Đề Trắc nghiệm Tin học 12 – Bài F17: Hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu (Chân Trời Sáng Tạo)

Câu 1: Trong quy trình khoa học dữ liệu, bước nào tập trung vào việc thu thập, làm sạch và định dạng lại dữ liệu để sẵn sàng cho phân tích?

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

Câu 2: Bạn đang làm việc với một tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Sau khi thu thập, bạn nhận thấy dữ liệu có nhiều giá trị bị thiếu (missing values) và định dạng không nhất quán (ví dụ: ngày tháng ở nhiều định dạng khác nhau). Bước tiếp theo quan trọng nhất trong quy trình khoa học dữ liệu mà bạn cần thực hiện là gì?

• A. Xây dựng mô hình dự đoán
• B. Trực quan hóa dữ liệu để tìm mối liên hệ
• C. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• D. Báo cáo kết quả cho người dùng cuối

Câu 3: Công cụ nào trong Excel thường được sử dụng để kết nối, biến đổi (transform) và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trước khi nạp vào bảng tính?

• A. PivotTable
• B. Conditional Formatting
• C. Data Validation
• D. Power Query (Get & Transform)

Câu 4: Khi sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu, thao tác "Remove Columns" (Xóa cột) được thực hiện nhằm mục đích gì?

• A. Loại bỏ các cột chứa dữ liệu không liên quan hoặc không cần thiết cho mục đích phân tích.
• B. Thay thế các giá trị bị thiếu trong cột.
• C. Tách một cột thành nhiều cột nhỏ hơn.
• D. Tổng hợp dữ liệu từ nhiều hàng thành một hàng duy nhất.

Câu 5: Trong Power Query, bạn có một cột chứa thông tin "Ngày giờ đăng ký" bao gồm cả ngày và thời gian (ví dụ: 2023-10-27 10:30:00). Bạn chỉ cần phân tích dữ liệu theo ngày. Thao tác biến đổi nào là phù hợp nhất để chỉ giữ lại phần ngày?

• A. Merge Columns (Kết hợp cột)
• B. Split Column by Delimiter hoặc Change Type to Date Only (Tách cột theo ký tự phân cách hoặc Chuyển đổi kiểu dữ liệu chỉ sang Ngày)
• C. Pivot Column (Xoay cột)
• D. Fill Down (Điền xuống)

Câu 6: Bạn có một cột "DoanhThuUSD" và cần tạo một cột mới là "DoanhThuVND" bằng cách nhân "DoanhThuUSD" với tỷ giá cố định. Thao tác nào trong Power Query cho phép bạn thực hiện việc này?

• A. Add Custom Column (Thêm cột tùy chỉnh)
• B. Group By (Nhóm theo)
• C. Remove Duplicates (Xóa bản sao)
• D. Unpivot Columns (Bỏ xoay cột)

Câu 7: Sau khi thực hiện các bước làm sạch và biến đổi dữ liệu trong Power Query Editor, bạn muốn đưa dữ liệu đã xử lý vào một trang tính mới trong Excel để tiếp tục phân tích. Thao tác nào trong Power Query Editor giúp bạn làm điều này?

• A. Save As (Lưu thành)
• B. Refresh All (Làm mới tất cả)
• C. Close & Load To... (Đóng & Tải tới...)
• D. Export Data (Xuất dữ liệu)

Câu 8: Công cụ nào trong Excel được thiết kế đặc biệt để tổng hợp, phân tích và khám phá các mẫu (patterns) hoặc xu hướng trong tập dữ liệu lớn một cách tương tác?

• A. Data Validation
• B. PivotTable
• C. Solver
• D. Macros

Câu 9: Bạn muốn sử dụng PivotTable để xem tổng doanh thu theo từng khu vực bán hàng. Bạn sẽ kéo trường "Khu vực" vào vùng nào của PivotTable và trường "Doanh thu" vào vùng nào?

• A. "Khu vực" vào Rows (hoặc Columns), "Doanh thu" vào Values.
• B. "Khu vực" vào Values, "Doanh thu" vào Rows.
• C. "Khu vực" vào Filters, "Doanh thu" vào Columns.
• D. "Khu vực" vào Columns, "Doanh thu" vào Filters.

Câu 10: Trong PivotTable, nếu bạn muốn tính số lượng đơn hàng cho mỗi loại sản phẩm thay vì tính tổng giá trị đơn hàng, bạn sẽ thay đổi cài đặt nào cho trường dữ liệu "Số lượng đơn hàng" trong vùng Values?

• A. Thay đổi tên trường dữ liệu.
• B. Di chuyển trường dữ liệu sang vùng khác.
• C. Sử dụng Conditional Formatting.
• D. Thay đổi "Value Field Settings" từ Sum sang Count.

Câu 11: PivotChart là gì và mối liên hệ của nó với PivotTable như thế nào?

• A. PivotChart là một loại biểu đồ tĩnh, không liên quan đến PivotTable.
• B. PivotChart là biểu đồ trực quan hóa dữ liệu từ PivotTable và tự động cập nhật khi PivotTable thay đổi.
• C. PivotChart là công cụ dùng để làm sạch dữ liệu trước khi tạo PivotTable.
• D. PivotChart chỉ có thể được tạo ra từ dữ liệu gốc, không phải từ PivotTable.

Câu 12: Bạn muốn trực quan hóa tỷ lệ đóng góp của từng loại chi phí (ví dụ: chi phí marketing, chi phí vận hành, chi phí lương) trên tổng chi phí của công ty. Loại biểu đồ nào phù hợp nhất để thể hiện sự phân bổ tỷ lệ này?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart)
• B. Biểu đồ cột (Column Chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Câu 13: Bạn muốn trực quan hóa xu hướng tăng trưởng doanh thu của công ty qua các quý trong năm. Loại biểu đồ nào phù hợp nhất để thể hiện sự thay đổi của một biến số theo thời gian?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart)
• B. Biểu đồ cột (Column Chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• D. Biểu đồ cột xếp chồng (Stacked Column Chart)

Câu 14: Trong quá trình khám phá dữ liệu, bạn nhận thấy có một số bản ghi bị trùng lặp hoàn toàn. Việc loại bỏ các bản ghi trùng lặp này thuộc bước nào trong quy trình khoa học dữ liệu?

• A. Mô hình hóa dữ liệu
• B. Trực quan hóa kết quả
• C. Thu thập dữ liệu
• D. Làm sạch dữ liệu

Câu 15: Giả sử bạn có một tập dữ liệu về học sinh bao gồm các cột "Điểm Toán", "Điểm Văn", "Điểm Lý". Bạn muốn tạo một cột mới là "Điểm Trung Bình" bằng cách tính trung bình cộng của ba cột điểm này. Thao tác này thuộc loại biến đổi dữ liệu nào?

• A. Lọc dữ liệu (Filtering)
• B. Biến đổi dữ liệu (Data Transformation)
• C. Sắp xếp dữ liệu (Sorting)
• D. Tổng hợp dữ liệu (Aggregation)

Câu 16: Tại sao việc hiểu rõ ngữ cảnh (context) của dữ liệu (dữ liệu được thu thập như thế nào, ý nghĩa của từng cột, các giá trị có thể có) lại quan trọng trong bước làm sạch và chuẩn bị dữ liệu?

• A. Giúp xác định các giá trị bất thường hoặc không hợp lệ và quyết định cách xử lý chúng một cách chính xác.
• B. Chỉ cần thiết khi trực quan hóa dữ liệu, không ảnh hưởng đến quá trình làm sạch.
• C. Giúp tự động hóa hoàn toàn quá trình làm sạch mà không cần can thiệp thủ công.
• D. Chủ yếu phục vụ cho việc báo cáo kết quả, không liên quan đến chuẩn bị dữ liệu.

Câu 17: Trong khoa học dữ liệu, "Outlier" (Giá trị ngoại lai) là gì và tại sao việc xử lý chúng lại quan trọng?

• A. Là các giá trị bị thiếu và cần được điền vào.
• B. Là các giá trị trùng lặp cần loại bỏ.
• C. Là các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần lớn dữ liệu, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả phân tích.
• D. Là các giá trị tổng hợp từ nhiều bản ghi khác nhau.

Câu 18: Bước "Khám phá dữ liệu" (Exploratory Data Analysis - EDA) trong quy trình khoa học dữ liệu thường sử dụng các kỹ thuật nào?

• A. Chỉ tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán phức tạp.
• B. Chủ yếu là thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• C. Chỉ bao gồm việc làm sạch các giá trị bị thiếu.
• D. Sử dụng thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu để hiểu cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu.

Câu 19: Khi sử dụng PivotTable, việc kéo một trường dữ liệu vào vùng "Filters" (Bộ lọc) có tác dụng gì?

• A. Tổng hợp giá trị của trường đó.
• B. Cho phép người dùng lọc dữ liệu hiển thị trong PivotTable theo các tiêu chí của trường này.
• C. Hiển thị trường đó dưới dạng các hàng trong bảng tổng hợp.
• D. Hiển thị trường đó dưới dạng các cột trong bảng tổng hợp.

