Quay lại danh mục Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData)

Trang chủ
Trắc nghiệm
Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData)
Bộ 9 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ 9 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Thời gian còn lại: --:--

Kết quả của bạn:

Bạn đã đúng:

Bạn đã sai:

Tổng số câu:

Câu 1: Trong mô hình '5Vs' của Dữ liệu lớn (Big Data), đặc điểm 'Variety' (Đa dạng) chủ yếu đề cập đến vấn đề gì?

A. Tốc độ truyền tải dữ liệu qua mạng internet.
B. Sự phong phú về các định dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh và video.
C. Tổng dung lượng lưu trữ của hệ thống tính bằng Petabyte.
D. Độ chính xác và tính xác thực của nguồn dữ liệu.

💡 Lời giải chi tiết:

Theo định nghĩa phổ biến về Big Data, Variety đại diện cho sự đa dạng về các loại và định dạng dữ liệu khác nhau từ có cấu trúc, bán cấu trúc đến không cấu trúc. Kết luận Lý giải Sự phong phú về các định dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh và video.

Câu 2: Thành phần nào trong kiến trúc Hadoop Distributed File System (HDFS) chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu thực tế dưới dạng các 'block'?

A. NameNode.
B. Resource Manager.
C. DataNode.
D. Zookeeper.

💡 Lời giải chi tiết:

Trong kiến trúc HDFS, trong khi NameNode quản lý metadata thì DataNode là nơi trực tiếp lưu trữ các khối dữ liệu (blocks) trên các thiết bị lưu trữ vật lý. Kết luận Lý giải DataNode.

Câu 3: Tại sao Apache Spark thường có tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn MapReduce của Hadoop truyền thống?

A. Vì Spark sử dụng ngôn ngữ lập trình Python thay vì Java.
B. Vì Spark thực hiện tính toán trên bộ nhớ (in-memory) thay vì ghi dữ liệu trung gian xuống đĩa cứng.
C. Vì Spark không yêu cầu hệ thống tệp phân tán để hoạt động.
D. Vì Spark giới hạn số lượng người dùng truy cập cùng lúc.

💡 Lời giải chi tiết:

Theo các phân tích kỹ thuật, khả năng xử lý 'in-memory' giúp Spark loại bỏ độ trễ do thao tác đọc/ghi liên tục vào đĩa cứng vốn là hạn chế của MapReduce. Kết luận Lý giải Vì Spark thực hiện tính toán trên bộ nhớ (in-memory) thay vì ghi dữ liệu trung gian xuống đĩa cứng.

Câu 4: Theo định lý CAP trong hệ thống phân tán, ba yếu tố nào không thể đồng thời đạt được ở mức tối ưu nhất?

A. Sự nhất quán (Consistency), Tính sẵn sàng (Availability), Khả năng chịu lỗi phân vùng (Partition Tolerance).
B. Tốc độ (Speed), Bảo mật (Security), Chi phí (Cost).
C. Dung lượng (Volume), Giá trị (Value), Độ tin cậy (Veracity).
D. Cấu trúc (Structure), Quy mô (Scale), Hiệu suất (Performance).

💡 Lời giải chi tiết:

Định lý CAP khẳng định rằng một hệ thống dữ liệu phân tán chỉ có thể đảm bảo tối đa hai trong ba thuộc tính là Consistency, Availability và Partition Tolerance. Kết luận Lý giải Sự nhất quán (Consistency), Tính sẵn sàng (Availability), Khả năng chịu lỗi phân vùng (Partition Tolerance).

Câu 5: Cơ sở dữ liệu NoSQL nào sau đây được phân loại vào nhóm 'Document Store' (Lưu trữ tài liệu)?

A. Neo4j.
B. HBase.
C. Cassandra.
D. MongoDB.

💡 Lời giải chi tiết:

MongoDB là một trong những hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất sử dụng mô hình lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu JSON-like (BSON). Kết luận Lý giải MongoDB.

