आंकड़ा संग्रहण से पहले स्रोत तय करना क्यों जरूरी है?
Why is it important to decide sources before data collection?
#data collection
#data source
#data quality
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A विश्वसनीय और प्रासंगिक आंकड़े पाने के लिए / To get reliable and relevant data
B अनावश्यक आंकड़े बढ़ाने के लिए / To increase unnecessary data
C सभी स्रोत छिपाने के लिए / To hide all sources
D संगणक धीमा करने के लिए / To slow the computer
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Correct Answer
A. विश्वसनीय और प्रासंगिक आंकड़े पाने के लिए / To get reliable and relevant data
Step 1
Concept
आंकड़ों की गुणवत्ता स्रोत पर निर्भर कर सकती है। / Data quality can depend on the source.
Step 2
Why this answer is correct
सही स्रोत से उपयोगी और भरोसेमंद जानकारी मिलती है। / A proper source gives useful and trustworthy information.
Step 3
Exam Tip
गलत स्रोत गलत परिणाम दे सकता है। / A wrong source can lead to wrong results.
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सर्वेक्षण किस प्रकार के आंकड़े जुटाने में सहायक होता है?
What type of data can a survey help collect?
#survey
#data collection
#primary data
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A लोगों की राय और अनुभव / People's opinions and experiences
B संगणक की धूल / Computer dust
C बत्ती की चमक / Brightness of light
D मेज का भार / Weight of table
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Correct Answer
A. लोगों की राय और अनुभव / People's opinions and experiences
Step 1
Concept
सर्वेक्षण लोगों से जानकारी लेने का तरीका है। / A survey is a way to collect information from people.
Step 2
Why this answer is correct
इससे राय अनुभव और जरूरतों के बारे में आंकड़े मिलते हैं। / It gives data about opinions experiences and needs.
Step 3
Exam Tip
परियोजना में यह प्राथमिक आंकड़े दे सकता है। / It can provide primary data for a project.
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प्राथमिक आंकड़ों का सरल अर्थ क्या है?
What is the simple meaning of primary data?
#primary data
#data collection
#ai project
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A सीधे स्रोत से नए जुटाए गए आंकड़े / New data collected directly from the source
B पुराने समाचार से नकल किए गए आंकड़े / Data copied from old news
C बिना स्रोत के आंकड़े / Data without source
D गलत बनाए गए आंकड़े / Falsely created data
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Correct Answer
A. सीधे स्रोत से नए जुटाए गए आंकड़े / New data collected directly from the source
Step 1
Concept
प्राथमिक आंकड़े सीधे लोगों या घटनाओं से जुटाए जाते हैं। / Primary data are collected directly from people or events.
Step 2
Why this answer is correct
ये परियोजना की जरूरत के अनुसार नए हो सकते हैं। / They can be new according to project needs.
Step 3
Exam Tip
सर्वेक्षण और साक्षात्कार इनके उदाहरण हैं। / Surveys and interviews are examples.
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द्वितीयक आंकड़े किसे कहते हैं?
What are secondary data?
#secondary data
#data collection
#data source
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A पहले से उपलब्ध स्रोतों से लिए गए आंकड़े / Data taken from already available sources
B व्यक्ति से उसी समय पूछे गए नए आंकड़े / New data asked from a person at that time
C बिना किसी प्रमाण के आंकड़े / Data without any proof
D केवल खाली पंक्तियां / Only empty rows
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Correct Answer
A. पहले से उपलब्ध स्रोतों से लिए गए आंकड़े / Data taken from already available sources
Step 1
Concept
द्वितीयक आंकड़े पहले से मौजूद होते हैं। / Secondary data already exist.
Step 2
Why this answer is correct
इन्हें पुस्तक प्रतिवेदन या भरोसेमंद वेबसाइट से लिया जा सकता है। / They can be taken from books reports or trusted websites.
Step 3
Exam Tip
स्रोत की विश्वसनीयता जांचना जरूरी है। / Source reliability must be checked.
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आंकड़ों में दोहराव होने पर क्या समस्या हो सकती है?
What problem can occur when data contain duplicates?
#duplicate data
#data cleaning
#data quality
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A परिणाम गलत दिशा में जा सकते हैं / Results can move in a wrong direction
B सभी परिणाम हमेशा सही होते हैं / All results are always correct
C आंकड़े अपने आप साफ हो जाते हैं / Data clean themselves automatically
D प्रशिक्षण की जरूरत खत्म हो जाती है / Need for training ends
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Correct Answer
A. परिणाम गलत दिशा में जा सकते हैं / Results can move in a wrong direction
Step 1
Concept
दोहराए गए आंकड़े किसी मान को अधिक महत्व दे सकते हैं। / Duplicate data can give extra importance to a value.
Step 2
Why this answer is correct
इससे विश्लेषण और प्रतिरूप प्रभावित हो सकता है। / This can affect analysis and the model.
Step 3
Exam Tip
आंकड़ा सफाई में दोहराव हटाना जरूरी हो सकता है। / Removing duplicates can be needed in data cleaning.
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आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?
What is the purpose of data preprocessing?
