Datenanalyse und Data Mining: Online-Quizzes für Wirtschaftsinformatik-Studierende

Question 1

Welche Technik wird zur Extraktion von Wissen aus unstrukturierten Textdaten eingesetzt?

Accepted Answer

Data Mining

Answer

Datenbereinigung

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Question 2

Welches statistische Verfahren wird zur Ermittlung der Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen verwendet?

Accepted Answer

Korrelationsanalyse

Answer

Varianzanalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Faktoranalyse

Question 3

Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen wird für überwachtes Lernen verwendet, bei dem das Ziel eine kontinuierliche Vorhersage ist?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Naive Bayes

Answer

Support Vector Machine

Answer

K-Means-Clusterung

Question 4

Welches Konzept ist eng mit der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten verbunden?

Accepted Answer

Business Intelligence

Answer

Big Data

Answer

Cloud Computing

Answer

Blockchain

Question 5

Welche Rolle ist für die technische Umsetzung von Data-Mining-Projekten verantwortlich?

Accepted Answer

Data Scientist

Answer

Datenanalyst

Answer

Geschäftsanalyst

Answer

Datenbankadministrator

Question 6

Какой статистический метод используется для измерения связи между двумя переменными?

Accepted Answer

Корреляция

Answer

Регрессия

Answer

T-тест

Answer

ANOVA

Question 7

Welche der folgenden Techniken dient der Gewinnung von Wissen aus Daten ohne Struktur?

Accepted Answer

Data Mining

Answer

Data Warehousing

Answer

Statistische Analyse

Answer

Maschinelles Lernen

Question 8

Welche Technik wird zur Gewinnung von Mustern aus Daten eingesetzt?

Accepted Answer

Data Mining

Answer

Statistische Analysen

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Datenvisualisierung

Question 9

Welche statistische Kennzahl beschreibt den zentralen Wert einer Datenverteilung?

Accepted Answer

Mittelwert

Answer

Varianz

Answer

Standardabweichung

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 10

Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen eignet sich für Klassifizierungsprobleme?

Accepted Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Clustering

Answer

Assoziationsanalyse

Question 11

Was ist der primäre Zweck der Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Daten in einer übersichtlichen Form darzustellen

Answer

Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen

Answer

Daten zu speichern und zu verwalten

Answer

Daten zu transformieren und aufzubereiten

Question 12

Welche Methode dient dazu, die Bedeutung von Wörtern in einem Text zu ermitteln?

Accepted Answer

Text Mining

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Question 13

Welche Metrik gibt die Fähigkeit eines Modells an, unbekannte Daten vorherzusagen?

Accepted Answer

ROC-AUC

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Maß

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Question 14

Welche Technik eignet sich am besten, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Klassifizierungsbäume

Answer

Clusteranalyse

Question 15

Wie funktionieren Entscheidungsbäume in der Datenanalyse? Nennen Sie ein Beispiel für ihre Anwendung.

Accepted Answer

Entscheidungsbäume sind hierarchische Strukturen, die Daten anhand von Attributen aufteilen, um Vorhersagen zu treffen.

Answer

Entscheidungsbäume sind lineare Regressionsmodelle, die zur Anpassung an Daten verwendet werden.

Answer

Entscheidungsbäume sind Algorithmen zur Clusterbildung, die Daten in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen aufteilen.

Answer

Entscheidungsbäume sind naive Bayes-Klassifikatoren, die auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen basieren.

Question 16

Welche Methode ist Teil der explorativen Datenanalyse?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Abfrageoptimierung

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaumlernen

Question 17

Welches ist das vorrangige Ziel von Data Mining?

Accepted Answer

Extraktion von Wissen aus Daten

Answer

Optimierung von Datenbankabfragen

Answer

Entwicklung von Softwareanwendungen

Answer

Visualisierung von Daten

Question 18

Welche Technik des maschinellen Lernens wird im überwachten Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Support Vector Machines

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Hierarchisches Clustering

Answer

Prinzipalkomponentenanalyse

Question 19

Welche statistische Kennzahl beschreibt die Streuung von Daten?

Accepted Answer

Varianz

Answer

Mittelwert

Answer

Median

Answer

Modus

Question 20

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen einem Klassifikations- und einem Regressionsmodell?

Accepted Answer

Klassifikationsmodelle prognostizieren kategoriale Werte, während Regressionsmodelle kontinuierliche Werte prognostizieren.

Answer

Klassifikationsmodelle prognostizieren kontinuierliche Werte, während Regressionsmodelle kategoriale Werte prognostizieren.

Answer

Beide Modelle prognostizieren kontinuierliche Werte.

Answer

Beide Modelle prognostizieren kategoriale Werte.

Question 21

Welche Technik wird zur Visualisierung hochdimensionaler Daten verwendet?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Streudiagramm

Answer

Tabelle

Answer

Boxplot

Question 22

Welche Funktion hat ein Bias-Term in einem linearen Regressionsmodell?

