siad4

TRUE/FALSE

1.Depozitele de date se preteaz foarte bine ca surse pentru data mining iar rezultatele furnizate de acesta pot completa cmpurile nregistrrilor celor dinti i pot fi valorificate apoi prin proieciile multidimensionale specifice OLAP.

ANS:T

2.Cutarea nedirijat a cunostintelor din datamining ia n considerare un atribut sau un cmp, ale crui valori ncearc s le explice prin celelalte cmpuri. Este cea mai folosit n practic.

ANS:F

3.Cutarea dirijat a cunostintelor in dataminig are ca scop identificarea relaiilor sau structurilor existente n ansamblul datelor examinate, fr a acorda prioritate unui cmp sau altul. Dei mai spectaculoas, n practic se recurge mult mai puin la ea dect la cutarea dirijat.

ANS:F

4.Urmatoarele sunt cele mai folosite tehnici dataminig:reelele neuronalearborii de deciziealgoritmii geneticianaliza grupurilorraionamentele bazate pe cazurianaliza legturilor

ANS:T

5.Orice model informatic care va efectua explorarea propriu-zis are o durat de via nelimitat.

ANS:F

6.n faa diversitii factorilor ce acioneaz n realitatea economico-social actual, aplicarea unei singure tehnici de data mining poate conduce la rezultate nesemnificative sau la o lips complet de rezultate. Combinarea tehnicilor permite obinerea unei viziuni mai largi i mai diversificate, cu implicaii lesne de ntrevzut asupra actului decizional, chiar dac acest lucru este mai costisitor.

ANS:T

MULTIPLE CHOICE

1.Prin tehnologia Data Mining, se prelucreaza date care se refera la:a.perioade anterioare (date istorice), care sunt examinate si sunt deja cunoscute, pe baza lor constituindu-se un modelc.perioade anterioare (date istorice) si perioade viitoare (date viitoare), care sunt examinate pe baza flerului analistilor, pe baza lor constituindu-se un modelb.perioade viitoare (date viitoare), care sunt presupuse si nu sunt cunoscute, pe baza lor constituindu-se un modeld.perioade anterioare (date istorice), care nu pot fi examinate din cauza complexitatii lor, pe baza lor constituindu-se un model

ANS:A

2.Tehnicile de Data Mining se pot aplica:a.aleatoriud.numai descendentb.condescendente.atat ascendent cat si descendentc.numai ascendent

ANS:E

3.Informaiile obinute prin data mining sunt :a.de natur predictiv sau descriptivc.volume foarte mari de dateb.evenimente sau exemple concreted.tranzacii de diverse tipuri, derulate de-a lungul mai multor ani

ANS:A

4.Care nu este etapa in cadrul unui ciclu n utilizarea data mining:

a.identificarea oportunitii comerciale i a datelor pe care se poate baza explorareab.extragerea de informaii din coleciile de date existente prin tehnici adecvate de data miningc.adoptarea de decizii i ntreprinderea de aciuni pe baza informaiilor obinuted.msurarea rezultatelor concrete pentru a identifica i alte modaliti de exploatare a datelor disponibilee.explorarea propriu-zis a datelor

ANS:E

5.Cutarea cunostintelor in tehnologia de dataminig poate fi:a.dirijat sau nedirijatb.recurenta sau nerecurentac.structurata sau nestructurata

ANS:A

6.Data mining nu contine urmatoarea aciune: a.clasificaread.grupareab.estimareae.analiza factorialc.predicia

ANS:E

7.Aceasta tehnica dataminig caut rspunsurile la problemele noi n experienele acumulate n trecut. n fata unei situaii noi, vor fi cutate cazurile asemntoare cunoscute iar concluziile acestora vor fi aplicate i n noua situaie. Metoda este aplicabil att pentru clasificri ct i pentru predicii i ofer un bun rspuns, pragmatic i evolutiv, pentru o mare diversitate de probleme. Ea se numeste:

a.raionament bazat pe cazurib.reele neuronalec.arbori de decizied.algoritmi geneticie.analiza grupurilor

ANS:A

8.Aceast tehnic dataminig permite identificarea automat a grupurilor existente n ansamblul datelor analizate, fiind una dintre puinele ce pot fi aplicate n cutarea nedirijat a informaiilor. Grupurile rezult automat n urma procesului de prelucrare, fr a avea ca punct de pornire un anumit criteriu sau proprietate. Este o tehnic ce are capacitatea de a releva realmente caracteristici ascunse - sub volumul i diversitatea detaliilor - ntr-un anumit set de nregistrri. Ea se numeste:

a.raionament bazat pe cazurib.reele neuronalec.arbori de decizied.algoritmi geneticie.analiza grupurilor

ANS:E

COMPLETION

1.Principiul de funcionare n data mining este urmtorul: se prelucreaz datele referitoare la perioadele trecute, examinnd o varietate de situaii care s-au produs i ale cror rezultate sau consecine sunt deci, bine cunoscute, pentru a evidenia caracteristicile acestora i a permite elaborarea unui ....

ANS:model

2.n abordarea ..... a tehnicilor de data mining, efortul este orientat spre confirmarea sau infirmarea unor idei (ipoteze) formulate n prealabil prin alte mijloace. Un demers asemntor se aplic n statistic i n analiza datelor, dar folosind alte tehnici i metode.

ANS:descendent

3.Abordarea .... a tehnicilor de data mining are o cu totul alt finalitate; ea urmrete extragerea de cunotine sau informaii noi din datele disponibile.

ANS:ascendent

4.Analiza grupurilor este o actiune datamining ce urmrete s divid o populaie eterogen n grupuri mai omogene, numite ..... Spre deosebire de celelalte tipuri de aciune asemntoare, aici nu exist un set predeterminat de clase ca n cazul clasificrii i nici exemple trecute. Segmentarea se face n exclusivitate pe baza similitudinilor sesizate ntre obiecte.

ANS:cluster