Câu 20: Bạn có một tập dữ liệu về doanh số bán hàng theo từng ngày trong suốt một năm. Bạn muốn tạo PivotTable để xem tổng doanh số bán hàng theo từng tháng. Sau khi đưa cột "Ngày" vào vùng Rows, thao tác tiếp theo trong PivotTable để nhóm dữ liệu theo tháng là gì?

• A. Sử dụng chức năng "Group Selection" (Nhóm lựa chọn) trên cột "Ngày" và chọn nhóm theo "Months".
• B. Thêm một cột mới trong dữ liệu gốc để trích xuất tháng từ ngày.
• C. Sử dụng chức năng "Sort" (Sắp xếp) trên cột "Ngày".
• D. Áp dụng "Conditional Formatting" (Định dạng có điều kiện) cho cột "Ngày".

Câu 21: Khi trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, tại sao việc chọn loại biểu đồ phù hợp lại quan trọng?

• A. Loại biểu đồ không quan trọng, miễn là dữ liệu được hiển thị.
• B. Chỉ cần chọn loại biểu đồ đẹp mắt nhất.
• C. Loại biểu đồ chỉ ảnh hưởng đến tốc độ xử lý dữ liệu.
• D. Giúp truyền tải thông điệp hoặc câu chuyện từ dữ liệu một cách hiệu quả, dễ hiểu và chính xác nhất.

Câu 22: Bạn có một tập dữ liệu về số lượng sản phẩm bán ra của 5 dòng sản phẩm khác nhau trong một quý. Bạn muốn so sánh trực tiếp số lượng bán ra giữa các dòng sản phẩm này. Loại biểu đồ nào phù hợp nhất?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart)
• B. Biểu đồ cột (Column Chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• D. Biểu đồ vùng (Area Chart)

Câu 23: Trong bối cảnh khoa học dữ liệu, "insight" (thông tin chi tiết/sâu sắc) là gì?

• A. Là những phát hiện có ý nghĩa, hữu ích và mới mẻ được rút ra từ dữ liệu sau quá trình phân tích.
• B. Là tập dữ liệu thô ban đầu trước khi làm sạch.
• C. Là công cụ phần mềm dùng để trực quan hóa dữ liệu.
• D. Là các giá trị bị thiếu hoặc không chính xác trong dữ liệu.

Câu 24: Tại sao việc làm sạch dữ liệu lại chiếm phần lớn thời gian và công sức trong một dự án khoa học dữ liệu?

• A. Vì các công cụ làm sạch dữ liệu rất khó sử dụng.
• B. Vì đây là bước ít quan trọng nhất nên thường bị trì hoãn.
• C. Vì chỉ có chuyên gia dữ liệu mới có thể thực hiện được.
• D. Vì dữ liệu thực tế thường rất "lộn xộn" (messy), chứa nhiều lỗi, giá trị thiếu, định dạng không nhất quán và đến từ nhiều nguồn khác nhau.

Câu 25: Bạn đã hoàn thành việc làm sạch và biến đổi dữ liệu. Bước tiếp theo trong quy trình khoa học dữ liệu, trước khi xây dựng mô hình (nếu có) hoặc báo cáo kết quả, thường là gì?

• A. Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA).
• B. Triển khai kết quả cho người dùng cuối.
• C. Thu thập thêm dữ liệu mới.
• D. Xây dựng giao diện người dùng cho ứng dụng dữ liệu.

Câu 26: Việc thêm tiêu đề, nhãn cho các trục (axis labels), và chú giải (legend) vào biểu đồ trực quan hóa dữ liệu nhằm mục đích gì?

• A. Làm cho biểu đồ trông phức tạp hơn.
• B. Che giấu thông tin quan trọng.
• C. Giúp người xem hiểu rõ biểu đồ đang trình bày điều gì, các trục biểu thị cái gì và các màu sắc/ký hiệu có ý nghĩa gì.
• D. Chỉ đơn thuần để trang trí cho biểu đồ.

Câu 27: Trong khoa học dữ liệu, "dữ liệu có cấu trúc" (structured data) là gì?

• A. Dữ liệu được tổ chức theo một định dạng cố định, thường là dạng bảng (hàng và cột), dễ dàng lưu trữ và xử lý.
• B. Dữ liệu dạng văn bản thuần túy không có định dạng cụ thể.
• C. Dữ liệu dạng hình ảnh, âm thanh hoặc video.
• D. Dữ liệu chỉ tồn tại tạm thời trong bộ nhớ máy tính.

Câu 28: Tệp dữ liệu .csv (Comma Separated Values) là một ví dụ điển hình của loại dữ liệu nào?

• A. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)
• B. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)
• C. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data)
• D. Siêu dữ liệu (Metadata)

Câu 29: Bạn đang làm việc với một tập dữ liệu về các giao dịch mua sắm trực tuyến. Mỗi giao dịch có các thông tin như Mã giao dịch, Thời gian, Mã khách hàng, Mã sản phẩm, Số lượng, Giá tiền. Bạn muốn tìm hiểu khách hàng nào có tổng chi tiêu cao nhất. Công cụ nào trong Excel giúp bạn tổng hợp chi tiêu cho từng khách hàng một cách hiệu quả?

• A. Conditional Formatting
• B. Data Validation
• C. PivotTable
• D. Text to Columns

Câu 30: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) lại là một bước quan trọng trong cả giai đoạn khám phá dữ liệu và giai đoạn báo cáo kết quả?

• A. Giúp con người dễ dàng nhận diện xu hướng, mẫu, ngoại lai và mối quan hệ trong dữ liệu, đồng thời truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả.
• B. Chỉ đơn thuần làm cho dữ liệu trông đẹp mắt hơn.
• C. Là bước bắt buộc để xây dựng mô hình máy học.
• D. Chỉ hữu ích cho các tập dữ liệu nhỏ.

Câu 31: Giả sử bạn có một cột "Tuổi" trong tập dữ liệu và bạn nhận thấy có các giá trị như -5, 150, "hai mươi". Việc xác định và xử lý các giá trị này thuộc loại vấn đề gì trong làm sạch dữ liệu?

• A. Giá trị trùng lặp (Duplicate Values)
• B. Giá trị thiếu (Missing Values)
• C. Định dạng không nhất quán (Inconsistent Formatting)
• D. Giá trị không hợp lệ/bất thường (Invalid/Anomalous Values)

Câu 1: Hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu trong Bài F17 nhằm giúp học sinh làm quen với quy trình nào sau đây?

• A. Lập trình ứng dụng di động.
• B. Thiết kế đồ họa vector.
• C. Xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo phức tạp.
• D. Xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để tìm hiểu thông tin.

Câu 2: Bước đầu tiên quan trọng nhất khi bắt đầu một dự án Khoa học dữ liệu, ngay cả với dữ liệu có sẵn, là gì?

• A. Xác định mục tiêu và câu hỏi cần trả lời từ dữ liệu.
• B. Mở ngay tệp dữ liệu trong phần mềm.
• C. Xóa bỏ các cột dữ liệu không hiểu.
• D. Tạo biểu đồ từ dữ liệu thô.

Câu 3: Giả sử bạn có một tệp dữ liệu về doanh số bán hàng, trong đó cột "Ngày bán" có nhiều định dạng khác nhau (ví dụ: "DD/MM/YYYY", "MM-DD-YY", "YYYY-MM-DD"). Việc chuẩn hóa cột này về cùng một định dạng thuộc bước nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Làm sạch và biến đổi dữ liệu.
• C. Trực quan hóa dữ liệu.
• D. Diễn giải kết quả.

Câu 4: Tại sao việc làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại là một bước tốn nhiều thời gian nhưng cực kỳ quan trọng trong Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ để cho tệp dữ liệu trông gọn gàng hơn.
• B. Giúp giảm kích thước tệp dữ liệu.
• C. Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán để phân tích cho kết quả đáng tin cậy.
• D. Là yêu cầu bắt buộc của mọi phần mềm phân tích.

Câu 5: Bạn đang phân tích dữ liệu về chiều cao của học sinh. Một số bản ghi ghi nhận chiều cao là "-10 cm". Đây là loại vấn đề gì của dữ liệu và cần xử lý trong bước nào?

• A. Lỗi dữ liệu/Giá trị ngoại lai; Làm sạch dữ liệu.
• B. Dữ liệu thiếu; Biến đổi dữ liệu.
• C. Dữ liệu không nhất quán; Trực quan hóa dữ liệu.
• D. Dữ liệu dư thừa; Thu thập dữ liệu.

Câu 6: Trong Excel, công cụ nào thường được sử dụng để kết nối, biến đổi và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trước khi nạp vào bảng tính chính để phân tích?

• A. PivotTable.
• B. Conditional Formatting.
• C. Data Validation.
• D. Power Query (Get & Transform Data).

Câu 7: Khi sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu, thao tác "Remove Rows" (Xóa bỏ hàng) thường được áp dụng để xử lý vấn đề gì?

• A. Thay đổi định dạng ngày tháng.
• B. Xóa bỏ các bản ghi không hợp lệ hoặc trùng lặp.
• C. Tạo cột mới từ cột hiện có.
• D. Nhóm dữ liệu theo một tiêu chí.

