EXAMENFOCUS
Business Intelligence
Examenvragen en kernleerstof, geordend per hoofdstuk
Universiteit Gent
Handelswetenschappen, derde bachelor
Echte en gereconstrueerde examenvragen met correcte antwoorden
Examenvragen 2020 tot 2026
Gebaseerd op 1.826 (post-examenvensters van 11 zittijden, gefilterd uit 14.301 berichten) uitgelezen Discord-
berichten
Theorie op basis van de gepinde samenvattingen, de practicumbundels en het handboek, cursus prof. Len
Lemeire
Enkel het THEORIE-EXAMEN. Het groepswerk en de opdracht vallen buiten dit document.
Examenfocus Business Intelligence 1
,Hoe gebruik je dit document?
Dit is geen samenvatting maar een vragendocument. De kern zijn de echte en gereconstrueerde examenvragen met
een volledig uitgewerkt antwoord, geordend per hoofdstuk. De theorie staat erbij, maar beknopt: ongeveer 20
procent theorie en 80 procent vragen. Het gaat uitsluitend over het schriftelijke theorie-examen met
meerkeuzevragen. Alles wat enkel over het groepswerk gaat, is bewust weggelaten; practicumstof staat er wel in
voor zover ze op het theorie-examen bevraagd wordt.
Elke vraag draagt op de derde regel haar bron: het jaar, de zittijd en waar ze vandaan komt. Bij een
gereconstrueerde vraag staat de betrouwbaarheid erbij. Achteraan vind je per zittijd een volledige reconstructie in
examenvolgorde, gevolgd door de valkuilen en het glossarium.
Kleurlegende
THEORIE
kernbegrippen, definities en formules die je moet kennen
VRAAG
een echte of gereconstrueerde examenvraag, met bron en jaar
ANTWOORD
het correcte antwoord met uitleg en waarom de andere opties fout zijn
TIP
een examentip op basis van terugkerende patronen
PROF QUOTE
een letterlijke formulering uit de opgave of de verbetersleutel
DISCORD
inzicht of betwisting uit een post-examen-discussie, altijd anoniem
Examenfocus Business Intelligence 2
, Thema-frequentietabel
Frequentie = het aantal uitgelezen examens waarin het thema voorkwam, gedeeld door 11. Die 11 zijn: negen zittijden van juni
2020 tot juni 2026, het voorbeeldexamen met antwoordsleutel van de prof, en de reeks Ufora-oefenvragen bij de practica.
Thema Aantal examens Prioriteit Waarover gaat het
Expected value framework en ██████████ MUST KNOW minimumkans, theoretisch maximale winst,
cost-benefit 11/11 beste model kiezen, GOOD-BAD in Weka
k-NN met similarity scaling ██████████ MUST KNOW sw = 1/afstand kwadraat, contributions,
11/11 valstrik met minder buren dan gegeven
Confusion matrix, accuracy en ██████████ MUST KNOW matrix lezen, TPR en FPR, accuracy als slechte
ZeroR 11/11 maatstaf, majority baseline
ROC, threshold, conservatief en ██████████ MUST KNOW punt koppelen aan matrix, aflezen van een
permissief 11/11 logistische regressie, AUC
Information gain en entropie ██████████ MUST KNOW IG berekenen, Weka-staafjes lezen, boom
11/11 opbouwen, BBQ-val
Weka-output en instellingen ██████████ MUST KNOW preprocess en classify lezen, filters, J48-
11/11 parameters, Apriori-parameters
Laplace-correctie █████████░ MUST KNOW voorwaarts en achterwaarts, (n+1) gedeeld
10/11 door (n+m+2)
Naive Bayes █████████░ MUST KNOW prior, conditionele kansen, normaliseren,
10/11 afronden per tussenstap
Overfitting, fitting graph en █████████░ MUST KNOW sweet spot, cross-validatie, k+1 modellen,
learning curve 10/11 threshold helpt niet
Tekstmining: TF-IDF, bag of █████████░ Hoge prio IDF = 1 + log(N/df), wifi-antennes, named
words, n-grams 10/11 entities, normalisatie
Associatieregels ████████░░ Hoge prio support, confidence, lift, leverage, lift bij
9/11 zeldzame items
Clustering en dendrogram ████████░░ Hoge prio k-means iteratief, snijlijn en aantal clusters,
9/11 clusterlabel als attribuut
CRISP-DM, supervised of ████████░░ Hoge prio techniek kiezen bij een businessprobleem,
unsupervised, selectiebias 9/11 leaks, survivorship bias
Bias, variantie, randomness en ███████░░░ Hoge prio de vier foutentypes, dartbordbeeld, meta-
ensemble 8/11 classifiers in Weka
Lineaire discriminant, ██████░░░░ Middelgroot hinge loss, afstand en kans, SMO geeft geen
logistische regressie en SVM 7/11 probabiliteiten
Examenfocus Business Intelligence 3
Business Intelligence
Examenvragen en kernleerstof, geordend per hoofdstuk
Universiteit Gent
Handelswetenschappen, derde bachelor
Echte en gereconstrueerde examenvragen met correcte antwoorden
Examenvragen 2020 tot 2026
Gebaseerd op 1.826 (post-examenvensters van 11 zittijden, gefilterd uit 14.301 berichten) uitgelezen Discord-
berichten
Theorie op basis van de gepinde samenvattingen, de practicumbundels en het handboek, cursus prof. Len
Lemeire
Enkel het THEORIE-EXAMEN. Het groepswerk en de opdracht vallen buiten dit document.
