35ビッグデータインタビューの質問と回答を知っている必要があります2022：新入生と経験者向け

ビッグデータのインタビューに参加し、あなたが経験するすべての質問と議論は何であるか疑問に思いますか？ ビッグデータ面接に参加する前に、ビッグデータ面接の質問の種類を理解して、それらに対する回答を精神的に準備できるようにすることをお勧めします。

あなたを助けるために、私はビッグデータインタビューの質問の深さと本当の意図を理解するためにトップのビッグデータインタビューの質問と回答ガイドを作成しました。

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私たちはビッグデータと分析の時代にいます。 データが私たちの周りのすべてに電力を供給しているため、熟練したデータ専門家の需要が急増しています。 組織は、データの山を理解するのを助けることができる熟練した個人を常に探しています。

ここでのキーワードは「熟練」であるため、ビッグデータのインタビューは実際には簡単なものではありません。 ビッグデータの面接に参加する前に知っておく必要のある重要な質問がいくつかあります。 これらはあなたがあなたの道を見つけるのを助けるでしょう。

質問は、基本から理解し、やや高度なレベルに到達するのに役立つ順序で配置されています。

ビッグデータインタビューの質問と回答

1.ビッグデータを定義し、ビッグデータの対を説明します。

これは、最も入門的でありながら重要なビッグデータインタビューの質問の1つです。 これに対する答えは非常に簡単です。

ビッグデータは、実用的な洞察を提供する可能性のある複雑な非構造化または半構造化データセットのコレクションとして定義できます。

ビッグデータの4つのVは–
ボリューム–データの量について話します
バラエティ–さまざまな形式のデータについて話します
速度–データが増加し続ける速度について話します
正確性–利用可能なデータの正確さの程度について話します

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2. Hadoopはビッグデータとどのように関連していますか？

ビッグデータについて話すときは、Hadoopについて話します。 だから、これはあなたがインタビューで間違いなく直面するであろうもう一つのビッグデータインタビューの質問です。

Hadoopは、洞察とインテリジェンスを引き出すための複雑な非構造化データセットを保存、処理、分析するためのオープンソースフレームワークです。

3. HDFSとYARNを定義し、それぞれのコンポーネントについて話します。

Hadoopのゾーンにいるので、次に直面する可能性のあるビッグデータインタビューの質問は同じことを中心に展開します。

HDFSはHadoopのデフォルトのストレージユニットであり、分散環境にさまざまなタイプのデータを保存する役割を果たします。

HDFSには次の2つのコンポーネントがあります。

NameNode –これは、HDFS内のすべてのデータブロックのメタデータ情報を持つマスターノードです。
DataNode –これらは、スレーブノードとして機能し、データの保存を担当するノードです。
YARNは、Yet Another Resource Negotiatorの略で、リソースの管理と、前述のプロセスの実行環境の提供を担当します。
YARNの2つの主要なコンポーネントは–
ResourceManager –ニーズに基づいてそれぞれのNodeManagerにリソースを割り当てる責任があります。
NodeManager –すべてのDataNodeでタスクを実行します。
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4.コモディティハードウェアとはどういう意味ですか？

これは、あなたが座っているインタビューで出くわす可能性が最も高い、さらに別のビッグデータインタビューの質問です。

コモディティハードウェアとは、ApacheHadoopフレームワークを実行するために必要な最小限のハードウェアリソースを指します。 Hadoopの最小要件をサポートするハードウェアは、「コモディティハードウェア」と呼ばれます。

5.FSCKという用語を定義して説明します。

FSCKはFilesystemCheckの略です。 これは、HDFSの状態を説明するHadoopサマリーレポートを実行するために使用されるコマンドです。 エラーをチェックするだけで、修正はしません。 このコマンドは、システム全体またはファイルのサブセットのいずれかで実行できます。

6. HadoopのJPSコマンドの目的は何ですか？

JPSコマンドは、すべてのHadoopデーモンの動作をテストするために使用されます。 特に、NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManagerなどのデーモンをテストします。
（ビッグデータのインタビューでは、JPSとその重要性について1つの質問が見つかる可能性があります。）
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7.Hadoopデーモンを起動およびシャットダウンするためのさまざまなコマンドに名前を付けます。

