Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Управление на основе больших данных в киберспорте и фиджитал спорте.кс_МАГ

Управление на основе больших данных в киберспорте и фиджитал спорте.кс_МАГ

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

50 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Что означает характеристика Volume в концепции Big Data?

  1. Скорость обработки данных
  2. Достоверность источников
  3. Объём генерируемых и хранимых данных
  4. Ценность аналитических выводов
Вопрос 2

Какой тип данных является основным в киберспортивной аналитике?

  1. Финансовая отчётность
  2. Игровая телеметрия и реплеи
  3. Социальные опросы
  4. Медицинские карты
Вопрос 3

Какие данные дополняют аналитику в фиджитал-спорте?

  1. Только игровые логи
  2. Экономические показатели
  3. Биометрические и сенсорные данные
  4. Маркетинговые метрики
Вопрос 4

Что фиксируется в игровых реплеях?

  1. Только итог матча
  2. Системные события и действия игроков
  3. Комментарии зрителей
  4. Финансовые транзакции
Вопрос 5

Какую управленческую роль играют данные в киберспорте?

  1. Используются только для отчётов
  2. Применяются исключительно маркетологами
  3. Поддерживают принятие решений
  4. Не влияют на управление
Вопрос 6

Почему большие данные без аналитики теряют ценность?

  1. Из-за высокой стоимости хранения
  2. Из-за отсутствия визуализации
  3. Из-за невозможности интерпретации
  4. Из-за ограничений оборудования
Вопрос 7

Что относится к цифровым источникам данных?

  1. Данные пульса
  2. IMU-сенсоры
  3. Игровые API и реплеи
  4. Видео с камер наблюдения
Вопрос 8

Что означает Velocity в Big Data?

  1. Количество источников
  2. Скорость генерации и обработки данных
  3. Надёжность хранения
  4. Экономическая ценность
Вопрос 9

Что такое игровая телеметрия?

  1. Финансовая статистика турнира
  2. Набор данных о действиях игроков в реальном времени
  3. Видеоаналитика трансляций
  4. Анализ чатов зрителей
Вопрос 10

Какие данные фиксируются в CS2 или Dota 2?

  1. Только убийства
  2. Экономика, урон, позиции, тайминги
  3. Данные о зрителях
  4. Биометрия игроков
Вопрос 11

В чём отличие client-side данных?

  1. Генерируются сервером
  2. Собираются только аналитиками
  3. Формируются на стороне игрока
  4. Используются только для трансляций
Вопрос 12

Для чего используются игровые API?

  1. Для визуализации трансляций
  2. Для сбора структурированных данных
  3. Для обучения игроков
  4. Для античита
Вопрос 13

Какие биометрические данные применяются чаще всего?

  1. Цвет кожи
  2. Пульс и HRV
  3. Рост и вес
  4. Возраст
Вопрос 14

Что измеряют IMU-сенсоры?

  1. Звук
  2. Освещённость
  3. Ускорение и вращение
  4. Давление воздуха
Вопрос 15

Для чего используется компьютерное зрение?

  1. Анализ чатов
  2. Отслеживание движений тела
  3. Генерация графики
  4. Управление серверами
Вопрос 16

Почему важны этика и согласие при сборе данных?

  1. Из-за требований спонсоров
  2. Из-за технических ограничений
  3. Из-за персонального характера данных
  4. Из-за сложности обработки
Вопрос 17

Какой анализ отвечает на вопрос «что произошло»?

  1. Диагностический
  2. Предписывающий
  3. Описательный
  4. Предсказательный
Вопрос 18

Диагностический анализ нужен для:

  1. Прогноза будущего
  2. Поиска причин событий
  3. Визуализации данных
  4. Хранения данных
Вопрос 19

Предписывающий анализ позволяет:

  1. Описывать прошлое
  2. Объяснять причины
  3. Давать рекомендации
  4. Хранить данные
Вопрос 20

Что показывает корреляция?

  1. Причину события
  2. Направление связи
  3. Точность прогноза
  4. Финансовый результат
Вопрос 21

Почему корреляция не равна причинности?

  1. Из-за малого объёма данных
  2. Из-за случайных совпадений
  3. Из-за высокой скорости данных
  4. Из-за ошибок хранения
Вопрос 22

Для чего применяется регрессия?

  1. Кластеризация игроков
  2. Визуализация
  3. Прогноз и оценка факторов
  4. Античит
Вопрос 23

Что делает машинное обучение?

