2014年4月18日星期五

IBMのC2020-010の認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります

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試験番号:C2020-010問題集
試験科目:IBM SPSS Modeler Professional v2
最近更新時間:2014-04-18
問題と解答:全55問
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NO.1 True or false: business objectives are the origin & every data mining solution.
A. True
B. False
Answer: A

IBM認定試験   C2020-010認定資格   C2020-010   C2020-010

NO.2 Assume you have four fields, 4, A, C and D and you wish to find the sum of the values even if
there are $null$ missing values in one or more fields. Which expression would accomplish this
task?
A. Sum_n((ABCIJ))
B. A+B+C+D
C. sum_n([A, B, C, D])
D. to_real(A) + to_real(B) + to_real(C) + to_real(D)
Answer: C

IBM   C2020-010   C2020-010   C2020-010認証試験   C2020-010認証試験

NO.3 Which outlier treatment is not available in the Quality tab of the Data Audit output?
A. Coerce
B. Nullify
C. Recode
D. Discard
Answer: C

IBM問題集   C2020-010認定資格   C2020-010参考書   C2020-010

NO.4 Which values are available as Field Roles? (Choose three.)
A. Input
B. Target
C. Nominal
D. Partition
Answer: A,B,D

IBM   C2020-010練習問題   C2020-010参考書   C2020-010   C2020-010認定証

NO.5 Assume you have two data files: a personnel file with information about employees and a
second
file with information about performance categories. You will use IBM SPSS Modeler to merge the
files together using performance category as the key. However, there are inconsistencies in the
category keys used in both the personnel file and the performance file. In order to merge the files
together without losing information from either the personnel file or the performance category file,
you would use:
A. A full outer join.
B. An inner join.
C. A partial outer join.
D. An anti-join.
Answer: A

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NO.6 Which nodes are best suited for revealing relationships between categorical (nominal, ordinal)
fields? (Choose two.)
A. Means node
B. Matrix node
C. Distribution node
D. Table node
Answer: B,C

IBM練習問題   C2020-010   C2020-010   C2020-010

NO.7 Some data mining models such as Neural Net and Support Vector Machine models do not
provide
equations or rules to help analysts determine how the models use the input fields for prediction. If
you have a categorical target field and a continuous input field, which graphing technique could aid
with interpretation?
A. Distribution node
B. Histogram node
C. Plot node
D. Evaluation node

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