Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Data mining-testen evaluerer kandidater til sin kunnskap om data mining-teknikker, dataforbehandling, forbehandling, tilknytningsregel gruvedrift, klassifisering, klynging og datavisualisering ved bruk av scenariobaserte MCQ-er. I tillegg til disse viktige ferdighetene, vurderer testen også en kandidats forståelse av datavarehus, rengjøring av data og big data -teknologier.

Covered skills:

  • Databehandling
  • Dataforbehandling
  • Rengjøring av data
  • Data mining prosess
  • Datavarehus og OLAP -teknologi
  • Gruvedrift hyppige mønstre
  • Datareduksjon
  • Dataintegrasjon og transformasjon

9 reasons why
9 reasons why

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



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:

  • Evne til å trekke ut meningsfull innsikt fra store datasett
  • Kompetanse i datamodelleringsteknikker
  • Forståelse av ETL (Extract, Transform, Load) -prosesser
  • Kunnskap om databehandling og analyse
  • Kjennskap til datavarehus og OLAP -teknologi
  • Evne til forbehandlingsdata for gruveformål
  • Erfaring med gruvedrift hyppige mønstre i datasett
  • Evne til å rengjøre og redusere datastøy
  • Forståelse av data mining -prosessen
  • Kompetanse innen dataintegrasjon og transformasjon
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
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

Dette er bare en liten prøve fra biblioteket vårt med 10.000+ spørsmål. De faktiske spørsmålene om dette Data mining test vil være ikke-googlable.

🧐 Question

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
 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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Solve

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Solve

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Solve

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Solve

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Solve

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Solve

Medium

Trade Index
Index

3 mins

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

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med Adaface klarte vi å optimalisere vår første screeningprosess med oppover 75%, og frigjøre dyrebare tid for både ansettelsesledere og vårt talentinnsamlingsteam!


Brandon Lee, Menneskers leder, Love, Bonito

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

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:

  • Databehandling og manipulasjonsteknikker
  • Kunnskap om datavarehus og OLAP -teknologi
  • Forstå det grunnleggende og konseptene for data mining
  • Dataforbehandlingsteknikker og metoder
  • Evne til å gruve hyppige mønstre i store datasett
  • Rengjøring og håndtering av skitne data
  • Datareduksjonsteknikker for effektiv gruvedrift
  • Forståelse og følge data mining -prosessen
  • Dataintegrasjon og transformasjonsferdigheter
  • Evne til å tolke og analysere gruvesultater

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?

  • Forbehandling av data

    Dataforbehandling innebærer å utarbeide og rengjøre dataene før den faktiske gruveprosessen finner sted. Det inkluderer oppgaver som å fjerne støy, håndtere manglende verdier, standardisere data og transformere variabler. Å måle denne ferdigheten i testen hjelper deg med elementer eller sekvenser i et datasett. Det involverer teknikker som markedskurvanalyse og foreningsregel gruvedrift. Denne ferdigheten bør måles i testen for å vurdere en kandidats ferdighet i å identifisere vanlige mønstre, som kan være verdifull for forskjellige applikasjoner som anbefalingssystemer og markedsanalyse.

  • Datarengjøring

    Data Rengjøring er prosessen med å identifisere og korrigere eller fjerne feil, uoverensstemmelser og outliers i datasettet. Det inkluderer oppgaver som å håndtere dupliserte poster, løse uoverensstemmelser og håndtere støyende eller irrelevante data. Å måle denne ferdigheten i testen hjelper deg med og dimensjonaliteten til datasettet uten å miste relevant informasjon betydelig. Den tar sikte på å fjerne overflødige eller irrelevante funksjoner og transformere dataene til en mer kompakt representasjon. Å måle denne ferdigheten i testen hjelper deg med i å trekke ut meningsfulle mønstre og innsikt fra data. Det inkluderer oppgaver som datautforskning, modellvalg, mønsterevaluering og resultattolkning. Måling av denne ferdigheten i testen hjelper deg med involvere konsolidering av data fra forskjellige kilder, løse datakonflikter og transformere data til et enhetlig format for analyse. Det krever kunnskap om dataintegrasjonsteknikker, datakartlegging og datatransformasjonsoperasjoner. Å måle denne ferdigheten i testen hjelper til med å evaluere en kandidats evne til effektivt å integrere og transformere forskjellige datakilder, og sikre konsistens og nøyaktighet i gruveprosessen.

  • 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.