Accepted Answer

Er fängt die Differenz zwischen Vorhersage und tatsächlichem Wert ab.

Answer

Er passt die Steigung der Regressionslinie an.

Answer

Er reduziert die Varianz im Modell.

Answer

Er erkennt Ausreißer in den Daten.

Question 23

Welche der folgenden Techniken dient NICHT der Extraktion von Wissen aus Daten?

Accepted Answer

Datenvisualisierung

Answer

Statistische Verfahren

Answer

Maschinelles Lernen

Question 24

Welche Art des maschinellen Lernens nutzt ungekennzeichnete Daten?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Bestärkendes Lernen

Question 25

Welche der folgenden Herausforderungen ist in der Datenanalyse NICHT relevant?

Accepted Answer

Hardware-Anforderungen

Answer

Datengüte

Answer

Datenkomplexität

Question 26

Welche Aussage über maschinelles Lernen ist zutreffend?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen kann komplexe Zusammenhänge erkennen.

Answer

Maschinelles Lernen ist eine perfekte Lösung für alle Probleme.

Answer

Maschinelles Lernen macht menschliche Experten überflüssig.

Question 27

Welche Aufgaben erfüllt die Datenvisualisierung in der Datenanalyse?

Accepted Answer

Ermöglicht die Erkennung von Mustern und Trends in Daten

Accepted Answer

Unterstützt die Vermittlung von Erkenntnissen und die Entscheidungsfindung

Answer

Liefert statistische Daten über die Daten

Answer

Ist für die Datenanalyse nicht relevant

Question 28

Nennen Sie die wesentlichen Herausforderungen und ethischen Überlegungen im Umgang mit Big Data.

Accepted Answer

Datenschutzbedenken

Accepted Answer

Belastung von Rechenleistung und Speicherkapazitäten

Accepted Answer

Algorithmische Voreingenommenheit

Answer

Keine der oben genannten Aussagen ist zutreffend

Question 29

Welche der folgenden Techniken ist ein wesentlicher Schritt bei der Datenvorverarbeitung vor einem Data Mining-Projekt?

Accepted Answer

Datenbereinigung

Answer

Feature-Skalierung

Answer

Klassifikation

Answer

Modellerstellung

Question 30

Welche statistische Kennzahl gibt an, wie stark der lineare Zusammenhang zwischen zwei Variablen ausgeprägt ist?

Accepted Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Standardabweichung

Answer

Varianz

Answer

Mittelwert

Question 31

Welche Technik wird eingesetzt, um versteckte Muster in unstrukturierten Textdaten zu entdecken?

Accepted Answer

Text Mining

Answer

Datenintegration

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Data Warehousing

Question 32

Was ist das übergeordnete Ziel von Data Mining?

Accepted Answer

Wissensgewinnung aus Daten

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenspeicherung

Question 33

Welche Methode gruppiert Datenpunkte in sinnvolle Cluster?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Sequenzanalyse

Answer

Klassifikation

Question 34

Welche Aussage beschreibt Assoziationsanalyse treffend?

Accepted Answer

Sie deckt Regeln zwischen Elementen in Datensätzen auf.

Answer

Sie gruppiert Daten in Cluster.

Answer

Sie erstellt Vorhersagemodelle.

Question 35

Welches Tool ist weit verbreitet für die Visualisierung komplexer Datensätze?

Accepted Answer

Tableau

Answer

Python

Answer

SQL

Question 36

Welche ethische Überlegung hat bei der Datenanalyse höchste Priorität?

Accepted Answer

Datenschutz

Answer

Speicherbedarf

Answer

Rechenleistung

Question 37

Welche der folgenden Data-Mining-Methoden ist für die Identifizierung von Mustern in unstrukturierten Textdaten vorgesehen?

Accepted Answer

Text Mining

Answer

Klassifikation

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 38

Welcher der aufgeführten Schritte ist der erste im CRISP-DM-Prozess?

Accepted Answer

Geschäftsverständnis

Answer

Einsatz

Answer

Datenvorverarbeitung

Answer

Modellierung

Question 39

Welche der folgenden Techniken wird zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten eingesetzt?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Korrelationsanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Question 40

Welcher der folgenden Schritte ist typischerweise nicht Teil einer explorativen Datenanalyse?

Accepted Answer

Hypothesentestung

Answer

Erkennung von Ausreißern

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenbereinigung

Question 41

Welcher der folgenden Algorithmen ist für Clustering-Aufgaben am besten geeignet?

Accepted Answer

K-Means

Answer

SVM

Answer

Naive Bayes

Answer

Logistische Regression

Question 42

Welcher Begriff beschreibt die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern?

Accepted Answer

Generalisierungsfähigkeit

Answer

Präzision

Answer

Rückruf

Answer

F1-Maß

Question 43

Welche der folgenden Methoden eignet sich am besten für die Erforschung und Visualisierung von Daten?

