Quiz Data Preprocessing dan Pembersihan Data pada Python

Quiz Data Preprocessing dan Pembersihan Data pada Python

Professional Development

15 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

Self Development CS Oktober 2022

Self Development CS Oktober 2022

Professional Development

10 Qs

Merdeka

Merdeka

Professional Development

10 Qs

Pre Test Basic (Public)

Pre Test Basic (Public)

Professional Development

10 Qs

SOAL PRETEST PPG 18

SOAL PRETEST PPG 18

Professional Development

20 Qs

Soal PPPK Pedagogik 4

Soal PPPK Pedagogik 4

Professional Development

15 Qs

Document Control Kalla Group

Document Control Kalla Group

Professional Development

15 Qs

Product Knowledge

Product Knowledge

Professional Development

15 Qs

SOAL PRETEST PPG 13

SOAL PRETEST PPG 13

Professional Development

20 Qs

Quiz Data Preprocessing dan Pembersihan Data pada Python

Quiz Data Preprocessing dan Pembersihan Data pada Python

Assessment

Quiz

Professional Development

Professional Development

Practice Problem

Hard

Created by

Shiddiq Azis

FREE Resource

AI

Enhance your content in a minute

Add similar questions
Adjust reading levels
Convert to real-world scenario
Translate activity
More...

15 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan Data Preprocessing?

Proses transformasi data mentah menjadi format yang siap untuk analisis.

Proses penyimpanan data dalam database.

Proses pengumpulan data dari berbagai sumber.

Proses analisis data tanpa pembersihan.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Mengapa data preprocessing penting?

Untuk mengurangi biaya penyimpanan data.

Untuk meningkatkan ukuran data.

Untuk menghasilkan model yang lebih akurat.

Untuk mempercepat proses pengumpulan data.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Mengapa Python dipilih untuk data preprocessing?

Karena tidak memerlukan pustaka tambahan.

Karena lebih mudah dipelajari daripada bahasa lain.

Karena memiliki pustaka yang kaya seperti Pandas dan NumPy.

Karena lebih cepat dari bahasa pemrograman lain.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan outlier?

Data yang tidak relevan dengan analisis.

Data yang memiliki nilai rata-rata yang tinggi.

Data yang hilang dalam dataset.

Data yang sangat jauh dari nilai rata-rata.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dilakukan untuk menangani missing values?

Mengganti semua nilai dengan nol.

Menambahkan lebih banyak data.

Menghapus baris/kolom dengan missing values.

Mengabaikan data yang hilang.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa tujuan dari normalisasi data?

Mengubah tipe data menjadi numerik.

Menambah jumlah data.

Menghapus data yang tidak relevan.

Membuat semua fitur memiliki skala yang sama.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Apa yang dimaksud dengan overfitting?

Model terlalu kompleks dan menyesuaikan diri dengan data training.

Model tidak memiliki asumsi tertentu.

Model menghasilkan prediksi yang sangat akurat.

Model tidak dapat belajar dari data.

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?

Discover more resources for Professional Development