Đề Trắc nghiệm Tin học 12 – Bài 3: Giới thiệu về Khoa học dữ liệu ( Tiếp theo) (Cánh Diều)

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử thu thập dữ liệu về hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng và thông tin cá nhân của hàng triệu khách hàng mỗi ngày. Lượng dữ liệu này tăng lên rất nhanh và đạt đến quy mô petabyte. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất trong tình huống này?

• A. Variety (Tính đa dạng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Veracity (Tính xác thực)
• D. Volume (Khối lượng)

Câu 2: Hệ thống cảm biến trên các thiết bị IoT (Internet of Things) trong một nhà máy thông minh liên tục gửi về hàng terabyte dữ liệu mỗi giờ, bao gồm nhiệt độ, áp suất, rung động, và hình ảnh. Việc xử lý tức thời lượng dữ liệu này để phát hiện sớm sự cố máy móc đòi hỏi công nghệ xử lý tốc độ cao. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) là thách thức chính ở đây?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Value (Giá trị)

Câu 3: Một chiến dịch phân tích dữ liệu trên mạng xã hội thu thập các bài đăng dạng văn bản, hình ảnh, video, và dữ liệu vị trí từ nhiều nền tảng khác nhau (Facebook, Twitter, Instagram). Để phân tích toàn diện tâm trạng người dùng hoặc xu hướng thị trường, nhà phân tích dữ liệu cần xử lý hiệu quả tất cả các loại dữ liệu này. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) đang được đề cập?

• A. Velocity (Tốc độ)
• B. Volume (Khối lượng)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 4: Dữ liệu thu thập từ các cuộc khảo sát trực tuyến đôi khi chứa thông tin không đầy đủ, sai lệch hoặc thậm chí là cố ý sai sự thật. Việc làm sạch và xác minh nguồn gốc dữ liệu này là bước quan trọng để đảm bảo kết quả phân tích đáng tin cậy. Thách thức này liên quan chủ yếu đến đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Veracity (Tính xác thực)
• B. Volume (Khối lượng)
• C. Velocity (Tốc độ)
• D. Variety (Tính đa dạng)

Câu 5: Một nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu lịch sử mua hàng khổng lồ của khách hàng để xây dựng mô hình dự đoán sản phẩm nào khách hàng có khả năng mua tiếp theo, từ đó đưa ra các đề xuất cá nhân hóa. Việc này giúp tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) đang được khai thác trong trường hợp này?

• A. Variety (Tính đa dạng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Veracity (Tính xác thực)
• D. Value (Giá trị)

Câu 6: Quá trình khám phá các mẫu ẩn, xu hướng, hoặc thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn, thường sử dụng các kỹ thuật từ thống kê, học máy và hệ cơ sở dữ liệu được gọi là gì?

• A. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• D. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Câu 7: Một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng mô hình để phân loại email thành "spam" hoặc "không spam" dựa trên nội dung và người gửi của hàng triệu email đã nhận trước đó. Kỹ thuật nào từ Khoa học dữ liệu đang được áp dụng trong trường hợp này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân loại (Classification)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Tổng hợp dữ liệu (Data Aggregation)

Câu 8: Một nhà phân tích cần hiểu rõ tình hình bán hàng của công ty trong quý vừa qua. Cô ấy tạo ra các biểu đồ thể hiện tổng doanh thu theo từng loại sản phẩm, số lượng đơn hàng theo khu vực, và doanh số trung bình trên mỗi khách hàng. Loại hình phân tích dữ liệu nào cô ấy đang thực hiện?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
• C. Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Câu 9: Một ngân hàng muốn dự đoán những khách hàng nào có khả năng vỡ nợ trong 6 tháng tới dựa trên lịch sử tín dụng, thu nhập và các giao dịch gần đây của họ. Loại hình phân tích dữ liệu nào phù hợp nhất để giải quyết bài toán này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
• C. Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Câu 10: Sau khi một công ty nhận thấy doanh số bán hàng của một sản phẩm cụ thể giảm mạnh trong quý trước (Phân tích mô tả), họ tiến hành phân tích sâu hơn để tìm hiểu tại sao điều đó xảy ra. Họ xem xét các yếu tố như chiến dịch quảng cáo, giá cả của đối thủ cạnh tranh, và các đánh giá của khách hàng để xác định nguyên nhân gốc rễ. Loại hình phân tích dữ liệu nào họ đang thực hiện trong bước tìm hiểu nguyên nhân này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
• C. Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Câu 11: Một hệ thống đề xuất sản phẩm cho khách hàng trên một trang web thương mại điện tử không chỉ dự đoán sản phẩm khách hàng có thể thích (Phân tích dự đoán) mà còn đưa ra gợi ý cụ thể về "nên mua sản phẩm X ngay bây giờ vì đang có khuyến mãi Y" hoặc "nên xem thêm sản phẩm Z vì chúng thường được mua cùng với sản phẩm bạn đang xem". Loại hình phân tích dữ liệu nào đang được sử dụng để đưa ra những gợi ý hành động này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
• C. Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Câu 12: Trong Khoa học dữ liệu, vai trò của máy tính và thuật toán được mô tả đúng nhất là gì?

• A. Chỉ để hiển thị kết quả phân tích.
• B. Để xử lý và phân tích dữ liệu với tốc độ và quy mô lớn.
• C. Chỉ để thu thập và lưu trữ dữ liệu.
• D. Để tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu cũ.

Câu 13: Với sự bùng nổ của Dữ liệu lớn, các thuật toán truyền thống xử lý tuần tự trở nên kém hiệu quả. Kỹ thuật nào giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu bằng cách cho phép nhiều phép tính được thực hiện đồng thời?

• A. Thuật toán tối ưu (Optimization Algorithms)
• B. Thuật toán sắp xếp (Sorting Algorithms)
• C. Thuật toán song song (Parallel Algorithms)
• D. Thuật toán tìm kiếm (Search Algorithms)

Câu 14: Một nhà nghiên cứu cần thực hiện mô phỏng phức tạp và phân tích dữ liệu thiên văn học có quy mô rất lớn, đòi hỏi khả năng tính toán vượt trội so với các máy tính thông thường. Loại tài nguyên công nghệ nào có thể đáp ứng yêu cầu này?

• A. Siêu máy tính (Supercomputer)
• B. Máy tính cá nhân (Personal Computer)
• C. Máy chủ cơ sở dữ liệu (Database Server)
• D. Thiết bị di động (Mobile Device)

Câu 15: Một công ty khởi nghiệp về phân tích dữ liệu không có đủ kinh phí để xây dựng và duy trì hệ thống máy chủ, lưu trữ dữ liệu và phần mềm phân tích tại chỗ. Họ muốn một giải pháp linh hoạt, có thể mở rộng dễ dàng khi lượng dữ liệu và nhu cầu xử lý tăng lên. Giải pháp công nghệ nào là lựa chọn phù hợp nhất cho họ?

