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विशेषता का अर्थ आंकड़ा विश्लेषण में क्या है?
What does feature mean in data analysis?
#features
#data analysis
#machine learning
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? Hint Small clue
A आंकड़े की उपयोगी पहचान या गुण / Useful attribute or property of data
B केवल फाइल का रंग / Only color of a file
C कुर्सी की ऊंचाई / Height of a chair
D बिना मतलब शब्द / Meaningless word
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Correct Answer
A. आंकड़े की उपयोगी पहचान या गुण / Useful attribute or property of data
Step 1
Concept
विशेषता किसी वस्तु या उदाहरण का गुण बताती है। / A feature describes a property of an object or example.
Step 2
Why this answer is correct
मॉडल इन्हीं गुणों से सीखता है। / The model learns from these properties.
Step 3
Exam Tip
सही विशेषताएं बेहतर परिणाम में मदद करती हैं। / Good features help better results.
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वर्ग चिह्न का उपयोग किसलिए होता है?
What is a label used for?
#label
#supervised learning
#data
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? Hint Small clue
A सही वर्ग या परिणाम बताने के लिए / To show the correct class or result
B चित्र को सजाने के लिए / To decorate an image
C माउस चलाने के लिए / To move the mouse
D बिजली मापने के लिए / To measure electricity
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Correct Answer
A. सही वर्ग या परिणाम बताने के लिए / To show the correct class or result
Step 1
Concept
वर्ग चिह्न सही परिणाम को दिखाता है। / A label shows the correct result.
Step 2
Why this answer is correct
सुव्यवस्थित अधिगम में यह मॉडल को सीखने में मदद करता है। / In supervised learning it helps the model learn.
Step 3
Exam Tip
परीक्षा में इसे सही उत्तर से जोड़ें। / In exams connect it with correct output.
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आंकड़ा सफाई का मुख्य उद्देश्य क्या है?
What is the main purpose of data cleaning?
#data cleaning
#data processing
#ai
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? Hint Small clue
A गलत और अधूरे आंकड़ों को सुधारना / To correct wrong and incomplete data
B सभी आंकड़े नष्ट करना / To destroy all data
C मॉडल को बंद करना / To close the model
D कुंजीपट हटाना / To remove the keyboard
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Correct Answer
A. गलत और अधूरे आंकड़ों को सुधारना / To correct wrong and incomplete data
Step 1
Concept
कच्चे आंकड़ों में त्रुटि या खाली मान हो सकते हैं। / Raw data may have errors or missing values.
Step 2
Why this answer is correct
आंकड़ा सफाई इन्हें सुधारती है। / Data cleaning corrects them.
Step 3
Exam Tip
साफ आंकड़े बेहतर विश्लेषण और मॉडल बनाते हैं। / Clean data supports better analysis and models.
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अधूरा मान आंकड़ों में किस समस्या को दिखाता है?
What problem does a missing value show in data?
#missing values
#data cleaning
#data processing
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? Hint Small clue
A किसी स्थान पर जानकारी नहीं है / Information is absent at a place
B सभी आंकड़े पूर्ण हैं / All data are complete
C मॉडल हमेशा सही है / Model is always correct
D संगणक नया है / Computer is new
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Correct Answer
A. किसी स्थान पर जानकारी नहीं है / Information is absent at a place
Step 1
Concept
अधूरा मान बताता है कि कोई जानकारी उपलब्ध नहीं है। / A missing value means some information is not available.
Step 2
Why this answer is correct
ऐसे मान विश्लेषण को प्रभावित कर सकते हैं। / Such values can affect analysis.
Step 3
Exam Tip
इन्हें भरना या हटाना आंकड़ा सफाई का भाग हो सकता है। / Filling or removing them can be part of data cleaning.
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बाहरी मान का क्या अर्थ है?
What does outlier mean?