Câu 6: Đặc điểm chính phân biệt giữa Data Lake và Data Warehouse là gì?

A. Data Lake chỉ lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý, còn Data Warehouse lưu trữ dữ liệu thô.
B. Data Lake lưu trữ mọi loại dữ liệu ở dạng thô, trong khi Data Warehouse lưu trữ dữ liệu có cấu trúc đã được lọc và xử lý.
C. Data Warehouse có chi phí lưu trữ thấp hơn Data Lake rất nhiều.
D. Data Lake không hỗ trợ các công cụ phân tích trí tuệ doanh nghiệp (BI).

💡 Lời giải chi tiết:

Data Lake cho phép lưu trữ dữ liệu thô ở quy mô lớn mà không cần định nghĩa cấu trúc trước, trái ngược với yêu cầu về cấu trúc nghiêm ngặt của Data Warehouse. Kết luận Lý giải Data Lake lưu trữ mọi loại dữ liệu ở dạng thô, trong khi Data Warehouse lưu trữ dữ liệu có cấu trúc đã được lọc và xử lý.

Câu 7: Apache Kafka thường được sử dụng trong hệ sinh thái Big Data với mục đích chính là gì?

A. Lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn thay thế cho HDFS.
B. Xây dựng các đường ống dữ liệu (data pipelines) và xử lý luồng (stream processing) thời gian thực.
C. Thiết kế giao diện người dùng cho các ứng dụng web.
D. Nén dữ liệu để tiết kiệm không gian đĩa cứng.

💡 Lời giải chi tiết:

Apache Kafka là nền tảng phân phối tin nhắn hiệu suất cao, đóng vai trò trung tâm trong việc thu thập và truyền tải các luồng dữ liệu thời gian thực giữa các hệ thống. Kết luận Lý giải Xây dựng các đường ống dữ liệu (data pipelines) và xử lý luồng (stream processing) thời gian thực.

Câu 8: Công cụ nào sau đây được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu giữa Hadoop và các cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL hoặc Oracle?

A. Apache Sqoop.
B. Apache Pig.
C. Apache Mahout.
D. Apache Oozie.

💡 Lời giải chi tiết:

Apache Sqoop (SQL-to-Hadoop) được thiết kế chuyên dụng để nhập và xuất dữ liệu hiệu quả giữa Hadoop và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Kết luận Lý giải Apache Sqoop.

Câu 9: Trong mô hình 5Vs, chữ 'V' nào đại diện cho tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu?

A. Volume.
B. Velocity.
C. Veracity.
D. Value.

💡 Lời giải chi tiết:

Veracity đề cập đến chất lượng, độ nhiễu và tính trung thực của dữ liệu, điều này rất quan trọng để đảm bảo kết quả phân tích có giá trị thực tế. Kết luận Lý giải Veracity.

Câu 10: Thành phần YARN (Yet Another Resource Negotiator) trong Hadoop 2.x có chức năng chính là gì?

A. Lưu trữ metadata cho NameNode.
B. Quản lý tài nguyên hệ thống và lập lịch thực hiện các ứng dụng phân tán.
C. Thực hiện các truy vấn SQL trực tiếp trên HDFS.
D. Mã hóa dữ liệu để bảo mật thông tin.

💡 Lời giải chi tiết:

YARN tách biệt chức năng quản lý tài nguyên khỏi mô hình xử lý dữ liệu, cho phép nhiều ứng dụng khác nhau cùng chạy trên một cụm Hadoop. Kết luận Lý giải Quản lý tài nguyên hệ thống và lập lịch thực hiện các ứng dụng phân tán.

Câu 11: Quy trình ETL trong xử lý dữ liệu truyền thống bao gồm các bước nào theo thứ tự?

