wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ข้อมูลและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Total questions: 50

Worksheet time: 25mins

Name
Class
Date
1.

นักศึกษาต้องเขียนชื่อ สกุล และรหัสนักศึกษาให้ชัดเจนในข้อสอบหรือไม่

a)

ใช่

b)

ไม่ใช่

2.

นักศึกษาที่ทุจริตในการสอบจะถูกพิจารณาลงโทษสูงสุดให้พ้นจากสถานภาพการเป็นนักศึกษาหรือไม่

a)

จริง

b)

ไม่จริง

3.

ในยุคที่ข้อมูล (Data) ถูกสร้างขึ้นอย่างรวดเร็วและมีปริมาณมาก เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย การซื้อขายออนไลน์ และเซ็นเซอร์ IoT ข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่มาก หลากหลายประเภท และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว คุณสมบัติของสิ่งใด

a)

Data Mining

b)

Data Visualization

c)

Big Data

d)

Information

4.

ข้อใดคือตัวอย่างของ ข้อมูลเชิงคุณภาพ

a)

น้ำหนักของสินค้า

b)

ชื่อผลิตภัณฑ์

c)

ความสูงของผู้คน

d)

ประเภทของบริการ

5.

ในห้องเรียนของคุณ อาจารย์ได้ทำการสำรวจข้อมูลเกี่ยวกับนักเรียน โดยมีการเก็บข้อมูลต่างๆ เช่น ความสูง คะแนนสอบเฉลี่ย และความคิดเห็นเกี่ยวกับบริการการเรียนการสอน ข้อใดคือตัวอย่างของ ข้อมูลเชิงปริมาณ

a)

ความสูงของนักเรียน

b)

คะแนนสอบเฉลี่ย

c)

ความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับบริการ

d)

จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์

6.

อุปกรณ์ใดที่จัดเป็นส่วนหนึ่งของ IoT (Internet of Things)

a)

คอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะ

b)

โทรศัพท์มือถือที่ไม่มีอินเทอร์เน็ต

c)

เซ็นเซอร์วัดแสงในหลอดไฟอัจฉริยะ

d)

เครื่องพิมพ์ที่ไม่ได้เชื่อมต่อเครือข่าย

7.

Smart Industry หรืออุตสาหกรรมอัจฉริยะ มุ่งเน้นไปที่การใช้เทคโนโลยีไอทีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

a)

การใช้แรงงานคนให้มากขึ้น

b)

การนำเข้าเครื่องจักรจากต่างประเทศ

c)

การเชื่อมต่ออุปกรณ์และระบบอัตโนมัติ

d)

การลดต้นทุนโดยการใช้วัตถุดิบราคาถูก

8.

ในบริษัทหนึ่งที่กำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ข้อใดคือขั้นตอนแรกของกระบวนการ Data Science ที่ทีมงานควรทำเพื่อให้เข้าใจปัญหาทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น

a)

การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

b)

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

c)

การทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจ (Business Understanding)

d)

การสร้างแบบจำลอง (Modeling)

9.

ในบริษัทหนึ่งที่ชื่อว่า "Tech Innovations" มีการจัดการข้อมูลที่สำคัญเพื่อใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ

"สารสนเทศ (Information)" คืออะไร

a)

ข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ผ่านการประมวลผล

b)

ข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวม

c)

ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลและมีความหมาย

d)

ข้อมูลที่ไม่มีความเกี่ยวข้องกับบริษัทใดๆ

10.

ในงานประชุมของบริษัท Evelyn ได้เสนอวิธีการใหม่ในการแสดงผลข้อมูลการขายในรูปแบบกราฟและแผนภูมิ เพื่อให้ทีมเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

a)

Data Cleaning

b)

Data Mining

c)

Data Visualization

d)

Data Collection

11.

การที่เครื่องปรับอากาศสามารถเปิด-ปิดได้เองเมื่อมีตรวจจับว่าไม่มีคนอยู่ในห้อง เป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใด

a)

IoT

b)

Big Data

c)

Smart Industry

d)

Data Science

12.

ข้อใดคือตัวอย่างของการใช้ Big Data เพื่อการตลาด

a)

การเก็บข้อมูลเบอร์โทรศัพท์ลูกค้า

b)

การทำนายแนวโน้มสินค้าที่ลูกค้าจะซื้อจากประวัติการซื้อ

c)

การส่งโฆษณาทางทีวี

d)

การแจกใบปลิว

13.

