Title: Default for BAS4SC - EXCEL EN
Course: BAS4SC - BA SLO

Feedback shared by this category's questions, if right: Vaš odgovor je pravilen.
Feedback shared by this category's questions, if wrong: Vaš odgovor je nepravilen.

Q: Kateri sta dve glavni vrsti podatkov v SPSS?
- Tekstualni in numerični
- Numerični in kategorični
- Zvezni in diskretni
- Nič od naštetega
A: Numerični in kategorični

Q: Katero je četrto pravilo v postopku "raziskovanja podatkov"?
- Identifikacija podatkov
- Oblikovanje vprašanj
- Oblikovanje grafa
- Nič od naštetega
A: Oblikovanje vprašanj

Q: Kateri so najpogosteje uporabljeni formati označevanja izdelkov (sestavnih delov) v proizvodni logistiki?
- Črtne kode in oznake RFID.
- Numerične oznake.
- Alfanumerično besedilo.
- Nič od naštetega
A: Črtne kode in oznake RFID.

Q: Katere tri metode so priporočene za ocenjevanje normalnosti v SPSS?
- Histogram, diagram QQ in test normalnosti
- Tortni diagram, razpršeni diagram in diagram QQ
- Stolpični diagram, histogram in test normalnosti
- Nič od naštetega
A: Histogram, diagram QQ in test normalnosti

Q: Katere vrste spremenljivk primerja test Chi-Square v programu SPSS?
- Samo numerične spremenljivke
- Samo kategorične spremenljivke
- Numerične in kategorične spremenljivke
- Nič od naštetega
A: Samo kategorične spremenljivke

Q: Katera kombinacija spremenljivk se analizira pri enosmernem testu ANOVA?
- Dve kategorični spremenljivki
- Dve numerični spremenljivki
- Ena kategorična spremenljivka in ena numerična spremenljivka
- Nič od naštetega
A: Ena kategorična spremenljivka in ena numerična spremenljivka

Q: Kaj je podatkovno rudarjenje (PR)?
- Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
- Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.
- proces, ki omogoča nov vpogled v poslovanje in boljše strateške odločitve za prihodnost.
- Nič od naštetega
A: Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.

Q: Kaj je raziskovalna operacija (OR)?
- Je disciplina, ki se ukvarja z razvojem in uporabo analitičnih metod za izboljšanje odločanja.
- Vključuje vse strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za podatkovno analizo preteklih in tekočih poslovnih informacij.
- Gre za proces, ki omogoča nov vpogled v poslovni proces in boljše strateško odločanje za prihodnost.
- Nič od naštetega
A: Je disciplina, ki se ukvarja z razvojem in uporabo analitičnih metod za izboljšanje odločanja.

Q: Razporeditev faze projekta Design for Six-Sigma (DFSS).
- Opredelite cilje, ki so skladni z zahtevami strank in strategijo podjetja. Opredelitev in merjenje značilnosti, ki so ključne za kakovost (CTQ). Analizirajte, da razvijete in oblikujete alternativne možnosti. Oblikujte izboljšano alternativo, ki je najprimernejša glede na izvedeno analizo. Preverite zasnovo, izvedite proizvodni proces in ga predajte lastniku(-kom) procesa.
- Opredelite cilje, ki so skladni z zahtevami strank in strategijo podjetja. Analizirajte, da razvijete in oblikujete alternativne možnosti. Opredelitev in merjenje značilnosti, ki so ključne za kakovost (CTQ). Oblikujte izboljšano alternativo, ki je najprimernejša glede na izvedeno analizo. Preverite zasnovo, izvedite proizvodni proces in ga predajte lastniku(-kom) procesa.
- Opredelitev in merjenje značilnosti, ki so ključne za kakovost (CTQ). Opredelite cilje, ki so skladni z zahtevami strank in strategijo podjetja. Oblikujte izboljšano alternativo, ki je najprimernejša glede na izvedeno analizo. Analizirajte, da razvijete in oblikujete alternativne možnosti. Preverite zasnovo, izvedite proizvodni proces in ga predajte lastniku(-kom) procesa.
- Oblikujte izboljšano alternativo, ki je najprimernejša glede na izvedeno analizo. Preverite zasnovo, izvedite proizvodni proces in ga predajte lastniku(-kom) procesa. Opredelite cilje, ki so skladni z zahtevami strank in strategijo podjetja. Analizirajte, da razvijete in oblikujete alternativne možnosti. Opredelitev in merjenje značilnosti, ki so ključne za kakovost (CTQ).
A: Opredelite cilje, ki so skladni z zahtevami strank in strategijo podjetja. Opredelitev in merjenje značilnosti, ki so ključne za kakovost (CTQ). Analizirajte, da razvijete in oblikujete alternativne možnosti. Oblikujte izboljšano alternativo, ki je najprimernejša glede na izvedeno analizo. Preverite zasnovo, izvedite proizvodni proces in ga predajte lastniku(-kom) procesa.

