Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

De dataminingstest evalueert kandidaten op hun kennis van dataminingtechnieken, data-voorbewerking, associatieregels, classificatie, clustering en datavisualisatie met behulp van scenario-gebaseerde MCQ's. Naast deze belangrijke vaardigheden beoordeelt de test ook het begrip van een kandidaat van datawarehousing, gegevensreiniging en big data -technologieën.

Covered skills:

  • Gegevensverwerking
  • Gegevens voorbewerking
  • Gegevensreiniging
  • Dataminingproces
  • Data Warehouse and Olap Technology
  • Mijnbouwfrequente patronen
  • Data reductie
  • Gegevensintegratie en transformatie

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Data Mining Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data scientists



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Data Mining Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

  • Mogelijkheid om zinvolle inzichten uit grote datasets te extraheren
  • Vaardigheid in datamodelleringstechnieken
  • Inzicht in ETL -processen (extract, transformatie, belasting)
  • Kennis van gegevensverwerking en analyse
  • Bekendheid met datawarehouse en OLAP -technologie
  • Mogelijkheid om gegevens voor te proces voor mijnbouwdoeleinden
  • Ervaring met mijnbouwfrequente patronen in datasets
  • Mogelijkheid om gegevensruis schoon te maken en te verminderen
  • Inzicht in het dataminingproces
  • Competentie in gegevensintegratie en transformatie
Reason #2

No trick questions

no trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface
Try practice test
Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Dit zijn slechts een klein monster uit onze bibliotheek met meer dan 10.000 vragen. De werkelijke vragen hierover Data Mining Test zal niet-googelbaar zijn.

🧐 Question

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Try practice test
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Try practice test
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Try practice test
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Try practice test
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query:
 image
Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements?
A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany.
B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause.
C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown').
D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate).
E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse
Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system:
1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data
2. Loading new data must take as less time as possible
3. Remove data that is more then 2 years old
4. Ensure the data loads correctly
5. Minimize record locking and impact on transaction log
Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design?

A: Partition the destination fact table by date
B: Partition the destination fact table by customer
C: Insert new data directly into fact table
D: Delete old data directly from fact table
E: Use partition switching and staging table to load new data
F: Use partition switching and staging table to remove old data

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step:
 image
What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal?
A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually.
B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts.
C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product.
D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount.
E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.

Medium

Trade Index
Index
Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse:
Table: Trades
Indexes: None
Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume
Here are three common queries that are run on the data:
 image
Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy:

- All three common queries must use a columnstore index
- Minimize number of indexes
- Minimize size of indexes
Which of the following strategies should Dhavid pick:
A: Create three columnstore indexes: 
1. Containing TradeDate and Close
2. Containing TradeDate, High and Low
3. Container TradeDate and Volume
B: Create two columnstore indexes:
1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close
2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low
C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume
D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Try practice test
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Try practice test
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Try practice test
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
Medium2 mins
Try practice test
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Try practice test
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Try practice test
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Met Adaface konden we ons eerste screeningproces met ruim 75% optimaliseren, waardoor kostbare tijd vrijkwam voor zowel de rekruteringsmanagers als ons talentacquisitieteam!


Brandon Lee, Hoofd Mensen, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Data Mining Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Data Mining Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Bekijk Sample Scorecard
Try practice test
Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Data Mining Online Test

Why you should use Pre-employment Data Mining Test?

The Data Mining Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

  • Gegevensverwerking en manipulatietechnieken
  • Kennis van datawarehousing en OLAP -technologie
  • Inzicht in de basisprincipes en concepten van datamining
  • Gegevensvoorbewerkingstechnieken en methoden
  • Mogelijkheid om frequente patronen te ontginnen in grote datasets
  • Het reinigen en hanteren van vuile gegevens
  • Gegevensreductietechnieken voor efficiënte mijnbouw
  • Inzicht in en het volgen van het dataminingproces
  • Gegevensintegratie- en transformatievaardigheden
  • Mogelijkheid om mijnbouwresultaten te interpreteren en te analyseren

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Data Mining Test?