ในยุคที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว อาเรียได้ยินคำว่า "IoT" จากเพื่อนของเธอในงานสัมมนาเทคโนโลยี เธอสงสัยว่าคำนี้ย่อมาจากอะไร

a)

Industrial of Technology

b)

Internet of Thinking

c)

Internet of Things

d)

Intelligence of Technology

14.

การนำเอาข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพมาผสมผสานกันเพื่อการวิเคราะห์ เรียกว่าอะไร

a)

Data Integration

b)

Data Fusion

c)

Data Sorting

d)

Data Blending

15.

การตรวจจับสินค้าที่บกพร่องในสายการผลิตโดยใช้กล้องและระบบคอมพิวเตอร์ จัดเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใน Smart Industry

a)

Robotics

b)

Automation

c)

Data Analysis

d)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

16.

ในยุคที่ข้อมูลมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว ข้อใดคือ คุณสมบัติหลัก 3Vs ของ Big Data ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

a)

Volume, Velocity, Value

b)

Volume, Velocity, Variety

c)

Volume, Variety, Vision

d)

Velocity, Value, Variety

17.

การเก็บข้อมูลจาก Sensor ที่ติดตั้งอยู่บนเครื่องจักรในโรงงาน เพื่อตรวจสอบสถานการณ์ทำงานแบบ Real-time เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติใดของ Big Data มากที่สุด

a)

Volume (ปริมาณ)

b)

Velocity (ความเร็ว)

c)

Variety (ความหลากหลาย)

d)

Veracity (ความน่าเชื่อถือ)

18.

การวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานของผู้ใช้ในแอปพลิเคชัน เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การใช้งาน จัดเป็นการประยุกต์ใช้ Data Science ในด้านใด

a)

การตลาด

b)

การพัฒนาซอฟต์แวร์

c)

การวิจัย

d)

การสื่อสาร

19.

ในโรงงานผลิตของบริษัท ABC มีการนำ IoT มาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต ข้อใดคือประโยชน์หลักของการนำ IoT มาใช้ในภาคอุตสาหกรรม

a)

เพิ่มจำนวนพนักงาน

b)

ลดการใช้พลังงาน

c)

เพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิต

d)

ทำให้สินค้ามีราคาสูงแพงขึ้น

20.

Grace ต้องการพยากรณ์ยอดขายของร้านกาแฟในอนาคต โดยการนำข้อมูลยอดขายในอดีตมาวิเคราะห์เพื่อสร้างโมเดลการพยากรณ์ ยกระดับการตัดสินใจทางธุรกิจของเธอ กระบวนการนี้เรียกว่าอะไร

a)

Data Aggregation

b)

Predictive Analytics

c)

Descriptive Analytics

d)

Data Governance

21.

เทคโนโลยีที่ช่วยให้ระบบต่างๆ ในโรงงานสามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างอัตโนมัติ คืออะไร

a)

Automation

b)

Manual System

c)

Paper-based System

d)

Outsource System

22.

การเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, เซ็นเซอร์ เรียกว่าอะไร

a)

Data Cleaning

b)

Data Storage

c)

Data Collection

d)

Data Analysis

23.

ข้อใดคือความท้าทายที่สำคัญที่สุดในการจัดการ Big Data

a)

การเก็บข้อมูลในรูปแบบกระจาย

b)

การมีข้อมูลมากเกินไปจนไม่สามารถประมวลผลได้

c)

การสร้างความน่าเชื่อถือของข้อมูล

d)

การใช้คนในการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด

24.

ในบริบทของ Smart Industry หุ่นยนต์ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์เรียกว่าอะไร

a)

Industrial Robot

b)

Collaborative Robot (Cobot)

c)

Humanoid

d)

Autonomous Robot

25.

การนำเสนอข้อมูลยอดขายรายเดือนในรูปแบบกราฟแท่ง (Bar Chart) เป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใด

a)

Data Cleaning

b)

Data Visualization

c)

Data Mining

d)

Data Security

26.

หากข้อมูลที่ได้มามีความไม่สมบูรณ์ หรือมีค่าที่ผิดปกติ ควรทำอย่างไรเป็นขั้นตอนแรก

a)

นำไปวิเคราะห์ทันที

b)

ทิ้งข้อมูลส่วนนั้นไป

c)

ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

d)

สร้างโมเดลพยากรณ์

27.

การที่โรงงานสามารถตรวจสอบปริมาณวัตถุดิบคงคลังได้แบบ Real-time ผ่านระบบออนไลน์ เป็นผลมาจากการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใด

a)

IoT และ Data Analysis

b)

Traditional System

c)

Spreadsheet

d)

Fax Machine

28.