Q: Katere značilnosti veljajo za scenarij simulacije?
- Opredeljujejo ga vrednosti vhodnih spremenljivk, obstoječe število enot v sistemu in/ali časovni okvir.
- Značilen je za simulacijski model, za katerega se uporablja.
- Opredeljen je s simulacijskim okoljem.
- Nič od naštetega
A: Opredeljujejo ga vrednosti vhodnih spremenljivk, obstoječe število enot v sistemu in/ali časovni okvir.

Q: Kaj je poslovna inteligenca (BI)?
- Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.
- Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
- proces, ki omogoča nov vpogled v poslovanje in boljše strateške odločitve za prihodnost.
- Nič od naštetega
A: Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.

Q: Kaj razlikuje vrstni red podatkov v podatkovnih skladiščih in bazah znanja?
- Podatki v podatkovnih skladiščih so urejeni kronološko, medtem ko so podatki v bazah znanja urejeni konceptualno.
- Podatki v podatkovnih skladiščih in bazah znanja so organizirani s sistemom ključev, ki povezujejo posamezne podatkovne tabele.
- So enaki.
- Nič od naštetega
A: Podatki v podatkovnih skladiščih so urejeni kronološko, medtem ko so podatki v bazah znanja urejeni konceptualno.

Q: Kaj sestavlja večkriterijski model odločanja (MCDM)?
- Merila, funkcija uporabnosti, uteži, variantni podatki
- Variance in merila
- Merila, funkcija izključitve, uteži, variantni podatki
- Nič od naštetega
A: Merila, funkcija uporabnosti, uteži, variantni podatki

Q: Kaj sestavlja simulacijski model ABS?
- Agenti, njihove lastnosti, odnosi in obnašanje
- Zaloge, tokovi in povratne zanke
- Enote pretoka, viri, čakalne vrste in priključki
- Nič od naštetega
A: Agenti, njihove lastnosti, odnosi in obnašanje

Q: Kaj je poslovna analitika (BA)?
- Proces, ki omogoča nov vpogled v poslovanje in boljše strateške odločitve za prihodnost.
- Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
- Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.
- Nič od naštetega
A: Proces, ki omogoča nov vpogled v poslovanje in boljše strateške odločitve za prihodnost.

Q: Kaj je načrtovanje povpraševanja?
- Povezava med strateškim načrtovanjem prodaje in poslovanja (SOP) ter podrobnim načrtovanjem proizvodnje (MPS/MRP).
- Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
- Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.
- Nič od naštetega
A: Povezava med strateškim načrtovanjem prodaje in poslovanja (SOP) ter podrobnim načrtovanjem proizvodnje (MPS/MRP).

Q: Kaj sestavlja simulacijski model DES?
- Enote pretoka, viri, čakalne vrste in priključki
- Zaloge, tokovi in povratne zanke
- Agenti z njihovimi lastnostmi, odnosi in obnašanjem
- Nič od naštetega
A: Enote pretoka, viri, čakalne vrste in priključki

Q: Kaj je večkriterijsko odločanje?
- Poddisciplina raziskovanja operacij, ki se ukvarja z analizo več potencialno nasprotujočih si meril.
- Postopek iskanja anomalij, vzorcev in korelacij v večjih nizih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
- Strategije in tehnologije, ki jih podjetja uporabljajo za analizo preteklih in trenutnih poslovnih informacij.
- Nič od naštetega
A: Poddisciplina raziskovanja operacij, ki se ukvarja z analizo več potencialno nasprotujočih si meril.