Câu 8: Bạn có một cột "Tổng doanh thu" bằng USD và muốn tạo một cột mới "Tổng doanh thu (VND)" bằng cách nhân với tỷ giá hối đoái cố định. Thao tác này trong Power Query thuộc loại biến đổi nào?

• A. Lọc dữ liệu.
• B. Nhóm dữ liệu.
• C. Tạo cột tùy chỉnh/Biến đổi cột.
• D. Trực quan hóa dữ liệu.

Câu 9: Giả sử bạn đã làm sạch và biến đổi dữ liệu thành công trong Power Query Editor. Bước tiếp theo để đưa dữ liệu đã xử lý này vào Excel để phân tích là gì?

• A. Chọn "Close & Load" hoặc "Close & Load To" trong Power Query Editor.
• B. Copy và dán toàn bộ dữ liệu từ cửa sổ Power Query.
• C. Chọn "Save As" trong Power Query Editor.
• D. Tạo PivotTable ngay trong cửa sổ Power Query.

Câu 10: Công cụ nào trong Excel cho phép bạn tóm tắt, phân tích, khám phá và trình bày dữ liệu một cách linh hoạt, đặc biệt hữu ích khi làm việc với tập dữ liệu lớn?

• A. Data Validation.
• B. PivotTable.
• C. Sort & Filter.
• D. Conditional Formatting.

Câu 11: Bạn muốn biết tổng vốn đầu tư theo từng loại hình doanh nghiệp từ tập dữ liệu đã được làm sạch. Trong PivotTable, bạn sẽ kéo trường "Loại hình doanh nghiệp" vào vùng nào và trường "Tổng vốn đầu tư" vào vùng nào?

• A. "Loại hình doanh nghiệp" vào Values, "Tổng vốn đầu tư" vào Rows.
• B. "Loại hình doanh nghiệp" vào Columns, "Tổng vốn đầu tư" vào Filters.
• C. "Loại hình doanh nghiệp" vào Rows, "Tổng vốn đầu tư" vào Values.
• D. "Loại hình doanh nghiệp" vào Filters, "Tổng vốn đầu tư" vào Columns.

Câu 12: Khi tạo PivotTable, bạn nhận thấy trường "Tổng vốn đầu tư" trong vùng Values đang hiển thị số lượng (Count) thay vì tổng (Sum). Để sửa lỗi này, bạn cần làm gì?

• A. Kéo lại trường "Tổng vốn đầu tư" vào vùng Values.
• B. Nhấp đúp vào trường "Tổng vốn đầu tư" trong PivotTable.
• C. Chọn "Refresh" cho PivotTable.
• D. Vào "Value Field Settings" của trường "Tổng vốn đầu tư" và chọn "Sum".

Câu 13: Mục đích chính của việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) sau khi phân tích là gì?

• A. Trình bày kết quả phân tích một cách trực quan, dễ hiểu, giúp nhận diện xu hướng và mẫu hình.
• B. Làm cho dữ liệu trông phức tạp hơn.
• C. Thay thế hoàn toàn bước phân tích dữ liệu.
• D. Chỉ đơn giản là tạo ra các hình ảnh đẹp mắt.

Câu 14: Bạn muốn so sánh tỷ lệ đóng góp của từng khu vực (miền Bắc, miền Trung, miền Nam) vào tổng doanh thu cả nước. Loại biểu đồ nào sau đây là phù hợp nhất để trực quan hóa thông tin này?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart).
• B. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot).
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart).
• D. Biểu đồ cột (Column Chart).

Câu 15: Khi nào bạn nên sử dụng biểu đồ cột (Column Chart) để trực quan hóa dữ liệu?

• A. Để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số liên tục.
• B. Để so sánh giá trị giữa các danh mục hoặc thể hiện sự thay đổi theo thời gian của các danh mục.
• C. Để thể hiện tỷ lệ của các phần trong tổng thể.
• D. Để hiển thị xu hướng của một biến số liên tục theo thời gian.

Câu 16: Bạn đang phân tích dữ liệu về nhiệt độ trung bình hàng tháng trong 5 năm qua. Loại biểu đồ nào là lựa chọn tốt nhất để hiển thị xu hướng biến đổi nhiệt độ theo thời gian?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart).
• B. Biểu đồ tròn (Pie Chart).
• C. Biểu đồ cột (Column Chart).
• D. Biểu đồ vùng (Area Chart).

Câu 17: Bước "Diễn giải kết quả" (Interpretation) trong quy trình Khoa học dữ liệu bao gồm những hoạt động nào?

• A. Thêm dữ liệu mới vào tập dữ liệu ban đầu.
• B. Thay đổi màu sắc của biểu đồ cho đẹp mắt hơn.
• C. Xóa bỏ các hàng dữ liệu không cần thiết.
• D. Rút ra kết luận, tìm kiếm thông tin hữu ích và trả lời các câu hỏi đã đặt ra ban đầu từ kết quả phân tích và trực quan hóa.

Câu 18: Giả sử biểu đồ cột bạn tạo ra cho thấy doanh số bán hàng của Sản phẩm A cao hơn đáng kể so với Sản phẩm B trong quý vừa qua. Việc đưa ra đề xuất "Tăng cường quảng cáo cho Sản phẩm B để cải thiện doanh số" là một ví dụ của hoạt động nào trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch dữ liệu.
• B. Biến đổi dữ liệu.
• C. Diễn giải kết quả và đưa ra đề xuất.
• D. Thu thập dữ liệu.

Câu 19: Trong bối cảnh dữ liệu về các dự án đầu tư, cột "Ngày cấp phép" có thể chứa các giá trị thiếu (missing values). Phương pháp xử lý nào sau đây KHÔNG PHÙ HỢP để điền vào các giá trị thiếu này?

• A. Xóa bỏ các hàng chứa giá trị thiếu trong cột này.
• B. Điền vào bằng một giá trị mặc định (ví dụ: "Không rõ").
• C. Điền vào bằng ngày phổ biến nhất (mode) trong cột.
• D. Điền vào bằng giá trị số 0.

Câu 20: Bạn có tập dữ liệu về các dự án đầu tư nước ngoài và muốn phân tích xem tỉnh/thành phố nào thu hút nhiều dự án nhất. Sau khi làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo bạn nên làm là gì để có thể dễ dàng thực hiện phân tích này?

• A. Tạo biểu đồ đường từ dữ liệu thô.
• B. Sử dụng PivotTable để nhóm dữ liệu theo tỉnh/thành phố và đếm số lượng dự án.
• C. Xóa tất cả các cột ngoại trừ tên tỉnh/thành phố.
• D. Tính trung bình cộng của tất cả các giá trị trong cột "Tên dự án".

Câu 21: Khi phân tích dữ liệu và tạo biểu đồ, điều gì quan trọng nhất cần đảm bảo để biểu đồ truyền tải thông tin chính xác và hiệu quả?

• A. Biểu đồ phải có màu sắc sặc sỡ.
• B. Biểu đồ phải là biểu đồ 3D.
• C. Biểu đồ phải chứa càng nhiều dữ liệu càng tốt.
• D. Biểu đồ phải có tiêu đề, nhãn trục, đơn vị đo và chú giải rõ ràng.

Câu 22: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, bước nào giúp biến dữ liệu thô, thường lộn xộn và không đầy đủ, thành định dạng phù hợp và sẵn sàng cho phân tích?

• A. Làm sạch và biến đổi dữ liệu.
• B. Thu thập dữ liệu.
• C. Trực quan hóa dữ liệu.
• D. Diễn giải kết quả.

Câu 23: Tại sao việc xác định mục tiêu phân tích (câu hỏi cần trả lời) lại quan trọng trước khi bắt tay vào xử lý dữ liệu?

• A. Chỉ để có một bản báo cáo đầy đủ.
• B. Giúp giảm số lượng dữ liệu cần làm sạch.
• C. Định hướng các bước xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để đạt được kết quả mong muốn.
• D. Là quy định bắt buộc của mọi phần mềm phân tích.

Câu 24: Khi phân tích dữ liệu về dân số các quốc gia, bạn nhận thấy có một quốc gia ghi nhận dân số là "-5 triệu người". Vấn đề này cần được xử lý như thế nào trong bước làm sạch dữ liệu?

• A. Xóa bỏ bản ghi này hoặc tìm giá trị dân số chính xác để thay thế.
• B. Chuyển giá trị âm thành dương.
• C. Bỏ qua và tiếp tục phân tích.
• D. Điền vào bằng giá trị trung bình của cột dân số.

Câu 25: Bạn muốn phân tích xu hướng tăng trưởng doanh thu của công ty qua từng năm trong 10 năm gần đây. Dữ liệu của bạn bao gồm cột "Năm" và cột "Doanh thu". Biểu đồ nào phù hợp nhất để thể hiện xu hướng này và tại sao?

