تجهيز البيانات وتحليلها

ما الهدف الأساسي من مرحلة تجهيز البيانات؟

• جمع البيانات من مصادر متعددة.

• تحليل البيانات بشكل نهائي.

• تحضير البيانات للتحليل والنمذجة.

• تخزين البيانات في قاعدة بيانات.

لماذا تعتبر إزالة التكرارات خطوة مهمة في تجهيز البيانات؟

• لأنها تزيد من تعقيد البيانات.

• لأنها تؤدي إلى فقدان المعلومات.

• لأنها تجعل البيانات غير متاحة.

• لأنها تحسن جودة البيانات وتقلل من حجمها.

أي من الأدوات التالية يمكن استخدامها في إزالة القيم المكررة؟

• Word مع VBA

• Google Sheets

• R مع dplyr

• Excel أو Python مع Pandas

ما هو التحقق من صحة البيانات؟

• التحقق من صحة البيانات هو عملية التأكد من دقة وسلامة البيانات المدخلة.

• التحقق من صحة البيانات يعني حذف البيانات غير المرغوب فيها.

• التحقق من صحة البيانات هو عملية تحليل البيانات المالية.

• التحقق من صحة البيانات هو عملية جمع البيانات فقط.

أي من الخيارات التالية يعد مثالًا على البيانات المفقودة؟

• سجل يحتوي على حقل مكرر

• سجل يحتوي على حقل فارغ

• سجل يحتوي على بيانات صحيحة

• سجل يحتوي على جميع الحقول ممتلئة

ما هي أهمية تنسيق البيانات قبل التحليل؟

• يساعد تنسيق البيانات في تسريع عملية التحليل.

• يساعد تنسيق البيانات في ضمان دقة البيانات وتقليل الأخطاء.

• يساعد تنسيق البيانات في تحسين مظهر البيانات.

• يساعد تنسيق البيانات في زيادة حجم البيانات.

كيف يمكن التعامل مع القيم الشاذة في مجموعة البيانات؟

• إزالة القيم الشاذة أو استبدالها بقيم متوسطة.

• تكرار القيم الشاذة في البيانات.

• تجاهل القيم الشاذة تمامًا.

• تغيير جميع القيم إلى صفر.

ما هو الفرق بين البيانات الهيكلية وغير الهيكلية؟

• البيانات الهيكلية تتطلب تنسيق خاص، بينما البيانات غير الهيكلية لا تحتاج لذلك.

• البيانات الهيكلية غير مرتبة، بينما البيانات غير الهيكلية منظمة.

• البيانات الهيكلية تتعلق بالصور، بينما البيانات غير الهيكلية تتعلق بالنصوص.

• البيانات الهيكلية منظمة ومرتبة، بينما البيانات غير الهيكلية غير منظمة.

لماذا يجب توثيق عملية تجهيز البيانات؟

• لتقليل الوقت المستغرق في التحليل

• لتحسين جودة البيانات فقط

• لزيادة تعقيد البيانات

• يجب توثيق عملية تجهيز البيانات لضمان الشفافية وإمكانية إعادة الإنتاج وتقليل الأخطاء.

ما هي الخطوات الأساسية في عملية تنظيف البيانات؟

• تحديد البيانات المفقودة، معالجة القيم المفقودة، تصحيح الأخطاء، إزالة التكرارات، تحويل البيانات، التحقق من الصحة.

• تخزين البيانات في قاعدة بيانات جديدة

• جمع البيانات من مصادر متعددة

• تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي