Data Analytics MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Data Analytics - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

सही उत्तर LIKE है।

Key Points

• SQL में किसी कॉलम में किसी विशिष्ट पैटर्न की खोज करने के लिए LIKE कीवर्ड का उपयोग किया जाता है।
• इसे अक्सर क्वेरी के भीतर पैटर्न मिलान करने के लिए वाइल्डकार्ड के साथ उपयोग किया जाता है।
• LIKE के साथ दो मुख्य वाइल्डकार्ड का उपयोग किया जाता है:
  • प्रतिशत चिह्न (%) शून्य, एक या एक से अधिक वर्णों का प्रतिनिधित्व करता है।
  • अंडरस्कोर (_) एकल वर्ण का प्रतिनिधित्व करता है।
• उदाहरण के लिए:
  • SELECT * FROM Customers WHERE City LIKE 'New%'; - यह क्वेरी "New" से शुरू होने वाले किसी भी मान को ढूंढती है।
  • SELECT * FROM Customers WHERE City LIKE '_ew%'; - यह क्वेरी उन मानों को ढूंढती है जहाँ दूसरा और तीसरा वर्ण "ew" हैं।

Additional Information

• कुछ डेटाबेस प्रणाली में LIKE कीवर्ड केस-संवेदनशील नहीं है, लेकिन अन्य में केस-संवेदनशील है।
• वाइल्डकार्ड का उपयोग करने से SQL क्वेरी के प्रदर्शन पर प्रभाव पड़ सकता है, खासकर बड़े डेटासेट के साथ।
• LIKE कीवर्ड मुख्य रूप से SELECT, UPDATE और DELETE स्टेटमेंट में उपयोग किया जाता है।
• पैटर्न मिलान से संबंधित अन्य SQL कीवर्ड में SIMILAR TO और REGEXP (नियमित अभिव्यक्ति) शामिल हैं।

सही उत्तर ALTER TABLE table_name ADD FOREIGN KEY(attribute name) REFERENCES referenced_table_name(attribute name) है।

मुख्य बिंदु

• बाहरी कुंजी प्रतिबंध जोड़ने के लिए, मौजूदा तालिका संरचना को संशोधित करने के लिए ALTER TABLE कथन का उपयोग किया जाता है।
• बाहरी कुंजी जोड़ने का सिंटैक्स है:
  • ALTER TABLE table_name ADD FOREIGN KEY (attribute_name) REFERENCES referenced_table_name(attribute_name);
• यह कथन एक तालिका में बाहरी कुंजी और दूसरी तालिका में प्राथमिक कुंजी के बीच एक लिंक बनाकर संदर्भात्मक अखंडता सुनिश्चित करता है।
• बाहरी कुंजी और संदर्भित प्राथमिक कुंजी दोनों के लिए तालिका और विशेषता नामों को सही ढंग से निर्दिष्ट करना महत्वपूर्ण है।

अतिरिक्त जानकारी

• बाहरी कुंजियाँ संबंधित तालिकाओं में डेटा संगति और अखंडता बनाए रखने में मदद करती हैं।
• वे उन कार्यों को रोकते हैं जो तालिकाओं के बीच संबंधों को नष्ट कर देंगे, जैसे कि किसी ऐसे रिकॉर्ड को हटाना जो किसी अन्य तालिका में बाहरी कुंजी द्वारा संदर्भित किया जाता है।
• बाहरी कुंजी प्रतिबंध ON DELETE CASCADE या ON UPDATE CASCADE जैसे कैस्केडिंग कार्यों को भी लागू कर सकते हैं, जो स्वचालित रूप से आश्रित रिकॉर्ड को अपडेट या हटा देते हैं।
• डेटा को सामान्य और कुशल तरीके से संग्रहीत करने के लिए डेटाबेस डिज़ाइन में बाहरी कुंजियों को ठीक से परिभाषित करना महत्वपूर्ण है।

सही उत्तर विकल्प 1: डेटासेट पूर्णतः सममित है।

Key Points 

• जब किसी डेटासेट का माध्य और माध्यिका समान होते हैं, तो यह दर्शाता है कि डेटासेट केंद्रीय मान के आसपास सममित है।
• यह समरूपता बताती है कि डेटा केंद्रीय मान के दोनों ओर समान रूप से वितरित है, जिसके परिणामस्वरूप पूर्णतः सममित वितरण होता है।
• एक पूर्णतः सममित डेटासेट में, माध्य, माध्यिका और बहुलक (यदि मौजूद है) सभी समान होंगे।
• अन्य विकल्प, जैसे धनात्मक या ऋणात्मक विषमता, डेटा वितरण में असमरूपता का संकेत देते हैं।