• A. Biểu đồ cột, vì nó dễ so sánh doanh thu giữa các năm.
• B. Biểu đồ đường, vì nó thể hiện rõ ràng xu hướng tăng/giảm của doanh thu theo thời gian.
• C. Biểu đồ tròn, vì nó cho thấy tỷ lệ đóng góp của mỗi năm vào tổng doanh thu.
• D. Biểu đồ phân tán, vì nó giúp nhận diện mối quan hệ giữa năm và doanh thu.

Câu 26: Khi làm việc với PivotTable trong Excel, bạn có thể sử dụng vùng "Filters" (Bộ lọc) để làm gì?

• A. Lọc dữ liệu trong PivotTable để chỉ hiển thị kết quả cho các mục được chọn.
• B. Tính toán tổng hoặc trung bình của dữ liệu.
• C. Nhóm các hàng dữ liệu theo một tiêu chí.
• D. Thay đổi thứ tự sắp xếp của các cột.

Câu 27: Giả sử bạn đã tạo một PivotTable tổng hợp số lượng dự án theo từng đơn vị cấp phép. Để tạo biểu đồ tròn từ kết quả này nhằm trực quan hóa tỷ lệ đóng góp của mỗi đơn vị, bạn sẽ thực hiện thao tác nào trong Excel?

• A. Copy dữ liệu từ PivotTable và dán vào một bảng mới, sau đó tạo biểu đồ từ bảng mới đó.
• B. Vào tab "Data" và chọn "Data Analysis".
• C. Nhấp đúp vào PivotTable.
• D. Chọn PivotTable, vào tab "Insert" hoặc "Analyze" và chọn "PivotChart", sau đó chọn biểu đồ tròn.

Câu 28: Bạn nhận thấy một số bản ghi trong dữ liệu có cùng tất cả các thông tin (tên dự án, đơn vị cấp phép, vốn đầu tư...). Vấn đề này được gọi là gì và cần xử lý trong bước nào?

• A. Dữ liệu thiếu; Biến đổi dữ liệu.
• B. Dữ liệu trùng lặp; Làm sạch dữ liệu.
• C. Dữ liệu không nhất quán; Trực quan hóa dữ liệu.
• D. Dữ liệu ngoại lai; Phân tích dữ liệu.

Câu 29: Khi diễn giải kết quả phân tích dữ liệu, điều quan trọng là phải làm gì để đảm bảo tính minh bạch và đáng tin cậy?

• A. Chỉ tập trung vào những kết quả tích cực.
• B. Sử dụng ngôn ngữ phức tạp để thể hiện sự chuyên nghiệp.
• C. Đảm bảo các kết luận và thông tin rút ra được hỗ trợ bởi bằng chứng từ dữ liệu và phân tích.
• D. Bỏ qua các kết quả không phù hợp với giả định ban đầu.

Câu 30: Trong quy trình Khoa học dữ liệu, mối quan hệ giữa bước "Phân tích dữ liệu" (Analysis) và "Trực quan hóa dữ liệu" (Visualization) là gì?

• A. Phân tích giúp tìm ra các con số và thống kê, còn trực quan hóa giúp biểu diễn các con số đó bằng hình ảnh để dễ hiểu hơn.
• B. Trực quan hóa phải được thực hiện trước khi phân tích.
• C. Hai bước này hoàn toàn độc lập và không liên quan đến nhau.
• D. Chỉ cần một trong hai bước là đủ để hiểu dữ liệu.

Câu 1: Bạn nhận được một tệp dữ liệu định dạng CSV chứa thông tin về các dự án đầu tư. Trước khi có thể phân tích hoặc trực quan hóa, bạn nhận thấy tệp này có thể chứa các lỗi như thiếu giá trị, định dạng ngày tháng không nhất quán hoặc các dòng dữ liệu trùng lặp. Công cụ nào trong Excel (hoặc các công cụ tương tự) thường được sử dụng hiệu quả nhất cho bước xử lý ban đầu để "làm sạch" dữ liệu này?

• A. Sử dụng hàm VLOOKUP để tìm và sửa lỗi thủ công.
• B. Tạo ngay một PivotTable để xem tổng quan.
• C. Sử dụng Power Query để kết nối, biến đổi và làm sạch dữ liệu.
• D. Vẽ biểu đồ từ dữ liệu gốc để phát hiện lỗi bằng mắt thường.

Câu 2: Trong quy trình xử lý dữ liệu, tại sao bước "làm sạch dữ liệu" lại được coi là cực kỳ quan trọng, thậm chí chiếm phần lớn thời gian của nhà khoa học dữ liệu?

• A. Để giảm kích thước tệp dữ liệu, tiết kiệm không gian lưu trữ.
• B. Để làm cho dữ liệu dễ đọc hơn đối với con người.
• C. Để đảm bảo dữ liệu tuân thủ các quy định pháp lý về bảo mật.
• D. Để đảm bảo chất lượng và tính chính xác của dữ liệu đầu vào cho phân tích và trực quan hóa, tránh kết quả sai lệch.

Câu 3: Bạn đang làm sạch một cột "Ngày cấp phép" trong dữ liệu dự án, cột này chứa cả ngày và thời gian (ví dụ: "2023-10-27 14:30:00"). Tuy nhiên, bạn chỉ cần thông tin ngày để phân tích theo thời gian. Thao tác nào trong Power Query (hoặc công cụ tương tự) là phù hợp nhất để xử lý cột này?

• A. Tìm và thay thế thủ công phần thời gian bằng tay.
• B. Xóa hoàn toàn cột "Ngày cấp phép" và tìm nguồn dữ liệu khác.
• C. Tách cột "Ngày cấp phép" thành hai cột "Ngày" và "Thời gian", sau đó xóa cột "Thời gian".
• D. Sử dụng chức năng "Gộp cột" để kết hợp "Ngày" và "Thời gian".

Câu 4: Giả sử bạn có một cột "Tổng vốn đầu tư (USD)" và cần chuyển đổi nó sang "Tổng vốn đầu tư (VND)" để so sánh với các dự án nội địa, với tỷ giá cố định. Thao tác biến đổi nào trong Power Query sẽ cho phép bạn tạo ra cột mới này?

• A. Gộp cột "Tổng vốn đầu tư (USD)" với một cột chứa tỷ giá.
• B. Thêm cột tùy chỉnh (Custom Column) bằng cách nhân cột "Tổng vốn đầu tư (USD)" với giá trị tỷ giá.
• C. Sử dụng chức năng "Điền xuống" (Fill Down) trên cột "Tổng vốn đầu tư (USD)".
• D. Chuyển đổi kiểu dữ liệu của cột "Tổng vốn đầu tư (USD)" sang tiền tệ VND.

Câu 5: Trong quá trình làm sạch dữ liệu, bạn phát hiện nhiều dòng dữ liệu bị thiếu giá trị trong cột "Quốc gia nhà đầu tư". Tùy thuộc vào mục đích phân tích, có nhiều cách xử lý cho dữ liệu thiếu. Cách xử lý nào sau đây không phải là một phương pháp phổ biến và hợp lý?

• A. Xóa các dòng dữ liệu bị thiếu giá trị ở cột này.
• B. Điền giá trị thiếu bằng một giá trị mặc định (ví dụ: "Không xác định").
• C. Nhân bản các dòng dữ liệu bị thiếu để tăng số lượng bản ghi.
• D. Điền giá trị thiếu bằng giá trị trung bình hoặc phổ biến nhất của cột đó (nếu phù hợp).

Câu 6: Sau khi làm sạch dữ liệu, bạn muốn tóm tắt và khám phá các mẫu thông tin trong tập dữ liệu dự án đầu tư, ví dụ như tổng vốn đầu tư theo từng ngành hoặc số lượng dự án theo từng tỉnh/thành phố. Công cụ nào trong Excel được thiết kế đặc biệt để thực hiện việc tổng hợp và phân tích dữ liệu dạng bảng một cách linh hoạt?

• A. PivotTable
• B. Sắp xếp và lọc dữ liệu thông thường
• C. Conditional Formatting
• D. Data Validation

Câu 7: Khi sử dụng PivotTable để phân tích dữ liệu dự án đầu tư, bạn muốn xem tổng vốn đầu tư (tính bằng VND) được phân bổ như thế nào cho từng "Ngành kinh tế". Bạn sẽ kéo thả cột "Ngành kinh tế" vào vùng nào của PivotTable và cột "Tổng vốn đầu tư (VND)" vào vùng nào?

• A. "Ngành kinh tế" vào Values, "Tổng vốn đầu tư (VND)" vào Rows.
• B. "Ngành kinh tế" vào Filters, "Tổng vốn đầu tư (VND)" vào Columns.
• C. "Ngành kinh tế" vào Columns, "Tổng vốn đầu tư (VND)" vào Filters.
• D. "Ngành kinh tế" vào Rows (hoặc Columns), "Tổng vốn đầu tư (VND)" vào Values.

Câu 8: Bạn đã tạo một PivotTable tóm tắt số lượng dự án theo từng "Tỉnh/Thành phố". Bạn muốn trực quan hóa kết quả này để dễ dàng so sánh số lượng dự án giữa các tỉnh/thành phố. Loại biểu đồ nào trong số các lựa chọn sau đây là phù hợp nhất để thể hiện sự so sánh giữa các danh mục (các tỉnh/thành phố)?

