Cómo responder preguntas de minería de datos durante una entrevista

Lo que veo problemas de minería de datos como: –

  1. Con qué tipo de datos estamos tratando, como homogéneo o heterogéneo, ya que esto excluye técnicas ETL como valores perdidos, eliminación de valores atípicos, reducción de la dimensionalidad.
  2. ¿Es necesario resolver el problema mediante la agrupación o clasificación? Esto se puede ver ya que hay una etiqueta en los datos, si no hay etiqueta, entonces se agrupa.
  3. Después de decidir sobre la agrupación o clasificación, seleccionamos el modelo para el problema. La selección del problema puede basarse en la experiencia o después de la comparación, no en el resultado generado por el modelo.
  4. Para mejores resultados y convergencia, aplicamos validación cruzada en los datos.
  5. Comprensión de la métrica adecuada para el problema.

Los 5 puntos anteriores se pueden ver como un proceso para la minería de datos, que también le da la idea de cómo prepararse para la minería de datos. Cada punto es un tema que debe comprender para responderlo correctamente. Por ejemplo :

  1. Cómo eliminar valores perdidos: basado en rango, mediana, modo o transformación Z
  2. La predicción del mercado de valores es un problema de clasificación y el marketing de productos es un problema de agrupamiento.
  3. Si optamos por la regresión lineal y la regresión logística para la clasificación, entonces debería poder proporcionar resultados concretos que respalden su respuesta.
  4. ¿Hay necesidad de validación cruzada (9: 1, 8: 2, etc.)
  5. Métrica como Área bajo la curva, Área cuadrática media raíz, Matriz de confusión. Para seleccionar la métrica, debe comprender los pros y los contras de cada métrica.

Espero que ayude !!!!

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