これは、インタビュアーがコマンドの知識を評価するのに役立つ最も重要なビッグデータインタビューの質問の1つです。

すべてのデーモンを起動するには：
./sbin/start-all.sh

すべてのデーモンをシャットダウンするには：
./sbin/stop-all.sh

8.ビッグデータ分析にHadoopが必要なのはなぜですか？

このHadoopインタビューの質問は、ビッグデータと分析の実用的な側面に関する認識をテストします。

ほとんどの場合、Hadoopは、大規模で構造化されていないデータセットの調査と分析に役立ちます。 Hadoopは、分析に役立つストレージ、処理、およびデータ収集機能を提供します。

9.Hadoopのさまざまな機能を説明します。

多くのビッグデータインタビューの質問と回答に記載されている、これに対する最良の回答は–

オープンソース–Hadoopはオープンソースプラットフォームです。 これにより、ユーザーと分析の要件に応じてコードを書き直したり変更したりできます。
スケーラビリティ– Hadoopは、新しいノードへのハードウェアリソースの追加をサポートします。
データリカバリ– Hadoopはレプリケーションに従い、障害が発生した場合にデータをリカバリできるようにします。
データの局所性–これは、Hadoopが計算をデータに移動し、その逆ではないことを意味します。 このようにして、プロセス全体が高速化されます。

10. NameNode、Task Tracker、およびJobTrackerのポート番号を定義します。

NameNode –ポート50070
タスクトラッカー–ポート50060
ジョブトラッカー–ポート50030

11. HDFSでインデックスを作成するとはどういう意味ですか？

HDFSは、サイズに基づいてデータブロックにインデックスを付けます。 データブロックの終わりは、データブロックの次のチャンクが格納される場所のアドレスを指します。 DataNodeはデータのブロックを格納し、NameNodeはこれらのデータブロックを格納します。
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12. Hadoopのエッジノードとは何ですか？

エッジノードとは、Hadoopクラスターと外部ネットワーク間のインターフェースとして機能するゲートウェイノードを指します。 これらのノードは、クライアントアプリケーションとクラスター管理ツールを実行し、ステージング領域としても使用されます。 エッジノードにはエンタープライズクラスのストレージ機能が必要であり、通常、複数のHadoopクラスターには単一のエッジノードで十分です。

13. Hadoopのエッジノードで使用されるデータ管理ツールにはどのようなものがありますか？

このビッグデータインタビューの質問は、さまざまなツールとフレームワークに関する認識をテストすることを目的としています。

Oozie、Ambari、Pig、Flumeは、Hadoopのエッジノードで機能する最も一般的なデータ管理ツールです。

14.レデューサーのコアメソッドを説明します。

レデューサーには3つのコアメソッドがあります。 彼らです-

setup（）–これは、ヒープサイズ、分散キャッシュ、入力データなどのさまざまなパラメーターを構成するために使用されます。
reduce（）–関連するreduceタスクでキーごとに1回呼び出されるパラメーター
cleanup（）–すべての一時ファイルをクリアし、レデューサータスクの最後にのみ呼び出されます。

15.HBaseで削除の目的で使用されるさまざまなトゥームストーンマーカーについて話します。

このビッグデータインタビューの質問は、HBaseとその動作についての知識を掘り下げます。
HBaseでの削除に使用される3つの主要なトゥームストーンマーカーがあります。 彼らです-

ファミリ削除マーカー–列ファミリのすべての列をマークします。
バージョン削除マーカー–単一の列の単一バージョンをマークします。
列削除マーカー–単一の列のすべてのバージョンをマークします。
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16.ビッグデータはどのようにビジネスに価値を付加できますか？

最も一般的なビッグデータインタビューの質問の1つ。 現在のシナリオでは、ビッグデータがすべてです。 データがある場合は、最も強力なツールを自由に使用できます。 ビッグデータ分析は、企業が生データをビジネス戦略を形作ることができる意味のある実用的な洞察に変換するのに役立ちます。 ビジネスへのビッグデータの最も重要な貢献は、データ主導のビジネス上の意思決定です。 ビッグデータにより、組織は具体的な情報と洞察に基づいて意思決定を行うことができます。

