Search Header Logo

Mastering Data Preparation and EDA

Authored by Rifdatun Nimah

Information Technology (IT)

12th Grade

Mastering Data Preparation and EDA
AI

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

    Content View

    Student View

15 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa tujuan pembersihan data dalam persiapan data?

Tujuan pembersihan data dalam persiapan data adalah untuk meningkatkan kualitas data dengan memperbaiki kesalahan dan ketidaksesuaian.

Untuk meningkatkan teknik visualisasi data.

Untuk meningkatkan ukuran dataset.

Untuk mengotomatiskan proses entri data.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Sebutkan dua teknik umum yang digunakan untuk pembersihan data.

Menghapus duplikat, Menangani nilai yang hilang

Algoritma kompresi data

Metode enkripsi data

Teknik visualisasi data

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Perpustakaan Python mana yang umum digunakan untuk visualisasi data?

Matplotlib

Pandas

Scikit-learn

NumPy

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa peran matplotlib dalam visualisasi data?

Matplotlib adalah pustaka untuk membuat visualisasi di Python.

Matplotlib adalah alat manajemen basis data.

Matplotlib digunakan untuk pengembangan web.

Matplotlib adalah kerangka kerja pembelajaran mesin.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Definisikan analisis data eksploratif (EDA).

Sebuah teknik statistik untuk memprediksi tren masa depan.

Sebuah metode untuk membersihkan data sebelum analisis.

Analisis Data Eksploratif (EDA) adalah proses menganalisis kumpulan data untuk merangkum karakteristik utamanya, sering menggunakan metode visual.

Sebuah proses untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa langkah-langkah utama yang terlibat dalam EDA?

Cadangan Data

Langkah-langkah utama yang terlibat dalam EDA adalah Pengumpulan Data, Pembersihan Data, Profiling Data, Visualisasi Data, Rekayasa Fitur, dan Analisis Statistik.

Penyimpanan Data

Enkripsi Data

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Jelaskan konsep rekayasa fitur.

Rekayasa fitur hanya melibatkan visualisasi data.

Rekayasa fitur adalah tindakan melatih model tanpa persiapan data.

Rekayasa fitur adalah proses menciptakan dan memilih fitur untuk meningkatkan kinerja model.

Rekayasa fitur adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sumber.

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

Already have an account?