1.
Í árdaga gagnagreiningar (e.: analytics) voru gögnin oft fengin frá sérfróðum einstaklingum og handunnin til að búa til ákvarðanatökulíkön (e.: decision models).
2.
Hvaða tegund greininga leitast við að varpa ljósi á það sem er að gerast, það sem líklega mun gerast, og að gefa upplýsingar um hvaða ákvarðanir gefa bestu mögulegu niðurstöðuna?
A. 
Lýsandi (e.: Descriptive)
B. 
Forskriftar (e.: Prescriptive)
C. 
D. 
3.
Aukning á vinnslugetu vélbúnaðar (e.: hardware), hugbúnaðar (e.: software) og netkerfa (e.: networks) hefur haft lítil áhrif á framþróun viðskiptagreindar (e.: business intelligence).
4.
Hver af eftirfarandi staðhæfingum um gagnagnótt (e.: big data) er sönn?
A. 
Hlutar gagnanna eru vistaðir á mismunandi stöðum á einni tölvu
B. 
Hadoop er tegund af örgjörva (e.: processor) sem vinnur í gagnagnóttarlausnum
C. 
Gögn úr gagnagnóttarlausn er ekki hægt að blanda saman við gögn úr vöruhúsi gagna (e.: data warehouse)
D. 
Gagnagnótt lýsir ákveðinni áskorun við greiningu gagna, ekki einu ákveðnu forriti
5.
Tölvuvæddur stuðningur (e.: Computerized support) er aðeins notaður fyrir ákvarðanir sem tengjast utan-að komandi þáttum, eins og t.d. þrýstingi frá samkeppnisaðilum, en ekki til að nýta ný tækifæri til hagræðingar í rekstri.
6.
Hver er ein af grunn-áskorunum í gerð mælaborða (e.: dashboards)?
A. 
Tryggja að upplýsingarnar komist á einn skjá og séu skýrar.
B. 
Tryggja að notendur hafi aðgang að nýjasta net-vafranum (e.: web browser).
C. 
Tryggja að aðilar í mismunandi deildum innan fyrirtækisins hafi aðgang að þeim.
D. 
Tryggja að fyrirtækið sé með réttan vélbúnað til að styðja við þau.
7.
Myndræn greining (e.: Visual analytics) er almennt lýst sem sameiningu myndrænnar framsetningar (e.: visualization) og ____________.
A. 
Viðskiptagreindar (e.: Business intelligence)
B. 
Tölfræði (e.: Statistics)
C. 
Gagnagreiningar (e.: Analytics)
D. 
Gagnanáms (e.: Data mining)
8.
____________-tölfræði dregur ályktanir um eiginleika þess sem gögnin lýsa.
A. 
Afleiðandi (e.: Descriptive)
B. 
Forskriftar (e.: Prescriptive)
C. 
D. 
Aðleiðandi (e.: Inferential)
9.
Lýsandi (e.: Descriptive) tölfræði gengur út á að útskýra þau gögn sem við erum með.
10.
Kostirnir við nýjustu myndrænu greiningarlausnirnar, eins og t.d. SAS Visual Analytics, eru allir af eftirfarandi FYRIR UTAN ____________.
A. 
Það er auðveldara að koma auga á nytsamleg mynstur í gögnunum.
B. 
Stuðningur er við snjalltæki eins og iPhone.
C. 
Það er minni þörf á upplýsingatækni sviði í skýrslugerðinni.
D. 
Þau geta kannað mikið magn gagna á fáeinum klukkutímum í staða margra daga
11.
Þegar verið er að vinna með gögn í víddargagnagrunni (e.: dimensional database) eins og t.d. OLAP, getur notandinn farið frá samtölum niður í smáatriði. Sú aðgerð er kölluð ____________.
A. 
B. 
C. 
Bora niður (e.: drill down)
D. 
12.
Hvaða skipulag vöruhúsa gagna (e.: data warehouse architecture) notar lýsigögn frá öðrum vöruhúsum gagna til að búa til sýndarvöruhús gagna (e.: logical data warehouse)?
A. 
Nöf-og-teina vöruhús gagna (e.: Hub-and-spoke data warehouse)
B. 
Sjálfstæðir gagnamarkaðir (e.: Independent data marts)
C. 
Sameinað vöruhús gagna (e.: Federated data warehouse)
D. 
Miðlægt vöruhús gagna (e.: Centralized data warehouse)
13.
Fyrirtæki eyða sjaldnast tíma í að búa til og viðhalda lýsigögnum (e.: meta data) þar sem þau hafa lítið að segja um skilvirkni vöruhúss gagna (e.: data warehouse).
14.
Vöruhús gagna (e.: Data warehouses) hafa bein og óbein áhrif á fyrirtækin sem nota þau. Hvert af eftirfarandi eru óbein áhrif af vöruhúsi gagna?