さらに、Predictive Analyticsを使用すると、企業はさまざまな購入者のペルソナに合わせてカスタマイズされた推奨事項とマーケティング戦略を作成できます。 ビッグデータのツールとテクノロジーを組み合わせることで、収益の増加、事業運営の合理化、生産性の向上、顧客満足度の向上に役立ちます。 実際、今日ビッグデータを活用していない人は、多くの機会を逃しています。

17.ビッグデータソリューションをどのように展開しますか？

ビッグデータソリューションは、次の3つのステップで展開できます。

• データの取り込み–これはビッグデータソリューションの展開における最初のステップです。 まず、ソーシャルメディアプラットフォーム、ログファイル、ビジネスドキュメントなど、ビジネスに関連するあらゆるソースからデータを収集します。 データは、リアルタイムストリーミングまたはバッチジョブのいずれかで抽出できます。
• データストレージ–データが抽出されたら、データベースにデータを保存する必要があります。 HDFSまたはHBaseにすることができます。 HDFSストレージはシーケンシャルアクセスに最適ですが、HBaseはランダムな読み取り/書き込みアクセスに最適です。
• データ処理–ソリューションの展開の最後のステップはデータ処理です​​。 通常、データ処理は、Hadoop、Spark、MapReduce、Flink、Pigなどのフレームワークを介して行われます。

18. NFSとHDFSの違いは何ですか？

ネットワークファイルシステム（NFS）は最も古い分散ファイルストレージシステムの1つですが、Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）は、ビッグデータの急増後、最近注目を集めました。

次の表は、NFSとHDFSの最も顕著な違いのいくつかを示しています。

19.ファイルまたはディレクトリレベルのHDFSのさまざまなファイル権限を一覧表示します。

ビッグデータの面接に関する一般的な質問の1つ。 Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）には、ファイルとディレクトリに対する特定のアクセス許可があります。 HDFSには、所有者、グループ、その他の3つのユーザーレベルがあります。 ユーザーレベルごとに、次の3つの使用可能なアクセス許可があります。

• 読む（r）
• 書く（w）
• execute（x）。

これらの3つのアクセス許可は、ファイルとディレクトリに対して一意に機能します。

ファイルの場合–

• r権限はファイルを読み取るためのものです
• w権限は、ファイルを書き込むためのものです。

execute（x）権限はありますが、HDFSファイルを実行することはできません。

ディレクトリの場合–

• r権限は、特定のディレクトリの内容を一覧表示します。
• w権限は、ディレクトリを作成または削除します。
• X権限は、子ディレクトリにアクセスするためのものです。

20.HDFSのレプリケーションファクターを上書きするプロセスについて詳しく説明します。

HDFSでは、レプリケーションファクターを上書きする方法が2つあります。ファイルベースとディレクトリベースです。

ファイルベース

この方法では、HadoopFSシェルを使用したファイルに応じてレプリケーションファクターが変化します。 これには、次のコマンドが使用されます。

$ hadoop fs – setrep –w2 / my / test_file

ここで、test_fileは、レプリケーション係数が2に設定されるファイル名を指します。

ディレクトリベース

この方法では、ディレクトリに応じて複製係数が変更されます。したがって、特定のディレクトリの下にあるすべてのファイルの複製係数が変更されます。 これには、次のコマンドが使用されます。

$ hadoop fs –setrep –w5 / my / test_dir

ここで、test_dirは、レプリケーションファクターとそれに含まれるすべてのファイルが5に設定されるディレクトリの名前を指します。

21.Hadoopを実行できる3つのモードに名前を付けます。

ビッグデータのインタビューで最も一般的な質問の1つ。 3つのモードは次のとおりです。

• スタンドアロンモード–これはHadoopのデフォルトモードであり、入力操作と出力操作の両方にローカルファイルシステムを使用します。 スタンドアロンモードの主な目的はデバッグです。 HDFSをサポートしておらず、mapred-site.xml、core-site.xml、およびhdfs-site.xmlファイルに必要なカスタム構成もありません。
• 疑似分散モード–シングルノードクラスターとも呼ばれる疑似分散モードには、同じマシン内にNameNodeとDataNodeの両方が含まれます。 このモードでは、すべてのHadoopデーモンが単一のノードで実行されるため、マスターノードとスレーブノードは同じです。
• 完全分散モード–このモードはマルチノードクラスターと呼ばれ、複数のノードが同時に機能してHadoopジョブを実行します。 ここでは、すべてのHadoopデーモンが異なるノードで実行されます。 したがって、マスターノードとスレーブノードは別々に実行されます。