Additional Information 

• सममित वितरण:
  • एक पूर्णतः सममित वितरण के लिए, वितरण के बाएँ और दाएँ भाग एक दूसरे के दर्पण प्रतिबिम्ब होते हैं।
  • सामान्य उदाहरणों में सामान्य वितरण शामिल है, जहाँ घंटी वक्र माध्य के आसपास सममित होता है।
• विषमता:
  • धनात्मक विषमता इंगित करती है कि वितरण के दाईं ओर की पूँछ बाईं ओर की पूँछ से लंबी या मोटी होती है।
  • ऋणात्मक विषमता इंगित करती है कि बाईं ओर की पूँछ दाईं ओर की पूँछ से लंबी या मोटी होती है।
• आउटलायर:
  • आउटलायर माध्य को माध्यिका से अधिक प्रभावित कर सकते हैं, लेकिन यदि डेटासेट पूर्णतः सममित है, तो आउटलायर का प्रभाव संतुलित होता है।
  • एक पूर्णतः सममित डेटासेट में, आउटलायर केंद्रीय मान के दोनों ओर समान रूप से वितरित होते हैं।

सही उत्तर बॉक्स प्लॉट है।

Key Points 

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में, बॉक्स प्लॉट (जिसे बॉक्स-एंड-व्हिस्कर प्लॉट भी कहा जाता है) बहिष्कृत मानों का पता लगाने के लिए एक अत्यधिक प्रभावी उपकरण है।
• बॉक्स प्लॉट पांच-संख्या सारांश के आधार पर डेटासेट के वितरण को प्रदर्शित करता है: न्यूनतम, पहला चतुर्थक (Q1), माध्यिका, तीसरा चतुर्थक (Q3), और अधिकतम।
• बहिष्कृत मान आमतौर पर व्यक्तिगत बिंदुओं के रूप में इंगित किए जाते हैं जो बॉक्स प्लॉट के "व्हिस्कर" के बाहर आते हैं, जो आमतौर पर चतुर्थकों से अंतर-चतुर्थक श्रेणी (IQR) का 1.5 गुना होता है।
• हिस्टोग्राम, पाई चार्ट और लाइन ग्राफ बहिष्कृत मानों को उजागर करने के लिए बॉक्स प्लॉट जितने प्रभावी नहीं हैं।

Additional Information 

• हिस्टोग्राम:
  • डेटासेट के आवृत्ति वितरण को दिखाता है लेकिन स्पष्ट रूप से बहिष्कृत मानों को उजागर नहीं करता है।
  • डेटा वितरण के आकार (जैसे, सामान्य, तिरछा) को समझने के लिए उपयोगी।
• पाई चार्ट:
  • संपूर्ण के अनुपात को दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है लेकिन बहिष्कृत मानों का पता लगाने के लिए उपयुक्त नहीं है।
  • श्रेणियों के सापेक्ष आकारों की तुलना करने के लिए सर्वोत्तम।
• लाइन ग्राफ:
  • सीधी रेखा खंडों द्वारा जुड़े डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला के रूप में जानकारी प्रदर्शित करता है।
  • समय के साथ रुझानों को देखने के लिए उपयोगी लेकिन बहिष्कृत मानों की पहचान करने के लिए नहीं।
• बॉक्स प्लॉट:
  • डेटा के प्रसार और विषमता को प्रदर्शित करता है और बहिष्कृत मानों को प्रभावी ढंग से पहचानता है।
  • डेटासेट के प्रमुख सांख्यिकीय गुणों का एक स्पष्ट सारांश प्रदान करता है।

सही उत्तर विकल्प 2 है।

Key Points 

• जब किसी डेटासेट का माध्य माध्यिका से अधिक होता है, तो यह इंगित करता है कि डेटासेट धनात्मक रूप से विषम है।
• धनात्मक रूप से विषम वितरण में, अधिकांश डेटा बिंदु पैमाने के निचले सिरे के आसपास क्लस्टर होते हैं, जिसमें कुछ उच्च मान दाईं ओर फैले होते हैं।
• माध्य पूँछ की दिशा में खींचा जाता है, यही कारण है कि यह माध्यिका से अधिक है।
• इस प्रकार का वितरण उन डेटासेट में आम है जहाँ काफी अधिक मान वाले आउटलेयर होते हैं।