• A. Xây dựng trung tâm dữ liệu riêng (On-premise Data Center)
• B. Sử dụng máy tính để bàn hiệu năng cao (High-performance Desktop)
• C. Thuê máy chủ vật lý (Dedicated Server Hosting)
• D. Sử dụng dịch vụ Điện toán đám mây (Cloud Computing Services)

Câu 16: Khi xử lý dữ liệu lớn, thay vì sử dụng một máy tính duy nhất, người ta thường kết hợp nhiều máy tính lại với nhau để chúng hoạt động như một hệ thống duy nhất, chia sẻ tài nguyên và xử lý công việc song song. Hệ thống này được gọi là gì?

• A. Máy tính cụm (Computer Cluster)
• B. Hệ thống nhúng (Embedded System)
• C. Máy tính lượng tử (Quantum Computer)
• D. Máy chủ đơn (Single Server)

Câu 17: Một nhà khoa học dữ liệu muốn lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như log file, dữ liệu từ mạng xã hội, và dữ liệu cảm biến IoT, nơi cấu trúc dữ liệu không cố định và thường xuyên thay đổi. Loại cơ sở dữ liệu nào phù hợp nhất với nhu cầu này, cung cấp sự linh hoạt và khả năng mở rộng cao?

• A. Cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database - SQL)
• B. Hệ thống quản lý tệp (File System)
• C. Cơ sở dữ liệu NoSQL
• D. Kho dữ liệu (Data Warehouse)

Câu 18: Phân tích dữ liệu là một quá trình gồm nhiều bước. Bước nào thường diễn ra đầu tiên và liên quan đến việc thu thập, làm sạch, và biến đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau?

• A. Xây dựng mô hình (Model Building)
• B. Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Diễn giải kết quả (Result Interpretation)

Câu 19: Sau khi đã thu thập và làm sạch dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu cần khám phá các mối quan hệ, xu hướng, hoặc mẫu ẩn bên trong dữ liệu. Bước này thường sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để tìm ra insight. Bước này được gọi là gì trong quy trình phân tích dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• B. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• C. Khám phá và Mô hình hóa (Exploration and Modeling)
• D. Triển khai (Deployment)

Câu 20: Bước cuối cùng trong một quy trình phân tích dữ liệu thành công là gì, nơi các kết quả phân tích được chuyển thành hành động thực tế hoặc được trình bày cho người ra quyết định?

• A. Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)
• B. Mô hình hóa (Modeling)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Triển khai và Truyền thông (Deployment and Communication)

Câu 21: Một công ty muốn sử dụng dữ liệu lịch sử để phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau (ví dụ: khách hàng tiềm năng, khách hàng thân thiết, khách hàng có nguy cơ rời đi) dựa trên hành vi mua sắm của họ mà không có nhãn (label) được định nghĩa trước. Kỹ thuật khai phá dữ liệu nào phù hợp nhất cho nhiệm vụ này?

• A. Phân cụm (Clustering)
• B. Hồi quy (Regression)
• C. Phân loại (Classification)
• D. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)

Câu 22: Để trình bày các insight phức tạp từ dữ liệu lớn một cách dễ hiểu cho người không chuyên về kỹ thuật, nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng các biểu đồ, đồ thị, bản đồ tương tác. Hoạt động này được gọi là gì?

• A. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Làm giàu dữ liệu (Data Enrichment)
• D. Tổng hợp dữ liệu (Data Aggregation)

Câu 23: Một trong những thách thức lớn nhất của Dữ liệu lớn liên quan đến Veracity (Tính xác thực) là gì?

• A. Tốc độ tạo ra dữ liệu quá nhanh.
• B. Lượng dữ liệu quá lớn để lưu trữ.
• C. Dữ liệu có thể sai lệch, không đầy đủ hoặc không chính xác.
• D. Dữ liệu đến từ quá nhiều nguồn khác nhau.

Câu 24: Tại sao việc sử dụng các thuật toán song song (parallel algorithms) lại quan trọng trong xử lý Dữ liệu lớn?

• A. Giúp giảm đáng kể thời gian xử lý bằng cách thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc.
• B. Giúp tăng tính đa dạng của dữ liệu được thu thập.
• C. Giúp giảm khối lượng dữ liệu cần lưu trữ.
• D. Giúp tăng tính xác thực của dữ liệu đầu vào.

Câu 25: Một công ty quyết định chuyển toàn bộ hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu của mình lên Điện toán đám mây. Lợi ích chính mà họ mong đợi từ việc này là gì?

• A. Tăng cường bảo mật dữ liệu một cách tuyệt đối.
• B. Giảm hoàn toàn chi phí đầu tư ban đầu.
• C. Đảm bảo dữ liệu luôn có cấu trúc rõ ràng.
• D. Khả năng mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên tính toán và lưu trữ một cách linh hoạt.

Câu 26: Cơ sở dữ liệu NoSQL khác biệt cơ bản với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (SQL) ở điểm nào, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn và đa dạng?

• A. NoSQL có khả năng xử lý các phép tính phức tạp nhanh hơn.
• B. NoSQL được thiết kế để xử lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
• C. NoSQL bắt buộc dữ liệu phải tuân theo một lược đồ cố định.
• D. NoSQL chỉ có thể lưu trữ dữ liệu dạng văn bản.

Câu 27: Một công ty muốn phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ hơn về các nhóm khách hàng khác nhau và cách họ tương tác với sản phẩm, nhằm mục đích cải thiện chiến lược marketing. Họ sử dụng các kỹ thuật phân cụm (clustering) để đạt được mục tiêu này. Kỹ thuật phân cụm thuộc về lĩnh vực nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Thiết kế cơ sở dữ liệu (Database Design)
• D. Kỹ thuật phần cứng máy tính (Computer Hardware Engineering)

Câu 28: Khi một nhà khoa học dữ liệu trình bày kết quả phân tích cho ban lãnh đạo, việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (visualization tools) giúp ích như thế nào?

• A. Giúp tăng khối lượng dữ liệu được trình bày.
• B. Giúp giảm bớt sự cần thiết của phân tích.
• C. Chỉ có ích cho những người có kiến thức chuyên sâu về dữ liệu.
• D. Giúp người xem nắm bắt nhanh chóng các xu hướng và insight chính từ dữ liệu.

Câu 29: Tại sao Veracity (Tính xác thực) lại là một thách thức quan trọng của Dữ liệu lớn?

• A. Vì khó đảm bảo độ tin cậy và chính xác của dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• B. Vì dữ liệu lớn luôn có cấu trúc phức tạp.
• C. Vì tốc độ tạo ra dữ liệu quá chậm.
• D. Vì không có đủ công cụ để xử lý dữ liệu lớn.

