Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Big Data Quiz

Total questions: 10

Worksheet time: 3mins

Name
Class
Date
1.

Basis data mana yang merupakan contoh dari model dokumen dalam NoSQL?

a)

MySQL

b)

MongoDB

c)

PostgreSQL

d)

Oracle

2.

Salah satu karakteristik dari NoSQL adalah:

a)

Data harus terstruktur dengan ketat

b)

Kemampuan untuk menampung data dalam format yang tidak terstruktur

c)

Harus selalu menggunakan SQL untuk akses data

d)

Data harus disimpan dalam tabel

3.

Yang mana dari berikut ini merupakan aplikasi yang umum menggunakan NoSQL?

a)

Aplikasi sistem perbankan

b)

Aplikasi analitik data besar

c)

Aplikasi akuntansi

d)

Aplikasi pengolah kata

4.

Apa yang menjadi fokus utama dalam sistem NoSQL?

a)

Keteraturan data

b)

Ketersediaan dan skalabilitas

c)

Transaksi kompleks

d)

Integritas data yang ketat

5.

Basis data mana yang paling dikenal dengan model penyimpanan graf?

a)

MongoDB

b)

Neo4j

c)

Cassandra

d)

Redis

6.

Apa tujuan utama dari praproses data dalam analisis data?

a)

Menghasilkan model

b)

Meningkatkan akurasi model

c)

Mempersiapkan data agar dapat digunakan dengan baik dalam analisis

d)

Menyimpan data

7.

Apa manfaat dari menerapkan normalisasi pada dataset?

a)

Mengurangi jumlah data

b)

Menyederhanakan visualisasi data

c)

Memastikan bahwa semua fitur berada dalam skala yang sama

d)

Menghilangkan noise dari data

8.

Dalam metode standardisasi (Z-Score), nilai mana yang diubah menjadi distribusi dengan mean 0 dan deviasi standar 1?

a)

Semua nilai dalam dataset

b)

Nilai maksimum dalam dataset

c)

Nilai median dalam dataset

d)

Nilai setiap fitur

9.

Apa yang dimaksud dengan normalisasi (min-max scaling)?

a)

Mengubah nilai menjadi skala logaritmik

b)

Mengubah nilai menjadi rentang tertentu, biasanya 0 hingga 1

c)

Menghilangkan data yang tidak relevan

d)

Menghitung rata-rata dari dataset

10.

Apa yang dimaksud dengan feature selection?

a)

Mengganti nilai-nilai dalam dataset

b)

Menghapus dataset yang tidak diperlukan

c)

Memilih fitur yang paling relevan untuk analisis

d)

Menggandakan fitur yang ada