Font size
WorksheetsCâu hỏi trắc nghiệm về phân tích chẩn đoán trong kinh doanh
Total questions: 80
Worksheet time: 49mins
Trong phân tích dữ liệu kinh doanh, yếu tố nào giúp nâng cao độ tin cậy của phân tích chẩn đoán?
Giảm quy mô dữ liệu phân tích
Sử dụng độc lập không cần chuyên gia
Tập trung vào mô tả bề mặt
Kết hợp dữ liệu chất lượng và chuyên môn
Phân tích chẩn đoán khác biệt cơ bản với phân tích mô tả ở điểm nào?
Sử dụng công cụ trực quan phức tạp hơn
Tập trung vào trả lời câu hỏi "tại sao?" thay vì câu hỏi "cái gì?"
Chỉ áp dụng cho lĩnh vực tài chính
Yêu cầu dữ liệu lớn hơn
Nhận định nào đúng về phân tích chẩn đoán trong kinh doanh?
Tự động đề xuất kế hoạch hành động
Thay thế hoàn toàn vai trò quản lý
Giải thích nguyên nhân sự kiện đã xảy ra
Xác định mối quan hệ nhân quả tiềm ẩn
Nhược điểm của phân tích chẩn đoán trong kinh doanh bao gồm?
Không trực tiếp đưa ra giải pháp
Yêu cầu phần mềm đắt tiền
Kết quả luôn chính xác tuyệt đối
Chỉ dừng ở mức giải thích nguyên nhân
Lợi ích doanh nghiệp nhận được từ phân tích chẩn đoán?
Tạo nền tảng cho các chiến lược mới
Tự động hóa toàn bộ quy trình vận hành
Thay thế phân tích dự báo
Ngăn chặn sai lầm tương tự trong tương lai
Tình huống nào phù hợp áp dụng phân tích chẩn đoán trong kinh doanh?
Tìm hiểu lý do khách hàng huỷ đơn hàng loạt
Phân tích nhân khẩu học người dùng
Lý giải nguyên nhân lợi nhuận sụt giảm đột ngột
Dự báo doanh thu năm sau
Yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng phân tích chẩn đoán trong kinh doanh?
Tốc độ xử lý máy tính
Quy mô và chất lượng dữ liệu đầu vào
Sự tham gia của chuyên gia ngành
Màu sắc báo cáo trực quan
Vai trò của chuyên gia trong phân tích chẩn đoán?
Thiết kế giao diện báo cáo
Thu thập dữ liệu thủ công
Nâng cao độ tin cậy của kết luận
Diễn giải kết quả thành hành động phù hợp
Kết quả đầu ra của phân tích chẩn đoán trong kinh doanh?
Danh sách giải pháp ưu tiên
Giả thuyết về nguyên nhân gốc rễ
Báo cáo mô tả dữ liệu cơ bản
Xác định mối quan hệ giữa biến số
Phân tích chẩn đoán cho thấy doanh thu của một doanh nghiệp giảm mạnh ở khu vực miền Trung. Dữ liệu nào sau đây ít liên quan nhất tới sự sụt giảm đó?
Tỷ lệ click quảng cáo theo vùng
Báo cáo về số lượng khách hàng mua hàng
Chính sách thuế mới của chính phủ
Lương nhân viên bộ phận kế toán
Công ty FMCG phát hiện lượng tồn kho tăng đột biến. Phương pháp nào để phát hiện bất thường ban đầu?
So sánh tồn kho tháng hiện tại với trung bình 6 tháng
Thống kê mức độ hài lòng khách hàng
Phân tích hồi quy doanh số theo giá bán
Đánh giá hiệu quả quảng cáo TikTok
Tại sao doanh nghiệp cần "xác định rõ câu hỏi" trước khi phân tích chẩn đoán?
Tránh phân tích lan man, không trọng tâm
Tự động hóa toàn bộ quy trình
Dễ giảm chi phí thu thập dữ liệu
Đáp ứng yêu cầu của đối tác
Một doanh nghiệp phát hiện chi phí logistics tăng 40% tháng 6. Doanh nghiệp đó nên thu thập dữ liệu nào để phân tích tìm ra nguyên nhân?
Báo cáo số chuyến hàng bị hoàn trả
Biên lai nhiên liệu của đơn vị vận chuyển
Bảng lương nhân viên marketing
Tỷ giá USD/VND trong tháng
Khi áp dụng kỹ thuật phân tích 5 Whys cho sự cố khách hàng phàn nàn tăng thì cần lưu ý gì?
