Important Question Diploma (RGPV)

CS-522 (7496), Data Science: Data Warehousing and Data Mining,  

V Sem, Computer Science Branch of Diploma

Multiple Choice Questions (MCQ)

Q.1 Choose the correct answer. (RGPV 2025)

सही उत्तर का चयन कीजिए।

i) A central repository of information that can be analysed to make more informed decisions is known as

(a) Data mining

(b) Data storing

(c) Data sorting

(d) Data warehouses

सूचना का एक केंद्रीय भंडार जिसे अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है, कहलाता है

(अ) डाटा माइनिंग

(ब) डाटा स्टोरिंग

(स) डाटा सोरटिंग

(द) डाटा वेयरहाउसिंग

ii) What is data mining?

(a) Deleting unnecessary data

(b) Sorting data alphabetically

(c) Storing data securely

(d) Extracting useful patterns or information from large data sets

डाटा माइनिंग क्या है

(अ) अनावश्यक डाटा हटाना

(ब) डाटा को वर्णानुक्रम में क्रमबद्ध करना

(स) डाटा को सुरक्षित रूप में संग्रहित करना

(द) बडे डाटासेट से उपयोगी पैटर्न या जानकारी निकालना

iii) Pick the wrong data mining functionality among the given data mining functionalities

(a) Classification

(b) Clustering

(c) Class description

(d) Object description

दी गई डाटा माइनिंग कार्यात्मकताओं में से गलत डाटा माइनिंग कार्यक्षमता चुनें

(अ) वर्गीकरण

(ब) क्लस्टरिंग

(स) वर्ग विवरण

(द) वस्तु विवरण

iv) If the class information is used during discretization process, it is called.

(a) Supervised discretization

(b) Unsupervised discretization

(c) Clustered discretization

(d) Disorganised discretization

यदि वर्ग की जानकारी का उपयोग विवेकीकरण प्रक्रिया के दौरान किया जाता है, तो इसे __________ कहा जाता है।

(अ) पर्यवेक्षित विवेकाधिकार

(ब) अपर्यक्षित विवेकाधिकार

(स) संकुलित विवेकीकरण

(द) अव्यवस्थित विवेकीकरण

v) After cleaning and integrating data from heterogeneous sources, the data is stored in __________

(a) Flat files

(b) Database

(c) Data warehouse

(d) Directories

विभिन्न स्त्रोतों से डाटा को साफ करने और एकीकृत करने के बाद, डाटा को __________ में संग्रहित किया जाता है 

(अ) फ्लैट फाइलें

(ब) डाटाबेस

(स) डाटा वेयरहाउस

(द) निर्देशिकाएँ

Q.2 Choose the correct answer. (RGPV 2024)

सही उत्तर का चयन कीजिए।

i) What is data mining?

(a) Deleting unnecessary data

(b) Sorting data alphabetically

(c) Storing data securely

(d) Extracting useful patterns or information from large data sets.

डाटा माइनिंग क्या है?

(अ) अनावश्यक डाटा को मिटाना

(ब) डाटा को वर्णक्रम अनुसार जमाना

(स) डाटा को सुरक्षित रूप से संग्रहण करना

(द) बड़े डाटा सेट में से उपयोगी पैटर्न एवं जानकारी निकालना

ii) Which among the following are not among various operations in data warehousing

(a) Sticking

(b) Dice

(c) Drill down

(d) Roll up

निम्न में से कौन सा ऑपरेशन डाटा वेअरहाउसिंग का ऑपरेशन नहीं है।

(अ) स्टिकिंग

(ब) डाइस

(स) ड्रिल डाउन

(द) रोल अप

iii) Pick the wrong data mining functionality among the given data mining functionalities

(a) Classification

(b) Clustering

(c) Class description

(d) Object description

निम्न डाटा माइनिंग की दी गई फंक्शनलिटी में से गलत डाटा माइनिंग फंक्शनलिटी को चुनिये।

(अ) वर्गीकरण

(ब) गुच्छन

(स) क्लास की विशेषताओं को बताने वाला विवरण

(द) ऑब्जेक्ट की विशेषताओं को बताने वाला विवरण

iv) What is KDD in data mining?

(a) Knowledge Discovery Database

(b) Knowledge Discovery Data

(c) Knowledge Data Definition

(d) Knowledge Data House

डाटा माइनिंग में KDD क्या है?

(अ) नॉलेज डिस्कवरी डाटा बेस

(ब) नोलेज डिस्कवरी डाटा

(स) नोलेज डाटा डेफीनेशन

(द) नोलेज डाटा हाउस

v) The important aspect of the data warehouse environment is that data found within the data warehouse is

(a) Subject-oriented

(b) Time-variant

(c) Integrated

(d) All of the above

डाटा वेअरहाऊस इनवायरमेंट का महत्वपूर्ण पहलू यह है कि डाटा वेअरहाऊस से प्राप्त होने वाला डाटा होता है।

(अ) सब्जेक्ट ऑरिएनटेड

(ब) टाइम वेरियेंट

(स) इंटीग्रेटेड

(द) उपरोक्त सभी

UNIT-I

Q.1 How to classify data mining systems? Discuss.

डाटा माइनिंग सिस्टम को कैसे वर्गीकृत करें। चर्चा करें। (RGPV 2025)

Q.2 What is KDD? Explain about data mining as a step in the process of knowledge discovery.

KDD क्या है? ज्ञान खोज की प्रक्रिया में एक कदम के रूप में डाटा माइनिंग के बारे में बतांइए। (RGPV 2025)

Q.3 Discuss about data mining task primitives with examples.