#data preprocessing
#data processing
#machine learning
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A कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करना / To prepare raw data for use
B आंकड़ों को हमेशा छिपाना / To always hide data
C प्रतिरूप को बंद करना / To close the model
D सभी विशेषताएं हटाना / To remove all features
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Correct Answer
A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करना / To prepare raw data for use
Step 1
Concept
कच्चे आंकड़ों में त्रुटि अधूरे मान या असमान रूप हो सकते हैं। / Raw data may have errors missing values or different formats.
Step 2
Why this answer is correct
पूर्वप्रसंस्करण उन्हें व्यवस्थित करता है। / Preprocessing organizes them.
Step 3
Exam Tip
इससे प्रशिक्षण और विश्लेषण बेहतर हो सकते हैं। / It can improve training and analysis.
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सामान्यीकरण का उपयोग आंकड़ों में क्यों किया जाता है?
Why is normalization used in data?
#normalization
#data preprocessing
#features
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A मानों को समान पैमाने पर लाने के लिए / To bring values to a common scale
B सभी मान मिटाने के लिए / To delete all values
C गलत आंकड़े बनाने के लिए / To create wrong data
D चित्र को छोटा करने के लिए / To make image small
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Correct Answer
A. मानों को समान पैमाने पर लाने के लिए / To bring values to a common scale
Step 1
Concept
अलग-अलग विशेषताओं के मान अलग पैमानों पर हो सकते हैं। / Different features can have values on different scales.
Step 2
Why this answer is correct
सामान्यीकरण उन्हें समान पैमाने पर लाने में मदद करता है। / Normalization helps bring them to a common scale.
Step 3
Exam Tip
इससे प्रतिरूप का सीखना संतुलित हो सकता है। / This can make model learning more balanced.
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श्रेणीबद्ध आंकड़ों को संख्या में बदलना क्यों जरूरी हो सकता है?
Why may categorical data need to be converted into numbers?
#categorical data
#encoding
#data preprocessing
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A क्योंकि कई विधियां संख्यात्मक इनपुट लेती हैं / Because many methods take numerical input
B क्योंकि शब्द हमेशा गलत होते हैं / Because words are always wrong
C क्योंकि आंकड़े छिपाने होते हैं / Because data must be hidden
D क्योंकि परिणाम मिटाना होता है / Because results must be deleted
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Correct Answer
A. क्योंकि कई विधियां संख्यात्मक इनपुट लेती हैं / Because many methods take numerical input
Step 1
Concept
कुछ विशेषताएं शब्दों के रूप में होती हैं। / Some features are in words.
Step 2
Why this answer is correct
कई अधिगम विधियां संख्या पर काम करती हैं। / Many learning methods work on numbers.
Step 3
Exam Tip
इसलिए श्रेणियों को संख्यात्मक रूप में बदलना उपयोगी हो सकता है। / So categories may be converted into numerical form.
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सहसंबंध से क्या समझा जाता है?
What is understood by correlation?
#correlation
#data analysis
#variables
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A दो चरों के बीच संबंध की दिशा और शक्ति / Direction and strength of relation between two variables
B केवल फाइल का नाम / Only name of a file
C चित्र का रंग / Color of an image
D संगणक की आवाज / Sound of computer
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Correct Answer
A. दो चरों के बीच संबंध की दिशा और शक्ति / Direction and strength of relation between two variables
Step 1
Concept
सहसंबंध दो चरों के संबंध को बताता है। / Correlation shows relation between two variables.
Step 2
Why this answer is correct
इससे पता चल सकता है कि एक बदलने पर दूसरा कैसे बदलता है। / It can show how one changes when the other changes.
Step 3
Exam Tip
यह आंकड़ा विश्लेषण में उपयोगी संकेत देता है। / It gives useful signals in data analysis.
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माध्य का अर्थ क्या है?
What does mean represent?
#mean
#statistics
#data analysis
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A कुल मानों का औसत / Average of all values
B सबसे छोटा मान ही / Only the smallest value
C सबसे बड़ा मान ही / Only the largest value
D खाली मान / Empty value
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Correct Answer
A. कुल मानों का औसत / Average of all values
Step 1
Concept
माध्य सभी मानों को जोड़कर संख्या से भाग देने पर मिलता है। / Mean is found by adding all values and dividing by count.
Step 2
Why this answer is correct
यह आंकड़ों का औसत स्तर बताता है। / It shows the average level of data.
Step 3
Exam Tip
बाहरी मान होने पर इसे सावधानी से समझना चाहिए। / It should be interpreted carefully when outliers exist.
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मध्यक कब उपयोगी हो सकता है?
When can median be useful?
#median
#statistics
#outliers
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A जब आंकड़ों में बहुत बड़े या छोटे बाहरी मान हों / When data have very large or small outliers
B जब कोई आंकड़ा ही न हो / When there is no data
C जब सभी मान मिटाने हों / When all values must be deleted
D जब केवल रंग देखना हो / When only color must be seen
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Correct Answer
A. जब आंकड़ों में बहुत बड़े या छोटे बाहरी मान हों / When data have very large or small outliers
Step 1
Concept
मध्यक क्रम में रखे आंकड़ों का बीच का मान होता है। / Median is the middle value of ordered data.