A. Erase, Transfer, Link.
B. Extract, Transform, Load.
C. Encrypt, Test, List.
D. Export, Translate, Locate.

💡 Lời giải chi tiết:

ETL là quy trình tích hợp dữ liệu tiêu chuẩn gồm Trích xuất (Extract) dữ liệu từ nguồn, Biến đổi (Transform) theo quy tắc và Tải (Load) vào kho lưu trữ đích. Kết luận Lý giải Extract, Transform, Load.

Câu 12: Trong lập trình MapReduce, giai đoạn 'Reduce' thực hiện nhiệm vụ gì?

A. Chia dữ liệu đầu vào thành các mảnh nhỏ hơn.
B. Tổng hợp các kết quả trung gian có cùng khóa (key) từ giai đoạn Map để đưa ra kết quả cuối cùng.
C. Kiểm tra lỗi cú pháp của mã nguồn Java.
D. Lưu trữ dữ liệu thô vào bộ nhớ tạm.

💡 Lời giải chi tiết:

Hàm Reduce nhận các cặp khóa-giá trị đã được sắp xếp từ hàm Map và thực hiện các phép toán tổng hợp như cộng, đếm hoặc trung bình. Kết luận Lý giải Tổng hợp các kết quả trung gian có cùng khóa (key) từ giai đoạn Map để đưa ra kết quả cuối cùng.

Câu 13: Apache HBase là loại cơ sở dữ liệu nào trong hệ sinh thái Big Data?

A. Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS).
B. Cơ sở dữ liệu đồ thị (Graph DB).
C. Cơ sở dữ liệu NoSQL hướng cột (Column-family store).
D. Cơ sở dữ liệu dạng văn bản thuần túy.

💡 Lời giải chi tiết:

Apache HBase là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở, phân tán, hướng cột được xây dựng trên nền tảng của HDFS để cung cấp khả năng truy cập ngẫu nhiên thời gian thực. Kết luận Lý giải Cơ sở dữ liệu NoSQL hướng cột (Column-family store).

Câu 14: Apache Hive được tạo ra nhằm mục đích gì cho người dùng Hadoop?

A. Cung cấp một ngôn ngữ truy vấn giống SQL (HiveQL) để phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.
B. Tự động xóa các dữ liệu cũ trong HDFS.
C. Thay thế hoàn toàn ngôn ngữ lập trình Java trong Hadoop.
D. Quản lý việc làm mát các máy chủ trong trung tâm dữ liệu.

💡 Lời giải chi tiết:

Hive cho phép những người đã quen thuộc với SQL có thể truy vấn và quản lý các tập dữ liệu lớn lưu trữ trong Hadoop mà không cần viết mã MapReduce phức tạp. Kết luận Lý giải Cung cấp một ngôn ngữ truy vấn giống SQL (HiveQL) để phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.

Câu 15: Loại dữ liệu nào sau đây được coi là 'Dữ liệu không cấu trúc' (Unstructured Data)?

A. Dữ liệu trong bảng tính Excel có các tiêu đề cột rõ ràng.
B. Hồ sơ khách hàng trong một cơ sở dữ liệu SQL.
C. Các video trên YouTube và tập tin âm thanh podcast.
D. Các tệp tin CSV được phân tách bằng dấu phẩy.

💡 Lời giải chi tiết:

Dữ liệu không cấu trúc là loại dữ liệu không có mô hình dữ liệu xác định trước hoặc không được sắp xếp theo một phương thức định sẵn, tiêu biểu là đa phương tiện. Kết luận Lý giải Các video trên YouTube và tập tin âm thanh podcast.

Câu 16: Khái niệm 'RDD' (Resilient Distributed Dataset) là thành phần cốt lõi của công nghệ nào?

A. Apache Flume.
B. Apache Spark.
C. Apache Storm.
D. Apache Cassandra.

💡 Lời giải chi tiết:

RDD là cấu trúc dữ liệu cơ bản của Spark, đại diện cho một tập hợp các đối tượng không thể thay đổi, được phân tán trên cụm máy tính và có khả năng tự phục hồi. Kết luận Lý giải Apache Spark.

Câu 17: Mục tiêu chính của việc sử dụng 'Data Warehouse' trong doanh nghiệp là gì?

A. Lưu trữ tạm thời dữ liệu từ các trang mạng xã hội.
B. Hỗ trợ ra quyết định thông qua việc phân tích và báo cáo dữ liệu lịch sử đã được cấu trúc hóa.
C. Chạy các ứng dụng xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP) tốc độ cao.
D. Lưu trữ các bản sao lưu (backup) của hệ điều hành.

💡 Lời giải chi tiết:

Data Warehouse được thiết kế để phục vụ việc phân tích dữ liệu tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau, giúp các nhà quản lý đưa ra các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu. Kết luận Lý giải Hỗ trợ ra quyết định thông qua việc phân tích và báo cáo dữ liệu lịch sử đã được cấu trúc hóa.

Câu 18: Trong bối cảnh Big Data, thuật ngữ 'Velocity' (Tốc độ) có ý nghĩa như thế nào?

A. Tốc độ di chuyển của các ổ đĩa cứng trong máy chủ.
B. Tốc độ mà dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý liên tục theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
C. Thời gian cần thiết để một nhân viên tải dữ liệu lên hệ thống.
D. Tốc độ xung nhịp của bộ vi xử lý trung tâm (CPU).

💡 Lời giải chi tiết:

Velocity không chỉ là tốc độ truyền dữ liệu mà còn là tần suất dữ liệu phát sinh liên tục từ các nguồn như cảm biến, mạng xã hội hay giao dịch tài chính. Kết luận Lý giải Tốc độ mà dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý liên tục theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực.

Câu 19: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào sau đây dựa trên mô hình đồ thị (Graph Database) và thường dùng để phân tích mối quan hệ mạng xã hội?

A. Redis.
B. Neo4j.
C. CouchDB.
D. MariaDB.

💡 Lời giải chi tiết:

Neo4j là cơ sở dữ liệu đồ thị hàng đầu thế giới, được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể dữ liệu. Kết luận Lý giải Neo4j.

Câu 20: Apache Zookeeper đóng vai trò gì trong một cụm máy chủ Big Data phân tán?

A. Lưu trữ các tệp tin video dung lượng lớn.
B. Cung cấp dịch vụ điều phối, cấu hình và đồng bộ hóa trạng thái giữa các thành phần trong hệ thống phân tán.
C. Là một trình duyệt web chuyên dụng để xem dữ liệu Hadoop.
D. Dọn dẹp các tệp tin rác trong bộ nhớ RAM.

💡 Lời giải chi tiết:

Zookeeper giúp duy trì thông tin cấu hình và cung cấp khả năng đồng bộ nhóm, đảm bảo tính nhất quán cho các hệ thống phức tạp như HBase hay Kafka. Kết luận Lý giải Cung cấp dịch vụ điều phối, cấu hình và đồng bộ hóa trạng thái giữa các thành phần trong hệ thống phân tán.

Câu 21: Ưu điểm nổi bật nhất của Apache Cassandra so với các cơ sở dữ liệu truyền thống là gì?

A. Khả năng mở rộng tuyến tính và không có điểm lỗi duy nhất (no single point of failure).
B. Hỗ trợ đầy đủ các phép JOIN phức tạp như SQL.
C. Dễ dàng cài đặt trên một máy tính cá nhân cấu hình thấp.
D. Sử dụng ít bộ nhớ RAM hơn bất kỳ hệ thống nào khác.

💡 Lời giải chi tiết:

Nhờ kiến trúc dạng vòng (ring) và phân tán hoàn toàn, Cassandra cho phép hệ thống vẫn hoạt động bình thường ngay cả khi một hoặc nhiều nút bị hỏng. Kết luận Lý giải Khả năng mở rộng tuyến tính và không có điểm lỗi duy nhất (no single point of failure).