A. 
Einfaldað aðgengi að gögnum
B. 
Betri og tímanlegri ákvarðanir
C. 
D. 
Bætt þjónusta við viðskiptavini
15.
Hvað er Six Sigma?
A. 
Aðferðafræði sem er ætlað að lágmarka breytileika (e.: variability) í viðskiptaferlum (e.: business processes)
B. 
Aðferð sem tölfræðingar nota til að breytileika (e.: variability) ferla (e.: processes)
C. 
Aðferðafræði sem er ætlað að mæla breytileika (e.: variability) í viðskiptaferlum (e.: business processes)
D. 
Aðferðafræði sem er ætlað að lágmarka fjölda galla (e.: defects) í viðskiptaferlum (e.: business processes)
16.
Í ____________ er öllu gagnasafninu skipt niður í ákveðið marga hluta af svipaðri stærð. Síðan eru sumir hlutar notaðir til að þjálfa líkanið á meðan einn er skilinn eftir til að sannreyna líkanið. Ferlið er svo ítrað í nokkur skipti og þjálfunin hættir þegar hver og einn hluti hefur verið notaður til að sannreyna líkanið.
A. 
K-faldri skiptingu gagna (e.: k-fold cross-validation)
B. 
Tauganeti (e.: Artificial neural network)
C. 
Efstu-10-ráða (e.: Top 10 decider)
D. 
Sameinuðum niðurstöðu (e.: Ensemble)
17.
Samanborið við ____________, sem byrjar á vel skilgreindum tilgátum, byrjar gagnanámun (e.: data mining) á lauslega skilgreindum tilgátum um sambönd í gögnum.
A. 
Tölfræði (e.: Statistics)
B. 
Vélrænt nám (e.: Machine learning)
C. 
Gervigreind (e.: Artificial intelligence)
D. 
Gagnasafnsfræði (e.: Database theory)
18.
Hvaða flokkur gagnanámunarlausna (e.: data mining applications) skiptir gögnum niður eftir nátúrulegum eiginleikum þeirra?
A. 
Sambandsgreining (e.: Association)
B. 
Myndræn greining (e.: Visual analytics)
C. 
D. 
Flokkun (e.: Classification)
19.
____________ var lagt til um miðbik 10. áratugarins af Evróskum samtökum fyrirtækja, sem staðall í aðferðafræði fyrir gagnanámun (e.: data mining).
A. 
B. 
C. 
D. 
20.
Hver er helsta ástæða þess að samhliða vinnsla (e.: parallel processing) er stundum notuð fyrir gagnanámun (e.: data mining)?
A. 
Flest gagnanámunarlíkön krefjast þess.
B. 
Magn gagna og flækjustig krefst þess.
C. 
Vélbúnaðurinn sem styður það er nú þegar til í flestum fyrirtækjum.
D. 
Ná betri samsvörun við áskoranir viðskiptahliðarinnar.
21.
IBM Watson kerfið byggir á öllu af eftirfarandi FYRIR UTAN ____________.
A. 
Blöndu af grunnri- og djúpri leit (e.: shallow and deep search)
B. 
Samhliða gagnavinnslu (e.: parallelism)
C. 
Röðun svara eftir tiltrú (e.: confidence)
D. 
Fjölhæfri (e.: Universal) vél sem mætti nota í hvaða gagnavinnslu verkefni sem er
22.
Hvað getur greining gagna gert fyrir samfélagsmiðla?
A. 
Greinir áhrifavalda á netinu
B. 
Auðkennir tengingar á milli hópa
C. 
Aðstoðað við að auðkenna fylgjendur (e.: followers)
D. 
Greinir innihald samræðna á netinu
23.
Mismunandi hreimar tungumála eru áskorun fyrir hugbúnað sem ætlað er að skilja mannlegt tungumál.
24.
Skilningur á því hvaða leitarorð (e.: keywords) leiddu notendur að vefsíðum í gegnum leitarvélar, eykur skilning á ____________.
A. 
Hversu vel notandinn skilur vörurnar og þjónustuna sem eru í boði
B. 
Þörfum þeirra sem heimsækja vefsíðuna
C. 
Vélbúnaðinum sem leitarvélin keyrir á
D. 
Vafranum sem notendurnir nota til að finna vefsíðuna
25.
Leitarvélabestur (e.: Search engine optimization - SEO) er aðferð sem hönnuðir vefsíðna nota til að ____________.
A. 
Auka vægi vefsíðna í niðurstöðum leitarvéla
B. 
Semja um betri samninga við fyrirtæki sem vilja birta auglýsingar á vefsíðunum þeirra
C. 
Auka upplifun þeirra sem heimsækja vefsíður
D. 
Bæta við vísum (e.: indices) sem leitarvélar nota í röðun sinni á niðurstöðum