Q: Kaj sestavlja simulacijski model SD?
- Zaloge, tokovi in povratne zanke
- Agenti z njihovimi lastnostmi, odnosi in obnašanjem
- Enote pretoka, viri, čakalne vrste in priključki
- Nič od naštetega
A: Zaloge, tokovi in povratne zanke

Q: Kaj je glavni cilj poslovne analitike (BA)?
- Ustvarjalna vizualizacija podatkov
- Izboljšati poslovno uspešnost z omogočanjem informiranega odločanja
- Za shranjevanje velikih naborov podatkov v podatkovnih zbirkah SQL
- Nič od naštetega
A: Izboljšati poslovno uspešnost z omogočanjem informiranega odločanja

Q: Kateri so ključni stebri rešitve za poslovno analitiko?
- Vizualizacija podatkov, vpogled v stranke in optimizacija shranjevanja
- Tehnična orodja, matematični modeli in strokovno znanje s področja
- Strojno učenje, platforme umetne inteligence in statistična programska oprema
- Nič od naštetega
A: Tehnična orodja, matematični modeli in strokovno znanje s področja

Q: Katera od naslednjih možnosti NI vrsta platforme za poslovno analitiko?
- Opisna
- Interaktivna
- Predpisovalni
- Nič od naštetega
A: Interaktivna

Q: Kaj je SQL?
- Programski jezik, ki se uporablja za oblikovanje grafičnih uporabniških vmesnikov
- Jezik, ki se uporablja za upravljanje in poizvedovanje po relacijskih podatkovnih zbirkah
- Programska oprema, ki se uporablja za vizualizacijo podatkov
- Nič od naštetega
A: Jezik, ki se uporablja za upravljanje in poizvedovanje po relacijskih podatkovnih zbirkah

Q: Kako je SQL povezan s poslovno analitiko in R?
- SQL izvaja napredne statistične analize, medtem ko se R osredotoča na shranjevanje podatkov.
- SQL shranjuje in upravlja transakcijske podatke, medtem ko se R uporablja za statistične analize podatkov
- SQL in R sta nezdružljiva in se uporabljata za popolnoma različne namene
- Nič od naštetega
A: SQL shranjuje in upravlja transakcijske podatke, medtem ko se R uporablja za statistične analize podatkov

Q: Kakšna je prednost uporabe R za analizo podatkov?
- To je lastniška programska oprema z zanesljivo podporo uporabnikom
- Je brezplačna, široko podprta na spletu in odlična za statistično analizo.
- Osredotoča se predvsem na upravljanje podatkovnih zbirk in optimizacijo poizvedb
- Nič od naštetega
A: Je brezplačna, široko podprta na spletu in odlična za statistično analizo.

Q: Kakšna je glavna vloga napovedovanja povpraševanja v oskrbovalnih verigah?
- Odpraviti potrebo po logističnem načrtovanju
- Zagotavljanje ključnih vhodnih podatkov za načrtovanje in nadzor funkcionalnih področij, kot sta logistika in proizvodnja
- Nadomestiti podatke o strankah s podatki o pošiljkah
- Nič od naštetega
A: Zagotavljanje ključnih vhodnih podatkov za načrtovanje in nadzor funkcionalnih področij, kot sta logistika in proizvodnja

Q: Kateri korak v postopku napovedovanja povpraševanja vključuje analizo grafičnih vzorcev za ugotavljanje trendov, sezonskosti in poslovnih ciklov?
- Opredelitev problema
- Predhodna analiza podatkov
- Vrednotenje modela napovedovanja
- Nič od naštetega
A: Predhodna analiza podatkov

Q: Zakaj podatki o prodaji veljajo za zanesljiv približek podatkov o povpraševanju v oskrbovalnih verigah?
- "Zlahka jih je pridobiti in so vedno natančni."
- Natančno odraža povpraševanje kupcev kljub občasnim omejitvam, kot so izpadi zalog
- Poenostavlja postopek napovedovanja, saj odpravlja druge spremenljivke
- Nič od naštetega
A: Natančno odraža povpraševanje kupcev kljub občasnim omejitvam, kot so izpadi zalog

Q: Kateri pristop strojnega učenja se uporablja, kadar so na voljo označeni podatki, pri čemer se vsak vhodni podatek poveže s pravilnim izhodnim podatkom?
- Nenadzorovano učenje
- Nadzorovano učenje
- Učenje z okrepitvijo
- Nič od naštetega
A: Nadzorovano učenje

Q: Kakšna je glavna prednost uporabe modela S-ARIMA za napovedovanje povpraševanja v oskrbovalnih verigah?
- "Lahko samodejno zazna anomalije brez nastavljanja parametrov."
- Učinkovito zajema in modelira sezonske vzorce, zato je idealen za ciklično povpraševanje
- Odpravlja potrebo po zgodovinskih podatkih
- Nič od naštetega
A: Učinkovito zajema in modelira sezonske vzorce, zato je idealen za ciklično povpraševanje