Câu 22: Kiến trúc Lambda (Lambda Architecture) trong xử lý dữ liệu lớn được thiết kế để giải quyết vấn đề gì?

A. Giảm chi phí mua sắm thiết bị phần cứng.
B. Cung cấp sự cân bằng giữa độ trễ thấp (xử lý thời gian thực) và tính chính xác cao (xử lý lô).
C. Chuyển đổi dữ liệu từ dạng hình ảnh sang dạng văn bản.
D. Thay thế hoàn toàn nhu cầu sử dụng đám mây.

💡 Lời giải chi tiết:

Kiến trúc Lambda kết hợp Batch Layer (để đảm bảo tính chính xác) và Speed Layer (để đảm bảo tốc độ phản hồi) nhằm tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu. Kết luận Lý giải Cung cấp sự cân bằng giữa độ trễ thấp (xử lý thời gian thực) và tính chính xác cao (xử lý lô).

Câu 23: Thuật ngữ 'Data Governance' (Quản trị dữ liệu) đề cập đến nội dung nào sau đây?

A. Việc mua thêm nhiều ổ cứng để lưu trữ dữ liệu.
B. Tập hợp các quy trình, vai trò, chính sách và tiêu chuẩn nhằm đảm bảo sử dụng dữ liệu hiệu quả và an toàn.
C. Quá trình lập trình mã nguồn cho các thuật toán học máy.
D. Việc thuê các chuyên gia bên ngoài để quản lý trung tâm dữ liệu.

💡 Lời giải chi tiết:

Quản trị dữ liệu tập trung vào việc thiết lập các nguyên tắc về quyền truy cập, tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu trong suốt vòng đời của nó. Kết luận Lý giải Tập hợp các quy trình, vai trò, chính sách và tiêu chuẩn nhằm đảm bảo sử dụng dữ liệu hiệu quả và an toàn.

Câu 24: Kỹ thuật 'Sharding' trong các cơ sở dữ liệu Big Data thường được hiểu là gì?

A. Tạo ra nhiều bản sao lưu của cùng một cơ sở dữ liệu trên một máy chủ.
B. Phân chia một tập dữ liệu lớn thành các phần nhỏ hơn (shards) để lưu trữ trên nhiều máy chủ khác nhau nhằm tăng hiệu năng.
C. Nén dữ liệu để giảm dung lượng tệp tin xuống 50%.
D. Xóa bỏ các bản ghi trùng lặp trong cơ sở dữ liệu.

💡 Lời giải chi tiết:

Sharding là phương pháp phân vùng dữ liệu theo chiều ngang, giúp hệ thống có thể mở rộng quy mô bằng cách phân phối tải trọng trên nhiều nút phần cứng. Kết luận Lý giải Phân chia một tập dữ liệu lớn thành các phần nhỏ hơn (shards) để lưu trữ trên nhiều máy chủ khác nhau nhằm tăng hiệu năng.

Câu 25: Ứng dụng nào sau đây là một ví dụ điển hình của 'Predictive Analytics' (Phân tích dự báo) sử dụng Big Data?

A. Liệt kê danh sách các hóa đơn đã thanh toán trong tháng trước.
B. Dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ dựa trên hành vi sử dụng trong quá khứ.
C. Thay đổi mật khẩu đăng nhập của người dùng định kỳ.
D. In báo cáo doanh thu cuối ngày của một cửa hàng tạp hóa.

💡 Lời giải chi tiết:

Phân tích dự báo sử dụng các thuật toán thống kê và học máy trên dữ liệu lớn để xác định xác suất của các kết quả trong tương lai. Kết luận Lý giải Dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ dựa trên hành vi sử dụng trong quá khứ.