22.「過剰適合」について説明します。

過剰適合とは、関数が限られたデータポイントのセットによって厳密に適合（影響を受ける）するときに発生するモデリングエラーを指します。 過剰適合は、モデルが過度に複雑になり、手元のデータの特異性や特異性を説明するのがさらに困難になります。 モデルの一般化能力に悪影響を与えるため、過剰適合モデルの予測商を決定することは困難になります。 これらのモデルは、外部データ（サンプルデータの一部ではないデータ）または新しいデータセットに適用すると実行に失敗します。

過剰適合は、機械学習で最も一般的な問題の1つです。 モデルは、トレーニングセットではパフォーマンスが向上しているが、テストセットでは惨めに失敗した場合、過剰適合と見なされます。 ただし、交差検定、剪定、早期停止、正則化、組み立てなど、過剰適合の問題を防ぐための多くの方法があります。

23.特徴選択とは何ですか？

特徴選択とは、特定のデータセットから必要な特徴のみを抽出するプロセスを指します。 異なるソースからデータを抽出する場合、すべてのデータが常に役立つわけではありません。ビジネスニーズが異なれば、データの洞察も異なります。 ここで、機能の選択が行われ、特定のビジネス要件またはデータ処理の段階に関連する機能のみを識別して選択します。

特徴選択の主な目標は、MLモデルを単純化して、分析と解釈を容易にすることです。 特徴選択は、モデルの一般化能力を強化し、次元の問題を排除し、それによって過剰適合の可能性を防ぎます。 したがって、特徴選択により、調査中のデータの理解が深まり、モデルの予測パフォーマンスが向上し、計算時間が大幅に短縮されます。

特徴選択は、次の3つの手法で実行できます。

• フィルタ方式

この方法では、選択された機能は指定された分類器に依存しません。 変数のランク付け手法は、順序付けの目的で変数を選択するために使用されます。 分類プロセスでは、変数のランク付け手法で機能の重要性と有用性が考慮されます。 カイ二乗検定、分散しきい値、および情報ゲインは、フィルター法の例です。

• ラッパー方式

この方法では、特徴サブセットの選択に使用されるアルゴリズムは、誘導アルゴリズムの「ラッパー」として存在します。 誘導アルゴリズムは、特徴の分類でさらに使用される分類器を生成する「ブラックボックス」のように機能します。 ラッパーメソッドの主な欠点または制限は、機能サブセットを取得するために、大量の計算作業を実行する必要があることです。 遺伝的アルゴリズム、順次特徴選択、および再帰的特徴除去は、ラッパーメソッドの例です。

• 埋め込み方式

埋め込みメソッドは、両方の長所を組み合わせたものです。これには、フィルターメソッドとラッパーメソッドの最高の機能が含まれています。 この方法では、変数の選択はトレーニングプロセス中に行われるため、特定のモデルに対して最も正確な特徴を識別できます。 L1正則化手法とリッジ回帰は、埋め込みメソッドの2つの一般的な例です。

24.「外れ値」を定義します。

外れ値とは、ランダムサンプル内の他の値から異常な距離にあるデータポイントまたは観測値を指します。 言い換えると、外れ値はグループから遠く離れた値です。 それらは、データセット内の特定のクラスターまたはグループに属していません。 外れ値の存在は通常、モデルの動作に影響を与えます。外れ値は、MLアルゴリズムのトレーニングプロセスを誤解させる可能性があります。 外れ値の悪影響には、トレーニング時間の延長、モデルの不正確さ、結果の悪さなどがあります。

