12.06.2014., četvrtak
kolokvij_2
|
1. Set podataka koji služi za izgradnju modela stabla odlucivanja naziva se "set za validaciju". Netocno 2. Stablo odlucivanja ne može imati predikcijske vrijednosti ako se u korijen stavi: b. atribut sa najmanjim informacijskim dobitkom 3. Koji je od navedenih algoritama za izgradnju stabla odlucivanja komercijalan? c. C5.0 4. Koja od navedenih naredbi nije naredba koju možemo pronaci u ARFF datoteci? b. @tree 5. Problem over-fittinga stabla odlucivanja može se riješiti: b. skracivanjem stabla 6. Metoda potrošacke košarice koristi se uglavnom u: c. maloprodaji 7. Ako kod primjene metode potrošacke košarice želimo proizvode promatrati u skupinama onda možemo uvesti: a. prividne varijable 8. Kombinatorna eksplozija u metodi potrošacke košarice dovodi do: b. zagušenja sustava 9. Stupanj pouzdanosti (A,B) dobivamo dijeljenjem ukupnog broja transakcija koje sadržavaju A i B sa: b. brojem transakcija koje sadržavaju A Question 13 Stupanj podrške (B,A) izračunavamo tako da podijelimo ukupan broj transakcija koje sadrže A i B sa: c. ukupnim brojem transakcija 10. Kod metode potrošacke košarice do dodatnih korisnih zakljucaka možemo doci ako transakcijskoj bazi podataka dodamo: a. podatke sa kreditnih kartica kupaca 11. Kod stabla odlucivanja na krajnjem elementu (listu) nalazi se: c. klasa 12. Kod izgradnje stabla odlucivanja osnovni problem je koji atribut staviti u: a. korijen stabla 13. Koji od navedenih algoritama nije algoritam za izgradnju stabla odlucivanja? a. T 4.5 Question 15 Koji od navedenih algoritama za izgradnju stabla odlucivanja je nastariji? c. ID3 14. Algoritam a priori je najpoznatiji predstavnik: a. asocijacija 15. Kolacici (programski segment) se koristi kod analize: c. web uporabe 16. Aktivnosti ekstrakcije, transformacije i punjenja podataka (Extract/Transform/Load) su karakteristicne za izgradnju: (Odabrati sve tocno!) a. skladišta podataka b. OLAP alata 17. Životni ciklus jednog kupca elektronicke trgovine biste mogli saznati primjenom: a. sekvencijalne analize Question 22 Ukoliko se želi prikazati samo jedan proizvod, uz ignoriranje svih ostalih osim željenog proizvoda, odnosno kada se radi izbor samo jednog člana iz dimenzije, koristi se operacija: c. Slice/ Dice Question 23 Rekurzivno dijeliti osnovni skup podataka sve dok svaki odjeljak sadrži u cijelosti primjer jedne klase podatakaje osnovna ideja a. klasifikacije 18. Neuronske mreže se mogu koristiti za kreiranje: c. klasifikacija Question 25 Neuronska mreža uči o okolini: b. kroz iterativni proces podešavanja sinaptičkih težina i pragova Question 26 Rečenicu « Student je_pristupio Ispitu» predikatnom logikom prvog reda, moguće je prikazati kao: b. je_pristupio (Student, Ispit). Question 27 Ukoliko mehanizam zaključivanja prvo uzima uvjet pravila (tijelo) i traga kroz liste poznatih činjenica da bi ga zadovoljio i proglašava točnom glavu pravila kada su svi uvjeti zadovoljeni, riječ je o: a. lančanom uvezivanju unatrag 19. Kontrola izvoenja zakljucivanja koja je voena podacima i kod koje se put definira ovisno o vrijednostima parametra u cvoru naziva se: b. lancano uvezivanje unaprijed 20. Preduvjet korištenja alata za rudarenje po podacima je ucitavanje kocke podataka iz skladišta podataka. Netocno 21. Neuronske mreže je moguce primijeniti i u onim slucajevima/poslovnim problemima kada ne postoje velike kolicine