Doğru Sayısı | %%SCORE%% |
Yanlış Sayısı | %%WRONG_ANSWERS%% |
Soru 1 |
I. Sıkıştırma
II. Düzeltme
III. Bir araya getirme
IV. İndirgeme
V. Normalleştirme
Yukarıda verilenlerden hangileri veri dönüşümünde, verilerin veri madenciliği için uygun formlara dönüştürülmesi için kullanılan işlemlerdendir?
I, II ve III | |
I, III ve IV | |
II, III ve V | |
II, IV ve V | |
III, IV ve V |
Soru 2 |
Minimum değeri 100 olan bir değişkenin 300 değerinin enk-enb normalleştirme yöntemine göre dönüşümü sonucu 0,5 ise değişkenin maksimum değeri kaçtır?
400 | |
500 | |
600 | |
800 | |
1000 |
Soru 3 |
Aşağıdakilerden hangisi temel değişken tiplerinden değildir?
İkili Değişkenler | |
Sıra Gösteren Değişkenler | |
Normalleştirilmiş Değişkenler | |
İsimsel Değişkenler | |
Aralıklı Ölçümlendirilmiş Değişkenler |
Soru 4 |
Aşağıdakilerden hangisi web madenciliği uygulama alanlarından değildir?
Bankacılık | |
E-Öğrenme | |
Dijital Kütüphaneler | |
Elektronik Ticaret | |
E- Devlet |
Soru 5 |
Farklı özelliklerin ortaya çıkma sıklığı hakkındaki bilgiye ne ad verilir?
Sığ bilgi | |
Gizli bilgi | |
Çok boyutlu bilgi | |
Derin bilgi | |
Meta bilgi |
Soru 6 |
Nesneler arasında 1 hiç benzerliğin olmadığını 100 ise tam benzerliğin olduğunu göstermek üzere elde edilmiş olan 65 benzerlik değerinin [0,1] aralığına düşen dönüşüm değeri nedir?
0,29 | |
0,65 | |
0,44 | |
0,69 | |
0,73 |
Soru 7 |
Aşağıda verilenlerden hangisi, kayıp verilerin neden olacağı olumsuzlukları ortadan kaldırmak amacıyla kullanılan yaklaşımlardan birisi değildir?
Kayıp veri içeren kaydı veri kümesinden çıkarmak | |
Kayıp verilerin olduğu düşünülen dosyayı silmek | |
Kayıp verilerin hepsi için aynı veriyi girmek | |
Kayıp veri yerine tüm verilerin ortalama değerinin girilmesi: | |
Kayıtlarda yer alan diğer değişkenler yardımıyla kayıp verilerin tahmin edilmesi |
Soru 8 |
Aşağıda verilen veri madenciliği uygulama konularından hangisi, eğitim alanında yapılan veri madenciliği uygulama konularından değildir?
Öğrenci verilerinin analiz edilmesi | |
Öğrenci başarı ve başarısızlık nedenlerinin tespit edilmesi | |
Üretim süreçlerinin kontrol edilmesi ve tespit edilmesi | |
Eğitim-öğretim ortamlarındaki aksaklıkların tespit edilmesi | |
Daha etkili eğitim-öğretim ortamlarının oluşturulması |
Soru 9 |
D işlemler veritabanında A ve B nesne setleri içinde karar verici tarafından belirlenmiş olan destek eşik değerine eşit ya da daha büyük destek değerine sahip nesne setleri yani sık görülen nesne setleri ile A⇒B şeklinde oluşturulan bir ilişki kuralının güven değeri aşağıdaki eşitliklerden hangisi ile hesaplanır?
Güven(A ⇒ B) = Destek(A ⋃ B) / Destek(A) | |
Güven(A ⇒ B) = Destek(A ⋃ B) / Destek(B) | |
Güven(A ⇒ B) = Destek(A) / Destek(A ⋃ B) | |
Güven(A ⇒ B) = Destek(B) / Destek(A ⋃ B) | |
Güven(A ⇒ B) = Destek(A ⋃ B) * Destek(A) |
Soru 10 |
İşletmelerin varlığını sürdürebilmesi için yöneticilerinin doğru kararları ve doğru stratejileri belirlemesi için bilgiyi hangi koşullarda elde etmelidir?
Doğru yer | |
Doğru zaman | |
Doğru kişi | |
Doğru karar | |
Doğru strateji |
Soru 11 |
Kümeleme yöntemlerinin uygulanmasındaki amaç aşağıdakilerden hangisidir?