Câu 30: Một công ty đang sử dụng Khoa học dữ liệu để cải thiện quy trình sản xuất. Họ thu thập dữ liệu từ máy móc, cảm biến và nhật ký vận hành. Sau khi phân tích, họ phát hiện ra một mối tương quan giữa nhiệt độ hoạt động của máy X và tỷ lệ sản phẩm lỗi. Họ điều chỉnh nhiệt độ hoạt động dựa trên phát hiện này và thấy tỷ lệ lỗi giảm. Đây là một ví dụ về việc sử dụng dữ liệu để làm gì?

• A. Chỉ để lưu trữ thông tin lịch sử.
• B. Chỉ để dự báo xu hướng thị trường.
• C. Biến dữ liệu thành hành động và giá trị thực tế.
• D. Chỉ để tạo ra các báo cáo thống kê.

Câu 1: Một công ty nghiên cứu thị trường thu thập dữ liệu từ các khảo sát trực tuyến (dữ liệu có cấu trúc), các bài đăng trên mạng xã hội (dữ liệu phi cấu trúc), và dữ liệu vị trí từ thiết bị di động (dữ liệu bán cấu trúc). Việc phải xử lý nhiều loại định dạng dữ liệu khác nhau này là đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 2: Hệ thống cảm biến trong một nhà máy sản xuất ô tô tạo ra hàng Terabyte dữ liệu mỗi ngày về quy trình lắp ráp, hiệu suất máy móc và chất lượng sản phẩm. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn được thể hiện rõ nhất qua lượng dữ liệu khổng lồ này?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Giá trị (Value)

Câu 3: Một ứng dụng dự báo thời tiết thu thập dữ liệu liên tục từ hàng nghìn trạm khí tượng, vệ tinh và radar theo thời gian thực để đưa ra dự báo cập nhật. Việc xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng ngay khi nó được tạo ra liên quan chủ yếu đến đặc trưng nào của Dữ liệu lớn?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 4: Dữ liệu thu thập từ các nguồn công cộng hoặc cảm biến IoT thường có thể chứa nhiễu, sai sót hoặc giá trị không chính xác do lỗi thiết bị hoặc quá trình truyền tải. Thách thức liên quan đến độ tin cậy và chính xác của dữ liệu này được gọi là đặc trưng nào của Dữ liệu lớn?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 5: Một công ty phân tích dữ liệu hành vi người dùng trên trang web để hiểu cách khách hàng tương tác với sản phẩm, các trang họ truy cập nhiều nhất và thời gian họ dành cho mỗi trang. Mục tiêu cuối cùng là cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ chuyển đổi. Hoạt động này tập trung vào việc khai thác đặc trưng nào để mang lại lợi ích kinh doanh?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Giá trị (Value)

Câu 6: Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) trong Khoa học dữ liệu chủ yếu trả lời câu hỏi nào về dữ liệu?

• A. Điều gì đã xảy ra?
• B. Điều gì sẽ xảy ra?
• C. Tại sao điều đó xảy ra?
• D. Chúng ta nên làm gì?

Câu 7: Một ngân hàng sử dụng dữ liệu lịch sử giao dịch và thông tin khách hàng để xây dựng mô hình dự đoán khả năng vỡ nợ của người vay mới. Đây là ứng dụng của loại phân tích dữ liệu nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Trực quan hóa dữ liệu
• D. Thu thập dữ liệu

Câu 8: Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình khám phá tri thức từ dữ liệu. Các kỹ thuật cốt lõi được sử dụng trong khai phá dữ liệu thường đến từ những lĩnh vực nào?

• A. Lịch sử và Địa lý.
• B. Thiết kế đồ họa và Nghệ thuật.
• C. Học máy (Machine Learning) và Thống kê (Statistics).
• D. Vật lý và Hóa học.

Câu 9: Tại sao việc sử dụng Điện toán đám mây (Cloud Computing) lại trở nên phổ biến trong các dự án Khoa học dữ liệu làm việc với Dữ liệu lớn?

• A. Nó làm giảm khối lượng dữ liệu cần xử lý.
• B. Nó chỉ cho phép lưu trữ dữ liệu có cấu trúc.
• C. Nó tự động làm sạch dữ liệu.
• D. Nó cung cấp khả năng mở rộng tài nguyên linh hoạt theo nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn.

Câu 10: Cơ sở dữ liệu NoSQL (Not only SQL) được thiết kế để giải quyết thách thức nào của Dữ liệu lớn mà cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) truyền thống gặp phải?

• A. Lưu trữ và quản lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và khả năng mở rộng theo chiều ngang.
• B. Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu chặt chẽ theo mô hình ACID.
• C. Thực hiện các truy vấn phức tạp với JOIN trên nhiều bảng.
• D. Chỉ lưu trữ dữ liệu dạng số.

Câu 11: Máy tính cụm (Cluster Computing), bao gồm nhiều máy tính hoạt động như một hệ thống duy nhất, được sử dụng trong Khoa học dữ liệu để làm gì?

• A. Chỉ dùng để trực quan hóa dữ liệu.
• B. Giảm tính đa dạng của dữ liệu đầu vào.
• C. Tăng cường khả năng xử lý bằng cách phân tán công việc trên nhiều máy.
• D. Tự động đưa ra quyết định kinh doanh cuối cùng.

Câu 12: Thuật toán song song (Parallel Algorithms) được phát triển để tối ưu hóa khía cạnh nào trong xử lý Dữ liệu lớn?

• A. Giảm tính xác thực của dữ liệu.
• B. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu bằng cách thực hiện các phép tính đồng thời.
• C. Giảm khối lượng dữ liệu cần lưu trữ.
• D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu có cấu trúc.

Câu 13: Khi làm việc với Dữ liệu lớn, bước nào trong quy trình Khoa học dữ liệu thường chiếm tỷ lệ thời gian và công sức đáng kể, đặc biệt khi dữ liệu có tính xác thực (Veracity) thấp?

• A. Xây dựng mô hình dự đoán.
• B. Trực quan hóa kết quả.
• C. Làm sạch, chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu.
• D. Giải thích kết quả cho người dùng cuối.

Câu 14: Một nhà khoa học dữ liệu đang phân tích dữ liệu bán hàng của một chuỗi siêu thị trong 5 năm qua để tìm ra các xu hướng mua sắm theo mùa, các sản phẩm thường được mua cùng nhau và sự thay đổi trong hành vi khách hàng theo thời gian. Loại phân tích nào đang được thực hiện?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích quy định (Prescriptive Analytics)
• D. Thu thập dữ liệu

Câu 15: Một công ty bảo hiểm muốn sử dụng dữ liệu lịch sử yêu cầu bồi thường và thông tin nhân khẩu học của khách hàng để xác định những khách hàng nào có nguy cơ cao đưa ra yêu cầu bồi thường trong năm tới. Đây là một ứng dụng của loại phân tích nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích quy định (Prescriptive Analytics)
• D. Trực quan hóa dữ liệu

Câu 16: Sự khác biệt chính giữa dữ liệu có cấu trúc (Structured Data) và dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data) nằm ở điểm nào?