numerickih podataka iz prošlosti. Netocno 22. Metoda potrošacke košarice koristi: c. asocijacijska pravila 23. Stablo odlucivanja ne može imati predikcijske vrijednosti ako se u korijen stavi: b. identifikacijski atribut 24. Algoritam za izgradnju stabla odlucivanja koji radi samo sa nominalnim vrijednostima je: Choose one answer. c. ID3 25. Prva naredba u ARFF datoteci uvijek je: b. @relation 26. Informacijski dobitak mjeri: c. ocekivanu redukciju entropije 27. Ako skup S sadrži isti broj pozitivnih i negativnih primjera onda vrijedi: b. Entropija (S) = 1 Question 7 c. prekinut ce se algoritam i izgraditi stablo na osnovu podataka do pojave nedostajace vrijednosti Question 9 Problem kombinatorne eksplozije u metodi potrošacke košarice riješavamo sa: c. tehnikom rezanja Question 13 Kod stabla odlucivanja klasa se uvijek specificira na: a. listu Question 8 Prividne varijable u metodi potrošacke košarice predstavljaju: b. skupine proizvoda 28. Do problema kombinatorne ekslozije vjerojatno nece doci ako metodu potrošacke košarice koristimo za: a. pronalaženje veza izmeu više od 2 proizvoda Question 8 Programski alat "Weka" može kao izvor podataka koristiti ARFF datoteke. Odgovor: Točno 29. Programski alat "Weka" može kao izvor podataka koristiti samo ARFF datoteke? Netocno 30. Programski alat "Weka" omogucava graficku vizualizaciju kreiranih stabla odlucivanja? Tocno Question 19 Skupina sustava za potporu odlucivanju koji pružaju alate i algoritme za samostalnu izgradnju specificnih, a time i razlicitih aplikacija za potporu odlucivanju, nazivaju se: b. generatorima ISPUO Question 20 Pracenje ponašanja pojedinog posjetitelja web stranice i njegova analiza je primarni zadatak: d. rudarenja web uporabe 31. Set podataka koji služi za izgradnju modela stabla odlucivanja naziva se "set za treniranje". Tocno 32. Vjerojatnost da transakcija ili dogaaj sadrži i dogaaj A i dogaaj B, odnosno koji govori koliko se cesto pojavljuje pravilo naziva se: b. Stupanj potpore (Support) 33. Sekvenca se može promatrati kao asocijacija u vremenskom periodu. Tocno 34. Opisana pretpostavka o stanju u operacijskoj okolini nekog sustava u odreenom trenutku, odnosno narativni opis problemske situacije odlucivanja, naziva se scenarijem. Tocno 35. Utvrivanje skupova "jakih" elemenata s odreenim stupnjem potpore i povjerenja je svojstveno za: Odabrati netocno! c. klasifikacije 36. Sekvencijalna pravila se mogu prikazati tablicom odlucivanja. Tocno 37. Rezultat primjene asocijacija « 30 % kupaca kupuje kruh i mlijeko, s 2% potpore» znaci: b. a. Da je 30% kupaca kupilo kruh i mlijeko i da postoji vjerojatnost od 0,02 da ce kupac kada kupi kruh, kupiti i mljijeko 38. Sustav znanja nije moguce graditi za sva poslovna podrucja. Pogodni su samo za podrucja u kojima postoji vrh od 10% izvoaca cije se dobro rješavanje problema/ odlucivanje jako razlikuje od loših rješavaca problema. Tocno 39. Informacijski sustavi koji su dizajnirani iskljucivo za specificne profesionalne namjene pojedinog korisnika u poslovnoj organizaciji mogu pripadati kategoriji: a. sustava za potporu odlucivanju b. ekspertnih sustava 40. Kod semantickih mreža, mehanizam zakljucivanja koristi: b. nasljeivanje svojstava 41. Analizu potrošacke košarice nije moguce napraviti korištenjem: a. grupiranja 42. Analiza kojom se nastoji utvrditi utjecaj promjene ulaznih podataka (parametara) na rezultirajucu