wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Topic 3 Exploratory Data Analysis (EDA)

Total questions: 10

Worksheet time: 3mins

Name
Class
Date
1.

จาก case study เมืองเงิน อะไรคือ สาเหตุที่ทำให้ Stock มัก Sold out?

a)

Emotion

b)

Event

c)

Election

d)

Emergency

2.

EDA คืออะไรในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูล?

a)

การสร้างโมเดลพยากรณ์

b)

การสำรวจและตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น

c)

การออกแบบหน้า Dashboard

d)

การเขียนโปรแกรมจัดการข้อมูล

3.

EDA ใน Data Warehouse มีเป้าหมายหลักคืออะไร?

a)

เลือกเฉพาะข้อมูลที่ต้องใช้

b)

วิเคราะห์เชิงสถิติขั้นสูง

c)

เก็บข้อมูลให้ครอบคลุมและถูกต้อง

d)

แปลงข้อมูลเพื่อทำโมเดล

4.

สิ่งใดต่อไปนี้ ไม่ใช่ งานที่ทำใน EDA ของ Data Warehouse?

a)

ตรวจสอบ Key ซ้ำ

b)

ตรวจสอบความสัมพันธ์ของตาราง

c)

ตรวจสอบ outlier แบบ machine learning

d)

ตรวจสอบ null values

5.

Data Warehouse จะ clean ข้อมูลมากน้อยแค่ไหน?

a)

ไม่ clean เลย

b)

Clean แบบเบื้องต้นเฉพาะ format หรือ key

c)

ลบ Outlier ออกให้หมดเลย

d)

เลือกเฉพาะข้อมูลที่ใช้ในโมเดล

6.

EDA ใน Data Science ต่างจาก Data Warehouse อย่างไร?

a)

Data Science เลือกใช้เฉพาะ feature ที่ต้องใช้ในการทำ Model

b)

Data Science เก็บข้อมูลทุก field ที่มี

c)

Data Science ไม่สนใจ missing value

d)

ไม่มีความต่างกัน

7.

ทำไมเราต้องตรวจสอบ mapping เช่น country code → country name?

a)

เพื่อให้ได้ Dashboard ที่สวยงาม

b)

เพื่อให้ระบบเร็วขึ้น

c)

เพื่อป้องกัน join ผิดและข้อมูลคลาดเคลื่อน

d)

เพื่ออะไร นั่นสิ เพื่ออะไร!?

8.

ข้อใดต่อไปนี้เป็นสิ่งที่ควรทำใน EDA ก่อนออกแบบ Data Mart?

a)

ลบทุก record ที่ไม่เข้าเงื่อนไข

b)

Random sample ข้อมูล 100 แถว

c)

สร้าง Graph แบบ interactive

d)

ตรวจสอบ schema และ key relationships

9.

การตรวจสอบ % ของ null values ช่วยให้เราทำอะไรต่อไปได้?

a)

ตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ใช้ field นั้น

b)

ลบตารางทิ้ง

c)

ทำให้ระบบเร็วขึ้น

d)

โอเค พอไม่ทำและ

10.

เหตุใดเราจึงไม่ควรสุ่มข้อมูลเพียงบางส่วนในการทำ EDA สำหรับ Data Warehouse?

a)

เพราะข้อมูลจะใหญ่เกินไป

b)

เพราะอาจทำให้มองไม่เห็น rare case ที่สำคัญ

c)

เพราะระบบจะล่ม

d)

เพราะ Admin ไม่อนุญาตให้ทำ