• A. Dữ liệu có cấu trúc tuân theo một mô hình dữ liệu cố định, trong khi dữ liệu phi cấu trúc không có cấu trúc định sẵn.
• B. Dữ liệu có cấu trúc luôn có khối lượng lớn hơn dữ liệu phi cấu trúc.
• C. Dữ liệu phi cấu trúc luôn được tạo ra với tốc độ cao hơn.
• D. Dữ liệu có cấu trúc khó xử lý hơn dữ liệu phi cấu trúc.

Câu 17: Hệ thống khuyến nghị sản phẩm trên các trang thương mại điện tử (ví dụ: "Những khách hàng mua sản phẩm này cũng mua...") là một ứng dụng phổ biến của kỹ thuật nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ trực quan hóa dữ liệu.
• B. Chỉ làm sạch dữ liệu.
• C. Chỉ thu thập dữ liệu.
• D. Học máy và Khai phá dữ liệu.

Câu 18: Để xử lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn đến hàng Petabyte, cần có sự kết hợp của những yếu tố công nghệ nào?

• A. Hệ thống lưu trữ phân tán (ví dụ: NoSQL), máy tính cụm hoặc điện toán đám mây và thuật toán song song.
• B. Chỉ cần một máy tính cá nhân cấu hình rất mạnh.
• C. Chỉ cần phần mềm trực quan hóa dữ liệu.
• D. Chỉ cần một cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.

Câu 19: Việc tóm tắt các đặc điểm chính của một tập dữ liệu (ví dụ: tính trung bình, độ lệch chuẩn, phân bố tần suất) thuộc loại phân tích nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• D. Học máy (Machine Learning)

Câu 20: Một công ty vận tải sử dụng dữ liệu lịch sử các tuyến đường, tình hình giao thông theo thời gian thực và dự báo thời tiết để đưa ra quyết định tối ưu hóa lịch trình và tuyến đường vận chuyển. Đây là một ví dụ phức tạp hơn, có thể bao gồm cả loại phân tích nào ngoài mô tả và dự đoán?

• A. Chỉ Phân tích mô tả.
• B. Chỉ Phân tích dự đoán.
• C. Có thể bao gồm Phân tích quy định (Prescriptive Analytics).
• D. Chỉ trực quan hóa dữ liệu.

Câu 21: Tại sao việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại quan trọng đến vậy trong Khoa học dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau?

• A. Để làm cho dữ liệu có khối lượng nhỏ hơn.
• B. Để loại bỏ hoặc sửa chữa các lỗi, giá trị thiếu, không nhất quán trong dữ liệu, đảm bảo tính xác thực.
• C. Để chuyển đổi tất cả dữ liệu thành dạng số.
• D. Để tăng tốc độ thu thập dữ liệu.

Câu 22: Một công ty truyền thông phân tích dữ liệu từ các bình luận của người dùng trên website và mạng xã hội để đánh giá mức độ hài lòng hoặc phản ứng tiêu cực của họ đối với một chiến dịch quảng cáo mới. Loại dữ liệu chính được phân tích ở đây là gì, và nó thường được xử lý bằng cách nào?

• A. Dữ liệu phi cấu trúc (văn bản), xử lý bằng các kỹ thuật phân tích văn bản/cảm xúc.
• B. Dữ liệu có cấu trúc, lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
• C. Dữ liệu số, xử lý bằng các phép tính thống kê đơn giản.
• D. Dữ liệu hình ảnh, xử lý bằng các thuật toán thị giác máy tính.

Câu 23: Vai trò của Thống kê trong Khoa học dữ liệu là gì?

• A. Chỉ để tạo ra các biểu đồ đơn giản.
• B. Chỉ để lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
• C. Chỉ để lập trình các thuật toán phức tạp.
• D. Cung cấp các phương pháp để tóm tắt, phân tích và hiểu cấu trúc, mối quan hệ trong dữ liệu.

Câu 24: Khi một công ty cần xử lý một tác vụ phân tích dữ liệu lớn rất phức tạp, ví dụ như huấn luyện một mô hình học máy sâu trên tập dữ liệu hình ảnh khổng lồ, họ thường sử dụng loại tài nguyên tính toán nào để đạt hiệu quả cao nhất?

• A. Máy tính cụm hoặc tài nguyên tính toán hiệu năng cao trên Điện toán đám mây.
• B. Máy tính xách tay cá nhân.
• C. Điện thoại thông minh.
• D. Máy chủ cơ sở dữ liệu truyền thống.

Câu 25: Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn đề cập đến tiềm năng tạo ra giá trị kinh tế hoặc lợi ích khác khi dữ liệu được phân tích và sử dụng hiệu quả?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Giá trị (Value)

Câu 26: Việc tạo ra các biểu đồ, đồ thị, báo cáo tổng hợp và dashboard tương tác để trình bày dữ liệu và kết quả phân tích một cách dễ hiểu thuộc về khía cạnh nào của Khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch dữ liệu.
• B. Trực quan hóa dữ liệu.
• C. Thu thập dữ liệu.
• D. Lưu trữ dữ liệu.

Câu 27: Mặc dù các thuật toán xử lý dữ liệu đã rất hiệu quả, tại sao việc xử lý Dữ liệu lớn vẫn đòi hỏi hệ thống phần cứng mạnh mẽ và có khả năng mở rộng (như máy tính cụm hoặc đám mây)?

• A. Vì các thuật toán chỉ hoạt động trên phần cứng cụ thể.
• B. Vì cần lưu trữ nhiều bản sao của dữ liệu.
• C. Vì khối lượng dữ liệu và yêu cầu tốc độ xử lý vượt quá khả năng của phần cứng đơn lẻ.
• D. Vì cần chạy nhiều thuật toán khác nhau cùng lúc.

Câu 28: Một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận tín dụng bằng cách phân tích các mẫu giao dịch bất thường trong tập dữ liệu lịch sử. Đây là một ứng dụng của lĩnh vực nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ Phân tích mô tả.
• B. Chỉ Trực quan hóa dữ liệu.
• C. Chỉ Thu thập dữ liệu.
• D. Học máy và Khai phá dữ liệu.

Câu 29: Khía cạnh nào của Dữ liệu lớn tạo ra thách thức về việc thiết kế các mô hình dữ liệu và hệ thống lưu trữ không cần tuân thủ cấu trúc bảng cố định như cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống?

• A. Khối lượng (Volume)
• B. Tốc độ (Velocity)
• C. Tính đa dạng (Variety)
• D. Tính xác thực (Veracity)

Câu 30: Trong bối cảnh Dữ liệu lớn, việc sử dụng các thuật toán hiệu quả và khả năng xử lý song song trên hệ thống máy tính cụm hoặc đám mây giúp giải quyết trực tiếp những thách thức nào?