Step 2
Why this answer is correct
बाहरी मान माध्य को अधिक प्रभावित कर सकते हैं। / Outliers can affect mean more.
Step 3
Exam Tip
इसलिए ऐसे समय मध्यक उपयोगी हो सकता है। / So median can be useful in such cases.
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बहुलक क्या बताता है?
What does mode show?
#mode
#statistics
#data analysis
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A सबसे अधिक बार आने वाला मान / The value that occurs most often
B सबसे कम मान / The lowest value
C सबसे बड़ा मान / The highest value
D कुल मानों का योग / Sum of all values
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Correct Answer
A. सबसे अधिक बार आने वाला मान / The value that occurs most often
Step 1
Concept
बहुलक वह मान है जो सबसे अधिक बार आता है। / Mode is the value that occurs most often.
Step 2
Why this answer is correct
यह सामान्य या लोकप्रिय मान समझने में मदद करता है। / It helps understand the common or popular value.
Step 3
Exam Tip
श्रेणीबद्ध आंकड़ों में यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। / It can be especially useful for categorical data.
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प्रशिक्षण और परीक्षण आंकड़ों को अलग रखना क्यों जरूरी है?
Why is it important to keep training and testing data separate?
#train test split
#model evaluation
#machine learning
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A नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिए / To check model ability on new data
B प्रशिक्षण रोकने के लिए / To stop training
C सभी आंकड़े मिटाने के लिए / To delete all data
D परिणाम छिपाने के लिए / To hide results
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Correct Answer
A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिए / To check model ability on new data
Step 1
Concept
प्रशिक्षण आंकड़ों से प्रतिरूप सीखता है। / The model learns from training data.
Step 2
Why this answer is correct
परीक्षण आंकड़े नए उदाहरणों जैसा व्यवहार करते हैं। / Test data act like new examples.
Step 3
Exam Tip
अलग रखने से वास्तविक प्रदर्शन का अंदाजा मिलता है। / Keeping them separate gives a better idea of real performance.
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अधिक सीख जाने से बचने का एक तरीका क्या है?
What is one way to avoid overfitting?
#overfitting
#test data
#model evaluation
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A अलग परीक्षण आंकड़ों से प्रदर्शन जांचना / Check performance using separate test data
B प्रशिक्षण आंकड़ों को ही हमेशा परिणाम मानना / Always treat training data as final result
C सभी आंकड़े दोहराना / Duplicate all data
D प्रतिरूप को बिना जांच उपयोग करना / Use the model without testing
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Correct Answer
A. अलग परीक्षण आंकड़ों से प्रदर्शन जांचना / Check performance using separate test data
Step 1
Concept
अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़ों को याद कर सकता है। / In overfitting the model may memorize training data.
Step 2
Why this answer is correct
अलग परीक्षण आंकड़े नए उदाहरणों पर प्रदर्शन दिखाते हैं। / Separate test data show performance on new examples.
Step 3
Exam Tip
इससे समस्या पहचानने में मदद मिलती है। / This helps identify the problem.
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पूर्वाग्रह घटाने के लिए कौन सा कदम उपयोगी है?
Which step is useful for reducing bias?
#bias reduction
#fairness
#data quality
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A विविध और संतुलित आंकड़े उपयोग करना / Use diverse and balanced data
B केवल एक समूह के आंकड़े लेना / Use data from only one group
C गलत आंकड़े बनाना / Create wrong data
D परिणाम की जांच न करना / Do not check results
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Correct Answer
A. विविध और संतुलित आंकड़े उपयोग करना / Use diverse and balanced data
Step 1
Concept
असंतुलित आंकड़े पूर्वाग्रह बढ़ा सकते हैं। / Unbalanced data can increase bias.
Step 2
Why this answer is correct
विविध और संतुलित आंकड़े अलग समूहों को बेहतर दिखाते हैं। / Diverse and balanced data represent different groups better.
Step 3
Exam Tip
परिणाम की निष्पक्षता जांचना भी जरूरी है। / Checking fairness of results is also important.
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आंकड़ा गोपनीयता बनाए रखने का सही तरीका कौन सा है?
Which is a correct way to maintain data privacy?
#data privacy
#consent
#ai ethics
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A अनुमति लेकर सीमित उपयोग करना / Take consent and use data in a limited way
B निजी जानकारी सार्वजनिक करना / Make private information public
C पासवर्ड साझा करना / Share passwords
D स्रोत छिपाकर आंकड़े बेचना / Hide source and sell data
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Correct Answer
A. अनुमति लेकर सीमित उपयोग करना / Take consent and use data in a limited way
Step 1
Concept
निजी आंकड़े संवेदनशील हो सकते हैं। / Personal data can be sensitive.
Step 2
Why this answer is correct
अनुमति और सीमित उपयोग गोपनीयता बचाते हैं। / Consent and limited use protect privacy.
Step 3
Exam Tip
बिना अनुमति उपयोग नैतिक रूप से गलत है। / Use without permission is ethically wrong.
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