• A. Biểu đồ cột (Column Chart) hoặc biểu đồ thanh (Bar Chart).
• B. Biểu đồ đường (Line Chart).
• C. Biểu đồ miền (Area Chart).
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot).

Câu 9: Bạn đang phân tích dữ liệu dự án và muốn biết tỷ trọng vốn đầu tư của từng quốc gia trong tổng số vốn đầu tư. Bạn đã tạo một PivotTable với "Quốc gia" ở vùng Rows và "Tổng vốn đầu tư (VND)" ở vùng Values. Để hiển thị tỷ trọng này trên biểu đồ, loại biểu đồ nào là lựa chọn trực quan và hiệu quả nhất?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart).
• B. Biểu đồ cột (Column Chart).
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart).
• D. Biểu đồ kết hợp (Combo Chart).

Câu 10: Sau khi tạo biểu đồ từ PivotTable, bạn nhận thấy biểu đồ quá phức tạp do có quá nhiều danh mục (ví dụ: quá nhiều tỉnh/thành phố hoặc ngành kinh tế). Bạn muốn chỉ tập trung vào các danh mục có tổng vốn đầu tư lớn nhất. Thao tác nào trên PivotTable hoặc PivotChart sẽ giúp bạn làm điều này?

• A. Thêm nhiều dữ liệu hơn vào PivotTable.
• B. Sử dụng bộ lọc (Filter) trong PivotTable để chỉ hiển thị các mục "Top N" theo giá trị.
• C. Thay đổi màu sắc của biểu đồ.
• D. Xóa ngẫu nhiên một số dòng trong dữ liệu gốc.

Câu 11: Trong bối cảnh khoa học dữ liệu, "trực quan hóa dữ liệu" (Data Visualization) có vai trò chính là gì?

• A. Biến đổi dữ liệu phức tạp thành các biểu đồ, đồ thị dễ hiểu, giúp khám phá xu hướng và thông tin chi tiết.
• B. Làm sạch dữ liệu tự động bằng cách loại bỏ các giá trị ngoại lai.
• C. Thực hiện các phép tính toán phức tạp trên tập dữ liệu lớn.
• D. Lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả trên các hệ thống cơ sở dữ liệu.

Câu 12: Bạn có một tập dữ liệu về doanh thu hàng tháng của một cửa hàng trong 5 năm qua. Bạn muốn xem xu hướng doanh thu theo thời gian để nhận biết sự tăng trưởng, tính thời vụ hoặc các điểm bất thường. Loại biểu đồ nào là phù hợp nhất để trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian này?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart).
• B. Biểu đồ đường (Line Chart).
• C. Biểu đồ cột (Column Chart).
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot).

Câu 13: Một biểu đồ cột hiển thị tổng vốn đầu tư của các dự án theo từng "Loại hình đầu tư" (ví dụ: 100% vốn nước ngoài, liên doanh, hợp đồng BCC). Bạn nhận thấy cột "100% vốn nước ngoài" cao vượt trội so với các cột còn lại. Thông tin này gợi ý điều gì về cơ cấu đầu tư trong tập dữ liệu của bạn?

• A. Các dự án liên doanh có số lượng nhiều nhất.
• B. Tổng vốn đầu tư của loại hình hợp đồng BCC đang tăng nhanh.
• C. Loại hình đầu tư 100% vốn nước ngoài chiếm tỷ trọng lớn nhất về tổng vốn đầu tư.
• D. Biểu đồ này không cung cấp thông tin về vốn đầu tư.

Câu 14: Khi làm việc với dữ liệu trong Power Query, bạn có một cột "Mã dự án" mà mỗi mã chỉ nên xuất hiện một lần. Bạn nghi ngờ có các bản ghi trùng lặp. Thao tác nào trong Power Query giúp bạn nhanh chóng xác định hoặc loại bỏ các bản ghi trùng lặp dựa trên cột "Mã dự án"?

• A. Sử dụng chức năng "Remove Duplicates" (Xóa trùng lặp).
• B. Sử dụng chức năng "Group By" (Nhóm theo).
• C. Sử dụng chức năng "Pivot Column" (Chuyển cột thành hàng).
• D. Sử dụng chức năng "Merge Queries" (Gộp truy vấn).

Câu 15: Tập dữ liệu dự án của bạn có cột "Trạng thái" với các giá trị viết tắt như "ACT" (Active), "CMP" (Completed), "CAN" (Cancelled). Để trực quan hóa dễ hiểu hơn, bạn muốn thay thế các mã viết tắt này bằng tên đầy đủ. Thao tác nào trong Power Query phù hợp để thực hiện việc "ánh xạ" hoặc thay thế giá trị trong một cột?

• A. Tách cột "Trạng thái" theo dấu phân cách.
• B. Thêm cột chỉ mục (Index Column).
• C. Sử dụng chức năng "Unpivot Columns" (Chuyển hàng thành cột).
• D. Sử dụng chức năng "Replace Values" (Thay thế giá trị).

Câu 16: Bạn muốn tạo một báo cáo chỉ bao gồm các dự án được cấp phép sau ngày 01/01/2023. Sau khi làm sạch dữ liệu ngày tháng, thao tác nào trong Power Query giúp bạn chọn chỉ các dòng dữ liệu thỏa mãn điều kiện về ngày?

• A. Sử dụng chức năng "Filter Rows" (Lọc dòng) trên cột ngày cấp phép.
• B. Sử dụng chức năng "Merge Queries" (Gộp truy vấn) với một bảng phụ.
• C. Sử dụng chức năng "Group By" (Nhóm theo) theo ngày.
• D. Thêm cột điều kiện (Conditional Column) để đánh dấu các dự án thỏa mãn.

Câu 17: Sau khi tạo PivotTable tổng hợp số lượng dự án theo "Đơn vị cấp phép", bạn nhận thấy có một số dòng được nhóm dưới tên gọi chung là "(blank)" hoặc "(Error)". Điều này gợi ý điều gì về dữ liệu gốc trước khi tổng hợp?

• A. Tất cả các dự án đều có thông tin "Đơn vị cấp phép" đầy đủ và chính xác.
• B. Dữ liệu gốc có chứa các giá trị bị thiếu (blank) hoặc không hợp lệ (error) trong cột "Đơn vị cấp phép".
• C. PivotTable đã tự động tạo thêm các danh mục mới không có trong dữ liệu gốc.
• D. Có lỗi trong công thức tính toán tổng số lượng dự án.

Câu 18: Bạn đang làm việc với một tập dữ liệu lớn và muốn hiểu nhanh cấu trúc của nó: tên các cột là gì, kiểu dữ liệu của mỗi cột (văn bản, số, ngày...), và có bao nhiêu dòng dữ liệu. Thông tin này được gọi là gì trong ngữ cảnh của dữ liệu?

• A. Dữ liệu thô (Raw data).
• B. Kết quả phân tích (Analysis results).
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization).
• D. Metadata (Siêu dữ liệu).

Câu 19: Bạn có một cột "Địa chỉ" chứa thông tin đầy đủ bao gồm số nhà, tên đường, phường/xã, quận/huyện, tỉnh/thành phố trong một chuỗi văn bản duy nhất. Để phân tích số lượng dự án theo từng tỉnh, bạn cần tách riêng thông tin "Tỉnh/Thành phố". Thao tác nào trong Power Query giúp bạn chia một cột văn bản thành nhiều cột dựa trên một dấu phân cách hoặc quy tắc nhất định?

• A. Sử dụng chức năng "Merge Columns" (Gộp cột).
• B. Sử dụng chức năng "Fill Down" (Điền xuống).
• C. Sử dụng chức năng "Split Column" (Tách cột).
• D. Sử dụng chức năng "Extract" (Trích xuất).

Câu 20: Một nhà phân tích dữ liệu tạo một biểu đồ phân tán (Scatter Plot) với trục hoành là "Số lượng lao động" và trục tung là "Tổng vốn đầu tư". Mục đích chính của việc sử dụng biểu đồ này là gì?

• A. So sánh tổng vốn đầu tư giữa các loại hình lao động khác nhau.
• B. Khám phá mối quan hệ hoặc sự tương quan giữa số lượng lao động và tổng vốn đầu tư.
• C. Hiển thị tỷ lệ đóng góp của từng dự án vào tổng vốn đầu tư.
• D. Theo dõi xu hướng thay đổi của số lượng lao động theo thời gian.

Câu 21: Giả sử dữ liệu gốc của bạn có một cột số (ví dụ: "Diện tích sử dụng") nhưng một vài dòng lại chứa giá trị văn bản không hợp lệ (ví dụ: "N/A", "Chưa xác định"). Khi nạp dữ liệu vào Power Query, kiểu dữ liệu tự động nhận diện cho cột này có thể không chính xác hoặc gây lỗi. Bước làm sạch nào sau đây là cần thiết để chuẩn bị cột này cho các phép tính toán?