• A. Giải quyết thách thức về Khối lượng (Volume) và Tốc độ (Velocity) xử lý.
• B. Giải quyết thách thức về Tính đa dạng (Variety) và Tính xác thực (Veracity).
• C. Chỉ giải quyết thách thức về Tính xác thực (Veracity).
• D. Chỉ giải quyết thách thức về Tính đa dạng (Variety).

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm lịch sử duyệt web của khách hàng, các bài đánh giá sản phẩm (văn bản), video quảng cáo đã xem, và dữ liệu giao dịch mua hàng. Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất qua việc thu thập các loại dữ liệu đa dạng này?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 2: Một hệ thống giám sát mạng xã hội cần phân tích hàng triệu bài đăng mỗi phút để phát hiện các xu hướng nóng hoặc khủng hoảng truyền thông gần như ngay lập tức. Yếu tố nào trong 5 chữ V của Dữ liệu lớn đặt ra thách thức lớn nhất cho hệ thống này?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Value (Giá trị)

Câu 3: Khi làm việc với dữ liệu lớn từ các nguồn không đáng tin cậy hoặc có nhiều sai sót (ví dụ: dữ liệu nhập liệu thủ công, dữ liệu cảm biến nhiễu), nhà khoa học dữ liệu cần đặc biệt chú trọng đến yếu tố nào trong 5 chữ V để đảm bảo kết quả phân tích đáng tin cậy?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 4: Một doanh nghiệp muốn sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử và dữ liệu thị trường để dự báo doanh số cho quý tiếp theo và xác định chiến lược marketing hiệu quả nhất. Loại hình phân tích dữ liệu nào phù hợp nhất để đạt được mục tiêu này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 5: Một báo cáo hàng tháng của công ty trình bày các biểu đồ thể hiện tổng doanh thu theo từng khu vực, số lượng khách hàng mới trong tháng, và tỷ lệ giữ chân khách hàng. Loại hình phân tích dữ liệu nào chủ yếu được sử dụng để tạo ra báo cáo này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 6: Để xử lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu có khối lượng cực lớn (Petabyte), các hệ thống máy tính cần có khả năng thực hiện nhiều tác vụ đồng thời trên các phần khác nhau của dữ liệu. Khả năng này chủ yếu được hỗ trợ bởi yếu tố nào trong hạ tầng tính toán?

• A. Tốc độ truy cập ổ cứng (HDD speed)
• B. Dung lượng bộ nhớ RAM (RAM capacity)
• C. Giao diện người dùng đồ họa (GUI)
• D. Thuật toán song song và kiến trúc máy tính cụm/siêu máy tính

Câu 7: Một dự án khoa học dữ liệu yêu cầu lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và video không có cấu trúc cố định, và cần khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu sử dụng. Loại cơ sở dữ liệu nào thường được ưa chuộng trong trường hợp này so với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống?

• A. Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL Database)
• B. Cơ sở dữ liệu NoSQL
• C. Cơ sở dữ liệu phân tán (Distributed Database)
• D. Cơ sở dữ liệu tại chỗ (On-premise Database)

Câu 8: Việc sử dụng điện toán đám mây (Cloud Computing) mang lại lợi ích đáng kể nào cho các hoạt động Khoa học dữ liệu, đặc biệt là khi xử lý Dữ liệu lớn?

• A. Giảm chi phí đầu tư ban đầu vào phần cứng và cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt tài nguyên tính toán và lưu trữ.
• B. Đảm bảo dữ liệu luôn có cấu trúc và dễ dàng truy vấn bằng SQL.
• C. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về thuật toán phân tích dữ liệu.
• D. Chỉ phù hợp cho dữ liệu có khối lượng nhỏ và tốc độ thấp.

Câu 9: Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một bước quan trọng trong Khoa học dữ liệu. Mục tiêu chính của khai phá dữ liệu là gì?

• A. Chỉ đơn giản là thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn.
• B. Trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ và báo cáo tổng hợp.
• C. Phát hiện các mẫu, xu hướng và tri thức hữu ích từ các tập dữ liệu lớn.
• D. Đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu trước khi phân tích.

Câu 10: Khi một nhóm khoa học dữ liệu cần thực hiện các phép tính phức tạp và lặp đi lặp lại trên một tập dữ liệu rất lớn, việc sử dụng thuật toán song song mang lại lợi ích chủ yếu nào?

• A. Giảm thời gian xử lý bằng cách thực hiện nhiều phép tính cùng lúc.
• B. Tăng tính đa dạng của dữ liệu được phân tích.
• C. Đảm bảo dữ liệu luôn có cấu trúc hoàn chỉnh.
• D. Giảm khối lượng dữ liệu cần lưu trữ.

Câu 11: Một nhà khoa học dữ liệu đang cố gắng xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng bỏ dịch vụ dựa trên hành vi sử dụng của họ trong quá khứ. Đây là ví dụ về ứng dụng của loại hình phân tích dữ liệu nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 12: Để hiểu tại sao doanh số bán hàng của một sản phẩm cụ thể giảm mạnh trong tháng vừa qua, nhóm phân tích đã xem xét các yếu tố như chiến dịch quảng cáo, hoạt động của đối thủ, và các sự kiện thị trường. Loại hình phân tích nào đang được thực hiện để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 13: Hệ thống đề xuất sản phẩm trên các trang thương mại điện tử, gợi ý cho người dùng các mặt hàng mà họ có khả năng quan tâm dựa trên lịch sử mua sắm và duyệt web, là một ứng dụng phổ biến của loại hình phân tích dữ liệu nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 14: Khi làm việc với một tập dữ liệu rất lớn, việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là cực kỳ quan trọng. Công việc này chủ yếu nhằm cải thiện đặc trưng nào của Dữ liệu lớn?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Velocity (Tốc độ)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 15: Một công ty sử dụng dữ liệu hành vi người dùng trên ứng dụng di động để tối ưu hóa giao diện và tính năng, nhằm tăng mức độ tương tác và thời gian sử dụng ứng dụng. Việc này tập trung vào khai thác yếu tố nào của Dữ liệu lớn?

• A. Value (Giá trị)
• B. Volume (Khối lượng)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Velocity (Tốc độ)

Câu 16: Trong các kiến trúc máy tính hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn, máy tính cụm (Computer Cluster) được hiểu là gì?

• A. Một máy tính đơn lẻ có cấu hình rất mạnh.
• B. Tập hợp nhiều máy tính hoạt động phối hợp như một hệ thống duy nhất.
• C. Một loại bộ xử lý (CPU) đặc biệt cho dữ liệu lớn.
• D. Hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán.

Câu 17: So với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (SQL), cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp lợi thế chính nào khi xử lý các tập dữ liệu lớn, phát sinh nhanh và có cấu trúc thay đổi liên tục?

