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NEW QUESTION 22
A data scientist wants to see which products make the most money and which products attract the most customer purchasing interest in their company.
Which of the following data manipulation techniques would he use to obtain this information?
- A. Data append
- B. Normalize data
- C. Data blending
- D. Data merge
Answer: C
Explanation:
The correct answer is B: Data blending.
Data blending is combining multiple data sources to create a single, new dataset, which can be presented visually in a dashboard or other visualization and can then be processed or analyzed. Enterprises get their data from a variety of sources, and users may want to temporarily bring together different datasets to compare data relationships or answer a specific question. Data append is incorrect. Data append is a process that involves adding new data elements to an existing database. An example of a common data append would be the enhancement of a company's customer files. A data append takes the information they have, matches it against a larger database of business data, allowing the desired missing data fields to be added. Normalize data is incorrect.
Data normalization is the process of structuring your relational customer database, following a series of normal forms. This improves the accuracy and integrity of your data while ensuring that your database is easier to navigate. Data merge is incorrect. Data merging is the process of combining two or more data sets into a single data set.
NEW QUESTION 23
Olivia has 15 people on her data analytics team. Her team's charter requires that all team members have read access to the finance, human resources, sales, and customer service areas of the corporate data warehouse.
What is the best way to provision access to her team?
Choose the best answer.
- A. Since there are 15 people on her team, create a role for each person to improve security.
- B. Enable multifactor authentication (MFA) to protect the data.
- C. Create a single role that includes finance, human resources, sales, and customer services data.
- D. Since there are four discrete data subjects, create one role for each subject area.
Answer: C
Explanation:
Correct answer D. Create a single role that includes finance, human resources, sales, and customer services data.
While MFA is a good security practice, it doesn't govern access to data.
Creating a single role for her team and assigning that role to the individuals on the team is the best approach.
NEW QUESTION 24
What term indicates whether an attribute's value is within an expected range?
- A. Data processing.
- B. Data availability.
- C. Data validity.
- D. Data integrity.
Answer: C
Explanation:
Data validation means checking the accuracy and quality of source data before using, importing or otherwise processing data. Different types of validation can be performed depending on destination constraints or objectives. Data validation is a form of data cleansing.
NEW QUESTION 25
When analyzing the values of two variables, you decide to convert both variables so they are on a scale of 0 to 1.
What term describes this action?
- A. Transposition.
- B. Normalization.
- C. Aggregation.
- D. Filtering.
Answer: B
Explanation:
Normalization is the process of reorganizing data in a database so that it meets two basic requirements: There is no redundancy of data, all data is stored in only one place. Data dependencies are logical, all related data items are stored together.
Put simply, data normalization ensures that your data looks, reads, and can be utilized the same way across all of the records in your customer database. This is done by standardizing the formats of specific fields and records within your customer database.
NEW QUESTION 26
What data type is most appropriate for storing postal codes, such as, U.S. ZIP codes?
- A. Integer.
- B. Float.
- C. String.
- D. Location.
Answer: C
NEW QUESTION 27
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