Font size
WorksheetsModule 2 Review
Total questions: 30
Worksheet time: 1hrs 16mins
Perhatikan tabel di atas. Manakah query yang sesuai untuk menampilkan jumlah distrik di setiap negara-negara di benua Asia, diurutkan dari yang paling banyak.
Dengan SQL, bagaimana kita memilih semua catatan dari tabel bernama "Person" di mana nilai kolom "FirstName" mengandung karakter "al"
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE "%al%"
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE "_al_"
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName = "al"
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE "%al"
Fungsi yang digunakan saat kita ingin membuat angka acak berdistribusi normal adalah...
numpy.random.randint()
numpy.random.randn()
numpy.random.normal()
numpy.random.random()
numpy.random.random_sample()
import numpy as np
arr = np.arange(1,21)
arr = arr.reshape(4,5)
print(arr)
Output dari syntax ini adalah ...
[[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]
[11 12 13 14 15]
[16 17 18 19 20]]
[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
Error
[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]
[11 12 13 14 15]
[16 17 18 19 20]
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]
[17 18 19 20]]
import numpy as np
arr = np.arange(1,21)
arr = arr.reshape(-1)
print(arr)
Output dari syntax ini adalah ...
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
Error
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]]
[[ 1] [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] [ 6] [ 7] [ 8] [ 9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20]]
[20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1]
Manakah dari sintaks ini yang akan memilih index bernama "foo" dari DataFrame "df" ?
df['foo']
Tidak ada yang tepat
df.loc['foo',:]
df.loc[:,'foo']
df['foo'][:]
Lengkapi perintah ini agar menampilkan data dari baris ke 3 sampai 10 pada kolom yang mempunyai nama "Restorant A" dan "Restorant B"
df.loc[3:11, ["Restorant A","Restorant B"]]
df[2:10][["Restorant A","Restorant B"]]
df.iloc[2:10, ["Restorant A","Restorant B"]]
df[["Restorant A","Restorant B"]]
Semua benar
Berikut adalah perintah untuk melakukan pivot seperti pada gambar
pd.pivot_table(df, values= [1] , index= [2], columns= [3], aggfunc= [4])
Values yang tepat untuk melengkapi parameter pada nomor [1] adalah ...
['D','E']
['A', 'B']
['C']
['large', 'small']
Berikut adalah perintah untuk melakukan pivot seperti pada gambar
pd.pivot_table(df, values= [1] , index= [2], columns= [3], aggfunc= [4])
Values yang tepat untuk melengkapi parameter pada nomor [1] adalah ...
['D','E']
['A', 'B']
['C']
['large', 'small']
Berikut adalah perintah untuk melakukan pivot seperti pada gambar
pd.pivot_table(df, values= [1] , index= [2], columns= [3], aggfunc= [4])
Values yang tepat untuk melengkapi parameter pada nomor [2] adalah ...
['D','E']
['A', 'B']
['C']
['large', 'small']
F_onewayResult(statistic=4.809836065573772, pvalue=0.0163405142361861)
Kemungkinan kesimpulan yang dapat diambil dari hasil diatas adalah ....
Seluruh kelompok sample memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan
Seluruh kelompok sample memiliki rata-rata yang sama
Salah satu kelompok sample memiliki rata-rata yang berbeda dari kelompok sample yang lainnya
Dari scatter plot ini dapat disimpulkan bahwa
Kedua variabel memiliki korelasi yang cukup kuat
Kedua variabel memiliki korelasi positif
Kedua variabel memiliki korelasi negatif
Kedua variabel tidak memiliki korelasi
from scipy.stats import f_oneway
f_oneway(df[["Transportation", "Study Hour"]])
Apakah perintah untuk melakukan tes anova sudah tepat?
True
False
from scipy.stats import ttest_1samp
import numpy as np
age = np.round(np.random.normal(30,4,40))
ttest_1samp(age,26)
Apakah perintah untuk melakukan uji T-test 1 sample sudah tepat?
True
False
arr = np.arange(1,21)
arr = arr.reshape(4, 5)
print(arr) => (Output "array A")
Tuliskan perintah untuk membuat Array B yang mengambil nilai dari Array A
(a)
Barplot paling sesuai digunakan untuk melihat aggregate data numerik berdasarkan suatu kategori.
True
False
Jelaskan yang disebut dengan distribusi normal
Metode paling tepat untuk melihat tendensi central untuk data kulitatif
Modus
Rata-Rata
Median
Standar Deviasi
Jelaskan apa yang disebut Dashboard
Plot yang paling tepat untuk melihat hubungan antar 2 variabel
Scatter Plot
Bar Plot
Histogram
Boxplot
Jelastakn apa yang dimaksud story dalam tableau
Manakah dari berikut ini yang mewakili hipotesis nol dan alternatif yang sesuai?
Tinggi rata-rata wanita lebih besar dari 64
(μ = rata-rata)
H₀ : μ > 64
Hₐ : μ ≠ 64
H₀: μ < 64
Hₐ: μ > 64
H₀ : μ = 64
Hₐ : μ ≠ 64
H₀: μ > 64
Hₐ: μ < 64
Metode analisis apa yang paling tepat untuk mengambil kesimpulan dari data ini?
T-test independent 2 Sample
Paired T-test
T-test independent 1 Sample
One-way Anova
Sebuah bank secara acak mensurvei 50 pelanggannya melalui surat untuk mengetahui bagaimana pelanggan menggunakan layanan mobile banking-nya. Survei menemukan bahwa hanya 11 dari 50 pelanggan yang menggunakan layanan tersebut.
Jika cabang memiliki 1.700 nasabah, sekitar (a) nasabah menggunakan layanan mobile banking.
Apa yang terjadi ketika kita mengalikan DataFrame seperti df * 2
Menggandakan baris dataframe
Memunculkan pesan error "bad operand type"
Menggandakan kolom dataframe
Menggandakan setiap elemen dataframe
Tuliskan perintah untuk menampilkan seluruh missing value yang ada dalam dataframe bernama df.
(a)
Diberi dataset bernama 'df' yang berisi 5 kolom dan 10 baris, temukan output dari kode di bawah ini?
print(len(df.columns))
(a)
Tuliskan perintah untuk mengurutkan DataFrame bernama df berdasarkan nama kolom?
(a)
Which type of data visualization is this?
Histogram
Bar Graph
Box plot
Perhatikan dataframe berikut. Manakah cara yang paling tepat untuk melihat data apa saja yang dimiliki oleh kolom 'Departement' dan berapa frekuensi masing-masing data?
df['Departement'].count_values()
df['Departement'].unique()
df['Departement'].value_counts()
df.groupby('Departement').count()
df['Departement'].nunique()