• A. Đảm bảo tính nhất quán dữ liệu mạnh mẽ theo mô hình ACID.
• B. Sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL chuẩn mực và dễ học.
• C. Khả năng mở rộng theo chiều ngang và linh hoạt với cấu trúc dữ liệu phi/bán cấu trúc.
• D. Chi phí triển khai và vận hành luôn thấp hơn đáng kể.

Câu 18: Một trong những thách thức lớn nhất khi làm việc với Dữ liệu lớn là đảm bảo tính xác thực (Veracity) của dữ liệu. Để giải quyết thách thức này, nhà khoa học dữ liệu thường phải thực hiện những công việc nào?

• A. Chỉ tập trung vào tăng tốc độ thu thập dữ liệu.
• B. Mở rộng dung lượng lưu trữ lên đến Petabyte.
• C. Thu thập dữ liệu từ càng nhiều nguồn khác nhau càng tốt mà không kiểm tra chất lượng.
• D. Làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu/nhiễu, và xác minh nguồn dữ liệu.

Câu 19: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, bước nào thường diễn ra sau khi dữ liệu đã được thu thập, làm sạch và chuẩn bị?

• A. Thu thập thêm dữ liệu từ các nguồn mới.
• B. Trực quan hóa kết quả cuối cùng cho người dùng.
• C. Phân tích, khám phá dữ liệu và xây dựng mô hình.
• D. Xác định câu hỏi kinh doanh ban đầu.

Câu 20: Siêu máy tính (Supercomputer) đóng vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu chủ yếu nhờ khả năng nào?

• A. Thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ rất cao (hiệu năng tính toán).
• B. Lưu trữ dữ liệu với chi phí thấp nhất.
• C. Cung cấp giao diện người dùng thân thiện cho người không chuyên.
• D. Tự động thu thập dữ liệu từ mọi nguồn trên internet.

Câu 21: Một công ty logistics muốn tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng theo thời gian thực dựa trên dữ liệu giao thông, thời tiết và vị trí của các phương tiện. Loại hình phân tích dữ liệu nào phù hợp nhất để đưa ra quyết định hành động ngay lập tức trong tình huống này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 22: So sánh giữa Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) và Phân tích dự đoán (Predictive Analytics), điểm khác biệt cốt lõi là gì?

• A. Phân tích mô tả sử dụng dữ liệu có cấu trúc, còn dự đoán sử dụng dữ liệu phi cấu trúc.
• B. Phân tích mô tả giải thích quá khứ, còn dự đoán cố gắng dự báo tương lai.
• C. Phân tích mô tả yêu cầu máy tính mạnh hơn, còn dự đoán thì không.
• D. Phân tích mô tả chỉ dùng biểu đồ, còn dự đoán chỉ dùng thuật toán phức tạp.

Câu 23: Khi một ngân hàng phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng để phát hiện các hoạt động bất thường, có khả năng là gian lận. Đây là ví dụ về ứng dụng của loại hình phân tích dữ liệu nào?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Câu 24: Một nhà khoa học dữ liệu cần xử lý một tập dữ liệu chứa thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau (website, ứng dụng di động, cửa hàng vật lý). Dữ liệu này có thể bị trùng lặp, thiếu thông tin hoặc không nhất quán về định dạng. Công việc nào trong Khoa học dữ liệu là cần thiết nhất để giải quyết các vấn đề này trước khi tiến hành phân tích?

• A. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu (Data Cleaning and Preparation)
• B. Xây dựng mô hình dự đoán (Predictive Modeling)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Triển khai kết quả phân tích (Deployment)

Câu 25: Tại sao việc lựa chọn thuật toán phù hợp là rất quan trọng trong Khoa học dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với Dữ liệu lớn?

• A. Thuật toán chỉ ảnh hưởng đến giao diện hiển thị kết quả.
• B. Mọi thuật toán đều cho cùng một kết quả phân tích dữ liệu.
• C. Thuật toán chỉ quan trọng khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
• D. Thuật toán ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả xử lý, độ chính xác của kết quả và khả năng trích xuất tri thức từ dữ liệu.

Câu 26: Một nhà khoa học dữ liệu đang khám phá một tập dữ liệu mới để tìm hiểu cấu trúc, các giá trị ngoại lai (outliers) và mối quan hệ sơ bộ giữa các biến. Hoạt động này thường được gọi là gì trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• B. Khám phá dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis - EDA)
• C. Triển khai mô hình (Model Deployment)
• D. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Câu 27: Sự phát triển của Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu đã tạo ra nhu cầu lớn cho các chuyên gia có kỹ năng kết hợp giữa các lĩnh vực nào?

• A. Tin học, Toán học/Thống kê và kiến thức chuyên ngành (lĩnh vực ứng dụng).
• B. Thiết kế đồ họa, Âm nhạc và Văn học.
• C. Vật lý, Hóa học và Sinh học.
• D. Ngoại ngữ, Lịch sử và Địa lý.

Câu 28: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) lại quan trọng trong Khoa học dữ liệu?

• A. Nó là bước duy nhất cần thiết để phân tích dữ liệu lớn.
• B. Nó chỉ giúp làm đẹp báo cáo mà không có ý nghĩa phân tích.
• C. Giúp truyền đạt kết quả phân tích một cách trực quan, dễ hiểu, phát hiện mẫu và xu hướng.
• D. Trực quan hóa thay thế hoàn toàn nhu cầu về thuật toán phức tạp.

Câu 29: Khi một công ty muốn xây dựng một hệ thống khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa cho hàng triệu khách hàng, họ cần sử dụng các thuật toán và mô hình từ lĩnh vực nào trong Khoa học dữ liệu?

• A. Học máy (Machine Learning)
• B. Lập trình web (Web Development)
• C. Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database Design)
• D. Quản trị mạng (Network Administration)

Câu 30: Một ứng dụng dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu từ hàng triệu cảm biến, vệ tinh và mô hình khí hậu phức tạp. Để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện các phép tính mô phỏng phức tạp trong thời gian ngắn, ứng dụng này chắc chắn phải dựa vào những yếu tố nào trong hạ tầng công nghệ?

• A. Chỉ cần một máy tính cá nhân cấu hình mạnh.
• B. Chỉ cần cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
• C. Chỉ cần giao diện người dùng đẹp mắt.
• D. Điện toán đám mây, máy tính cụm/siêu máy tính và thuật toán song song.