डाटा माइनिंग टास्क प्रिमिटिव के बारे में उदाहरण सहित चर्चा करें। (RGPV 2025)

Q.4 What is the need of data preprocessing?

डाटा प्रीप्रोसेसिंग की क्या आवश्यकता है? (RGPV 2025)

Q.5 Explain classification of data mining system.

डाटा माइनिंग सिस्टम का वर्गीकरण समझाइये। (RGPV 2024)

Q.6 Discuss integration of a data mining system with a data base or data warehouse system.

डाटा माइनिंग सिस्टम का डाटा बेस या डाटा वेअरहाऊस सिस्टम से एकीकरण समझाइये। (RGPV 2024)

Q.7 What are the different tasks of data mining?

डाटा माइनिंग के विभिन्न कार्य कौन से हैं? (RGPV 2024)

Q.8 Explain the process of KDD.

KDD प्रोसेस को समझाइये। (RGPV 2024)

UNIT-II

Q.1 Define data warehouse. Discuss design principles.

डाटा वेयर हाउस को परिभाषित करे। डिजाइन सिद्धांतों पर चर्चा करें। (RGPV 2025)

Q.2 Compare OLTP and OLAP.

OLTP और OLAP की तुलना करें। (RGPV 2025)

Q.3 Describe in brief about data warehouse implementation.

डाटा वेयरहाउस कार्यान्वयन के बारे में संक्षेप में वर्णन करें। (RGPV 2025)

Q.4 Write a note attribute selection measures.

विशेषता चयन उपायों पर एक नोट लिखें। (RGPV 2025)

Q.5 Explain the data cube?

डाटा क्यूब को स्पष्ट करें। (RGPV 2025)

Q.6 What is Data warehouse?

डाटा वेअरहाऊस क्या है? (RGPV 2024)

Q.7 What is data object in context of data warehouse?

डाटा वेअरहाऊस के संदर्भ में डाटा आब्जेक्ट क्या है? (RGPV 2024)

Q.8 Explain the architecture of data warehouse.

डाटा वेअरहाऊस के आर्किटेक्चर को समझाइये। (RGPV 2024)

UNIT-III

Q.1 What is meant by frequent item set in pattern mining?

पैटर्न माइनिंग में बारंबार आइटम सेट का क्या मतलब है? (RGPV 2025)

Q.2 Categorise various kinds of association rules with example.

विभिन्न प्रकार के एसोसिएशन नियमों को उदाहरण सहित वर्गीकृत करें। (RGPV 2025)

Q.3 What is Association Rule?

एसोसिऐशन रूल क्या है? (RGPV 2024)

Q.4 What are frequent item set and maximal frequent set.

फ्रिक्वेंट आइटम सेट एवं मेक्सिमल फ्रिक्वेंट सेट क्या है? (RGPV 2024)

Q.5 What are pattern evaluation methods?

पैटर्न इवेल्यूशन मेथड क्या है? (RGPV 2024)

UNIT-IV

Q.1 Discuss about Naive Bayesian classification.

नैव बायेसियन वर्गीकरण के बारे में चर्चा करें। (RGPV 2025)

Q.2 Describe in detail about rule based classification.

नियम आधारित वर्गीकरण के बारे में विस्तार से वर्णन करें। (RGPV 2025)

Q.3 Write about Lazy learners for classification.

वर्गीकरण के लिए आलसी शिक्षार्थियों के बारे में लिखें। (RGPV 2025)

Q.4 Explain the Decision tree classifier.

डिसीजन ट्री क्लासिफायर को समझाइये। (RGPV 2024)

Q.5 What is decision tree induction?

डिसीज़न ट्री इनडक्शन क्या है? (RGPV 2024)

Q.6 What ae Bayesian classification methods?

बेसियन वर्गीकरण मेथड क्या हैं? (RGPV 2024)

Q.7 Explain classification by Neural Networks and pattern based classification.

न्यूरल नेटवर्क के द्वारा वर्गीकरण एवं पैटर्न आधारित वर्गीकरण को समझाइये। (RGPV 2024)

UNIT-V

Q.1 What is an outlier? Mention its applications.

बाह्य क्या हैं? इसके अनुप्रयोग का उल्लेख करें। (RGPV 2025)

Q.2 Discuss the key issues in Hierarchical clustering.

हायरैर्चिकल क्लस्टरिंग में प्रमुख मुद्दों पर चर्चा करें। (RGPV 2025)

Q.3 List out all partitioning methods for clustering data.

क्लस्टरिंग डाटा के लिए सबी विभाजन विधियों को सूची बद्ध करें। (RGPV 2025)

Q.4 Write any one partitioning based clustering methods.

कोई एक विभाजन आधारित क्लस्टरिंग विधियाँ लिखें। (RGPV 2025)

Q.5 What is Cluster Analysis?

क्लस्टर एनालिसिस क्या है? (RGPV 2024)

Q.6 Explain Hierarchical methods of clustering.

क्लस्टरिंग के हिरारकिकल मेथड समझाइये। (RGPV 2024)

Q.7 Explain density based methods and Model Based Clustering.

डेनसिटी बेस्ड मैथड एवं मॉडल बेस्ड क्लस्टरिंग को समझाइये। (RGPV 2024)

Q.8 What is Web mining?

वेब माइनिंग क्या है? (RGPV 2024)

Q.9 What are different types of web mining?

वेब माइनिंग के विभिन्न प्रकार कौन से हैं? (RGPV 2024)

Q.10 Explain PAGE RANK Algorithm and HITS Algorithm.

पेज रैंक एल्गोरिथ्म एवं हिट्स एल्गोरिथ्म को समझाइये। (RGPV 2024)

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