- Unterschiede zwischen Data Mining und Data Profiling?
- Was meint Data Wrangling in der Datenanalyse?
- Welches sind die häufigsten Probleme, auf die Datenanalysten bei der Analyse stoßen?
- Was sind die technischen Hilfsmittel, die Datenanalysten für Analyse- und Präsentationszwecke verwenden?
- Wie kann die Datenanalyse zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt werden?
- Was sind die besten Methoden zur Datenbereinigung?
- Unterschied zwischen univariater, bivariater und multivariater Analyse?
- Welche ethischen Überlegungen gibt es bei der Datenanalyse?
- Wie kann man mit fehlenden Werten in einem Datensatz umgehen?
- Wie behandelt man Ausreißer in einem Datensatz?
- Was sind die verschiedenen Arten von Hypothesentests?
- Was sind die Fehler vom Typ I und Typ II in der Statistik?
- Erläuterung der Feature-Auswahl und ihrer Bedeutung für die Datenanalyse.
- Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenanalyse und Data Mining?
- Was ist Datenvalidierung?
- Wie kann man feststellen, ob ein Datenmodell gut funktioniert oder nicht?
- Was ist Data Profiling?
- Welche Szenarien können dazu führen, dass ein Modell neu trainiert werden muss?
- Wie können wir mit Problemen umgehen, die entstehen, wenn die Daten aus verschiedenen Quellen stammen?
- Wozu dient eine Pivot-Tabelle?
- Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen “Recall” und “True Positive Rate”?
- Was ist der Unterschied zwischen standardisierten und nicht standardisierten Koeffizienten?
- Bewertung des ROI eines maschinellen Lernmodells, das in der Produktion eingesetzt wird?
- Wie kann man Datenanalyse zur Optimierung von Lieferkettenabläufen nutzen?
- Wie kann ein Recommendation System zur Umsatzsteigerung im E-Commerce beitragen.
- Was sind die Aufgaben eines Datenanalysten?
- Was ist eine Hashtabelle?
- Unterschied zwischen Varianz und Kovarianz.
- Was sind die Schlüsselqualifikationen eines Data Analyts?
- Wie beeinflusst die Datenqualität die Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen?
- Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität in der Datenanalyse?
- Wie kann man mit Daten umgehen, die nicht normal verteilt sind?
- Wie kann Natural Language Processing in der Datenanalyse eingesetzt werden?
- Wie kann man die Qualität von Datenquellen bewerten?
- Was versteht man unter dimensionaler Reduzierung und warum ist sie wichtig?
- Wie kann man komplexe Datensätze effektiv segmentieren?
- Was sind die Vor- und Nachteile von Echtzeitanalysen?
- Was ist Datenintegration?
- Wie können Anomalieerkennungstechniken in großen Datensätzen angewendet werden?
- Was versteht man unter Sentiment-Analyse und wie wird sie eingesetzt?