Danh sách trắc nghiệm Làm bài tiếp theo

Danh sách các bộ trắc nghiệm:

Các bài trắc nghiệm liên quan

Bộ 10 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 293 lượt làm

Làm ngay

Bộ 11 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 110 lượt làm

Làm ngay

Bộ 12 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 127 lượt làm

Làm ngay

Bộ 13 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 144 lượt làm

Làm ngay

Bộ 14 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 161 lượt làm

Làm ngay

Bộ 15 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Bộ trắc nghiệm 178 lượt làm

Làm ngay

Bộ 9 - Trắc nghiệm Dữ liệu lớn (BigData) online có đáp án

Kết quả của bạn:

Câu 1: Trong mô hình '5Vs' của Dữ liệu lớn (Big Data), đặc điểm 'Variety' (Đa dạng) chủ yếu đề cập đến vấn đề gì?

Câu 2: Thành phần nào trong kiến trúc Hadoop Distributed File System (HDFS) chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu thực tế dưới dạng các 'block'?

Câu 3: Tại sao Apache Spark thường có tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn MapReduce của Hadoop truyền thống?

Câu 4: Theo định lý CAP trong hệ thống phân tán, ba yếu tố nào không thể đồng thời đạt được ở mức tối ưu nhất?

Câu 5: Cơ sở dữ liệu NoSQL nào sau đây được phân loại vào nhóm 'Document Store' (Lưu trữ tài liệu)?

Câu 6: Đặc điểm chính phân biệt giữa Data Lake và Data Warehouse là gì?

Câu 7: Apache Kafka thường được sử dụng trong hệ sinh thái Big Data với mục đích chính là gì?

Câu 8: Công cụ nào sau đây được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu giữa Hadoop và các cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL hoặc Oracle?

Câu 9: Trong mô hình 5Vs, chữ 'V' nào đại diện cho tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu?

Câu 10: Thành phần YARN (Yet Another Resource Negotiator) trong Hadoop 2.x có chức năng chính là gì?

Câu 11: Quy trình ETL trong xử lý dữ liệu truyền thống bao gồm các bước nào theo thứ tự?

Câu 12: Trong lập trình MapReduce, giai đoạn 'Reduce' thực hiện nhiệm vụ gì?

Câu 13: Apache HBase là loại cơ sở dữ liệu nào trong hệ sinh thái Big Data?

Câu 14: Apache Hive được tạo ra nhằm mục đích gì cho người dùng Hadoop?

Câu 15: Loại dữ liệu nào sau đây được coi là 'Dữ liệu không cấu trúc' (Unstructured Data)?

Câu 16: Khái niệm 'RDD' (Resilient Distributed Dataset) là thành phần cốt lõi của công nghệ nào?

Câu 17: Mục tiêu chính của việc sử dụng 'Data Warehouse' trong doanh nghiệp là gì?

Câu 18: Trong bối cảnh Big Data, thuật ngữ 'Velocity' (Tốc độ) có ý nghĩa như thế nào?

Câu 19: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào sau đây dựa trên mô hình đồ thị (Graph Database) và thường dùng để phân tích mối quan hệ mạng xã hội?

Câu 20: Apache Zookeeper đóng vai trò gì trong một cụm máy chủ Big Data phân tán?

Câu 21: Ưu điểm nổi bật nhất của Apache Cassandra so với các cơ sở dữ liệu truyền thống là gì?

Câu 22: Kiến trúc Lambda (Lambda Architecture) trong xử lý dữ liệu lớn được thiết kế để giải quyết vấn đề gì?

Câu 23: Thuật ngữ 'Data Governance' (Quản trị dữ liệu) đề cập đến nội dung nào sau đây?

Câu 24: Kỹ thuật 'Sharding' trong các cơ sở dữ liệu Big Data thường được hiểu là gì?

Câu 25: Ứng dụng nào sau đây là một ví dụ điển hình của 'Predictive Analytics' (Phân tích dự báo) sử dụng Big Data?

Danh sách các bộ trắc nghiệm:

Voviethoang.top

Voviethoangseo.com

Seogenz.top