Q: Kateri je ključni izziv pri napovedovanju povpraševanja, izpostavljen v poglavju?
- Obvladovanje negotovosti povpraševanja in obravnavanje motenj, kot so tiste, ki jih je povzročila pandemija COVID-19
- Zagotavljanje, da imajo vsi zaposleni dostop do statistične programske opreme
- Odstranitev sezonskosti iz podatkov pred analizo
- Nič od naštetega
A: Obvladovanje negotovosti povpraševanja in obravnavanje motenj, kot so tiste, ki jih je povzročila pandemija COVID-19

Q: Na kaj se je osredotočalo področje umetne inteligence, ko se je v petdesetih letih prejšnjega stoletja začelo razvijati?
- Avtomatizirati preproste matematične izračune
- Avtomatizirati intelektualne naloge, ki jih običajno opravljajo ljudje
- Razviti robote, ki so sposobni fizičnega dela
- Nič od naštetega
A: Avtomatizirati intelektualne naloge, ki jih običajno opravljajo ljudje

Q: Kateri modeli strojnega učenja so bili v študiji primera o osrednjem skladišču izbrani za optimizacijo dodeljevanja viličarjev pri nakladanju?
- Logistična regresija in podporni vektorski stroji
- ANFIS (Adaptivni nevrofuzzy inferenčni sistem) in KARD (Klasifikacijska in regresijska drevesa)
- Naključni gozdovi in k-najbližji sosedje
- Nič od naštetega
A: ANFIS (Adaptivni nevrofuzzy inferenčni sistem) in KARD (Klasifikacijska in regresijska drevesa)

Q: Kako se strojno učenje (SU) razlikuje od simbolne umetne inteligence pri reševanju problemov?
- SU uporablja eksplicitna pravila za odločanje, medtem ko simbolna umetna inteligenca prilagaja pravila na podlagi podatkovnih vzorcev.
- SU se prilagaja specifičnim problemom z ugotavljanjem statističnih vzorcev, medtem ko simbolna umetna inteligenca temelji na vnaprej določenih pravilih
- SU je počasnejša, vendar zanesljivejša od simbolne umetne inteligence za zapletene naloge
- Nič od naštetega
A: SU se prilagaja specifičnim problemom z ugotavljanjem statističnih vzorcev, medtem ko simbolna umetna inteligenca temelji na vnaprej določenih pravilih

Q: Kdaj se za predstavitev podatkov najpogosteje uporablja frekvenčni histogram?
- Ko so podatki predstavljeni kvalitativno
- Kadar nimamo določene širine frekvenčnih razredov, imamo pa njihove frekvence
- Ko smo določili širine frekvenčnih razredov in njihove frekvence
- Nič od naštetega
A: Ko smo določili širine frekvenčnih razredov in njihove frekvence

Q: Kateri so trije ključni stebri ekosistema umetne inteligence in računalništva na podlagi podatkov?
- Vhodni podatki, izhodni podatki in stroškovna funkcija
- Algoritmi, računska moč in velikost zbirke podatkov
- Viri podatkov, uporabniški vmesnik in hitrost obdelave
- Nič od naštetega
A: Algoritmi, računska moč in velikost zbirke podatkov

Q: Statistične spremenljivke so razdeljene na:
- Kvalitativni in operativni
- Kvantitativni in kvalitativni
- Kvantitativni in diskretni
- Nič od naštetega
A: Kvantitativni in kvalitativni

Q: Kako se imenuje standardizirana normalna porazdelitev?
- Z - porazdelitev
- T- porazdelitev
- P – porazdelitev
- Nič od naštetega
A: Z - porazdelitev

Q: Kaj je mediana?
- Najpogosteje uporabljena vrednost
- Vrednost, ki se nahaja v zadnji četrtini vrstnega reda
- Vrednost, katere relativni rang je 0,5.
- Nič od naštetega
A: Vrednost, katere relativni rang je 0,5.

Q: Kaj je varianca?
- Varianca je kvadratno odstopanje niza podatkov od njegove srednje vrednosti.
- Varianca je povprečni kvadratni odklon niza podatkov od njegove povprečne vrednosti.
- Varianca je povprečni kvadratni odmik podatkovne množice od njenega načina.
- Nič od naštetega
A: Varianca je povprečni kvadratni odklon niza podatkov od njegove povprečne vrednosti.