Câu 1: Một công ty thương mại điện tử thu thập dữ liệu về hành vi lướt web, lịch sử mua hàng, đánh giá sản phẩm và tương tác trên mạng xã hội của hàng triệu khách hàng mỗi ngày. Lượng dữ liệu này nhanh chóng đạt đến hàng petabyte và có nhiều định dạng khác nhau. Đặc trưng nào sau đây của Dữ liệu lớn (Big Data) được thể hiện rõ nhất qua ví dụ này, liên quan đến **tốc độ** dữ liệu được tạo ra và cần xử lý?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Tính đa dạng)
• C. Velocity (Tốc độ)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 2: Tiếp theo ví dụ trên, dữ liệu mà công ty thương mại điện tử thu thập bao gồm các bản ghi giao dịch có cấu trúc, các đoạn văn bản đánh giá sản phẩm (phi cấu trúc), hình ảnh sản phẩm (phi cấu trúc), và dữ liệu tương tác trên mạng xã hội (bán cấu trúc). Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) được minh họa rõ nhất qua sự kết hợp của các loại dữ liệu này?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Tính đa dạng)
• C. Velocity (Tốc độ)
• D. Value (Giá trị)

Câu 3: Một nhà khoa học dữ liệu đang phân tích dữ liệu bán hàng của một chuỗi cửa hàng để xác định những sản phẩm bán chạy nhất theo mùa và theo địa điểm. Mục tiêu của việc phân tích này là để hiểu **điều gì đã xảy ra** trong quá khứ. Loại hình phân tích dữ liệu nào đang được nhà khoa học này thực hiện?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
• D. Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Câu 4: Sau khi xác định được các sản phẩm bán chạy nhất trong quá khứ, nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng dữ liệu này cùng với các yếu tố khác như dự báo thời tiết, xu hướng trên mạng xã hội để dự đoán **nhu cầu mua sắm** của khách hàng trong tuần tới. Loại hình phân tích dữ liệu nào sẽ được sử dụng để đạt được mục tiêu này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
• D. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Câu 5: Một công ty muốn xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi lướt web của họ. Hệ thống này sẽ **đề xuất những hành động cụ thể** (ví dụ: "Bạn có thể thích sản phẩm X") để tối ưu hóa trải nghiệm và doanh thu. Loại hình phân tích dữ liệu nào phù hợp nhất cho mục đích này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
• D. Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Câu 6: Quá trình khám phá các mẫu (patterns), xu hướng (trends) và thông tin hữu ích tiềm ẩn từ các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng kết hợp các kỹ thuật từ thống kê, học máy và hệ cơ sở dữ liệu được gọi là gì?

• A. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• B. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• C. Tích hợp dữ liệu (Data Integration)
• D. Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Câu 7: Trong bối cảnh Khoa học dữ liệu, vai trò chính của máy tính, đặc biệt là các hệ thống máy tính hiệu năng cao như máy tính cụm hoặc siêu máy tính, là gì?

• A. Chỉ để lưu trữ dữ liệu thô.
• B. Chủ yếu để tạo ra các báo cáo đơn giản.
• C. Xử lý, tính toán và phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp.
• D. Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong việc diễn giải kết quả.

Câu 8: Khi làm việc với Dữ liệu lớn, việc sử dụng các thuật toán được thiết kế để chia nhỏ công việc thành nhiều phần nhỏ và thực hiện chúng đồng thời trên nhiều bộ xử lý hoặc máy tính khác nhau là rất quan trọng. Loại thuật toán này được gọi là gì?

• A. Thuật toán song song (Parallel algorithms)
• B. Thuật toán tuần tự (Sequential algorithms)
• C. Thuật toán tìm kiếm (Search algorithms)
• D. Thuật toán sắp xếp (Sorting algorithms)

Câu 9: Một công ty khởi nghiệp về phân tích dữ liệu đang cần một giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn linh hoạt, có thể mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên nhanh chóng mà không cần đầu tư ban đầu lớn vào cơ sở hạ tầng phần cứng. Giải pháp công nghệ nào sau đây phù hợp nhất với nhu cầu này?

• A. Xây dựng trung tâm dữ liệu riêng tại chỗ.
• B. Sử dụng máy tính cá nhân hiệu năng cao.
• C. Chỉ dựa vào cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
• D. Sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây.

Câu 10: Một ứng dụng mạng xã hội thu thập hàng tỷ bài đăng, bình luận, hình ảnh, và video mỗi ngày. Dữ liệu này có cấu trúc rất đa dạng và thường xuyên thay đổi, không dễ dàng lưu trữ trong các bảng cố định của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Loại hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào phù hợp hơn để lưu trữ và quản lý loại dữ liệu này?

• A. Cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database - SQL)
• B. Cơ sở dữ liệu NoSQL
• C. Hệ thống tệp tin phẳng (Flat File System)
• D. Bảng tính (Spreadsheet)

Câu 11: Một nhà phân tích dữ liệu đang xem xét một tập dữ liệu lớn về giao dịch thẻ tín dụng để phát hiện các giao dịch có dấu hiệu gian lận. Anh ấy sử dụng các kỹ thuật học máy để xây dựng một mô hình có thể nhận dạng các mẫu bất thường trong dữ liệu. Công việc này thuộc về giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu
• B. Làm sạch dữ liệu
• C. Phân tích và mô hình hóa dữ liệu (Khai phá dữ liệu)
• D. Trực quan hóa và báo cáo kết quả

Câu 12: Trước khi tiến hành phân tích, nhà phân tích dữ liệu nhận thấy dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng có nhiều bản ghi bị thiếu thông tin, định dạng không nhất quán và chứa các giá trị ngoại lai (outliers) có thể ảnh hưởng đến mô hình. Anh ấy cần thực hiện bước nào để xử lý các vấn đề này?

• A. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• B. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• C. Triển khai mô hình (Model Deployment)
• D. Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Câu 13: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) lại quan trọng trong Khoa học dữ liệu, đặc biệt sau khi đã phân tích dữ liệu?

• A. Để tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu cũ.
• B. Để trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu và trực quan.
• C. Để làm sạch dữ liệu bị lỗi.
• D. Để tự động đưa ra các quyết định kinh doanh.

Câu 14: Đặc trưng nào của Dữ liệu lớn (Big Data) liên quan trực tiếp đến mức độ tin cậy và chính xác của dữ liệu, ảnh hưởng đến kết quả phân tích?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Variety (Tính đa dạng)
• C. Velocity (Tốc độ)
• D. Veracity (Tính xác thực)

Câu 15: Một công ty sản xuất thiết bị IoT thu thập dữ liệu từ hàng triệu cảm biến mỗi giây. Lượng dữ liệu này là cực lớn và liên tục được tạo ra. Để xử lý lượng dữ liệu này theo thời gian thực, công ty cần một kiến trúc hệ thống có khả năng mở rộng và xử lý đồng thời. Khái niệm nào sau đây mô tả khả năng của hệ thống để xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng?

• A. Độ tin cậy (Reliability)
• B. Bảo mật (Security)
• C. Khả năng mở rộng (Scalability)
• D. Tính khả dụng (Availability)

Câu 16: Trong Khoa học dữ liệu, "Value" (Giá trị) của Dữ liệu lớn đề cập đến điều gì?