promjenjivu naziva se analizom osjetljivosti ( sensitivity analysis). U nju se ubrajaju: a. Goal seeking analiza b. analiza "Ako-Tada" 43. Za otkrivanje pravila odluke u Doctusu koristi se a. dedukcija b. indukcija 44. Indukcijsko stablo dobiveno zakljucivanjem na temelju slucajeva u ljusci znanja Doctus je proizvod primjene C4.5 algoritma koji pripada skupini klasifikacijskih dana mining algoritama. Tocno Question 5 Mjera očekivane redukcije entropije uzrokovanu razdvajanjem primjera na osnovu određenog atributa (A) je: c. informacijski dobitak Question 6 Ako svi članovi skupa S pripadaju istoj klasi onda vrijedi: b. Entropija (S) = 0 |
kolokvij_1
|
Question 1 U kocki podataka, jedna dimenzija uvijek mora biti: d. vrijeme Question 2 U osnovici arhitekture i sustava poslovne inteligencije i sustava za upravljanje ucinkovitošcu poduzeca ne nalaze se aplikacije za: d. budžetiranje i financijsko planiranje e. analizu i modeliranje profitabilnosti Question 3 U tablici odlučivanja su dane strategije S1, S2 i S3 i utvrđene su okolnosti (događaji) koji mogu nastupiti zajedno s efektima njihovog nastupanja. Ukoliko se primijeni Waldovo pravilo, manager će birati strategiju: c. S3 Question 4 Ukoliko se odlučivanje čini na temelju vjerojatnosti koja se utvđuje kao stupanj osobne pretpostavke s kojom netko očekuje nastupanje određenog stanja, kaže se da se odlučuje u uvjetima: a. procijenjenog rizika Question 5 Analiza rizika plasmana novcanih sredstava pripada: b. polustrukturiranim problemima odlucivanja Question 6 Raspon vrijednosti Saaty-eve skale su: b. od 0 do 9 Question 7 Offline CUB datoteka sadrži: a. mjere, dimenzije i agregirane podatke Question 8 Question 9 Skupina sustava za potporu odlucivanju koji pružaju alate i algoritme za samostalnu izgradnju specificnih, a time i razlicitih aplikacija za potporu odlucivanju, nazivaju se: b. generatorima ISPUO Question 10 Pomocu alata SQL Server Report Builder ne možemo: a. modelirati OLAP kocku Question 11 Ukoliko se želi prikazati samo jedan proizvod, uz ignoriranje svih ostalih osim željenog proizvoda, odnosno kada se radi izbor samo jednog clana iz dimenzije, koristi se operacija: a. Slice/ Dice Question 12 Prvi korak u kreiranju izvještaja pomocu alata SQL Server Report builder je: a. definiranje izvora podataka (data source) Question 13 Razina mjerenja i znacenja znamenki koja ukazuje na redoslijed i rangiranje podataka po rastucem ili opadajucem redoslijedu, naziva se: b. ordinalnom Question 14 U AHP metodi zbroj lokalnih težinskih faktora (prioriteta) mora biti jednak: c. 1 Question 15 Standardna kalkulacija predvianja buducih rezultata na temelju sadašnjih racunovodstvenih pokazatelja pripada aplikaciji: Choose one answer. a. Model driven ISPUO Question 16 Jedna od kritika AHP metode odnosi se na: b. saaty-evu skalu Question 17 Program "Expert choice" koristi metodu: b. AHP Question 18 Ukoliko trebate analizirati produktivnost odreenog radnika na odreenoj lokaciji u proteklom mjesecu, tada biste koristili: a. OLAP c. Kocku podataka Question 19 U Doctusu, vrijednosti atributa unosimo ovim redosljedom: Choose one answer. a. onim redom kako definiramo u opcijama programa Question 20 Metodu usporedbe kriterija u paru koristi: b. Expert choice Question 21 Kada donositelj odluka nema nikakve informacije o nastupanju mogucih okolnosti, govorimo o odlucivanju u uvjetima: c. neizvjesnosti