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Artificial Intelligence Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics MCQ Questions for Class 12 General

Practice focused topic-wise MCQs with answers and explanations for quick revision and exam preparation.

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Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Practice Questions

Showing 11-16 of 16 questions.

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Question 11/16 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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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 12/16 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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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 13/16 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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Question 14/16 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 10

फैलाव चित्र में बिंदु एक सीधी दिशा में दिखें तो क्या संकेत हो सकता है?

What can it indicate if points in a scatter plot appear in a straight direction?

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A. दो चरों के बीच संबंध हो सकता हैThere may be a relationship between two variables

Explanation

Simple Explanation

फैलाव चित्र में यदि बिंदु किसी सीधी दिशा या रेखा के आसपास व्यवस्थित हों, तो यह दो चरों के बीच संबंध, विशेषकर सहसंबंध, का संकेत दे सकता है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B गलत है, क्योंकि बिंदुओं की दिशा संबंध बताती है, न कि आंकड़ों में भिन्नता का पूर्ण अभाव। परीक्षा-टिप: बिंदु ऊपर की ओर बढ़ें तो धनात्मक और नीचे की ओर बढ़ें तो ऋणात्मक सहसंबंध का संकेत हो सकता है। / When points in a scatter plot follow a straight direction or cluster around a line, they may indicate a relationship, particularly correlation, between two variables. Therefore, option A is correct. Option B is incorrect because a visible pattern does not mean that the data have no variation. Exam tip: an upward trend may indicate positive correlation, while a downward trend may indicate negative correlation.

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Question 15/16 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 10

निजी आंकड़ों को अनाम करना क्यों उपयोगी है?

Why is anonymizing personal data useful?

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A. व्यक्ति की पहचान छिपाकर गोपनीयता बचाने के लिएTo protect privacy by hiding a person's identity

Explanation

Simple Explanation

अनामीकरण में नाम, पहचान संख्या या अन्य पहचान बताने वाली जानकारी को हटाया या बदल दिया जाता है, ताकि आंकड़ों का उपयोग करते समय व्यक्ति की पहचान सीधे न हो सके। इसलिए इसका मुख्य उद्देश्य गोपनीयता की रक्षा करना और पहचान उजागर होने का जोखिम घटाना है। यह आंकड़ों को अधिक सटीक नहीं बनाता और न ही सभी आंकड़े मिटाता है। परीक्षा टिप: अनामीकरण का संबंध पहचान छिपाने और डेटा गोपनीयता से याद रखें। / Anonymization removes or changes names, identification numbers, or other identifying details so that a person cannot be directly identified while the data is used. Its main purpose is therefore to protect privacy and reduce the risk of revealing identity. It does not increase data accuracy or permanently delete all data. Exam tip: Associate anonymization with hiding identity and protecting data privacy.

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Question 16/16 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 5: Introduction to Big Data and Data Analytics Class 12 Level 10

वित्तीय धोखाधड़ी पहचान में विसंगति पहचान क्यों उपयोगी है?

Why is anomaly detection useful in financial fraud detection?

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A. धोखाधड़ी सामान्य लेनदेन के पैटर्न से अलग हो सकती है

Explanation

Simple Explanation

सामान्य वित्तीय लेनदेन में कुछ नियमित पैटर्न दिखाई दे सकते हैं। धोखाधड़ी वाला लेनदेन इन पैटर्न से अलग, यानी असामान्य, हो सकता है; विसंगति पहचान ऐसे मामलों को चिह्नित करने में सहायता करती है। विकल्प B गलत है क्योंकि सभी लेनदेन समान नहीं होते। परीक्षा टिप: विसंगति पहचान का संबंध सामान्य व्यवहार से असामान्य विचलन खोजने से है। / Normal financial transactions often show recurring patterns. A fraudulent transaction may deviate from these patterns, so anomaly detection can flag it for further review. Option B is incorrect because transactions are not all identical. Exam tip: Anomaly detection focuses on finding unusual deviations from normal behaviour.

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