ただし、外れ値には貴重な情報が含まれている場合があります。 そのため、徹底的に調査し、それに応じて処理する必要があります。

25.外れ値の検出手法をいくつか挙げてください。

繰り返しますが、最も重要なビッグデータインタビューの質問の1つです。 6つの外れ値検出方法を次に示します。

• 極値分析–この方法は、データ分布の統計的裾を決定します。 単変量データの「zスコア」のような統計的手法は、極値分析の完璧な例です。
• 確率モデルと統計モデル–このメソッドは、データの「確率モデル」から「ありそうもないインスタンス」を判別します。 良い例は、「期待値最大化」を使用したガウス混合モデルの最適化です。
• 線形モデル–この方法では、データを低次元にモデル化します。 近接ベースのモデル–このアプローチでは、データグループから分離されたデータインスタンスは、クラスター、密度、または最近傍分析によって決定されます。
• 情報理論モデル–このアプローチは、データセットの複雑さを増す不良データインスタンスとして外れ値を検出しようとします。
• 高次元の外れ値の検出–この方法は、高次元の距離測度に従って外れ値の部分空間を識別します。

26.Hadoopでのラック認識について説明します。

Rack Awarenessは、ビッグデータの面接でよくある質問の1つです。 ラック認識は、ラック情報に基づいてNameNodeに近いDataNodeを識別および選択するアルゴリズムです。 これはNameNodeに適用され、データブロックとそのレプリカがどのように配置されるかを決定します。 インストールプロセス中、デフォルトの想定では、すべてのノードが同じラックに属します。

ラック認識は次のことに役立ちます。

• データの信頼性とアクセシビリティを向上させます。
• クラスターのパフォーマンスを向上させます。
• ネットワーク帯域幅を改善します。
• 可能な限り、バルクフローをラック内に保持します。
• ラックが完全に故障した場合のデータ損失を防ぎます。

27. NameNodeがダウンしているときに、それを回復できますか？ もしそうなら、どのように？

はい、NameNodeがダウンしているときに回復することは可能です。 これがあなたがそれをすることができる方法です：

• FsImage（ファイルシステムメタデータレプリカ）を使用して、新しいNameNodeを起動します。
• 新しく開始されたNameNodeを確認して参照できるように、クライアントとともにDataNodeを構成します。
• 新しく作成されたNameNodeが、FsImageの最後のチェックポイント（DataNodeから十分なブロックレポートを受信した）のロードプロセスのロードを完了すると、クライアントへのサービスを開始する準備が整います。

ただし、NameNodeの回復プロセスは、小規模なクラスターでのみ実行可能です。 大規模なHadoopクラスターの場合、通常、リカバリプロセスにはかなりの時間がかかるため、非常に困難な作業になります。

28.MapReduceフレームワークの構成パラメーターに名前を付けます。

MapReduceフレームワークの構成パラメーターは次のとおりです。

• データの入力形式。
• データの出力形式。
• 分散ファイルシステムでのジョブの入力場所。
• 分散ファイルシステムでのジョブの出力場所。
• map関数を含むクラス
• reduce関数を含むクラス
• マッパー、レデューサー、およびドライバーのクラスを含むJARファイル。

29.分散キャッシュとは何ですか？ その利点は何ですか？

ビッグデータインタビューの質問と回答のガイドは、この質問なしでは完了しません。 Hadoopの分散キャッシュは、ファイルのキャッシュに使用されるMapReduceフレームワークによって提供されるサービスです。 ファイルが特定のジョブ用にキャッシュされている場合、Hadoopは、メモリと、mapタスクとreduceタスクが同時に実行されているシステムの両方の個々のDataNodeでファイルを利用できるようにします。 これにより、キャッシュされたファイルにすばやくアクセスして読み取り、コード内の任意のコレクション（配列、ハッシュマップなど）にデータを取り込むことができます。

分散キャッシュには、次の利点があります。

• 単純な読み取り専用のテキスト/データファイルと、jar、アーカイブなどの他の複雑なタイプを配布します。
• キャッシュファイルの変更タイムスタンプを追跡し、ジョブが正常に実行されるまで変更してはならないファイルを強調表示します。

30. HadoopのSequenceFileとは何ですか？

Hadoopでは、SequenceFileはバイナリのキーと値のペアを含むフラットファイルです。 これは、MapReduce I/O形式で最も一般的に使用されます。 マップ出力は、リーダー、ライター、およびソータークラスを提供するSequenceFileとして内部に保存されます。

3つのSequenceFile形式があります。

• 非圧縮のKey-Valueレコード
• 圧縮されたKey-Valueレコードを記録します（「値」のみが圧縮されます）。
• 圧縮されたKey-Valueレコードをブロックします（ここでは、キーと値の両方が「ブロック」に個別に収集されてから圧縮されます）。