Question 22 Sensitivity grafovi u Expert choiceu omogucuju pregled utjecaja promjene težine kriterija na: a. prioritete alternativa Question 23 Subjektno usmjeren, integriran, vezan za vrijeme i sadržajno nepromjenjiv skup podataka, ciji je cilj potpora menadžmentu pri donošenju odluka, naziva se: b. skladištem podataka Question 24 Jedan od najpoznatijih open source alata za poslovnu inteligenciju je: c. Pentaho Question 25 Ukoliko jedna alternativa ne udovoljava kriterij tip "MUST", odnosno ne udovoljava ogranicenju, ne uzima se u daljnje razmatranje višekriterijalnog problema odlucivanja. Question 26 Kreiranje Dashboarda mogucnost je koju možemo pronaci u: a. BI alatima Question 27 Odluka, u kojoj svaki od ucesnika (stakeholdera) ima razlicite prioritete (manageri žele maksimum profita, marketing želi ulazak na novo tržište, operacijska funkcija želi smanjiti troškove na minimum ) i gdje su ciljevi konfliktni, je tipican primjer za primjenu: a. AHP Question 28 Odluka koja se odnosi na problem linearnog prognoziranja tražnje jednog proizvoda u narednoj godini predstavlja klasicni primjer: b. normativnog pristupa odlucivanju Question 29 Za dobivanje rezultata deduktivnim nacinom u Doctusu potrebno je kliknuti naredbu: b. Reason Question 30 Sprecavanje nastanka anomalija dodavanja, brisanja i ažuriranja podataka je funkcija: a. baza podataka Question 31 Jedna tablica odlucivanja odreena je sljedecim elementima: a. strategijama b. dogaajima (okolnostima) c. efektima Question 32 Jedna od prednosti reportinga (izvještaja) nad OLAP-om je: c. bolje mogucnosti formatiranja (izgled izvještaja) Question 33 Doctus ne koristi metodu: b. semantickih mreža Question 34 U Doctusu, ako želimo saznati koje je pravilo aktivirano za donošenje rezultata, koristit cemo naredbu: c. Explain Question 35 Informacijski sustavi koji nastoje automatizirati svakodnevne procese organizacije, podržati njihovu efikasnost, strukturirati poslovanje i omoguciti pravodobnu reakciju na nastale dogaaje, pripadaju skupini: a. Transakcijskih IS PRANJIC: 1. Vecina alata sustava poslovne inteligencije se smatra sustavima za potporu odlucivanju (ISPUO), a iskaz vrijedi i obratno. B. Netocno 2. U osnovici arhitekture i sustava poslovne inteligencije i sustava za upravljanje ucinkovitošcu poduzeca ne nalaze se aplikacije za: D. budžetiranje i financijsko planiranje E. analizu i modeliranje profitabilnosti 3. U situaciji kada menadžer želi samostalno kreirati prikaz povijesnih podataka dobivenih iz razlicitih izvora, korištenjem jednog alata, tada biste preporucili korištenje: B. OLAP alata 4. Standardna kalkulacija predvianja buducih rezultata na temelju sadašnjih racunovodstvenih pokazatelja pripada aplikaciji: C. Model driven ISPUO (DSS) 5. Analiza rizika plasmana novcanih sredstava pripada: B. polustrukturiranim problemima odlucivanja 6. Ukoliko jedna alternativa ne udovoljava kriterij tip "MUST", odnosno ne udovoljava ogranicenju, ne uzima se u daljnje razmatranje višekriterijalnog problema odlucivanja. Odgovor: A. Tocno 7. MS Excel se smatra predstavnikom: C. DOLAP-a 8. Kada donositelj odluka nema nikakve informacije o nastupanju mogucih okolnosti, govorimo o odlucivanju u uvjetima: C. neizvjesnosti 9. Model informacijskog sustava kojim se opisuje dinamika podataka poslovnog sustava zove se A. model procesa 10. Dinamicna isporuka povijesnih podataka s više organizacijskih