Quay lại danh mục Trắc nghiệm Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh

Bộ 12 - Trắc nghiệm Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh

Thời gian còn lại: --:--

Câu 1: Trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, sự khác biệt cốt lõi giữa Business Intelligence (BI) và Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì?

Câu 2: Ví dụ nào sau đây được coi là dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) trong hoạt động thương mại điện tử?

Câu 3: Trong phân tích giỏ hàng (Market Basket Analysis), chỉ số 'Lift' lớn hơn 1 giữa sản phẩm A và sản phẩm B cho biết điều gì?

Câu 4: Kỹ thuật 'A/B Testing' thường được sử dụng nhất trong trường hợp nào sau đây tại các doanh nghiệp kỹ thuật số?

Câu 5: Khi xây dựng mô hình dự báo doanh thu, hiện tượng 'Overfitting' (Quá khớp) dẫn đến hệ quả gì?

Câu 6: Mục tiêu chính của việc sử dụng thuật toán phân cụm (Clustering) trong phân tích khách hàng là gì?

Câu 7: Trong hệ thống gợi ý (Recommender Systems), phương pháp 'Collaborative Filtering' hoạt động dựa trên nguyên lý nào?

Câu 8: Tại sao việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại được coi là bước quan trọng nhất trong quy trình khoa học dữ liệu?

Câu 9: Chỉ số R-squared (Hệ số xác định) trong mô hình hồi quy tuyến tính cho biết điều gì?

Câu 10: Thuật ngữ 'Churn Rate' trong kinh doanh dịch vụ đăng ký (subscription-based business) có ý nghĩa gì khi phân tích dữ liệu?

Câu 11: Trong phân tích văn bản (Text Mining), kỹ thuật 'Sentiment Analysis' được ứng dụng chủ yếu để làm gì?

Câu 12: Đặc trưng nào sau đây mô tả đúng về thuộc tính 'Velocity' trong khái niệm Big Data?

Câu 13: Khi đối mặt với dữ liệu mất mát (missing data) trong một bộ dữ liệu kinh doanh, cách tiếp cận nào thường được cân nhắc đầu tiên để tránh làm mất quá nhiều thông tin?

Câu 14: Mô hình hồi quy Logistic (Logistic Regression) thường được ứng dụng cho loại bài toán nào trong kinh doanh?

Câu 15: Trong đánh giá mô hình phân loại, chỉ số 'Precision' (Độ chính xác) đo lường điều gì?

Câu 16: Sự khác biệt chính giữa kho dữ liệu (Data Warehouse) và hồ dữ liệu (Data Lake) là gì?

Câu 17: Kỹ thuật 'Feature Engineering' (Xây dựng đặc trưng) trong khoa học dữ liệu có mục đích gì?

Câu 18: Tại sao các doanh nghiệp cần thực hiện 'Cross-Validation' (Kiểm chéo) khi huấn luyện mô hình?

Câu 19: Trong phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis), khái niệm 'Seasonality' (Tính mùa vụ) đề cập đến điều gì?

Câu 20: Mô hình Random Forest (Rừng ngẫu nhiên) vượt trội hơn một cây quyết định (Decision Tree) đơn lẻ ở điểm nào?

Câu 21: Đâu là một thách thức về đạo đức (ethics) hàng đầu khi triển khai khoa học dữ liệu trong kinh doanh?

Câu 22: Trong quy trình ETL (Extract, Transform, Load), giai đoạn 'Transform' đóng vai trò gì?

Câu 23: Chỉ số 'Customer Lifetime Value' (CLV) giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định gì dựa trên dữ liệu?

Câu 24: Phương pháp PCA (Principal Component Analysis) thường được dùng để làm gì trong chuẩn bị dữ liệu?

Câu 25: Loại biểu đồ nào là phù hợp nhất để thể hiện mối tương quan giữa hai biến định lượng (ví dụ: Ngân sách quảng cáo và Doanh thu)?