  1. Хранит данные
  2. Анализирует вручную
  3. Выявляет сложные закономерности
  4. Передаёт данные
Вопрос 24

Кластеризация позволяет:

  1. Прогнозировать счёт
  2. Группировать игроков по стилю
  3. Снижать пинг
  4. Анализировать чаты
Вопрос 25

Зачем используются дашборды?

  1. Для программирования
  2. Для визуального анализа
  3. Для хранения данных
  4. Для античита
Вопрос 26

Что относится к индивидуальным метрикам?

  1. Ping
  2. APM и точность
  3. Количество зрителей
  4. Доход клуба
Вопрос 27

Командная синергия — это:

  1. Уровень индивидуального скилла
  2. Эффективность взаимодействия игроков
  3. Финансовая модель
  4. Маркетинговый показатель
Вопрос 28

Что позволяет выявить аналитика ошибок?

  1. Спонсоров
  2. Причины проигрыша
  3. Зрительский интерес
  4. Серверные сбои
Вопрос 29

Профиль игрока включает:

  1. Только статистику
  2. Поведенческие и когнитивные данные
  3. Только биометрию
  4. Финансы
Вопрос 30

Биометрия помогает:

  1. Улучшить трансляцию
  2. Оценить усталость и стресс
  3. Повысить FPS
  4. Анализировать чаты
Вопрос 31

Зачем анализировать тайминги?

  1. Для красоты графиков
  2. Для оценки координации
  3. Для рекламы
  4. Для снижения пинга
Вопрос 32

Как данные помогают распределять роли?

  1. Случайно
  2. По личному желанию
  3. По объективным метрикам
  4. По возрасту
Вопрос 33

Поведенческая аналитика изучает:

  1. Серверы
  2. Решения и реакции
  3. Финансы
  4. Маркетинг
Вопрос 34

Что критично для онлайн-турнира?

  1. Дизайн студии
  2. Ping и latency
  3. Количество спонсоров
  4. Музыка
Вопрос 35

Мониторинг инфраструктуры нужен для:

  1. Рекламы
  2. Снижения рисков
  3. Обучения игроков
  4. Анализа чатов
Вопрос 36

Античит-системы используют:

  1. Поведенческие паттерны
  2. Только жалобы
  3. Маркетинговые данные
  4. Финансовые отчёты
Вопрос 37

Какие данные показывают интерес зрителей?

  1. HRV
  2. Время просмотра
  3. APM
  4. Ping
Вопрос 38

Packet loss влияет на:

  1. Качество геймплея
  2. Спонсорские контракты
  3. Дизайн интерфейса
  4. Аналитику поведения
Вопрос 39

Аналитика расписания позволяет:

  1. Увеличить нагрузку
  2. Оптимизировать аудиторию
  3. Снизить FPS
  4. Уменьшить данные
Вопрос 40

Для чего анализируют трансляции?

  1. Для монтажа
  2. Для оценки качества показа
  3. Для обучения игроков
  4. Для античита
Вопрос 41

Data-driven управление — это:

  1. Интуитивные решения
  2. Решения на основе данных
  3. Управление персоналом
  4. Маркетинг
Вопрос 42

Данные в стратегии используются для:

  1. Хранения
  2. Прогнозирования и планирования
  3. Только отчётов
  4. Трансляций
Вопрос 43

KPI в киберспорте — это:

  1. Игровые роли
  2. Ключевые показатели эффективности
  3. Типы матчей
  4. Серверные логи
Вопрос 44

Аналитика повышает коммерческую эффективность за счёт:

  1. Интуиции
  2. Оптимизации решений
  3. Увеличения данных
  4. Снижения FPS
Вопрос 45

Цифровой профиль организации — это:

  1. Сайт
  2. Совокупность данных и метрик
  3. Логотип
  4. Стрим
Вопрос 46

Масштабирование на основе данных позволяет:

  1. Снижать качество
  2. Управлять ростом
  3. Исключать аналитику
  4. Повышать риск
Вопрос 47

Почему данные — конкурентное преимущество?

  1. Они бесплатны
  2. Они уникальны
  3. Они заменяют тренера
  4. Они снижают FPS
Вопрос 48

Прогнозирование помогает:

  1. Описывать прошлое
  2. Планировать будущее
  3. Анализировать чаты
  4. Хранить данные
Вопрос 49

Аналитическая культура — это:

  1. Использование Excel
  2. Привычка принимать решения на основе данных
  3. Работа аналитика
  4. Визуализация
Вопрос 50

Будущее киберспорта невозможно без Big Data, потому что:

  1. Растёт количество матчей
  2. Увеличивается сложность процессов
  3. Снижается интерес
  4. Нет альтернатив