• A. Khả năng trích xuất thông tin hữu ích và tạo ra giá trị kinh doanh từ dữ liệu.
• B. Chi phí để lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ.
• C. Số lượng định dạng dữ liệu khác nhau.
• D. Tốc độ xử lý dữ liệu đạt được.

Câu 17: Một công ty du lịch thu thập dữ liệu từ các đánh giá của khách hàng trên nhiều nền tảng khác nhau (website, ứng dụng di động, mạng xã hội). Các đánh giá này chủ yếu dưới dạng văn bản tự do. Để phân tích cảm xúc (tích cực/tiêu cực) từ lượng lớn văn bản này, công ty cần áp dụng kỹ thuật nào?

• A. Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
• B. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
• C. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
• D. Phân tích cụm (Cluster Analysis)

Câu 18: Đâu là một ví dụ về việc sử dụng Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực y tế?

• A. Phân tích dữ liệu bệnh án để dự đoán nguy cơ mắc bệnh cho bệnh nhân.
• B. Quản lý hồ sơ hành chính của bệnh viện.
• C. In ấn tài liệu hướng dẫn sử dụng thuốc.
• D. Đặt lịch hẹn khám bệnh trực tuyến.

Câu 19: Trong Khoa học dữ liệu, "mô hình" (model) thường đề cập đến điều gì?

• A. Một bản sao vật lý của hệ thống thực tế.
• B. Một biểu diễn toán học hoặc thuật toán được xây dựng từ dữ liệu để hiểu hoặc dự đoán.
• C. Chỉ là một biểu đồ trực quan của dữ liệu.
• D. Tập dữ liệu gốc chưa qua xử lý.

Câu 20: Một nhà khoa học dữ liệu xây dựng một mô hình dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, và tuổi nhà. Sau khi xây dựng, anh ấy cần đánh giá xem mô hình này dự đoán chính xác đến mức nào trên dữ liệu mới. Bước này trong quy trình Khoa học dữ liệu được gọi là gì?

• A. Huấn luyện mô hình (Model Training)
• B. Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)
• C. Triển khai mô hình (Model Deployment)
• D. Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Câu 21: Giả sử mô hình dự đoán giá nhà đã được đánh giá là tốt và được triển khai vào một ứng dụng web để người dùng có thể nhập thông tin nhà và nhận dự đoán giá. Công việc đưa mô hình đã hoàn thiện vào sử dụng thực tế này thuộc về giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
• B. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• C. Triển khai mô hình (Model Deployment)
• D. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Câu 22: Yếu tố nào sau đây **không** phải là một trong những đặc trưng chính thường được đề cập khi nói về Dữ liệu lớn (Big Data)?

• A. Volume (Khối lượng)
• B. Visibility (Tính hiển thị)
• C. Variety (Tính đa dạng)
• D. Velocity (Tốc độ)

Câu 23: Tại sao việc xử lý các giá trị ngoại lai (outliers) lại quan trọng trong giai đoạn làm sạch dữ liệu của quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Vì giá trị ngoại lai luôn chứa thông tin quan trọng nhất.
• B. Vì giá trị ngoại lai giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
• C. Vì giá trị ngoại lai làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn.
• D. Vì giá trị ngoại lai có thể làm sai lệch kết quả phân tích và mô hình.

Câu 24: Một nhà bán lẻ muốn phân tích dữ liệu mua hàng của khách hàng để nhóm họ thành các phân khúc khác nhau (ví dụ: khách hàng cao cấp, khách hàng thường xuyên mua sắm, khách hàng chỉ mua vào dịp khuyến mãi). Kỹ thuật Khai phá dữ liệu nào phù hợp nhất để thực hiện việc này?

• A. Phân tích cụm (Cluster Analysis)
• B. Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
• C. Phân loại (Classification)
• D. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)

Câu 25: Một ngân hàng muốn xây dựng một hệ thống tự động để quyết định có nên phê duyệt khoản vay cho khách hàng mới hay không, dựa trên thông tin về lịch sử tín dụng, thu nhập, và các yếu tố khác. Kỹ thuật Khai phá dữ liệu nào phù hợp nhất cho nhiệm vụ phân loại khách hàng này?

• A. Phân tích cụm (Cluster Analysis)
• B. Phân tích hiệp hội (Association Rule Mining)
• C. Phân loại (Classification)
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 26: Tại sao việc hiểu rõ bối cảnh nghiệp vụ (business context) lại quan trọng đối với nhà khoa học dữ liệu, mặc dù họ làm việc chủ yếu với dữ liệu và thuật toán?

• A. Chỉ để biết ai là người trả lương cho họ.
• B. Để xác định vấn đề kinh doanh cần giải quyết và diễn giải kết quả phân tích một cách phù hợp.
• C. Vì dữ liệu chỉ có ý nghĩa trong bối cảnh kỹ thuật.
• D. Bối cảnh nghiệp vụ không liên quan đến công việc kỹ thuật của nhà khoa học dữ liệu.

Câu 27: Một trong những thách thức chính khi làm việc với Dữ liệu lớn liên quan đến đặc trưng "Veracity" là gì?

• A. Đảm bảo độ tin cậy và chính xác của dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• B. Tìm đủ dung lượng lưu trữ cho dữ liệu.
• C. Xử lý dữ liệu nhanh chóng theo thời gian thực.
• D. Tìm kiếm các định dạng dữ liệu mới.

Câu 28: Công cụ hoặc kỹ thuật nào sau đây **không** phải là công cụ/kỹ thuật thường được sử dụng trong quy trình xử lý và phân tích Dữ liệu lớn?

• A. Hadoop (hệ thống phân tán để xử lý dữ liệu lớn)
• B. Apache Spark (khung xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng)
• C. Cơ sở dữ liệu NoSQL (ví dụ: MongoDB, Cassandra)
• D. Kính hiển vi điện tử (Electron Microscope)

Câu 29: Giả sử bạn là một nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ phân tích dữ liệu hành vi người dùng trên một trang web tin tức để hiểu cách độc giả tương tác với các bài viết. Bạn muốn biết những bài viết nào được đọc nhiều nhất, thời gian trung bình độc giả dành cho mỗi bài, và các bài viết nào thường được chia sẻ trên mạng xã hội. Loại hình phân tích dữ liệu nào bạn sẽ sử dụng chủ yếu cho mục tiêu này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• C. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
• D. Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Câu 30: Tiếp theo câu 29, sau khi hiểu rõ hành vi độc giả, bạn muốn xây dựng một hệ thống để dự đoán **khả năng một độc giả cụ thể sẽ đọc một bài viết mới** dựa trên lịch sử đọc của họ. Kỹ thuật Khai phá dữ liệu nào sẽ được áp dụng để giải quyết bài toán dự đoán này?

• A. Phân tích cụm (Cluster Analysis)
• B. Kỹ thuật xây dựng mô hình dự đoán/phân loại (Predictive Modeling / Classification)
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)