Aussage über Quartildaten ist korrekt?

Accepted Answer

Sie teilen die Daten in vier gleiche Abschnitte.

Answer

Sie können nur für quantitative Variablen berechnet werden.

Answer

Sie sind immer gleich dem Median.

Answer

Sie kennzeichnen den Minimums- und Maximumswert.

Question 47

Was ist ein Stem-and-Leaf-Diagramm?

Accepted Answer

Ein Diagramm, das die Datenverteilung mithilfe von Stämmen und Blättern darstellt, wobei jeder Stamm eine Gruppe von Datenwerten repräsentiert und die Blätter die Einzelstellen innerhalb dieser Gruppe.

Answer

Ein Diagramm, das zwei Variablen in einem Koordinatensystem darstellt.

Question 48

Was ist der Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik?

Accepted Answer

Deskriptive Statistik beschreibt die Merkmale einer Datenmenge, während inferentielle Statistik Schlüsse auf eine größere Population zieht, basierend auf einer Stichprobe.

Answer

Deskriptive Statistik verwendet Zahlen, während inferentielle Statistik Grafiken verwendet.

Question 49

Welche Aussage über die Datenexploration ist falsch?

Accepted Answer

Datenexploration ist ein einmalige Aufgabe, die am Anfang des Datenanalyseprozesses abgeschlossen wird.

Answer

Datenexploration hilft, die Daten besser zu verstehen.

Answer

Datenexploration kann zu neuen Erkenntnissen führen.

Answer

Datenexploration ist ein wichtiger Schritt im Datenanalyseprozess.

Question 50

Was ist der Zweck eines Boxplots?

Accepted Answer

Die Verteilung der Daten zu visualisieren, einschließlich Median, Quartilen und Ausreißern.

Answer

Den Mittelwert und die Standardabweichung zu berechnen.

Answer

Zusammenhänge zwischen Variablen zu zeigen.