31.JobTrackerの役割を説明します。

ビッグデータの面接に関する一般的な質問の1つ。 JobTrackerの主な機能はリソース管理です。これは、基本的にTaskTrackerの管理を意味します。 これとは別に、JobTrackerはリソースの可用性を追跡し、タスクのライフサイクル管理を処理します（タスクの進行状況とそのフォールトトレランスを追跡します）。

JobTrackerのいくつかの重要な機能は次のとおりです。

• これは、（DataNodeではなく）別のノードで実行されるプロセスです。
• NameNodeと通信して、データの場所を識別します。
• MapReduceワークロードの実行を追跡します。
• 使用可能なスロットに基づいてTaskTrackerノードを割り当てます。
• 各TaskTrackerを監視し、全体的なジョブレポートをクライアントに送信します。
• 特定のノードで特定のタスクを実行するのに最適なTaskTrackerノードを見つけます。

32.Hadoopの一般的な入力形式に名前を付けます。

Hadoopには、次の3つの一般的な入力形式があります。

• テキスト入力形式–これはHadoopのデフォルトの入力形式です。
• シーケンスファイル入力形式–この入力形式は、ファイルをシーケンスで読み取るために使用されます。
• Key-Value入力形式–この入力形式は、プレーンテキストファイル（行に分割されたファイル）に使用されます。

33. Hadoopでのデータの局所性の必要性は何ですか？

重要なビッグデータインタビューの質問の1つ。 HDFSでは、データセットはHadoopクラスターのDataNodeにブロックとして保存されます。 MapReduceジョブが実行されているとき、個々のマッパーはデータブロックを処理します（入力分割）。 Mapperがジョブを実行するのと同じノードにデータが存在しない場合は、データをネットワーク経由で存在するDataNodeからMapperDataNodeにコピーする必要があります。

MapReduceジョブに100を超えるマッパーがあり、各マッパーDataNodeがクラスター内の別のDataNodeから同時にデータをコピーしようとすると、ネットワークの輻輳が発生し、システムの全体的なパフォーマンスに悪影響を及ぼします。 ここで、データの局所性がシナリオに入ります。 データの大きなチャンクを計算に移動する代わりに、Data Localityは、データ計算をDataNode上の実際のデータが存在する場所の近くに移動します。 これにより、不要な遅延を発生させることなく、システムの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

34. Hadoopでセキュリティを実現するための手順は何ですか？

Hadoopでは、Kerberos（ネットワーク認証プロトコル）を使用してセキュリティを実現します。 Kerberosは、秘密鍵暗号化を介してクライアント/サーバーアプリケーションに堅牢な認証を提供するように設計されています。

Kerberosを使用してサービスにアクセスする場合、3つの手順を実行する必要があります。各手順には、サーバーとのメッセージ交換が含まれます。 手順は次のとおりです。

• 認証–これは、クライアントが認証サーバーを介して認証される最初のステップであり、その後、タイムスタンプ付きのTGT（チケット付与チケット）がクライアントに与えられます。
• 承認– 2番目のステップでは、クライアントはTGTを使用してTGS（Ticket Granting Server）にサービスチケットを要求します。
• サービスリクエスト–最後のステップで、クライアントはサービスチケットを使用してサーバーに対して自分自身を認証します。

35.ビッグデータで欠落している値をどのように処理できますか？

ビッグデータインタビューの質問と回答ガイドの最後の質問。 欠落している値は、列に存在しない値を指します。 これは、観測値に変数のデータ値がない場合に発生します。 欠落している値が適切に処理されない場合、誤ったデータが発生し、誤った結果が生成されることになります。 したがって、データセットを処理する前に、欠落している値を正しく処理することを強くお勧めします。 通常、欠落している値の数が少ない場合、データはドロップされますが、欠落している値が大量にある場合は、データの代入が推奨されるアクションです。

統計では、欠落値を推定するさまざまな方法があります。 これらには、回帰、重回帰、リストごと/ペアごとの削除、最尤推定、および近似ベイズブートストラップが含まれます。

結論

ビッグデータの質問と回答のガイドがお役に立てば幸いです。 ガイドは定期的に更新され、最新の状態に保たれます。

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