Additional Information 

• ऋणात्मक रूप से विषम वितरण:
  • जब माध्य माध्यिका से कम होता है तो होता है।
  • अधिकांश डेटा बिंदु पैमाने के उच्च सिरे के आसपास क्लस्टर होते हैं, जिसमें कुछ निचले मान बाईं ओर फैले होते हैं।
• सामान्य वितरण:
  • माध्य और माध्यिका लगभग समान होते हैं।
  • डेटा माध्य के चारों ओर सममित रूप से वितरित होता है।
• समान वितरण:
  • डेटासेट के भीतर सभी मान समान रूप से होने की संभावना रखते हैं।
  • माध्य और माध्यिका आवश्यक रूप से समान नहीं होते हैं।

सभी वयस्क ग्राहकों की गणना करने और बट्टागत कीमत पाने का सही सूत्र =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0") है। 

 Important Points
उन ग्राहकों की संख्या गिनने के लिए जो वयस्क हैं और बट्टागत कीमत प्राप्त करते हैं, निम्न चरणों का पालन कीजिए:

• तालिका में कॉलम B और C को देखिए।

1. कॉलम B में, आपको ग्राहक श्रेणी मिलेगी (उदाहरण के लिए, Child या Adult), और कॉलम C में, आपको भुगतान श्रेणी मिलेगी (0 का अर्थ बट्टागत कीमत है और 1 का अर्थ पूर्ण कीमत) है।

• हम केवल उन ग्राहकों की गिनती करना चाहते हैं जो वयस्क हैं (बच्चे नहीं) और जिन्हें पूर्ण कीमत मिलती है (भुगतान श्रेणी = 0)।
• ऐसा करने के लिए, हम एक्सेल में COUNTIFS फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह हमें गिनती के लिए कई मानदंड निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।
• सूत्र में, हमें ग्राहक श्रेणी (कॉलम B) और भुगतान श्रेणी (कॉलम C) के लिए सेलों की सीमा निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।
•   सूत्र निम्न प्रकार होना चाहिए:

    ```
    =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0")

यहाँ बताया गया है कि सूत्र का प्रत्येक भाग क्या करता है:

•  - `B2:B101`: यह कॉलम B में सेलों की श्रेणी है जहां हम ग्राहक श्रेणी "वयस्क" की जांच करना चाहते हैं।
•     - `"वयस्क"`: यह वह मानदंड है जिसे हम कॉलम B में मिलान करना चाहते हैं। हमने इसे दोहरे उद्धरण चिह्नों में रखा है क्योंकि यह टेक्स्ट है।
•     - `C2:C101`: यह कॉलम C में सेलों की श्रेणी है जहां हम 0 (बट्टागत कीमत) की भुगतान श्रेणी की जांच करना चाहते हैं।
•     - `0`: यह वह मानदंड है जिसे हम कॉलम C में मिलान करना चाहते हैं। हम दोहरे उद्धरण चिह्नों का उपयोग नहीं करते हैं क्योंकि यह एक संख्या है।

इस प्रकार ऐसे सभी ग्राहकों की गणना जो वयस्क हैं और जिन्होने बट्टागत कीमत अदा की है, के लिए सही सूत्र =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0") है।

सही उत्तर उपरोक्त सभी है। 

Key Points

• संख्यात्मक गणनाओं को स्वचालित रूप से करने के लिए एक इलेक्ट्रॉनिक स्प्रेडशीट का उपयोग किया जा सकता है। 
• स्प्रैडशीट प्रोग्राम आमतौर पर पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिका के रूप में स्थापित किए जाते हैं। 
• प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ एक सेल बनाने के लिए प्रतिच्छेद करते हैं जिसमें डेटा संग्रहीत किया जा सकता है।
• ये डेटा एक टेक्स्ट लेबल, एक संख्या या एक सूत्र हो सकता है जो अन्य सेल के डेटा को जोड़ता है।
• स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर सेल, पंक्तियों और स्तंभों को विस्तार, विलय, सम्मिलित और हटाए जाने की अनुमति देता है। यह तब मदद करता है जब हम लंबे टेक्स्ट और समीकरणों का उपयोग कर रहे होते हैं।
• एक्सेल सॉर्ट फ़ंक्शन डेटा को पुनर्व्यवस्थित करने के लिए उपयोगी है। एक्सेल में काम करते समय डेटा सॉर्टिंग सामग्री को भी जल्दी से पुनर्व्यवस्थित कर सकता है।
• स्प्रैडशीट में डेटा फ़िल्टर करने से केवल कुछ डेटा प्रदर्शित हो सकते हैं। यह फ़ंक्शन तब उपयोगी होता है जब हम विशिष्ट जानकारी पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं।