Accepted Answer

Exploratory Data Analysis (EDA)

Answer

Statistische Modellierung

Answer

Datenintegration

Answer

Maschinelles Lernen

Question 44

Welcher der folgenden Algorithmen ist speziell für das Clustering von Daten konzipiert?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Support-Vektor-Maschine

Question 45

Welche der folgenden Metriken ist für die Bewertung der Genauigkeit eines Klassifikationsmodells am geeignetsten?

Accepted Answer

F1-Maß

Answer

Standardabweichung

Answer

R-Quadrat

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Question 46

Welche Art von Daten wird in der eigentlichen Data-Mining-Phase verwendet?

Accepted Answer

Trainingsdaten

Answer

Produktionsdaten

Answer

Testdaten

Answer

Validierungsdaten

Question 47

Welcher Begriff beschreibt die Verwendung von Daten, um Schlussfolgerungen und Vorhersagen abzuleiten?

Accepted Answer

Data Science

Answer

Business Intelligence

Answer

Analytik

Answer

Big Data

Question 48

Welche der folgenden Anwendungen von Data Mining konzentriert sich auf die Analyse von Kundenmustern?

Accepted Answer

Kundenbeziehungsmanagement

Answer

Betrugserkennung

Answer

Finanzprognose

Answer

Medizinische Diagnose

Question 49

Welche Technik wird eingesetzt, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen?

Accepted Answer

Text Mining

Answer

K-Means-Clustering

Answer

ANOVA

Answer

Entscheidungsbaum

Question 50

Welcher statistische Test eignet sich zur Prüfung signifikanter Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Gruppen?

Accepted Answer

t-Test

Answer

Mann-Whitney-U-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Answer

Kruskal-Wallis-Test

Question 51

Welcher Schritt im Data-Mining-Prozess beinhaltet die Vorbereitung und Reinigung der Daten?

Accepted Answer

Datenvorverarbeitung

Answer

Modellauswahl

Answer

Modellbewertung

Answer

Bereitstellung

Question 52

Welche Methode dient der Identifikation von Mustern und Gruppierungen in Daten?

Accepted Answer

Cluster-Analyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Faktoranalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 53

Welches Verfahren zur Datenaufbereitung wird angewendet, um fehlende Werte in einem Datensatz zu ersetzen?

Accepted Answer

Imputation

Answer

Feature Engineering

Answer

Clustering

Answer

Normalisierung

Question 54

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein Beispiel für überwachtes Lernen?

Accepted Answer

Logistische Regression

Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

Principal Component Analysis (PCA)

Answer

K-Means-Clustering

Question 55

Welche Metrik wird häufig verwendet, um die Leistung eines Klassifikationsmodells zu bewerten?

Accepted Answer

Genauigkeit (Accuracy)

Answer

Entropie

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Mittlere quadratische Abweichung (MSE)

Question 56

Welche Technik wird eingesetzt, um die Dimensionalität eines Datensatzes zu reduzieren?

Accepted Answer

Principal Component Analysis (PCA)

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Naive Bayes

Answer

Entscheidungsbaum (Decision Tree)

Question 57

Was ist der Hauptunterschied zwischen Regression und Klassifikation?

Accepted Answer

Regression prognostiziert eine kontinuierliche Variable, Klassifikation eine kategoriale Variable.

Answer

Regression verwendet unüberwachtes Lernen, Klassifikation überwachtes Lernen.

Answer

Regression ist ein Verfahren der Datenaufbereitung, Klassifikation ein Verfahren des maschinellen Lernens.

Question 58

Welches der folgenden Probleme tritt häufig bei der Anwendung von Data Mining auf?

Accepted Answer

Überanpassung (Overfitting)

Answer

Datenverlust

Answer

Unteranpassung (Underfitting)

Answer

Redundanz

Question 59

Welche Art von Datenanalyse konzentriert sich auf die Suche nach Mustern und Zusammenhängen in großen Datensätzen?

Accepted Answer

Explorative Datenanalyse

Answer

Deskriptive Datenanalyse

Answer

Prädiktive Datenanalyse

Answer

Kausale Datenanalyse

Question 60

Welches Verfahren zur Datenaufbereitung wird verwendet, um die Werte von Variablen in einen bestimmten Bereich zu skalieren?

Accepted Answer

Normalisierung

Answer

Clustering

Answer

Imputation

Answer

Feature Engineering

Question 61

Welche der folgenden Aussagen ist KEIN Vorteil des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen benötigt nur wenige Daten, um präzise Ergebnisse zu erzielen.

Answer

Maschinelles Lernen kann komplexe Muster in Daten identifizieren.

Answer

Maschinelles Lernen kann automatisierte Entscheidungen treffen.

Question 62

Welche Technik kann eingesetzt werden, um die Interpretierbarkeit eines Entscheidungsbaums zu verbessern?

Accepted Answer

Pruning

Answer

Bootstrapping

Answer

Kreuzvalidierung (Cross-Validation)

Answer

Feature Engineering