Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Data Mining Test utvärderar kandidater om sina kunskaper om data mining-tekniker, förbehandling av data, föreningsregelbrytning, klassificering, kluster och datavisualisering med hjälp av scenariobaserade MCQ: er. Utöver dessa nyckelfärdigheter utvärderar testet också en kandidats förståelse för datalagring, datastrengöring och big datateknik.

Covered skills:

  • Databehandling
  • Förbehandling av data
  • Datastrengöring
  • Data miningprocess
  • Datalager och OLAP -teknik
  • Gruvmönster
  • Datareduktion
  • Dataintegration och omvandling

9 reasons why
9 reasons why

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



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:

  • Möjlighet att extrahera meningsfull insikt från stora datasätt
  • Färdighet i datamodelleringstekniker
  • Förståelse av ETL (Extract, Transform, Load) -processer
  • Kunskap om databehandling och analys
  • Bekanta med datalager och OLAP -teknik
  • Förmåga att förbehandla data för gruvändamål
  • Erfarenhet av gruvdrift mönster i datasätt
  • Förmåga att rengöra och minska dataljudet
  • Förståelse av data mining -processen
  • Kompetens i dataintegration och transformation
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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta Data mining test kommer att vara icke-googleable.

🧐 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 kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!


Brandon Lee, Chef för människor, 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

Visa exempelskort
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 och manipulationstekniker
  • Kunskap om datalager och OLAP -teknik
  • Förstå grunderna och koncepten för data mining
  • Förbehandling av data och metoder
  • Möjlighet att bryta frekventa mönster i stora datasätt
  • Rengöring och hantering av smutsiga data
  • Tekniker för datareduktion för effektiv gruvdrift
  • Förståelse och följa data miningprocessen
  • Dataintegration och transformationsförmåga
  • Förmåga att tolka och analysera gruvresultat

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?

  • Förbehandling av data

    Förbehandling av data innebär att förbereda och rengöra uppgifterna innan den faktiska gruvprocessen äger rum. Det innehåller uppgifter som att ta bort brus, hantera saknade värden, standardisera data och omvandla variabler. Att mäta denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera en kandidats förmåga att förbehandla data effektivt, vilket säkerställer kvaliteten och tillförlitligheten för gruvresultaten.

  • gruvdrift mönster

    gruvmönster fokuserar på att upptäcka återkommande återkommande Objektsatser eller sekvenser i ett datasätt. Det involverar tekniker som marknadskorganalys och brytning av föreningsregel. Denna färdighet bör mätas i testet för att bedöma en kandidats kunskaper i att identifiera gemensamma mönster, vilket kan vara värdefullt för olika applikationer som rekommendationssystem och marknadsanalys.

  • Datarengöring

    Data Rengöring är processen för att identifiera och korrigera eller ta bort fel, inkonsekvenser och outliers i datasättet. Det innehåller uppgifter som att hantera duplikatposter, lösa inkonsekvenser och hantera bullriga eller irrelevanta uppgifter. Mätning av denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera en kandidats förmåga att säkerställa dataintegritet och tillförlitlighet, vilket är avgörande för exakta gruvresultat.

  • Data Reduction

    Data Reduction innebär tekniker för att minska storleken och dimensionaliteten i datasättet utan att avsevärt förlora relevant information. Det syftar till att ta bort redundanta eller irrelevanta funktioner och omvandla uppgifterna till en mer kompakt representation. Mätning av denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera en kandidats förmåga att optimera data miningprocessen genom att minska beräkningskomplexiteten och förbättra effektiviteten.

  • Data miningprocess

    Data miningprocessen omfattar de systematiska stegen involverade vid extrahering av meningsfulla mönster och insikter från data. Det innehåller uppgifter som datautforskning, modellval, mönsterutvärdering och tolkning av resultat. Att mäta denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera en kandidats förståelse av det övergripande arbetsflödet för databrytning och deras förmåga att tillämpa lämpliga tekniker i varje steg.

  • dataintegration och transformation

    Dataintegration och transformation Involvera konsolidering av data från olika källor, lösa datakonflikter och omvandla data till ett enhetligt format för analys. Det kräver kunskap om dataintegrationstekniker, datakartläggning och datatransformationsoperationer. Att mäta denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera en kandidats förmåga att effektivt integrera och omvandla olika datakällor, vilket säkerställer konsistens och noggrannhet i gruvprocessen.

  • 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
    Datalager
    OLAP -teknik
    Förbehandling av data
    Gruvmönster
    Datastrengöring
    Datareduktion
    Data miningprocess
    Dataintegration
    Datatransformation
    Datautdrag
    Databelastning
    Datamodellering
    Dataanalys
    Övervakat lärande
    Oövervakad lärande
    Föreningsregler
    Beslutsträd
    Kluster
    Klassificering
    Datavisualisering
    Forskningsutforskning
    Big data
    Prediktiv modellering
    Mönsterigenkänning
    Textbrytning
    Webbbrytning
    Socialt nätverksanalys
    Val av funktion
    Dimensionalitetsminskning
    Outlierdetektering
    Datamål
    Naive Bayes
    Supportvektormaskiner
    Neurala nätverk
    Genetiska algoritmer
    Regressionsanalys
    Tidsserieanalys
    Rumslig data mining
    Dataintegritet
    Etik i data mining
    Marknadskorganalys
    Föreningsregelbrytning
    Sekventiell mönsterbrytning
    Anomalisk detektion
    Modellbedömning
    Överanpassning
    Ensemblemetoder
    Korsvalidering
    Dataprovtagning
    Datafusion
    Parallell och distribuerad data mining
    Datakalbarhet
    Datakvalitetsbedömning
    Dataprofilering
    Featureingenjör
    Datatrangling

What roles can I use the Data Mining Test for?

  • Datavetare
  • Affärsanalytiker
  • Dataanalytiker
  • Datatekniker
  • Databasadministratör
  • Forskare

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

  • Kunskaper i statistisk analys
  • Möjlighet att implementera olika data mining -algoritmer
  • Kunskap om övervakade och oövervakade inlärningstekniker
  • Erfarenhet av beslutsträdalgoritmer
  • Förståelse för minskning av föreningen
  • Kompetens inom klustertekniker
  • Erfarenhet av klassificerings- och regressionsmodeller
  • Kunskaper i hantering av storskaliga datasätt
  • Bekanta med big datateknik
  • Expertis inom datavisualisering och rapportering
Singapore government logo

De rekryterande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.


85%
minskning av screeningstiden

Data Mining Hiring Test Vanliga frågor

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

  • Icke-Googleable-frågor
  • IP -proctoring
  • webbproctoring
  • webbkamera proctoring
  • Detektion av plagiering
  • säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

  • Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
  • Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
  • För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
  • När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.

Jag flyttade precis till en betald plan. Hur kan jag begära en anpassad bedömning?

Här är en snabbguide om hur man begär en anpassad bedömning på Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prova det mest kandidatvänliga utvärderingsverktyget idag.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data mining test?
Ready to use the Adaface Data mining test?
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️