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DA0-002 Testking - DA0-002 Deutsche

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DA0-002 Deutsche & DA0-002 Zertifizierung

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CompTIA Data+ Exam (2025) DA0-002 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q16-Q21):

16. Frage
A data analyst needs to get an accurate idea of how data components are automated. Which of the following types of documentation should the analyst review first?

• A. Data lineage
• B. Data dictionary
• C. Data explainability report
• D. Data flow diagram

Antwort: D

Begründung:
This question pertains to theData Concepts and Environmentsdomain, focusing on documentation for understanding data processes. The analyst needs to understand automation of data components, which involves data movement and processes.
* Data flow diagram (Option A): A data flow diagram (DFD) visualizes how data moves through systems, including automated processes, making it the best starting point.
* Data explainability report (Option B): This is related to AI/ML model transparency, not data automation.
* Data dictionary (Option C): A data dictionary defines data elements, not how they're automated.
* Data lineage (Option D): Data lineage tracks data origin and transformations but doesn't focus on automation processes.
The DA0-002 Data Concepts and Environments domain includes understanding "data schemas and dimensions," and a data flow diagram is key for visualizing automation.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 1.0 Data Concepts and Environments.

 

17. Frage
A data analyst creates a report, and some of the fields are empty. Which of the following conditions should the analyst add to a query to provide a list of all the records with empty fields?

• A. WHERE [ColumnName] IS NULL
• B. WHERE [ColumnName] = NULL
• C. WHERE [ColumnName] IS NOT NULL
• D. WHERE [ColumnName] = 'NULL'

Antwort: A

Begründung:
This question falls under theData Analysisdomain, focusing on SQL queries to identify data issues. The task is to find records with empty fields, which in SQL means NULL values.
* WHERE [ColumnName] = NULL (Option A): In SQL, NULL cannot be compared using "="; this syntax is incorrect.
* WHERE [ColumnName] IS NULL (Option B): This is the correct SQL syntax to identify NULL values, which represent empty fields.
* WHERE [ColumnName] IS NOT NULL (Option C): This finds non-empty fields, the opposite of the requirement.
* WHERE [ColumnName] = 'NULL' (Option D): This checks for the string "NULL," not a true NULL value, which is incorrect.
The DA0-002 Data Analysis domain includes "applying the appropriate descriptive statistical methods using SQL queries," such as identifying NULL values with IS NULL.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 3.0 Data Analysis.

 

18. Frage
A data analyst is creating a new dataset that involves bringing together the following datasets:
Name
ID
Date of birth
Frank
23525
3/19
Martha
11290
6/13
Ellen
12141
11/4
ID
Address
City
State
23525
1234 Harding
Chicago
IL
11040
935 Terrace Hills
Chino
CA
11290
2 Speedway
Miami
FL
Which of the following would be the output if the data analyst does a FULL JOIN?

• A. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
  Ellen
  12141
  11/4
  2 Speedway
  Miami
  FL
• B. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  2 Speedway
  Miami
  FL
  Ellen
  12141
  11/4
  11040
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
• C. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  2 Speedway
  Miami
  FL
  Ellen
  12141
  11/4
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
• D. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
  Ellen
  12141
  11/4
  2 Speedway
  Miami
  FL

Antwort: B

Begründung:
This question falls under theData Concepts and Environmentsdomain, focusing on database operations like joins. A FULL JOIN combines all rows from both tables, including matches and non-matches, filling in NULLs where there's no corresponding data.
* The first table has IDs: 23525 (Frank), 11290 (Martha), 12141 (Ellen).
* The second table has IDs: 23525, 11040, 11290.
* A FULL JOIN includes all IDs: 23525, 11290, 12141, 11040.
* 23525 matches (Frank with 1234 Harding, Chicago, IL).
* 11290 matches (Martha with 2 Speedway, Miami, FL).
* 12141 has no match in the second table, so Address, City, and State are NULL.
* 11040 has no match in the first table, so Name and Date of birth are NULL.
* Option A: Incorrect; it includes a row for Ellen with "2 Speedway," but Ellen's ID (12141) doesn't match any address, and 11040 is missing.
* Option B: Identical to Option A, so incorrect for the same reasons.
* Option C: Incorrect; it mismatches addresses (e.g., Ellen with 935 Terrace Hills, which belongs to
11040).
* Option D: Correct; it includes all IDs, with NULLs for non-matching rows (Ellen has no address, and
11040 has no name).
The DA0-002 Data Concepts and Environments domain includes understanding "data schemas and dimensions," such as performing joins in relational databases.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 1.0 Data Concepts and Environments.

 

19. Frage
A data analyst calculated the average score per student without making any changes to the following table:
Student
Subject
Score
123
Math
100
123
Biology
80
234
Math
96
123
Biology
80
345
Biology
88
234
Math
96
Which of the following exploration techniques should the analyst have considered before calculating the average?

• A. Grouping
• B. Redundancy
• C. Binning
• D. Duplication

Antwort: D

Begründung:
This question pertains to theData Governancedomain, focusing on data quality issues that affect analysis.
The table contains duplicate rows, which would skew the average score calculation if not addressed.
* Student 123: Math (100), Biology (80), Biology (80)- Duplicate Biology score.
* Student 234: Math (96), Math (96)- Duplicate Math score.
* Student 345: Biology (88)- No duplicates.
* Duplication (Option A): The table has duplicate rows (e.g., Student 123's Biology score of 80 appears twice), which would inflate the average if not removed. The analyst should have checked for duplicates before calculating the average.
* Redundancy (Option B): Redundancy refers to unnecessary fields (e.g., storing the same data in multiple columns), not duplicate rows.
* Binning (Option C): Binning groups data into categories, not relevant for addressing duplicates in averaging.
* Grouping (Option D): Grouping (e.g., GROUP BY in SQL) might be part of the solution,but the issue to identify is duplication.
The DA0-002 Data Governance domain includes "data quality control concepts," and checking for duplication is critical to ensure accurate calculations like averages.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 5.0 Data Governance.

 

20. Frage
A data analyst is generating a custom report for a Chief Executive Officer's executive meeting. Later, the analyst learns that other custom reports will be required for future executive meetings. Which of the following delivery methods should the analyst use?

• A. Real-time
• B. Recurring
• C. Self-service
• D. Ad hoc

Antwort: B

Begründung:
This question falls under theVisualization and Reportingdomain of DA0-002, which involves selecting appropriate delivery methods for reports. The scenario describes a need for custom reports for future executive meetings, implying a scheduled, repeated delivery.
* Ad hoc (Option A): Ad hoc reports are generated on-demand for one-time use, not suitable for ongoing needs.
* Real-time (Option B): Real-time delivery provides live data updates, which isn't necessary for scheduled executive meetings.
* Recurring (Option C): Recurring delivery involves scheduling reports to be generated and delivered at regular intervals (e.g., weekly or monthly), which fits the need for future executive meetings.
* Self-service (Option D): Self-service allows users to generate reports themselves, but the scenario implies the analyst will create the reports.
The DA0-002 Visualization and Reporting domain includes understanding "the appropriate visualization in the form of a report" with delivery methods , and recurring delivery aligns with scheduled reporting needs.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 4.0 Visualization and Reporting

 

21. Frage
......

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