ข้อใดคือความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่าง Data Science และ Data Analysis

a)

Data Science คือส่วนหนึ่งของ Data Analysis

b)

Data Analysis เน้นการอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต แต่ Data Science เน้นการพยากรณ์และสร้างโมเดล

c)

Data Science เน้นการใช้เครื่องมือสำเร็จรูป แต่ Data Analysis เน้นการเขียนโปรแกรม

d)

ไม่มีข้อแตกต่างกัน

29.

การนำข้อมูลจำนวนมากมาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ (Pattern) ที่ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า เรียกว่าอะไร

a)

Data Reporting

b)

Data Exploration

c)

Data Mining

d)

Data Governance

30.

หากคุณต้องการสร้างระบบไฟฟ่องสว่างในบ้านที่สามารถปรับความสว่างได้ตามปริมาณแสงจากภายนอก ควรใช้เซ็นเซอร์ชนิดใด

a)

Motion Sensor

b)

Temperature Sensor

c)

Light Sensor

d)

Humidity Sensor

31.

การประยุกต์ใช้ IoT และ Big Data ในระบบขนส่งโลจิสติกส์สามารถช่วยในเรื่องใดได้บ้าง

a)

การติดตามสถานะสินค้าแบบ Real-time

b)

การเพิ่มจำนวนพนักงานขับรถ

c)

การคำนวณราคาน้ำมัน

d)

การใช้โทรศัพท์ในการติดต่อสื่อสาร

32.

ข้อใดคือตัวอย่างของการนำหลักการ Data Science มาใช้ในการแก้ปัญหาในชีวิตจริง

a)

การสร้างเว็บไซต์

b)

การทำนายว่าลูกค้าเคยมีโอกาสจะเลิกใช้บริการ

c)

การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบตาราง

d)

การเก็บรวบรวมข้อมูลการเข้าเว็บไซต์

33.

ข้อใดต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการนำ IoT (Internet of Things) มาประยุกต์ใช้ในโรงงานผลิตเสื้อผ้าแบบ Smart Industry และประโยชน์ที่ได้รับจากการใช้เทคโนโลยีนี้?

a)

การติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจสอบสภาพเครื่องจักรและการใช้ RFID ติดตามวัตถุดิบ ช่วยลดการหยุดชะงักของการผลิต เพิ่มประสิทธิภาพ และลดต้นทุน

b)

การใช้ IoT เพื่อควบคุมอุณหภูมิห้องประชุมและเพิ่มความสะดวกสบายให้พนักงาน

c)

การนำ IoT มาใช้เฉพาะในฝ่ายบัญชีเพื่อจัดการข้อมูลทางการเงิน

d)

การใช้ IoT เพื่อสร้างระบบความบันเทิงในโรงงานและเพิ่มความสนุกสนานให้พนักงาน

34.

ข้อใดต่อไปนี้อธิบายความแตกต่างระหว่าง "ข้อมูล (Data)" และ "สารสนเทศ (Information)" ได้ถูกต้องที่สุด?

a)

ข้อมูลคือข้อเท็จจริงหรือรายละเอียดที่ยังไม่ผ่านการประมวลผล ส่วนสารสนเทศคือข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลและมีความหมายแล้ว

b)

ข้อมูลคือสิ่งที่ได้จากการวิเคราะห์ ส่วนสารสนเทศคือสิ่งที่ยังไม่ได้วิเคราะห์

c)

ข้อมูลและสารสนเทศมีความหมายเหมือนกัน ใช้แทนกันได้

d)

ข้อมูลคือผลลัพธ์จากการประมวลผล ส่วนสารสนเทศคือข้อมูลดิบ

35.

ขั้นตอนใดต่อไปนี้เป็นขั้นตอนหลักของการทำงานด้าน Data Science ตั้งแต่เริ่มต้นจนได้ผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง?

a)

การเก็บรวบรวมข้อมูล, การเตรียมข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล, การนำเสนอผลลัพธ์

b)

การออกแบบเว็บไซต์, การเขียนโปรแกรม, การทดสอบระบบ, การเผยแพร่ข้อมูล

c)

การวาดแผนภาพ, การสร้างโมเดล 3 มิติ, การประมวลผลภาพ, การนำเสนอกราฟิก

d)

การตั้งสมมติฐาน, การทดลองในห้องปฏิบัติการ, การสังเกตผล, การเขียนรายงาน

36.

ในยุคที่ข้อมูลมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว ข้อใดคือเทคโนโลยีที่ช่วยในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อย่างมีประสิทธิภาพ

a)

All of the above

b)

Data Visualization

c)

Data Warehousing

d)

Cloud Computing

37.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ เรียกว่าอะไร

a)

Descriptive Analytics

b)

Prescriptive Analytics

c)

Diagnostic Analytics

d)

Predictive Analytics

38.