• A. Chỉ cần thay đổi tên cột cho dễ hiểu.
• B. Sắp xếp cột theo thứ tự tăng dần.
• C. Thêm một cột mới tính tổng các giá trị trong cột này.
• D. Kiểm tra và chuyển đổi kiểu dữ liệu của cột sang dạng số (Decimal Number hoặc Whole Number), đồng thời xử lý các giá trị lỗi hoặc không hợp lệ.

Câu 22: Bạn muốn phân tích số lượng dự án được cấp phép theo từng năm. Sau khi đảm bảo cột "Ngày cấp phép" chỉ chứa thông tin ngày, thao tác nào trong PivotTable giúp bạn nhóm dữ liệu ngày theo đơn vị "Năm" để tổng hợp?

• A. Kéo thả cột "Ngày cấp phép" vào vùng Rows (hoặc Columns), sau đó sử dụng chức năng "Group Selection" (Nhóm lựa chọn) theo Năm.
• B. Chuyển đổi toàn bộ cột "Ngày cấp phép" thành văn bản "Năm" trong Power Query.
• C. Tạo một cột mới "Năm" trong dữ liệu gốc trước khi tạo PivotTable.
• D. Sử dụng bộ lọc (Filter) trên cột "Ngày cấp phép" cho từng năm cụ thể.

Câu 23: Bạn đang sử dụng PivotTable để tóm tắt dữ liệu và nhận thấy cần thực hiện một phép tính không có sẵn trong các hàm tổng hợp mặc định (SUM, COUNT, AVERAGE,...), ví dụ như tính tỷ lệ phần trăm của một loại hình đầu tư so với tổng vốn. Tính năng nào trong PivotTable cho phép bạn tạo ra các phép tính tùy chỉnh này?

• A. Sử dụng chức năng "Show Values As" (Hiển thị giá trị dưới dạng).
• B. Sử dụng chức năng "Calculated Field" (Trường tính toán).
• C. Sử dụng chức năng "Slicer" (Bộ cắt).
• D. Sử dụng chức năng "Timeline" (Dòng thời gian).

Câu 24: Dữ liệu về "Tổng vốn đầu tư" của một số dự án rất lớn, chênh lệch đáng kể so với phần lớn các dự án khác. Những giá trị này được gọi là gì và chúng có thể ảnh hưởng như thế nào đến kết quả phân tích (ví dụ: tính trung bình)?

• A. Dữ liệu thiếu (Missing data) và làm giảm tổng số dự án.
• B. Dữ liệu trùng lặp (Duplicate data) và không ảnh hưởng đến trung bình.
• C. Giá trị ngoại lai (Outliers) và có thể làm tăng hoặc giảm đáng kể giá trị trung bình.
• D. Metadata (Siêu dữ liệu) và không liên quan đến giá trị thực tế.

Câu 25: Bạn đang phân tích dữ liệu dự án và muốn phân loại các dự án thành hai nhóm: "Dự án lớn" (vốn đầu tư > 50 triệu USD) và "Dự án nhỏ" (vốn đầu tư <= 50 triệu USD). Thao tác nào trong Power Query cho phép bạn tạo một cột mới dựa trên điều kiện của một cột hiện có?

• A. Sử dụng chức năng "Conditional Column" (Cột điều kiện).
• B. Sử dụng chức năng "Pivot Column" (Chuyển cột thành hàng).
• C. Sử dụng chức năng "Group By" (Nhóm theo).
• D. Sử dụng chức năng "Append Queries" (Nối truy vấn).

Câu 26: Bạn đã tạo một biểu đồ đường (Line Chart) hiển thị tổng vốn đầu tư theo từng tháng trong nhiều năm. Biểu đồ này cho thấy rõ ràng các đỉnh và đáy lặp lại hàng năm. Thông tin này gợi ý điều gì về dữ liệu đầu tư?

• A. Có nhiều giá trị ngoại lai trong dữ liệu.
• B. Dữ liệu đầu tư có tính thời vụ (xu hướng lặp lại theo chu kỳ thời gian).
• C. Toàn bộ dữ liệu bị thiếu hoặc không chính xác.
• D. Tổng vốn đầu tư đang có xu hướng giảm liên tục.

Câu 27: Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ "ETL" thường được nhắc đến. ETL là viết tắt của các giai đoạn nào trong quy trình xử lý dữ liệu?

• A. Analyze, Transform, Load
• B. Explore, Transform, Learn
• C. Extract, Test, Load
• D. Extract, Transform, Load

Câu 28: Bạn muốn so sánh số lượng dự án được cấp phép bởi hai đơn vị khác nhau. Bạn đã tạo PivotTable với "Đơn vị cấp phép" ở vùng Rows và "Số lượng dự án" ở vùng Values. Để dễ dàng so sánh trực quan, bạn có thể sử dụng tính năng nào trong PivotTable để thêm một cột tính toán hiển thị tỷ lệ phần trăm số lượng dự án của mỗi đơn vị so với tổng số dự án?

• A. Sử dụng chức năng "Show Values As" (Hiển thị giá trị dưới dạng) cho trường "Số lượng dự án" và chọn "% of Grand Total".
• B. Sử dụng chức năng "Calculated Item" (Mục tính toán).
• C. Sử dụng chức năng "Drill Down" (Xem chi tiết).
• D. Sử dụng chức năng "Refresh" (Làm mới).

Câu 29: Khi trực quan hóa dữ liệu, việc lựa chọn màu sắc và kiểu dáng biểu đồ rất quan trọng. Nguyên tắc nào sau đây là không đúng khi thiết kế trực quan hóa dữ liệu hiệu quả?

• A. Sử dụng màu sắc nhất quán để đại diện cho cùng một loại dữ liệu.
• B. Chọn loại biểu đồ phù hợp nhất với loại dữ liệu và thông điệp muốn truyền tải.
• C. Đảm bảo các nhãn, tiêu đề và chú giải rõ ràng, dễ đọc.
• D. Sử dụng càng nhiều màu sắc sặc sỡ và hiệu ứng 3D càng tốt để biểu đồ trông ấn tượng và thu hút.

Câu 30: Sau khi hoàn thành các bước làm sạch và biến đổi dữ liệu trong Power Query, bạn muốn đưa kết quả dữ liệu đã xử lý này vào một trang tính mới trong Excel để bắt đầu phân tích bằng PivotTable hoặc các công cụ khác. Thao tác nào trong Power Query Editor sẽ thực hiện điều này?

• A. Chọn "Save As" (Lưu dưới dạng) và lưu tệp dưới định dạng mới.
• B. Chọn "Close & Load To..." (Đóng & Nạp vào...) từ tab Home.
• C. Sử dụng chức năng "Refresh All" (Làm mới tất cả).
• D. Sao chép toàn bộ dữ liệu trong cửa sổ Power Query Editor và dán vào Excel.

Câu 1: Khi bạn nhận được một tệp dữ liệu thô (ví dụ: định dạng .csv) chứa thông tin về các dự án đầu tư và cần làm sạch nó bằng các công cụ dữ liệu trong Excel (như Power Query), bước hành động đầu tiên bạn nên thực hiện là gì trong Excel?

• A. Mở trực tiếp tệp .csv bằng lệnh File -> Open và bắt đầu chỉnh sửa.
• B. Sử dụng chức năng "Get Data" (hoặc "New Query") từ thẻ "Data" để nạp dữ liệu.
• C. Sao chép toàn bộ nội dung từ tệp .csv và dán vào một trang tính Excel trống.
• D. Tạo ngay một PivotTable trên một trang tính mới và thử nhập dữ liệu vào đó.

Câu 2: Trước khi tiến hành làm sạch sâu, việc kiểm tra sơ bộ dữ liệu vừa nạp vào (ví dụ trong cửa sổ Power Query Editor) là rất quan trọng. Bạn nên chú ý đến những thông tin nào trong bước này?

• A. Màu sắc và kiểu phông chữ được sử dụng trong dữ liệu.
• B. Tên của người tạo ra tệp dữ liệu gốc.
• C. Số lượng bản ghi (dòng), số lượng cột, và ý nghĩa sơ bộ, kiểu dữ liệu của từng cột.
• D. Kích thước chính xác của tệp tin trên ổ đĩa.

Câu 3: Tại sao bước làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại được coi là một trong những bước tốn thời gian nhưng quan trọng nhất trong quy trình Khoa học dữ liệu?

• A. Vì nó giúp làm cho các biểu đồ trông hấp dẫn và chuyên nghiệp hơn.
• B. Vì dữ liệu thô thường chứa lỗi, giá trị thiếu, định dạng không nhất quán, có thể dẫn đến kết quả phân tích sai hoặc không đáng tin cậy.
• C. Vì nó tự động tạo ra các báo cáo tóm tắt và biểu đồ từ dữ liệu thô.
• D. Vì nó là cách duy nhất để giảm kích thước tệp dữ liệu ban đầu.

Câu 4: Giả sử trong tệp dữ liệu đầu tư, có một cột mang tên "Ghi chú nội bộ" chứa thông tin không liên quan đến mục tiêu phân tích về vốn đầu tư và địa điểm. Để đơn giản hóa dữ liệu, bạn nên thực hiện thao tác làm sạch nào trong Power Query?