  • Data Cleaning

    gegevens Reiniging is het proces van het identificeren en corrigeren of verwijderen van fouten, inconsistenties en uitbijters in de gegevensset. Het bevat taken zoals het omgaan met dubbele records, het oplossen van inconsistenties en het omgaan met lawaaierige of irrelevante gegevens. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het vermogen van een kandidaat om gegevensintegriteit en betrouwbaarheid te waarborgen, wat cruciaal is voor nauwkeurige mijnbouwresultaten.

  • Gegevensreductie

    Gegevensreductie omvat technieken voor het verminderen van de grootte en dimensionaliteit van de gegevensset zonder relevante informatie aanzienlijk te verliezen. Het beoogt redundante of irrelevante functies te verwijderen en de gegevens te transformeren in een meer compacte weergave. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het vermogen van een kandidaat om het dataminingproces te optimaliseren door de computationele complexiteit te verminderen en de efficiëntie te verbeteren.

  • Data Mining Process

    Dataminingproces omvat de betrokken systematische stappen die betrokken zijn Bij het extraheren van betekenisvolle patronen en inzichten uit gegevens. Het bevat taken zoals gegevensverkenning, modelselectie, patroonevaluatie en resultaatinterpretatie. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het begrip van een kandidaat van de algemene workflow voor datamining en hun vermogen om in elke fase geschikte technieken toe te passen.

  • Data Integration and Transformation

    Gegevensintegratie en -transformatie Betreffende het consolideren van gegevens uit verschillende bronnen, het oplossen van gegevensconflicten en het transformeren van gegevens in een uniform formaat voor analyse. Het vereist kennis van gegevensintegratietechnieken, gegevensmapping en gegevenstransformatie -bewerkingen. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het vermogen van een kandidaat om verschillende gegevensbronnen effectief te integreren en te transformeren, waardoor consistentie en nauwkeurigheid in het mijnbouwproces worden gewaarborgd.

  • Full list of covered topics

    The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Data Mining Test to be based on.

    Gegevensverwerking
    Data Warehouse
    OLAP -technologie
    Gegevens voorbewerking
    Mijnbouwfrequente patronen
    Gegevensreiniging
    Data reductie
    Dataminingproces
    Gegevens integratie
    Gegevenstransformatie
    Data-extractie
    Gegevens laden
    Datamodellering
    Data Analytics
    Leren onder toezicht
    Zonder toezicht leren
    Associatieregels
    Beslissingsbomen
    Clustering
    Classificatie
    Data visualisatie
    Data exploratie
    Big Data
    Voorspellende modellering
    Patroonherkenning
    Tekstmining
    Webwinning
    Sociale netwerkanalyse
    Selectie van functies
    Dimensionaliteitsvermindering
    Uitbijterdetectie
    Gegevensimputatie
    Naïeve bayes
    Ondersteuning van vectormachines
    Neurale netwerken
    Genetische algoritmes
    Regressie analyse
    Tijdreeksanalyse
    Ruimtelijke datamining
    Data Privacy
    Ethiek in datamining
    Markt Basket Analyse
    Associatieregelwinning
    Sequentiële patroonwinning
    Onregelmatigheidsdetectie
    Modelevaluatie
    Overfect
    Ensemble -methoden
    Kruisvalidatie
    Gegevensbemonstering
    Datafusie
    Parallelle en gedistribueerde datamining
    Gegevensschaalbaarheid
    Beoordeling van gegevenskwaliteit
    Gegevensprofilering
    Feature Engineering
    Gegevens ruzie
Try practice test

What roles can I use the Data Mining Test for?