Examenfocus Business Intelligence 1
,Hoe gebruik je dit document?
Dit is geen samenvatting maar een vragendocument. De kern zijn de echte en gereconstrueerde examenvragen met
een volledig uitgewerkt antwoord, geordend per hoofdstuk. De theorie staat erbij, maar beknopt: ongeveer 20
procent theorie en 80 procent vragen. Het gaat uitsluitend over het schriftelijke theorie-examen met
meerkeuzevragen. Alles wat enkel over het groepswerk gaat, is bewust weggelaten; practicumstof staat er wel in
voor zover ze op het theorie-examen bevraagd wordt.
Elke vraag draagt op de derde regel haar bron: het jaar, de zittijd en waar ze vandaan komt. Bij een
gereconstrueerde vraag staat de betrouwbaarheid erbij. Achteraan vind je per zittijd een volledige reconstructie in
examenvolgorde, gevolgd door de valkuilen en het glossarium.
Kleurlegende
THEORIE
kernbegrippen, definities en formules die je moet kennen
VRAAG
een echte of gereconstrueerde examenvraag, met bron en jaar
ANTWOORD
het correcte antwoord met uitleg en waarom de andere opties fout zijn
TIP
een examentip op basis van terugkerende patronen
PROF QUOTE
een letterlijke formulering uit de opgave of de verbetersleutel
DISCORD
inzicht of betwisting uit een post-examen-discussie, altijd anoniem
Examenfocus Business Intelligence 2
, Thema-frequentietabel
Frequentie = het aantal uitgelezen examens waarin het thema voorkwam, gedeeld door 11. Die 11 zijn: negen zittijden van juni
2020 tot juni 2026, het voorbeeldexamen met antwoordsleutel van de prof, en de reeks Ufora-oefenvragen bij de practica.
Thema Aantal examens Prioriteit Waarover gaat het
Expected value framework en ██████████ MUST KNOW minimumkans, theoretisch maximale winst,
cost-benefit 11/11 beste model kiezen, GOOD-BAD in Weka
k-NN met similarity scaling ██████████ MUST KNOW sw = 1/afstand kwadraat, contributions,
11/11 valstrik met minder buren dan gegeven
Confusion matrix, accuracy en ██████████ MUST KNOW matrix lezen, TPR en FPR, accuracy als slechte
ZeroR 11/11 maatstaf, majority baseline
ROC, threshold, conservatief en ██████████ MUST KNOW punt koppelen aan matrix, aflezen van een
permissief 11/11 logistische regressie, AUC
Information gain en entropie ██████████ MUST KNOW IG berekenen, Weka-staafjes lezen, boom
11/11 opbouwen, BBQ-val
Weka-output en instellingen ██████████ MUST KNOW preprocess en classify lezen, filters, J48-
11/11 parameters, Apriori-parameters
Laplace-correctie █████████░ MUST KNOW voorwaarts en achterwaarts, (n+1) gedeeld
10/11 door (n+m+2)
Naive Bayes █████████░ MUST KNOW prior, conditionele kansen, normaliseren,
10/11 afronden per tussenstap
Overfitting, fitting graph en █████████░ MUST KNOW sweet spot, cross-validatie, k+1 modellen,
learning curve 10/11 threshold helpt niet
Tekstmining: TF-IDF, bag of █████████░ Hoge prio IDF = 1 + log(N/df), wifi-antennes, named
words, n-grams 10/11 entities, normalisatie
Associatieregels ████████░░ Hoge prio support, confidence, lift, leverage, lift bij
9/11 zeldzame items
Clustering en dendrogram ████████░░ Hoge prio k-means iteratief, snijlijn en aantal clusters,
9/11 clusterlabel als attribuut
CRISP-DM, supervised of ████████░░ Hoge prio techniek kiezen bij een businessprobleem,
unsupervised, selectiebias 9/11 leaks, survivorship bias
Bias, variantie, randomness en ███████░░░ Hoge prio de vier foutentypes, dartbordbeeld, meta-
ensemble 8/11 classifiers in Weka
Lineaire discriminant, ██████░░░░ Middelgroot hinge loss, afstand en kans, SMO geeft geen
logistische regressie en SVM 7/11 probabiliteiten
Examenfocus Business Intelligence 3