การใช้ข้อมูลจากการสำรวจตลาดเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ใหม่ ถือเป็นการประยุกต์ใช้ Data Science ในด้านใด

a)

การวิเคราะห์ข้อมูล

b)

การสื่อสาร

c)

การพัฒนาผลิตภัณฑ์

d)

การตลาด

39.

การใช้เทคโนโลยี IoT ในการเก็บข้อมูลการผลิตสามารถช่วยให้เกิดประโยชน์ใดได้บ้าง?

a)

ลดต้นทุนการผลิต

b)

เพิ่มความเร็วในการผลิต

c)

ปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์

d)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

40.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Deep Analytics) มีความสำคัญอย่างไรในกระบวนการตัดสินใจทางธุรกิจ?

a)

ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้ดีขึ้น

b)

ลดความซับซ้อนในการทำงาน

c)

เพิ่มจำนวนพนักงานในองค์กร

d)

ทำให้การผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น

41.

การใช้ Machine Learning ในการพยากรณ์ยอดขายมีข้อดีอย่างไร?

a)

สามารถปรับตัวได้ตามข้อมูลใหม่

b)

ลดความผิดพลาดในการคาดการณ์

c)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

d)

สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้น

42.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ (Commercial Analytics) มีบทบาทอย่างไรในการพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด?

a)

ช่วยในการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุน

b)

ทำให้ลูกค้ารู้จักสินค้าดีขึ้น

c)

ลดค่าใช้จ่ายในการโฆษณา

d)

เพิ่มจำนวนพนักงานขาย

43.

การใช้เทคโนโลยี Blockchain ในการจัดการข้อมูลมีข้อดีอย่างไร?

a)

ทำให้ข้อมูลถูกต้องเสมอ

b)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

c)

เพิ่มความปลอดภัยและความโปร่งใส

d)

ลดความซับซ้อนในการทำธุรกรรม

44.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ (Statistical Analysis) มีความสำคัญอย่างไรในการวิจัย?

a)

ช่วยในการสรุปผลข้อมูล

b)

ทำให้การวิจัยมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

c)

ช่วยในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

d)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

45.

การใช้เทคโนโลยี AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าสามารถช่วยให้ธุรกิจทำอะไรได้บ้าง?

a)

ทำให้การผลิตมีความเร็วขึ้น

b)

เพิ่มจำนวนพนักงาน

c)

ลดต้นทุนการผลิต

d)

เพิ่มประสิทธิภาพการตลาด

46.

การใช้ Cloud Computing ในการจัดเก็บข้อมูลมีข้อดีอย่างไร?

a)

ลดค่าใช้จ่ายในการจัดการข้อมูล

b)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

c)

เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล

d)

ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้จากทุกที่

47.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ (Commercial Analytics) สามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นอย่างไร?

a)

ทำให้ลูกค้ารู้จักแบรนด์มากขึ้น

b)

ช่วยในการสร้างกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพ

c)

ทำให้สามารถลดราคาสินค้าได้

d)

เพิ่มจำนวนสินค้าที่ขายได้

48.

การใช้เทคโนโลยี AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้เกิดประโยชน์ใดได้บ้าง?

a)

เพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูล

b)

ลดความผิดพลาดในการวิเคราะห์

c)

ช่วยในการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุน

d)

ทั้งหมดที่กล่าวมา

49.

ในบริบทของ Smart Industry ข้อใดคือเทคโนโลยีที่ช่วยในการควบคุมการผลิตอัตโนมัติ?

a)

Robotics

b)

Cloud Computing

c)

All of the above

d)

Machine Learning

50.

ในยุคที่เทคโนโลยี Blockchain กำลังเข้ามามีบทบาทในหลายอุตสาหกรรม, บริษัทหนึ่งที่ชื่อว่า "SupplyChain Co." ได้ตัดสินใจนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ในการจัดการซัพพลายเชนของตน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานและลดปัญหาที่เกิดขึ้นในกระบวนการจัดส่งสินค้า. การใช้เทคโนโลยี Blockchain ในการจัดการซัพพลายเชนมีข้อดีอย่างไร?

a)

ทำให้การทำธุรกรรมรวดเร็วขึ้น

b)

ลดค่าใช้จ่ายในการจัดการข้อมูล

c)

เพิ่มความโปร่งใสในการติดตามสินค้า

d)

ทั้งหมดที่กล่าวมา