Tích hợp và phân tích dữ liệu _ Module 2

Tích hợp và phân tích dữ liệu _ Module 2

University

19 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

Quiz về n8n

Quiz về n8n

University

17 Qs

Kiểm tra kiến thức về SQL

Kiểm tra kiến thức về SQL

11th Grade - University

15 Qs

làm quen với máy tính

làm quen với máy tính

3rd Grade - University

20 Qs

Bài 24

Bài 24

10th Grade - University

15 Qs

HTTQL nhóm 5

HTTQL nhóm 5

University

15 Qs

Chương 7 - Ứng dụng HTTT

Chương 7 - Ứng dụng HTTT

University

20 Qs

Scratch lớp 2

Scratch lớp 2

2nd Grade - University

20 Qs

Quiz về Thuật toán FloodFill

Quiz về Thuật toán FloodFill

University

19 Qs

Tích hợp và phân tích dữ liệu _ Module 2

Tích hợp và phân tích dữ liệu _ Module 2

Assessment

Quiz

Information Technology (IT)

University

Easy

Created by

Lam Nguyen Ngoc

Used 1+ times

FREE Resource

19 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Ví dụ nào sau đây là ví dụ về dữ liệu lớn đang được sử dụng trong thực tế hiện nay?
Mạng Internet
Mạng Wi-Fi
Cơ sở dữ liệu bệnh viện riêng lẻ, không kết nối
Phương tiện truyền thông xã hội

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Lý do nào được đưa ra cho câu hỏi sau: tại sao "tỷ lệ lưu trữ dữ liệu trên giá" lại liên quan đến dữ liệu lớn?
Không phải vậy, đây chỉ là một ví dụ tùy ý về việc sử dụng dữ liệu lớn
Các công ty không đủ khả năng sở hữu, bảo trì và chi phí để hỗ trợ lưu trữ dữ liệu lớn trừ khi chi phí đủ thấp
Giá thấp hơn có nghĩa là dung lượng lưu trữ lớn hơn sẽ dễ truy cập hơn cho mọi người, tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn để các dịch vụ hướng đến khách hàng có thể xử lý
Dung lượng lưu trữ lớn hơn có nghĩa là mọi người đều có truy cập dữ liệu lớn dễ dàng hơn vì nó cho phép người dùng tải xuống hàng loạt.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Miêu tả tốt nhất về tiếp thị cá nhân hóa được hỗ trợ bởi dữ liệu lớn là gì?
Có khả năng thu thập và sử dụng thông tin khách hàng của các nhóm người tiêu dùng và sử dụng chúng cho nhu cầu tiếp thị
Tiếp thị đến từng khàng ở cấp độ cá nhân và phù hợp với nhu cầu của họ
Có thể sử dụng dữ liệu cá nhân từ từng khách hàng cho nhu cầu tiếp thị được cá nhân hóa

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trong các ví dụ sau, ví dụ nào là ví dụ về tiếp thị cá nhân hóa liên quan đến dữ liệu lớn?
Một cuộc khảo sát hỏi độ tuổi của bạn và tiếp thị cho bạn một thương hiệu cụ thể
Google sắp xếp quảng cáo để hiện thị các mục dựa trên kết quat tìm kiếm gần đây và trước đây
Các cơ quan đưa tin thu thập thông tin từ Internet để đưa tin tới công chúng

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quy trình làm việc với dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn -> Mô hình tốt hơn -> Độ chính xác cao hơn
Suy rộng -> Hiểu -> Tái tạo
Lý thuyết -> Mô hình -> Lời khuyên chính xác

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Lý do thuyết phục nhất khiến quảng cáo trên thiết bị di động liên quan đến dữ liệu lớn là gì?
Quảng cáo trên thiết bị di động được hưởng lợi từ việc tích hợp dữ liệu với vị trí đòi hỏi dữ liệu lớn
Quảng cáo trên thiết bị di động luôn gắn liền với dữ liệu lớn
Quảng cáo trên thiết bị di động cho phép gửi tin nhắn văn bản trên điện thoại di động tới nhiều đối tượng, do đó cung cấp lượng dữ liệu lớn
Vì hầu như ai cũng sở hữu điện thoại di động nên thị trường quảng cáo trên thiết bị di động rất lớn và do đó cần dữ liệu lớn để chứa mọi thông tin.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Ba loại nguồn dữ liệu đa dạng là gì?
Dữ liệu máy móc, dữ liệu bản đồ và phương tiện truyền thông xã hội
Dữ liệu cảm biến, dữ liệu tổ chức và phương tiện truyền thông xã hội
Dữ liệu máy móc, dữ liệu tổ chức và con người
Mạng thông tin, dữ liệu bản đồ và con người

Create a free account and access millions of resources

Create resources
Host any resource
Get auto-graded reports
or continue with
Microsoft
Apple
Others
By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy
Already have an account?