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INTRODUCTION BUSINESS INTELLIGENCE

Total questions: 20

Worksheet time: 40mins

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1.

Qu'est ce que la Business Intelligence?

a)

Un simple outil de visualisation des données

b)

L’exploitation des informations recueillies par le biais de différents canaux afin de faciliter les prises de décision au niveau des dirigeants.

c)

Un logiciel offrant l’accès à l’information

d)

a.       l’ensemble des données (modèles de données et infrastructure), outils d’accès à l’information et les techniques d’analyse qui permettent la transformation des données en information utile pour la prise de décision en organisation.

2.

Quels sont les 3 piliers de l'ère de la donnée ?

A. Le développement récent des méthodes scientifiques

B. Extraire de l'information des données

C. Les capacités de calcul en progression

D. Accumuler des données

E. Exploiter les outils informatiques pour traiter les données de manière semi-automatisée ou automatisée

a)

A,B,C

b)

A,C,D

c)

B,D,E

d)

C,D,E

3.

Quel est l'atout principal offert par la business intelligence ?

a)

Ranger les données proprement

b)

Offrir un outil d'aide à la décision

c)

Construire des tableaux de Bords

d)

Collecter les donnees structure et non-structuree

4.

Quelle discipline permet d'effectuer des analyses exploratoires et découvrir par exemple des profils de clients ?

a)

le data shading

b)

le data mining

c)

le deep learning

d)

le deep faking

5.

Qu'est ce qu'une classification en data mining :

a)

représenter un nuage de points multi-dimensionnels en 3D avec une perte "minimale" d'information

b)

généraliser une structure modélisée à un nouveau jeu de données

c)

créer des sous-ensembles "différents" d'éléments qui se ressemblent sans a priori

d)

Grouper des elements en ordre

6.

Quel est l'objectif des méthodes descriptives en data mining

a)

Décrire les données

b)

Prédire une valeur inconnue

c)

Perdre un maiximum d'information unutile

d)

Utiliser des variables à expliquer

7.

A quoi sert un modèle prédictif ?

a)

Décrire un comportement en fonction de comportements connus

b)

Prédire une correlation entre les donnees

c)

Trouver un lien entre des variables explicatives et une variable à prédire

d)

Predire le future a base des donnees

8.

A quoi sert une régression ?

a)

estimer une information connue à partir d'informations inconnues

b)

Reduire le nombre d erreurs pour predire le future

c)

estimer une information inconnue à partir d'informations connues

d)

Predire la relation entre deux ou plusieurs variables.

9.

Quelle est l'équation de la droite qui représente cette situation.

a)

y = -0,38x + 4,2

b)

y = -4,2x + 0,38

c)

y = 4,2x - 0,38

d)

y = 0,38x + 4,2

e)

y = 0,38x - 4,2

10.

Quel coefficient de corrélation représente le mieux la situation suivante:

a)

0,30

b)

0,90

c)

-0,40

d)

-0.90

e)

-1

11.

Que signifie OLTP ?

a)
Online transaction processing
b)
Offline transaction processing
c)
Outline trajectory processing
d)
Online traffic processing
12.

Qu'est-ce qu'un datamart ?

a)

Un magasin de données est un sous-groupe de l'entrepôt de données

b)

Un data mart est un autre type d'entrepôt de données

c)

Un magasin de données n'est pas réellement lié aux entrepôts de données

d)

Aucun d'eux

13.

Le clustering partitionne une collection de choses en segments dont les membres partagen

a)

des caractéristiques similaires.

b)

caractéristiques dissemblables.

c)

méthodes de collecte similaires.

d)

méthodes de collecte dissemblables.

14.

À quoi fait référence la scalabilité d'une méthode de data mining ?

a)

sa capacité à prédire avec précision le résultat d'un ensemble de données précédemment inconnu

b)

sa vitesse de calcul et les coûts de calcul dans l'utilisation du mode

c)

sa capacité à construire un modèle de prédiction efficacement compte tenu d'une grande quantité de données

d)

sa capacité à surmonter données bruitées pour faire des prédictions assez précises

15.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

a)

Un serveur informatique dans lequel est consolidé des données de sources différentes

b)

Une bannette dans laquelle des feuilles de données sont déposées.

c)

Un entrepôt physique contenant toutes les données des secteurs informatiques.

d)

Un serveur informatique dans lequel est genere des donnees pour des sources differentes

16.

Quel est l’objectif principal de l’intégration de données ?

a)

A terme, que les données soient utilisables de façon homogène comme si elles constituaient une seule base de données permettant ainsi une analyse de l’existant

b)

A terme, que les données soient duplicables à travers le Cloud.

c)

A terme, que les données soient contrôlées seulement par l’administrateur.

d)

A terme, que les données soient gardees dans les achives de l organization .

17.

La data visualisation ou dataviz est

a)

l’art de synthétiser et de

matérialiser les données pour les rendre claires et compréhensibles par tous

b)

l’art de la mise en forme des tableaux de données

c)

le fait de faire des présentations avec des données

18.

Quelle caractéristique des données signifie que tous les éléments de données requis sont inclus dans l'ensemble de données?

a)

fiabilité des sources de données

b)

accessibilité des données

c)

richesse des données

d)

granularité des données

19.

Lequel des énoncés suivants est le MOINS lié à la visualisation des données/informations?

a)

informations graphiques

b)

visualisation scientifique

c)

graphiques statistiques

d)

illustrations graphiques

20.

Quelle est la fonctionnalité de gestion d'un tableau de bord ?

a)

des données opérationnelles qui identifient les actions à entreprendre pour résoudre un problème

b)

des données dimensionnelles résumées pour analyser la cause première des problèmes

c)

des données dimensionnelles résumées pour surveiller les mesures de performance clés

d)

des données abstraites graphiques pour surveiller les mesures de performance clés