• A. Đổi tên cột đó thành một tên dễ nhớ hơn.
• B. Xóa (Remove) cột đó khỏi bảng dữ liệu.
• C. Điền các giá trị ngẫu nhiên vào cột đó.
• D. Chuyển đổi kiểu dữ liệu của cột đó sang "Text".

Câu 5: Cột "NgayCNDauTu" trong dữ liệu có định dạng bao gồm cả ngày và giờ (ví dụ: "2023-10-27 14:30:00"). Nếu bạn chỉ quan tâm đến ngày cấp phép mà không cần thông tin giờ, bạn sẽ sử dụng chức năng chuyển đổi dữ liệu nào trong Power Query Editor?

• A. Merge Columns (Gộp cột)
• B. Split Column by Delimiter (Tách cột theo dấu phân cách)
• C. Extract -> Date (Trích xuất -> Ngày)
• D. Pivot Column (Chuyển cột thành hàng)

Câu 6: Dữ liệu đầu tư có cột "TongVonUSD" (Tổng vốn bằng USD). Bạn muốn tạo một cột mới gọi là "TongVonVND" bằng cách nhân giá trị "TongVonUSD" với một tỷ giá cố định (ví dụ: 1 USD = 24500 VND). Chức năng nào trong Power Query giúp bạn thực hiện phép tính này để tạo cột mới?

• A. Duplicate Column (Sao chép cột)
• B. Add Column -> Custom Column (Thêm cột -> Cột tùy chỉnh)
• C. Conditional Column (Cột có điều kiện)
• D. Index Column (Cột chỉ mục)

Câu 7: Cột "TenTinhThanh" (Tên tỉnh thành) có thể chứa các cách viết khác nhau cho cùng một địa điểm (ví dụ: "Hà Nội", "Ha Noi", "TP. Hà Nội"). Tình trạng này sẽ gây khó khăn cho việc tổng hợp dữ liệu chính xác theo tỉnh thành. Biện pháp làm sạch nào trong Power Query giúp khắc phục vấn đề này?

• A. Remove Duplicates (Xóa bản ghi trùng lặp)
• B. Replace Values (Thay thế giá trị)
• C. Filter Rows (Lọc dòng)
• D. Change Data Type (Thay đổi kiểu dữ liệu)

Câu 8: So với việc làm sạch dữ liệu thủ công trực tiếp trên bảng tính Excel (ví dụ: dùng bộ lọc, copy/paste), sử dụng Power Query mang lại lợi ích đáng kể nào, đặc biệt khi dữ liệu nguồn thường xuyên được cập nhật?

• A. Power Query luôn thực hiện các phép tính toán phức tạp nhanh hơn Excel thông thường.
• B. Power Query ghi lại các bước làm sạch, cho phép tự động hóa quá trình làm sạch khi dữ liệu nguồn được cập nhật.
• C. Power Query có thể tự động phát hiện và sửa tất cả các loại lỗi dữ liệu mà không cần sự can thiệp của người dùng.
• D. Power Query chỉ hoạt động với các tệp dữ liệu có kích thước nhỏ.

Câu 9: Sau khi đã hoàn thành các bước làm sạch và biến đổi dữ liệu cần thiết trong cửa sổ Power Query Editor, bạn cần đưa dữ liệu đã xử lý này trở lại một trang tính trong Excel để tiếp tục phân tích hoặc trực quan hóa. Lệnh nào trong Power Query Editor giúp thực hiện điều này?

• A. Lệnh "Save As" (Lưu thành) trong menu File.
• B. Lệnh "Close & Load" hoặc "Close & Load To..." trong thẻ Home.
• C. Lệnh "Refresh All" (Làm mới tất cả) trong thẻ Data.
• D. Lệnh "Discard Changes" (Hủy bỏ thay đổi).

Câu 10: Dữ liệu đầu tư đã được làm sạch. Bạn muốn tổng hợp nhanh chóng tổng vốn đầu tư theo từng tỉnh thành và xem tỉnh nào có tổng vốn đầu tư cao nhất. Công cụ nào trong Excel được thiết kế đặc biệt để thực hiện việc tổng hợp và khám phá dữ liệu theo các tiêu chí khác nhau như vậy?

• A. Sử dụng bộ lọc (Filter) và sắp xếp (Sort).
• B. Viết các công thức phức tạp (ví dụ: SUMIFS) cho từng tỉnh thành.
• C. Tạo một PivotTable (Bảng tổng hợp).
• D. Vẽ biểu đồ trực tiếp từ dữ liệu thô.

Câu 11: Để tạo PivotTable hiển thị tổng vốn đầu tư ("TongVonUSD") cho mỗi tỉnh thành ("TenTinhThanh"), bạn cần kéo các trường dữ liệu này vào các khu vực tương ứng trong cửa sổ PivotTable Fields. Cách kéo đúng là gì?

• A. Kéo "TongVonUSD" vào khu vực Rows, kéo "TenTinhThanh" vào khu vực Values.
• B. Kéo "TenTinhThanh" vào khu vực Rows, kéo "TongVonUSD" vào khu vực Values (với phép tính SUM).
• C. Kéo "TenDuAnDauTu" vào khu vực Rows, kéo "TenTinhThanh" vào khu vực Values.
• D. Kéo "TenTinhThanh" vào khu vực Filters, kéo "TongVonUSD" vào khu vực Columns.

Câu 12: Ngoài việc xem tổng vốn đầu tư, bạn muốn biết thêm giá trị trung bình vốn đầu tư của mỗi dự án trong từng tỉnh thành trong cùng một PivotTable. Làm thế nào để thêm thông tin về vốn đầu tư trung bình vào PivotTable đã có?

• A. Chỉ có thể hiển thị tổng vốn, không thể hiển thị trung bình trong cùng một PivotTable.
• B. Kéo trường "TongVonUSD" vào khu vực Values một lần nữa và thay đổi phép tính tổng hợp của nó thành AVERAGE (Trung bình).
• C. Tạo một PivotTable mới chỉ để tính giá trị trung bình.
• D. Sử dụng chức năng "Conditional Formatting" trên cột tổng vốn.

Câu 13: Bạn đã tạo PivotTable tổng hợp vốn đầu tư theo tỉnh thành. Hiện tại, bạn chỉ muốn xem dữ liệu cho các tỉnh thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Tính năng nào của PivotTable giúp bạn dễ dàng giới hạn dữ liệu hiển thị theo tiêu chí này?

• A. Sử dụng bộ lọc (Filter) trên trường "TenTinhThanh" trong PivotTable.
• B. Xóa các dòng dữ liệu của các tỉnh không thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long trong dữ liệu nguồn.
• C. Tạo một cột mới trong dữ liệu nguồn đánh dấu các tỉnh thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long.
• D. Thay đổi kiểu trình bày (Layout) của PivotTable.

Câu 14: Sau khi có PivotTable tổng hợp tổng vốn đầu tư theo tỉnh thành, bạn muốn tạo một hình ảnh trực quan (biểu đồ) để so sánh trực quan sự khác biệt về quy mô đầu tư giữa các tỉnh. Công cụ nào trong Excel được liên kết trực tiếp với PivotTable để tạo ra biểu đồ linh hoạt này?

• A. Sử dụng chức năng "Insert" -> "Recommended Charts" (Chèn -> Biểu đồ gợi ý).
• B. Sử dụng chức năng "Analyze" hoặc "Insert" -> "PivotChart" (Phân tích/Chèn -> Biểu đồ Pivot).
• C. Vẽ biểu đồ thủ công bằng cách nhập dữ liệu từ PivotTable vào một bảng mới.
• D. Sử dụng chức năng "Data Validation" (Kiểm tra dữ liệu).

Câu 15: Bạn có một PivotTable tổng hợp tổng vốn đầu tư cho 10 ngành (lĩnh vực) khác nhau. Bạn muốn sử dụng biểu đồ để thể hiện tỷ lệ đóng góp của mỗi ngành vào tổng vốn đầu tư chung. Loại biểu đồ PivotChart nào phù hợp nhất để trực quan hóa "phần của tổng thể"?

• A. Line Chart (Biểu đồ đường)
• B. Column Chart (Biểu đồ cột)
• C. Pie Chart (Biểu đồ tròn)
• D. Scatter Plot (Biểu đồ phân tán)

Câu 16: Nếu bạn muốn trực quan hóa xu hướng thay đổi của tổng vốn đầu tư qua các năm dựa trên dữ liệu trong PivotTable (đã nhóm theo năm), loại biểu đồ PivotChart nào là lựa chọn tốt nhất để thể hiện xu hướng theo thời gian?

• A. Bar Chart (Biểu đồ thanh)
• B. Area Chart (Biểu đồ miền)
• C. Line Chart (Biểu đồ đường)
• D. Doughnut Chart (Biểu đồ vành khuyên)

Câu 17: Sau khi tạo PivotTable và có được bảng tổng hợp mong muốn, các bước cơ bản để tạo một PivotChart từ PivotTable đó là gì?

