Responsi BDDM- ST168

Apa itu data mining?

• Data mining adalah metode untuk menyimpan data dengan aman.

• Data mining mengacu pada proses menghapus data yang tidak perlu.

• Data mining adalah tindakan menciptakan data baru dari awal.

• Data mining adalah proses menemukan pola dan pengetahuan dari sejumlah besar data.

Manakah yang merupakan teknik data mining yang dapat untuk memprediksi berapa harga mobil bekas berdasarkan tipe kendaraan, Tahun produksi, CC mobil

• Clustering

• Klasifikasi

• Aturan Asosiasi

• Regresi

Manakah yang bukan merupakan tujuan pengelompokan data dalam data mining?

• Untuk memudahkan memvisualisasikan data dalam ruang dua dimensi.

• Untuk mengidentifikasi pola dan hubungan.

• Untuk membuat model regresi linier.

• Untuk mengurangi ukuran dataset untuk analisis.

Pernyataan berikut manakah yang tepat dalam teknik Learning?

• Supervised Learning adalah pendekatan pembelajaran mesin yang menggunakan data berlabel untuk melatih model agar membuat prediksi.

• Supervised Learning adalah metode yang tidak memerlukan data untuk pelatihan.

• Supervised Learning fokus pada pengelompokan data tanpa label.

• Unsupervised Learning menggunakan data berlabel untuk melatih model.

Teknik Data mining manakah yang tepat di gunakan untuk memprediksi sebuah penyakit berdasarkan gejala-gejala

• Klasifikasi

• Regresi

• Aturan Asosiasi

• Sequence Discovery

Jelaskan istilah 'big data'.

• Big data adalah istilah yang digunakan untuk data yang disimpan hanya dalam file fisik.

• Big data adalah kumpulan data besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola secara efektif oleh perangkat lunak pemrosesan data tradisional.

• Big data hanya tentang volume data, mengabaikan variasi dan kecepatan.

• Big data mengacu pada kumpulan data kecil dan sederhana yang dapat dikelola dengan mudah.

Apa itu "Veracity" dalam konteks big data?

• Jumlah data yang besar

• Kualitas dan keakuratan data

• Variasi format data

• Kecepatan akses data

Apa peran pra-pemrosesan data dalam penambangan data?

• Pra-pemrosesan data hanya diperlukan untuk dataset besar.

• Pra-pemrosesan data digunakan untuk memvisualisasikan data tanpa analisis.

• Pra-pemrosesan data meningkatkan kualitas data dan mempersiapkannya untuk analisis yang efektif dalam penambangan data.

• Pra-pemrosesan data menghilangkan kebutuhan untuk analisis data sama sekali.

Dalam algoritma KNN, apa yang dimaksud dengan 'K'?

• Jumlah fitur dalam dataset

• Jumlah tetangga terdekat yang dipertimbangkan

• Jumlah cluster dalam data

• Jumlah data latih

Apa yang dimaksud dengan variabel dependen dalam regresi?

• Variabel yang diprediksi

• Variabel yang mempengaruhi

• Variabel yang tidak terukur

• Variabel yang konstan