सही उत्तर लोअर-लेफ्ट है।

Key Points

• एक्सेल आपको सेल की कंटेंट को सीधे सेल से एडिट करने या फॉर्मूला बार का उपयोग करने की अनुमति देता है। किसी सेल की कंटेंट का एडिटिंग एडिट मोड में सपोर्ट करता है।
  • एडिट मोड में, एडिट शब्द एक्सेल वर्कशीट के लोअर-लेफ्ट कॉर्नर में दिखाई देता है।
• एडिट मोड कंडीशनल फॉर्मेटिंग, सेल के एलाइनमेंट परिवर्तन आदि जैसे टूल को सपोर्ट नहीं करता है।
• एडिट मोड को इनेबल या डिसएबल करने के लिए, फ़ाइल > ऑप्शन > एडवांस पर जाएँ।
  • वहां, सीधे सेल्स बॉक्स में एडिटिंग की अनुमति दें को चेक करें।

सही उत्तर 51 है।

Key Pointsहमें ऑपरेशन के क्रम को लागू करने की आवश्यकता होगी, जिसे BIDMAS/BODMAS/PEDMAS के रूप में भी जाना जाता है, जिसका अर्थ है:

• ब्रैकेट/आर्डर(अर्थात पॉवर और रुट, आदि)
• भाग और गुणा (बाएँ से दाएँ)
• जोड़ और घटाव (बाएं से दाएं)
• यहां बताया गया है कि आप आउटपुट की गणना कैसे करेंगे:
  • 20 को 5 से विभाजित करें - संचालन के क्रम के अनुसार विभाजन पहले आता है। तो, 20 को 5 से विभाजित करने पर 4 आता है।
  • फिर बाएँ से दाएँ जोड़ और घटाव करें। तो, जोड़ से शुरू करते हुए, 50 + 4, 54 के बराबर है।
  • अंत में, घटाव: 54 - 3, 51 के बराबर है।

तो, सही परिणाम 51 है।

सही उत्तर टेक्स्ट को असेंडिंग ऑर्डर में सॉर्ट करने के लिए है।

 Key Points

• सॉर्टिंग का उपयोग लिस्ट में नामों को अल्फबेटिकल ऑर्डर में व्यवस्थित करने, उच्चतम से निम्नतम तक प्रोडक्ट इन्वेंटरी लेवल की सूची संकलित करने, या रंगों या आइकन द्वारा पंक्तियों को क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है
• डेटा की सॉर्टिंग से डेटा को बेहतर ढंग से देखने और समझने और अधिक प्रभावी निर्णय लेने में मदद मिलती है।  

Important Points

• सॉर्ट किए जाने वाले कॉलम में सेल का चयन करें
• डेटा टैब पर, सॉर्ट और फ़िल्टर समूह में निम्न में से एक करें:
• असेंडिंग ऑर्डर में त्वरित सॉर्ट करने के लिए, एक्सेल में A से Z कमांड पर क्लिक करें जो A से Z या सबसे छोटी संख्या को सबसे बड़ा सॉर्ट करता है (सॉर्ट A से Z)।
• डिसेंडिंग ऑर्डर में त्वरित सॉर्ट करने के लिए, एक्सेल में Z से A कमांड पर क्लिक करें, जो Z से A या सबसे बड़ी संख्या को सबसे छोटे से सॉर्ट करता है (सॉर्ट Z से A)।

Additional Information

• टेक्स्ट को लोअर केस में परिवर्तित करने के लिए लोअर फॉर्मूला का उपयोग किया जा सकता है।
• टेक्स्ट को अपर केस में परिवर्तित करने के लिए अपर फॉर्मूला का उपयोग किया जा सकता है।

सही उत्तर टेक्स्ट को असेंडिंग ऑर्डर में सॉर्ट करने के लिए है।

 Key Points

• सॉर्टिंग का उपयोग लिस्ट में नामों को अल्फबेटिकल ऑर्डर में व्यवस्थित करने, उच्चतम से निम्नतम तक प्रोडक्ट इन्वेंटरी लेवल की सूची संकलित करने, या रंगों या आइकन द्वारा पंक्तियों को क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है
• डेटा की सॉर्टिंग से डेटा को बेहतर ढंग से देखने और समझने और अधिक प्रभावी निर्णय लेने में मदद मिलती है।  