Q: Kaj je naloga inferenčne statistike?
- Zajema metode za urejanje in povzemanje podatkov.
- Povzemanje pridobljenih podatkov o populaciji in njenih sestavinah
- Pomembne ugotovitve se sprejmejo na podlagi podatkov iz vzorca in se uporabijo za celotno populacijo.
- Nič od naštetega
A: Pomembne ugotovitve se sprejmejo na podlagi podatkov iz vzorca in se uporabijo za celotno populacijo.

Q: Kateri parametri določajo normalno porazdelitev?
- S spremenljivkama Mi in sigma
- S spremenljivkama Mi in epsilon
- S spremenljivkama Mi in delta
- Nič od naštetega
A: S spremenljivkama Mi in sigma

Q: Kaj nam pove centralni limitni teorem?
- Pod ustreznimi pogoji porazdelitev normalizirane različice vzorčne sredine konvergira k t-porazdelitvi.
- Pod ustreznimi pogoji se porazdelitev normalizirane različice vzorčne sredine približa binomski porazdelitvi.
- Pod ustreznimi pogoji se porazdelitev normalizirane različice vzorčne sredine približa normalni porazdelitvi.
- Nič od naštetega
A: Pod ustreznimi pogoji se porazdelitev normalizirane različice vzorčne sredine približa normalni porazdelitvi.

Q: Katere statistične teste poznamo:
- Anova, hi-kvadrat test, t-test
- Knova, pi-kvadrat test, t-test
- Anova, test psi-kvadrat, k-test
- Nič od naštetega
A: Anova, hi-kvadrat test, t-test

Q: Pri preverjanju hipotez postavljamo naslednje hipoteze:
- Ničelni in alternativni
- Negativni in alternativni
- Ničelno in abstraktno
- Nič od naštetega
A: Ničelni in alternativni

Q: Katera metoda je bila uporabljena za izpeljavo linearnega regresijskega modela?
- Metoda najmanjših kvadratov
- Metoda maksimalnih kvadratov
- Metoda nasprotnega kvadrata
- Nič od naštetega
A: Metoda najmanjših kvadratov

Q: Kateri so osnovni parametri linearnega regresijskega modela?
- Parameter b je kot premice, a pa začetna vrednost.
- Parameter b je naklon premice, a pa začetna vrednost.
- Parameter a je naklon premice, b pa vrednost napake.
- Nič od naštetega
A: Parameter b je naklon premice, a pa začetna vrednost.

Q: Kaj velja za linearni regresijski model?
- Pri linearni regresiji je pomembno, da med odvisno in neodvisno spremenljivko obstaja nelinearna povezava.
- Linearna regresijska analiza je statistična metoda, ki se uporablja za preverjanje vpliva več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko.
- Pri linearni regresiji je pomembno, da med odvisno in neodvisno spremenljivko obstaja linearna povezava. To pomeni, da se spremembe odvisne spremenljivke sorazmerno odražajo v spremembah neodvisnih spremenljivk.
- Nič od naštetega
A: Pri linearni regresiji je pomembno, da med odvisno in neodvisno spremenljivko obstaja linearna povezava. To pomeni, da se spremembe odvisne spremenljivke sorazmerno odražajo v spremembah neodvisnih spremenljivk.

Q: Kaj velja za korelacijski koeficient?
- "Številčna mera, ki predstavlja velikost linearne povezave med spremenljivkama X in Y, izmerjene na različnih predmetih študije."
- Vrednost korelacijskega koeficienta je lahko med 0 in 1
- "Številčna mera, ki predstavlja velikost linearne povezave med spremenljivkama X in Y, izmerjene na istem predmetu preučevanja."
- Nič od naštetega
A: "Številčna mera, ki predstavlja velikost linearne povezave med spremenljivkama X in Y, izmerjene na istem predmetu preučevanja."

Q: Kaj nam pove koeficient determinacije?
- Kolikšen delež variance odvisne spremenljivke x pojasnjuje spremenljivka y
- Kakšen delež variance odvisne spremenljivke Y pojasnjuje spremenljivka X
- Kolikšen delež mediane odvisne spremenljivke Y pojasnjuje spremenljivka X
- Nič od naštetega
A: Kakšen delež variance odvisne spremenljivke Y pojasnjuje spremenljivka X