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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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Class 12 Artificial Intelligence - Part B Subject Specific Skills - Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Easy Quiz

Artificial Intelligence Part B Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Easy Class 12 Level 9

Level 9 • 4/50 questions • 40 seconds per question.

Level readiness 4/50 Questions
Time Left 02:40 40 sec/question
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ModeClassic Quiz
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Question 1/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 9

वर्णनात्मक सांख्यिकी का उपयोग किसलिए होता है?

What is descriptive statistics used for?

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Correct Answer

A. आंकड़ों का सारांश समझने के लिएTo understand a summary of data

Explanation

Simple Explanation

वर्णनात्मक सांख्यिकी उपलब्ध आंकड़ों को सारांशित और व्यवस्थित करके उनकी मुख्य विशेषताएँ स्पष्ट करती है। माध्य, मध्यक, बहुलक, परास और तालिकाएँ इसके सामान्य उदाहरण हैं। विकल्प B मुख्यतः पूर्वानुमानात्मक या अनुमानात्मक विश्लेषण से संबंधित है, जबकि C और D सांख्यिकी के उपयोग नहीं हैं। परीक्षा-टिप: वर्णनात्मक सांख्यिकी का उद्देश्य आंकड़ों का वर्णन करना है, भविष्यवाणी करना नहीं। / Descriptive statistics organize and summarize the data that have already been collected, making its main features easier to understand. Mean, median, mode, range, and tables are common examples. Option B is mainly related to predictive or inferential analysis, while C and D are unrelated to statistics. Exam tip: descriptive statistics describe existing data; they do not primarily predict future outcomes.

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Question 2/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 9

आंकड़ों में प्रसार समझना क्यों उपयोगी है?

Why is understanding spread in data useful?

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Correct Answer

A. मान कितने फैले हुए हैं, यह जानने के लिएTo know how spread out the values are

Explanation

Simple Explanation

प्रसार यह बताता है कि आंकड़ों के मान केंद्रीय मान, जैसे औसत, के आसपास कितने दूर-दूर हैं। इसलिए इससे आंकड़ों की परिवर्तनशीलता और उनके फैलाव का पता चलता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि प्रसार मानों के समान होने की धारणा नहीं बनाता; बल्कि उनके अंतर को मापने में सहायता करता है। परीक्षा में याद रखें: औसत केंद्र की जानकारी देता है, जबकि प्रसार आंकड़ों के फैलाव की। / Spread indicates how far the data values lie from a central value such as the mean. It therefore helps describe the variability and dispersion of the data. Option B is incorrect because spread does not assume that all values are equal; it helps identify how much they differ. Exam tip: the mean describes the centre, while spread describes how widely the data are distributed.

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Question 3/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 9

धोखाधड़ी पहचान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे मदद कर सकती है?

How can artificial intelligence help in fraud detection?

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Correct Answer

A. असामान्य लेनदेन पैटर्न पहचानकरBy identifying unusual transaction patterns

Explanation

Simple Explanation

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े लेनदेन-डेटा का विश्लेषण करके सामान्य व्यवहार से अलग पैटर्न, जैसे असामान्य राशि, समय या स्थान, पहचान सकती है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प D गलत है, क्योंकि धोखाधड़ी की आशंका वाले लेनदेन की जांच की जाती है, सभी ग्राहकों को नहीं रोका जाता। परीक्षा टिप: AI-आधारित धोखाधड़ी पहचान में पैटर्न विश्लेषण और असामान्यता पहचान प्रमुख तकनीकें हैं। / Artificial intelligence can analyze large volumes of transaction data and detect patterns that differ from normal behavior, such as unusual amounts, times, or locations. Therefore, option A is correct. Option D is incorrect because systems investigate suspicious transactions rather than blocking every customer. Exam tip: Pattern analysis and anomaly detection are key AI techniques used in fraud detection.

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Question 4/4 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 9

विसंगति पहचान का अर्थ क्या है?

What does anomaly detection mean?

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A. सामान्य पैटर्न से अलग घटनाओं या आँकड़ों की पहचान करनाIdentifying events or data points that differ from normal patterns

Explanation

Simple Explanation

विसंगति पहचान में ऐसे आँकड़ों या घटनाओं को खोजा जाता है जो सामान्य पैटर्न से अलग हों। उदाहरण के लिए, बैंक खाते में अचानक असामान्य लेन-देन को पहचानकर धोखाधड़ी का संकेत मिल सकता है। इसलिए विकल्प A सही है; विकल्प B सामान्य और असामान्य घटनाओं में अंतर नहीं करता। परीक्षा-युक्ति: anomaly का अर्थ असामान्य या सामान्य से अलग स्थिति याद रखें। / Anomaly detection identifies data points or events that deviate from an expected or normal pattern. For example, an unusually large bank transaction may indicate possible fraud. Therefore, option A is correct; option B does not distinguish unusual events from normal ones. Exam tip: remember that an anomaly is something abnormal or different from the usual pattern.

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