Küme içi homojenlik arttırılırken kümeler arası homojenliğin azaltılması amaçlanır. | |
Küme içi homojenlik azaltılırken kümeler arası homojenliğin artırılması amaçlanır. | |
Kümeler ara sındaki farklılıkları ve kümeler içi benzerlikleri en düşük düzeye indirmektir. | |
Kümeler ara sındaki farklılıklar azaltılırken kümeler içi farklılıkları en yüksek düzeye çıkarmaktır. | |
Kümeler ara sındaki benzerlikler artırılırken kümeler içi farklılıkları en yüksek düzeye çıkarmaktır. |
Soru 12 |
> x=read.csv(“c:/ulkeler.txt”)
> dist.x=dist(x,method=”euclidean”)
> dist.x
> h=hclust(dist.x,method=”single”)
> h
> clusters=cutree(h, k=3)
> clusters
> plot(h,labels=x$Ulke)
> rect.hclust(h, K=3)
Yukarıda Öklid Uzaklık Matrisi ile Tek Bağlantı Kümeleme Analizi işlemi gerçekleştiren R komut kümesinde kümeleme dendrogramını görüntüleyen komut satırı hangisidir?
> plot(h,labels=x$Ulke) | |
> clusters | |
> h$merge | |
> dist.x | |
> h |
Soru 13 |
Kümeleme analizinde sonuçların bağlantılar, uzaklıklar ve birimlerin bağlanma düzey lerinin bir ağaç biçiminde ele alınarak ayrıntılı bir biçimde özetlendiği; genellikle x ekseninde birimler ve y ekseninde de uzaklıklar olacak şekilde yapılandırıldığı; değişkenlerin ya da birimlerin hangi aşamada ve hangi uzaklık ya da benzerlik düzeyinde bir araya gelerek küme oluşturduklarının ayrıntılı biçimde görüldüğü grafiksel yöntem aşağıdakilerden hangisidir?
Dendrogram | |
Cluster | |
Manhattan (City-Block) uzaklığı | |
Farklılık matrisi | |
Plot |
Soru 14 |
Ana hedefi şirket performansını artırmak ve pazarda rekabet avantajı sağlamak için insanların doğru kararlar almalarına yardımcı olmak olan web madenciliği sınıflandırması hangisidir?
Kişiselleştirme | |
İş zekası | |
Kullanım karakteristiği | |
Örüntü analizi | |
Sistem geliştirme |
Soru 15 |
Veri setine ilişkin uzaklık matrisini bulmak için aşağıda verilen komutlardan hangisi kullanılır?
>table(x$Ülke,results$cluster) | |
>plot(h,labels=x$Ülke) | |
>results$size | |
>x=read.csv(“c:/ulkeler.txt”) | |
ist.x=dist(x,method=”euclidean”) |
Soru 16 |
Aşağıdakilerden hangisi yanlıştır?
Veri ambarında yer alan verilen üzerinde çok boyutlu, çok yönlü analiz ve sorgulama yapılmasını sağlayan sistemlerdir. | |
Büyük miktardaki veri yığınları üzerinde analiz yaparak veriler arasında var olan ve geleceğin tahmin edilmesine yardımcı olacak anlamlı ve yararlı ilişki ve kuralların bilgisayar yazılımları aracılığıyla aranması faaliyetleridir. | |
Çeşitli analiz araçlarını kullanarak veriler arasındaki örüntü ve ilişkileri keşfederek bunları doğru tahminler yapmak için kullanan bir süreçtir. | |
Veri analizi için gelişmiş ve karmaşık araçlar kullanarak yığın veri kümeleri içinden daha önceden bilinmeyen olgu ve olayları keşfetmek ve veriler arasındaki mantıklı ilişkileri ve kalıpları ortaya çıkarmak amacıyla yapılan çalışmalardır. | |
İstatistiksel ve matematiksel tekniklerle birlikte örüntü tanıma teknolojilerini kullanarak çeşitli depolama ortamlarında kayıtlı bulunan veri yığınları üzerinde gerçekleştirilen elemeler sonucunda anlamlı yeni korelasyon, örüntü ve eğilimlerin keşfedilmesi sürecidir. |
Soru 17 |
Aşağıdakilerden hangisi pazar sepeti analizinin faydalarından biri değildir?
Müşterinin kişisel tercihlerinin belirlenmesine yarar | |
Müşteri portföyünün genişlemesine yarar | |
Birlikte satışa sunulacak ürünlerin belirlenmesini sağlar | |
Ürün satış raflarının tasarlanmasına yardım eder | |
Promosyon düzenlemelerine imkan verir |
Soru 18 |
Bir alışveriş veritabanından oluşturulacak ilişki kuralları arasından işe yarayacak bilgiyi üretmek amacıyla kullanılacak ilişki kuralına ne denir?
Veri madenciliği | |
Pazar sepeti analizi | |
İlişki kuralları | |
İlginç kural | |
Enteresan kural |
Soru 19 |
R ile sınıflandırma ve regresyon ağacı oluşturabilmek için hangi paketin kurulu olması gerekmektedir?
digest | |
curl | |
colorspace | |
car | |
rpart |
Liste |