  • Data scientist
  • Bedrijfsanalist
  • Data -analist
  • Data Engineer
  • Database Administrator
  • Onderzoekwetenschapper

How is the Data Mining Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

  • Vaardigheid in statistische analyse
  • Mogelijkheid om verschillende algoritmen voor data mining te implementeren
  • Kennis van begeleide en niet -gecontroleerde leertechnieken
  • Ervaring met beslissingsboomalgoritmen
  • Begrip van associatieregelswinning
  • Expertise in clusteringstechnieken
  • Ervaring met classificatie- en regressiemodellen
  • Vaardigheid bij het omgaan met grootschalige datasets
  • Bekendheid met big data -technologieën
  • Expertise in datavisualisatie en rapportage
Singapore government logo

De rekruteringsmanagers waren van mening dat ze door de technische vragen die ze tijdens de panelgesprekken stelden, konden zien welke kandidaten beter scoorden, en onderscheidden ze zich met degenen die niet zo goed scoorden. Zij zijn zeer tevreden met de kwaliteit van de kandidaten op de shortlist van de Adaface-screening.


85%
Vermindering van de screeningstijd

Data Mining Hiring Test Veelgestelde vragen

Kan ik meerdere vaardigheden combineren in één aangepaste beoordeling?

Ja absoluut. Aangepaste beoordelingen zijn opgezet op basis van uw functiebeschrijving en bevatten vragen over alle must-have vaardigheden die u opgeeft.

Heeft u functies tegen latere of proctoring op hun plaats?

We hebben de volgende anti-cheating-functies op zijn plaats:

  • Niet-googelbare vragen
  • IP Proctoring
  • Web Proctoring
  • Webcam Proctoring
  • Plagiaatdetectie
  • Beveilig browser

Lees meer over de Proctoring -functies.

Hoe interpreteer ik testscores?

Het belangrijkste om in gedachten te houden is dat een beoordeling een eliminatietool is, geen selectietool. Een vaardighedenbeoordeling is geoptimaliseerd om u te helpen kandidaten te elimineren die niet technisch gekwalificeerd zijn voor de rol, het is niet geoptimaliseerd om u te helpen de beste kandidaat voor de rol te vinden. Dus de ideale manier om een ​​beoordeling te gebruiken is om een ​​drempelscore te bepalen (meestal 55%, wij helpen u benchmark) en alle kandidaten uit te nodigen die boven de drempel scoren voor de volgende interviewrondes.

Voor welk ervaringsniveau kan ik deze test gebruiken?

Elke ADAFACE -beoordeling is aangepast aan uw functiebeschrijving/ ideale kandidaatpersonage (onze experts van het onderwerp zullen de juiste vragen kiezen voor uw beoordeling uit onze bibliotheek van 10000+ vragen). Deze beoordeling kan worden aangepast voor elk ervaringsniveau.

Krijgt elke kandidaat dezelfde vragen?

Ja, het maakt het veel gemakkelijker voor u om kandidaten te vergelijken. Opties voor MCQ -vragen en de volgorde van vragen worden gerandomiseerd. We hebben anti-cheating/proctoring functies. In ons bedrijfsplan hebben we ook de optie om meerdere versies van dezelfde beoordeling te maken met vragen over vergelijkbare moeilijkheidsniveaus.

Ik ben een kandidaat. Kan ik een oefentest proberen?

Nee. Helaas ondersteunen we op dit moment geen oefentests. U kunt echter onze voorbeeldvragen gebruiken voor praktijk.

Wat zijn de kosten van het gebruik van deze test?

U kunt onze [prijsplannen] bekijken (https://www.adaface.com/pricing/).

Kan ik een gratis proefperiode krijgen?

Ja, u kunt gratis aanmelden en een voorbeeld van deze test.

Ik ben net naar een betaald plan verhuisd. Hoe kan ik een aangepaste beoordeling aanvragen?

Hier is een korte handleiding over hoe een aangepaste beoordeling aanvragen op Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Probeer vandaag de meest kandidaatvriendelijke vaardighedenbeoordelingstool.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data Mining Test?
Ready to use the Adaface Data Mining Test?
ada
Ada
● Online
✖️