    Databehandling
    Datavarehus
    OLAP -teknologi
    Dataforbehandling
    Gruvedrift hyppige mønstre
    Rengjøring av data
    Datareduksjon
    Data mining prosess
    Dataintegrasjon
    Datatransformasjon
    Datautvinning
    Databelastning
    Datamodellering
    Dataanalyse
    Overvåket læring
    Uovervåket læring
    Association Rules
    Beslutningstrær
    Gruppering
    Klassifisering
    Datavisualisering
    Datautforskning
    Stor Data
    Forutsigbar modellering
    Mønstergjenkjenning
    Tekst gruvedrift
    Web gruvedrift
    Sosialt nettverksanalyse
    Funksjonsvalg
    Dimensjonalitetsreduksjon
    Outlier deteksjon
    Data -imputasjon
    Naive Bayes
    Støtt vektormaskiner
    Nevrale nettverk
    Genetiske algoritmer
    Regresjonsanalyse
    Tidsserieanalyse
    Romlig data mining
    Data personvern
    Etikk i data mining
    Markedskurvanalyse
    Association Rule Mining
    Sekvensielt mønster gruvedrift
    Anomalideteksjon
    Modellevaluering
    Overmontering
    Ensemblemetoder
    Kryssvalidering
    Dataprøvetaking
    Datafusjon
    Parallelt og distribuert data mining
    Data skalerbarhet
    Vurdering av datakvalitet
    Dataprofilering
    Funksjonsteknikk
    Data krangling

What roles can I use the Data Mining Test for?

  • Dataforsker
  • Forretningsanalytiker
  • Data analytiker
  • Dataingeniør
  • Databaseadministrator
  • Forsker

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

  • Kompetanse i statistisk analyse
  • Evne til å implementere forskjellige data mining -algoritmer
  • Kunnskap om overvåket og uten tilsyn læringsteknikker
  • Erfaring med beslutningsalgoritmer
  • Forståelse av foreningens regel gruvedrift
  • Ekspertise innen klyngeteknikker
  • Erfaring med klassifisering og regresjonsmodeller
  • Kompetanse i å håndtere store datasett
  • Kjennskap til big data -teknologier
  • Kompetanse innen datavisualisering og rapportering
Singapore government logo

Ansettelseslederne følte at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, kunne fortelle hvilke kandidater som hadde bedre score, og differensierte med de som ikke scoret også. De er Svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene på listen med adaface -screeningen.


85%
Reduksjon i screeningstid

Data Mining Hiring Test Vanlige spørsmål

Kan jeg kombinere flere ferdigheter til en tilpasset vurdering?

Ja absolutt. Tilpassede vurderinger er satt opp basert på stillingsbeskrivelsen din, og vil inneholde spørsmål om alle må-ha ferdigheter du spesifiserer.

Har du noen anti-juksende eller proktoreringsfunksjoner på plass?

Vi har følgende anti-juksede funksjoner på plass:

  • Ikke-googlable spørsmål
  • IP Proctoring
  • Nettproctoring
  • Webcam Proctoring
  • Deteksjon av plagiering
  • Sikker nettleser

Les mer om Proctoring -funksjonene.

Hvordan tolker jeg testresultater?

Den viktigste tingen å huske på er at en vurdering er et eliminasjonsverktøy, ikke et seleksjonsverktøy. En ferdighetsvurdering er optimalisert for å hjelpe deg med å eliminere kandidater som ikke er teknisk kvalifisert for rollen, det er ikke optimalisert for å hjelpe deg med å finne den beste kandidaten for rollen. Så den ideelle måten å bruke en vurdering på er å bestemme en terskelpoeng (vanligvis 55%, vi hjelper deg med å benchmark) og invitere alle kandidater som scorer over terskelen for de neste rundene med intervjuet.

Hvilken opplevelsesnivå kan jeg bruke denne testen til?

Hver ADAFACE -vurdering er tilpasset din stillingsbeskrivelse/ ideell kandidatperson (våre fageksperter vil velge de riktige spørsmålene for din vurdering fra vårt bibliotek med 10000+ spørsmål). Denne vurderingen kan tilpasses for ethvert opplevelsesnivå.

Får hver kandidat de samme spørsmålene?

Ja, det gjør det mye lettere for deg å sammenligne kandidater. Alternativer for MCQ -spørsmål og rekkefølgen på spørsmål er randomisert. Vi har anti-juksing/proctoring funksjoner på plass. I vår bedriftsplan har vi også muligheten til å lage flere versjoner av den samme vurderingen med spørsmål med lignende vanskelighetsnivåer.

Jeg er en kandidat. Kan jeg prøve en praksisprøve?

Nei. Dessverre støtter vi ikke praksisprøver for øyeblikket. Du kan imidlertid bruke eksemplet spørsmål for praksis.

Hva koster ved å bruke denne testen?

Du kan sjekke ut prisplanene våre.

Kan jeg få en gratis prøveperiode?

Ja, du kan registrere deg gratis og forhåndsvise denne testen.

Jeg flyttet nettopp til en betalt plan. Hvordan kan jeg be om en tilpasset vurdering?

Her er en rask guide om Hvordan be om en tilpasset vurdering på adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prøv det mest kandidatvennlige ferdighetsvurderingsverktøyet i dag.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data mining test?
Ready to use the Adaface Data mining test?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Vilkår Personvern Trust Guide

🌎 Velg språket ditt

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️