Important Points

• सॉर्ट किए जाने वाले कॉलम में सेल का चयन करें
• डेटा टैब पर, सॉर्ट और फ़िल्टर समूह में, निम्न में से एक करें:
• असेंडिंग ऑर्डर में त्वरित सॉर्ट करने के लिए, एक्सेल में A से Z कमांड पर क्लिक करें जो A से Z या सबसे छोटी संख्या को सबसे बड़ा सॉर्ट करता है (सॉर्ट A से Z)।
• डिसेंडिंग ऑर्डर में त्वरित सॉर्ट करने के लिए, एक्सेल में Z से A कमांड पर क्लिक करें, जो Z से A या सबसे बड़ी संख्या को सबसे छोटे से सॉर्ट करता है (सॉर्ट Z से A)।

Additional Information

• टेक्स्ट को लोअर केस में परिवर्तित करने के लिए लोअर फॉर्मूला का उपयोग किया जा सकता है।
• अपर फॉर्मूला का उपयोग टेक्स्ट को अपर केस में परिवर्तित करने के लिए किया जा सकता है।

बार आलेख बार के साथ श्रेणीबद्ध डेटा को दर्शाता है जिसे या तो क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर रूप से बनाया जा सकता है। Bar() फंक्शन का उपयोग बार आलेख को दर्शाने के लिए किया जाता है। 

• जब भी विभिन्न मात्राओं के तुलना करने की और चरों को परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है, तो यह बार आलेख की सहायता के साथ किया जाता है। 
• कई बार आलेख को अलग-अलग मोटाई वाला बनाया जा सकता है। 
• बार आलेख का उपयोग संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध चर के बीच संबंध दर्शाने के लिए किया जाता है। 
• यहाँ एक वैकल्पिक मानबार है जो pyplot.bar() है, जो शुरुआत के बजाय नीचे से आलेखन प्रारंभ करने की अनुमति प्रदान करता है। 

सभी वयस्क ग्राहकों की गणना करने और बट्टागत कीमत पाने का सही सूत्र =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0") है। 

 Important Points
उन ग्राहकों की संख्या गिनने के लिए जो वयस्क हैं और बट्टागत कीमत प्राप्त करते हैं, निम्न चरणों का पालन कीजिए:

• तालिका में कॉलम B और C को देखिए।

1. कॉलम B में, आपको ग्राहक श्रेणी मिलेगी (उदाहरण के लिए, Child या Adult), और कॉलम C में, आपको भुगतान श्रेणी मिलेगी (0 का अर्थ बट्टागत कीमत है और 1 का अर्थ पूर्ण कीमत) है।

• हम केवल उन ग्राहकों की गिनती करना चाहते हैं जो वयस्क हैं (बच्चे नहीं) और जिन्हें पूर्ण कीमत मिलती है (भुगतान श्रेणी = 0)।
• ऐसा करने के लिए, हम एक्सेल में COUNTIFS फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह हमें गिनती के लिए कई मानदंड निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।
• सूत्र में, हमें ग्राहक श्रेणी (कॉलम B) और भुगतान श्रेणी (कॉलम C) के लिए सेलों की सीमा निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।
•   सूत्र निम्न प्रकार होना चाहिए:

    ```
    =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0")

यहाँ बताया गया है कि सूत्र का प्रत्येक भाग क्या करता है:

•  - `B2:B101`: यह कॉलम B में सेलों की श्रेणी है जहां हम ग्राहक श्रेणी "वयस्क" की जांच करना चाहते हैं।
•     - `"वयस्क"`: यह वह मानदंड है जिसे हम कॉलम B में मिलान करना चाहते हैं। हमने इसे दोहरे उद्धरण चिह्नों में रखा है क्योंकि यह टेक्स्ट है।
•     - `C2:C101`: यह कॉलम C में सेलों की श्रेणी है जहां हम 0 (बट्टागत कीमत) की भुगतान श्रेणी की जांच करना चाहते हैं।
•     - `0`: यह वह मानदंड है जिसे हम कॉलम C में मिलान करना चाहते हैं। हम दोहरे उद्धरण चिह्नों का उपयोग नहीं करते हैं क्योंकि यह एक संख्या है।

इस प्रकार ऐसे सभी ग्राहकों की गणना जो वयस्क हैं और जिन्होने बट्टागत कीमत अदा की है, के लिए सही सूत्र =COUNTIFS (B2:B101, "=Adult", C2: C101, "=0") है।

• MapReduce एक प्रोग्रामिंग मॉडल है जो आमतौर पर बड़े डेटासेट को प्रोसेस और एनालाइज करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स में उपयोग किया जाता है।
• यह कई सर्वरों में डिस्ट्रिब्यूटेड प्रोसेसिंग की अनुमति देता है, जिससे यह बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए एक शक्तिशाली टूल बन जाता है।