[IT8-Lesson2.3] Phân tích dữ liệu nâng cao

Multiple Choice

Big Data (Dữ liệu lớn) được định nghĩa dựa trên đặc điểm chính nào sau đây?

• Tập dữ liệu có khối lượng cực lớn và độ phức tạp cao.

• Tập dữ liệu có kích thước rất nhỏ và cấu trúc đơn giản.

• Tập dữ liệu chỉ bao gồm các văn bản được in trên giấy

• Tập dữ liệu được lưu trữ hoàn toàn trên đĩa mềm cũ.

Multiple Choice

Chữ V đầu tiên - "Volume" trong mô hình 3V đề cập đến khía cạnh nào?

• Dung lượng khổng lồ của dữ liệu.

• Tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng (Real-time).

• Độ đa dạng của các định dạng dữ liệu lưu trữ.

• Độ chính xác và tin cậy của nguồn thông tin.

Multiple Choice

Đâu là ví dụ điển hình nhất về nguồn sinh ra Big Data trong thực tế?

• Hàng tỷ lượt tương tác mỗi ngày trên mạng xã hội Facebook.

• Danh sách điểm số của một lớp học gồm 40 học sinh tiểu học.

• Một cuốn sổ nhật ký viết tay cá nhân của một người bình thường.

• Một tệp tin văn bản Word chứa nội dung bài tập về nhà.

Multiple Choice

Tại sao các công cụ xử lý truyền thống (như Excel cũ) khó xử lý Big Data?

• Vì dữ liệu quá lớn, vượt quá giới hạn dòng và bộ nhớ của phần mềm.

• Vì phần mềm truyền thống có giao diện quá xấu và khó sử dụng.

• Vì phần mềm truyền thống có tốc độ xử lí nhanh hơn các ứng dụng khác

• Vì Big Data chỉ có thể xem được trên điện thoại thông minh.

Multiple Choice

Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu là gì?

• Xác định vấn đề cần giải quyết (Ask/Define).

• Vẽ biểu đồ trực quan hóa dữ liệu (Visualize)

• Chia sẻ kết quả phân tích lên mạng (Share).

• Xóa bỏ toàn bộ dữ liệu cũ trong máy (Delete).

Multiple Choice

Giai đoạn "Làm sạch dữ liệu" (Process/Clean) bao gồm công việc nào?

• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sửa lỗi sai và xử lý ô trống.

• Thu thập thêm thật nhiều hình ảnh mới từ trên mạng về.

• Thuyết trình báo cáo kết quả cho sếp và khách hàng nghe.

• Tính toán các dữ liệu theo yêu cầu của khách hàng

Multiple Choice

Mục đích chính của việc Trực quan hóa dữ liệu (Visualize) là gì?

• Biến các con số khô khan thành biểu đồ dễ hiểu để tìm xu hướng.

• Làm cho báo cáo có nhiều màu sắc để trang trí cho đẹp mắt.

• Che giấu đi những số liệu xấu mà chúng ta không muốn nhìn.

• Tăng dung lượng của tệp tin báo cáo lên mức cao nhất có thể.

Multiple Choice

Sau khi đã có kết quả phân tích và báo cáo, bước cuối cùng "Act" là gì?

• Đưa ra quyết định hoặc hành động thực tế để giải quyết vấn đề.

• Lưu trữ báo cáo vào tủ hồ sơ và không bao giờ mở ra xem lại.

• Quay lại bước đầu tiên để thay đổi câu hỏi cho phù hợp kết quả.

• Xóa toàn bộ dữ liệu gốc để giải phóng bộ nhớ cho máy tính.

Multiple Choice

Trong Teachable Machine, "Class" (Lớp) đại diện cho khái niệm nào?

• Một nhóm các đối tượng cần phân loại (ví dụ: Chó, Mèo).

• Một nhóm các dữ liệu cần xử lí (ví dụ: Min, Max).

• Một nhóm các đối tượng cần loại bỏ (ví dụ: Chó, Mèo).

• Một nhóm các biểu đồ trực quan hóa (ví dụ: Histogram, Boxplot).

Multiple Choice

Để mô hình phân biệt tốt giữa "Nam" và "Nữ", dữ liệu cần thế nào?

• Dữ liệu cần ít thông tin và không cần phân loại.
• Dữ liệu cần đa dạng, đầy đủ và có số lượng mẫu lớn cho mỗi giới tính.
• Dữ liệu cần phải giống nhau cho cả hai giới tính.
• Dữ liệu chỉ cần một số mẫu nhỏ cho mỗi giới tính.