razina zadaca je: A. skladišta podataka i OLAP alata 11. Sustavi za upravljanje ucinkovitošcu poduzeca (Business Performance Management System) svoj rad temelje na primjeni metode ravnotežnih tablica (balanced scorecard) koja kroz pokazatelje strateške mape omogucuje pracenje planiranih i ostvarenih vrijednosti kroz cetiri osnovne perspektive (Odabrati sve tocno!) A. financijsku perspektivu D. interne procese E. perspektivu razvoja i ucenja F. perspektivu korisnika 12. Informacijski sustavi koji su dizajnirani iskljucivo za specificne profesionalne namjene pojedinog korisnika u poslovnoj organizaciji mogu pripadati kategoriji: A. sustava za potporu odlucivanju B. ekspertnih sustava 13. Kao preduvjet korištenja alata za poslovnu analitiku (OLAP) je ucitati kocku iz skladišta podataka. B. Netocno 14. Sustav poslovne inteligencije se kao i vecina suvremenih IS sustava sastoji od tri osnovna sloja: ( Odabrati sve netocno!) C. enkripcijskog sloja D. XML sloja 15. Odluka, u kojoj svaki od ucesnika (stakeholdera) ima razlicite prioritete (manageri žele maksimum profita, marketing želi ulazak na novo tržište, operacijska funkcija želi smanjiti na minimum troškove) i gdje su ti ciljevi konfliktni, je tipican primjer za primjenu: A. AHP 16. Uvjet izomorfizma i/ili homomorfizma kod modeliranja poslovnih sustava cesto nije moguce dostici. A. Tocno 17. Pod troslojnom arhitekturom relacijskog sustava za upravljanje bazom podataka podrazumijeva se: A. odvojenost fizičke, logičke i korisničke razine podataka B. neovisnost aplikacija i podataka 18. U kojoj fazi odlucivanja se mogu koristiti alati OLAP-a, skladištenja podataka i rudarenja po podacima? B. u fazi dizajna i analize odluke 19. Ukoliko se odlucivanje cini na temelju vjerojatnosti koja se utvuje kao stupanj osobne pretpostavke s kojom netko ocekuje nastupanje odreenog stanja, kaže se da se odlucuje u uvjetima: B. procijenjenog rizika 20. Perspektiva ili pojava kroz koju se prati poslovanje organizacije u kocki podataka naziva se: A. dimenzijom podataka 21. Jedna tablica odlucivanja odreena je sljedecim elementima: (Odabrati sve potrebno!) A. strategijama B. dogaajima (okolnostima) C. efektima 22. Informacijski sustavi koji nastoje automatizirati svakodnevne procese organizacije, podržati njihovu efikasnost, strukturirati poslovanje i omoguciti pravodobnu reakciju na nastale dogaaje, pripadaju skupini: A. Transakcijskih IS 23. Ukoliko se želi prikazati samo jedan proizvod, uz ignoriranje svih ostalih osim željenog proizvoda, odnosno kada se radi izbor samo jednog clana iz dimenzije, koristi se operacija: A. Slice/Dice 24. Subjektno usmjeren, integriran, vezan za vrijeme i sadržajno nepromjenjiv skup podataka, ciji je cilj potpora menadžmentu pri donošenju odluka, naziva se: B. skladištem podataka 25. Alat Cmap pripada skupini: C. sustav za upravljanje znanjem 26. Model je aproksimacija nekog sustava koji prikazuje potpuno analogno ponašanje sustava. Odgovor: B. Netocno 27. Razina mjerenja i znacenja znamenki koja ukazuje na redoslijed i rangiranje podataka po rastucem ili opadajucem redoslijedu, naziva se: B. ordinalnom 28. Sprijeciti pohranjivanje istih podataka na više mjesta i onemoguciti anomalije koje nastaju redudancijom je osnovni cilj organiziranja i izgradnje: A. baze podataka 29. Procjenjivanje kreditne sposobnosti klijenta je: B. polustrukturiran problem odlucivanja |