#outlier
#data analysis
#data cleaning
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A सामान्य आंकड़ों से बहुत अलग मान / A value very different from normal data
B सबसे सामान्य मान / The most common value
C हर बार सही उत्तर / Always correct answer
D खाली स्तंभ / Empty column
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Correct Answer
A. सामान्य आंकड़ों से बहुत अलग मान / A value very different from normal data
Step 1
Concept
बाहरी मान बाकी आंकड़ों से बहुत अलग होता है। / An outlier is very different from other data.
Step 2
Why this answer is correct
यह गलती या असामान्य घटना का संकेत हो सकता है। / It may show an error or unusual event.
Step 3
Exam Tip
विश्लेषण से पहले इसे ध्यान से जांचना चाहिए। / It should be checked carefully before analysis.
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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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आंकड़ा सफाई में अधूरे मानों को क्यों संभाला जाता है?
Why are missing values handled in data cleaning?
#missing values
#data cleaning
#preprocessing
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A क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैं / Because they can affect analysis and training
B क्योंकि वे हमेशा सबसे अच्छे मान होते हैं / Because they are always the best values
C क्योंकि उन्हें छिपाना जरूरी है / Because they must be hidden
D क्योंकि वे चित्र बनाते हैं / Because they create pictures
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Correct Answer
A. क्योंकि वे विश्लेषण और प्रशिक्षण को प्रभावित कर सकते हैं / Because they can affect analysis and training
Step 1
Concept
अधूरा मान बताता है कि कुछ जानकारी गायब है। / A missing value means some information is absent.
Step 2
Why this answer is correct
ऐसे मान गलत निष्कर्ष या कमजोर प्रशिक्षण दे सकते हैं। / Such values may lead to wrong conclusions or weak training.
Step 3
Exam Tip
इसलिए उन्हें भरना हटाना या जांचना जरूरी हो सकता है। / So they may need filling removing or checking.
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आंकड़ा रूपांतरण का उपयोग किसलिए किया जाता है?
What is data transformation used for?
#data transformation
#preprocessing
#machine learning
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A आंकड़ों को उपयुक्त रूप में बदलने के लिए / To convert data into a suitable form
B सभी आंकड़े नष्ट करने के लिए / To destroy all data
C प्रतिरूप को बंद करने के लिए / To close the model
D तालिका छिपाने के लिए / To hide the table
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Correct Answer
A. आंकड़ों को उपयुक्त रूप में बदलने के लिए / To convert data into a suitable form
Step 1
Concept
कच्चे आंकड़े हमेशा प्रशिक्षण के लिए तैयार नहीं होते। / Raw data are not always ready for training.
Step 2
Why this answer is correct
रूपांतरण उन्हें उपयुक्त रूप में बदलता है। / Transformation converts them into a suitable form.
Step 3
Exam Tip
इससे आगे का विश्लेषण और अधिगम आसान होता है। / This makes analysis and learning easier.
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विशेषता चयन का मुख्य उद्देश्य क्या है?
What is the main purpose of feature selection?
#feature selection
#data preprocessing
#modeling
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A महत्वपूर्ण गुणों को चुनकर प्रतिरूप को बेहतर बनाना / To improve the model by selecting important attributes
B सभी उपयोगी गुण हटाना / To remove all useful attributes
C आंकड़ों को बिना कारण दोहराना / To duplicate data without reason
D परिणाम छिपाना / To hide results
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Correct Answer
A. महत्वपूर्ण गुणों को चुनकर प्रतिरूप को बेहतर बनाना / To improve the model by selecting important attributes
Step 1
Concept
सभी विशेषताएं समान रूप से उपयोगी नहीं होतीं। / All features are not equally useful.
Step 2
Why this answer is correct
महत्वपूर्ण विशेषताओं को चुनने से सीखना बेहतर हो सकता है। / Choosing important features can improve learning.
Step 3
Exam Tip
इससे प्रतिरूप सरल और प्रभावी बन सकता है। / This can make the model simpler and more effective.
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