• A. Chọn toàn bộ dữ liệu nguồn gốc -> Insert -> Recommended Charts.
• B. Chọn một ô bất kỳ trong PivotTable -> Data -> Data Validation.
• C. Chọn một ô bất kỳ trong PivotTable -> PivotTable Analyze (hoặc Insert) -> PivotChart -> Chọn loại biểu đồ.
• D. Chọn dữ liệu trong PivotTable -> Formulas -> Insert Function.

Câu 18: Sắp xếp các bước sau theo thứ tự hợp lý trong một quy trình phân tích dữ liệu cơ bản: (1) Trực quan hóa dữ liệu, (2) Làm sạch dữ liệu, (3) Nạp và hiểu dữ liệu, (4) Khám phá và phân tích dữ liệu.

• A. (1) -> (2) -> (3) -> (4)
• B. (3) -> (2) -> (4) -> (1)
• C. (2) -> (3) -> (4) -> (1)
• D. (3) -> (4) -> (2) -> (1)

Câu 19: Việc áp dụng Khoa học dữ liệu vào phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp (như dữ liệu đầu tư nước ngoài) mang lại lợi ích chính nào cho các tổ chức, doanh nghiệp hoặc chính phủ?

• A. Giúp giảm thiểu hoàn toàn chi phí lưu trữ dữ liệu.
• B. Hỗ trợ đưa ra các quyết định sáng suốt hơn dựa trên phân tích dữ liệu và dự báo xu hướng.
• C. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về chuyên gia phân tích dữ liệu.
• D. Chỉ phục vụ mục đích tạo ra các báo cáo thống kê đơn giản.

Câu 20: Khi làm việc với dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu có thể liên quan đến các dự án hoặc cá nhân cụ thể, khía cạnh đạo đức nào cần được quan tâm hàng đầu?

• A. Luôn công khai toàn bộ dữ liệu gốc cho mọi người để tăng tính minh bạch.
• B. Ưu tiên tốc độ xử lý dữ liệu hơn là độ chính xác.
• C. Đảm bảo tính riêng tư, bảo mật của dữ liệu và chỉ sử dụng cho mục đích đã được cho phép.
• D. Làm tròn số liệu trong các báo cáo để kết quả trông ấn tượng hơn.

Câu 21: Nếu bạn bỏ qua hoặc thực hiện không kỹ lưỡng bước làm sạch dữ liệu trước khi tiến hành phân tích và trực quan hóa bằng PivotTable/PivotChart, hậu quả có thể xảy ra là gì?

• A. Quá trình tạo PivotTable và PivotChart sẽ nhanh hơn đáng kể.
• B. Kết quả phân tích và các biểu đồ sẽ không chính xác, sai lệch, dẫn đến quyết định sai lầm.
• C. Excel sẽ tự động cảnh báo và sửa lỗi trong quá trình tạo biểu đồ.
• D. Dữ liệu sẽ tự động được điền đầy đủ các giá trị thiếu.

Câu 22: Hoạt động "trải nghiệm" thực hành trên máy tính với dữ liệu thực tế (như trong Bài F17) có vai trò quan trọng như thế nào trong việc học các khái niệm về Khoa học dữ liệu?

• A. Chỉ mang tính minh họa cho lý thuyết, không cần thiết để hiểu sâu.
• B. Giúp học sinh ghi nhớ các định nghĩa và công thức một cách máy móc.
• C. Giúp học sinh hiểu sâu sắc cách áp dụng lý thuyết vào thực tế, rèn luyện kỹ năng sử dụng công cụ và giải quyết vấn đề với dữ liệu thực.
• D. Thay thế hoàn toàn việc học lý thuyết trên lớp.

Câu 23: Trong quá trình kiểm tra dữ liệu bằng Power Query Editor, bạn nhận thấy cột "TongVonUSD" chứa một số ô có giá trị là "N/A", "Không rõ" hoặc để trống. Đây là loại vấn đề dữ liệu phổ biến nào?

• A. Dữ liệu trùng lặp (Duplicate data).
• B. Giá trị ngoại lai (Outliers).
• C. Giá trị thiếu hoặc không hợp lệ (Missing or invalid values).
• D. Định dạng văn bản không nhất quán (Inconsistent text formatting).

Câu 24: Cột "TongVonUSD" ban đầu được Power Query nhận dạng là kiểu "Text" do có các giá trị không hợp lệ như "N/A". Sau khi bạn xử lý (ví dụ: thay thế "N/A" bằng 0 hoặc loại bỏ các dòng chứa lỗi), bước tiếp theo cần làm với cột này để có thể tính tổng trong PivotTable là gì?

• A. Remove Rows (Xóa các dòng).
• B. Change Data Type (Thay đổi kiểu dữ liệu) sang dạng số.
• C. Fill Down (Điền xuống).
• D. Group By (Nhóm theo).

Câu 25: Bạn muốn tạo PivotTable để xem tổng vốn đầu tư ("TongVonUSD") theo từng kết hợp của Tỉnh thành ("TenTinhThanh") và Lĩnh vực ("TenLinhVuc"). Bạn sẽ đặt các trường này vào các khu vực nào trong PivotTable Fields để có một bảng tổng hợp dạng ma trận (cross-tabulation)?

• A. Kéo "TenTinhThanh" vào Rows, "TenLinhVuc" vào Columns, và "TongVonUSD" vào Values (với phép tính SUM).
• B. Kéo "TongVonUSD" vào Rows, "TenTinhThanh" vào Columns, và "TenLinhVuc" vào Values.
• C. Kéo "TenTinhThanh" và "TenLinhVuc" cùng vào Rows, và "TongVonUSD" vào Values.
• D. Kéo "TenTinhThanh" vào Filters, "TenLinhVuc" vào Rows, và "TongVonUSD" vào Columns.

Câu 26: Một biểu đồ tròn (Pie Chart) được tạo từ PivotTable cho thấy tổng vốn đầu tư phân bổ theo Lĩnh vực. Nếu lát cắt tương ứng với "Công nghiệp chế biến, chế tạo" chiếm 40% diện tích biểu đồ, điều này có ý nghĩa gì?

• A. Số lượng dự án trong lĩnh vực này chiếm 40% tổng số dự án.
• B. Tổng vốn đầu tư vào lĩnh vực "Công nghiệp chế biến, chế tạo" chiếm 40% tổng vốn đầu tư của tất cả các lĩnh vực.
• C. Có 40 dự án trong lĩnh vực này.
• D. Lĩnh vực này mang lại lợi nhuận cao nhất, gấp 40 lần các lĩnh vực khác.

Câu 27: Giả sử dữ liệu đầu tư của bạn được lưu trữ trong nhiều tệp CSV riêng lẻ (ví dụ: theo từng quý hoặc từng năm) nhưng có cấu trúc cột giống hệt nhau. Để phân tích toàn bộ dữ liệu cùng lúc, bạn cần kết hợp chúng lại thành một bảng duy nhất. Tính năng nào trong Power Query giúp bạn làm điều này?

• A. Merge Queries (Gộp truy vấn).
• B. Append Queries (Nối truy vấn).
• C. Group By (Nhóm theo).
• D. Transpose (Chuyển vị).

Câu 28: Cột "TenDuAnDauTu" (Tên dự án đầu tư) chứa các tên dự án có thể được viết bằng chữ hoa, chữ thường hoặc kết hợp (ví dụ: "DU AN A", "du an b", "Dự Án C"). Để chuẩn hóa cột này cho mục đích tìm kiếm hoặc nhóm, bạn nên sử dụng loại phép biến đổi văn bản nào trong Power Query?

• A. Clean (Làm sạch - loại bỏ ký tự không in được).
• B. Trim (Cắt khoảng trắng thừa).
• C. Format (Định dạng) -> Uppercase/Lowercase/Capitalize Each Word.
• D. Replace Values (Thay thế giá trị).

Câu 29: Mặc dù PivotTable rất mạnh mẽ để tổng hợp dữ liệu, nhưng một hạn chế cố hữu của nó là gì so với việc xem hoặc xử lý dữ liệu gốc trực tiếp?

• A. PivotTable không thể thực hiện các phép tính tổng đơn giản.
• B. PivotTable không hiển thị chi tiết từng bản ghi dữ liệu nguồn trong bảng tổng hợp chính.
• C. PivotTable chỉ có thể làm việc với dữ liệu đã được làm sạch hoàn toàn.
• D. PivotTable không thể tạo ra bất kỳ loại biểu đồ nào.

Câu 30: Quy trình phân tích dữ liệu, từ nạp, làm sạch đến phân tích và trực quan hóa, thường được mô tả là "lặp đi lặp lại" (iterative). Điều này có nghĩa là gì trong thực tế?

• A. Mỗi bước trong quy trình chỉ được thực hiện duy nhất một lần.
• B. Các bước luôn phải tuân thủ một thứ tự cố định và không bao giờ quay trở lại các bước trước đó.
• C. Sau khi hoàn thành một bước (ví dụ: phân tích), bạn có thể quay lại các bước trước đó (ví dụ: làm sạch) nếu cần điều chỉnh hoặc phát hiện vấn đề mới.
• D. Toàn bộ quá trình phải được thực hiện tự động mà không cần sự can thiệp của con người.