Kết hợp dữ liệu định lượng để kiểm chứng
Bỏ qua yếu tố con người
Tìm hiểu kỹ các nguyên nhân xảy ra
Dừng lại ở nguyên nhân đầu tiên tìm được
Phân tích chẩn đoán trong kinh doanh thành công khi nào?
Sử dụng công nghệ AI
Giải pháp đề xuất khả thi và đo lường được
Xác định được quan hệ nhân quả có ý nghĩa
Tạo báo cáo trực quan hoàn chỉnh
Công cụ nào phù hợp phân tích chẩn đoán trong kinh doanh?
Mô hình Random Forest tìm yếu tố ảnh hưởng đơn huỷ
Phần mềm dự báo doanh thu 5 năm
Google Analytics để theo dõi lưu lượng của website
Bảng tính Excel thống kê mô tả cơ bản
Lỗi thường gặp khi thu thập dữ liệu kinh doanh cho phân tích chẩn đoán?
Thu thập mọi dữ liệu có sẵn không chọn lọc
Xác định rõ câu hỏi phân tích trước khi thu thập
Chỉ sử dụng dữ liệu nội bộ
Sử dụng nguồn dữ liệu không minh bạch
Trong kinh doanh, tình huống nào cần phân tích chẩn đoán?
Chi phí nguyên liệu tăng theo thị trường
80% đơn hàng bị khiếu nại về chất lượng
Doanh thu tăng 10% đúng kế hoạch
Tỷ lệ khách hàng cũ quay lại giảm 50% đột ngột
Sau khi phân tích dữ liệu và tìm ra "nguyên nhân gốc do lỗi hệ thống kho", doanh nghiệp nên làm gì?
Tiếp tục thu thập thêm dữ liệu nhân sự
Đánh giá hiệu quả giải pháp sau 1 tháng
Lập báo cáo trình bày chi tiết cho ban lãnh đạo
Triển khai ngay giải pháp nâng cấp phần mềm kho
Yếu tố nào đảm bảo thành công khi phân tích chẩn đoán với dữ liệu kinh doanh?
Kết hợp đa nguồn dữ liệu tin cậy
Ánh xạ rõ ràng giữa phân tích và mục tiêu kinh doanh
Sử dụng thuật toán phức tạp nhất
Phân tích không cần chuyên môn ngành
Mục tiêu chính của phân tích chẩn đoán trong kinh doanh là gì?
Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo
Tự động hóa quy trình bán hàng
Dự báo xu hướng thị trường tương lai
Tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ của sự cố kinh doanh
Câu hỏi trọng tâm mà phân tích chẩn đoán giải quyết là gì?
Làm thế nào để tăng doanh thu?
Tại sao doanh thu lại giảm?
Ngân sách tiếp thị nên phân bổ thế nào?
Khách hàng tiềm năng ở đâu?
Sau khi doanh nghiệp xác định "đơn huỷ tăng do giao hàng chậm", bước tiếp theo doanh nghiệp cần làm là gì?
Kết luận ngay nguyên nhân
Thu thập dữ liệu thời gian giao hàng
Tăng hợp tác với đơn vị vận chuyển
Phân tích tương quan đơn huỷ và khoảng cách giao
Kết quả phân tích dữ liệu kinh doanh bởi phương pháp 5 Whys cho thấy: "Thiếu shipper do mùa nghỉ lễ". Giải pháp khả thi nhất cho doanh nghiệp nên áp dụng là:
Tặng giá sản phẩm để giảm nhu cầu
Đào tạo shipper hiện tại nâng cao tay nghề
Ký hợp đồng dự phòng với đối tác vận chuyển
Giảm quảng cáo trong mùa nghỉ
Một công ty thương mại điện tử thấy tỷ lệ huỷ đơn tăng đột biến. Bước đầu tiên họ nên làm trong phân tích chẩn đoán là gì?
Thu thập dữ liệu từ nhà cung cấp vận chuyển
Triển khai giải pháp tăng nhân sự
Xác định thời điểm và mức độ bất thường
Áp dụng mô hình cây quyết định
Tại sao kết luận từ phân tích chẩn đoán không tuyệt đối chính xác?
Vì kết quả dựa trên xác suất thống kê
Vì tập trung vào dự báo tương lai
Vì dựa hoàn toàn vào trực giác
Vì không sử dụng dữ liệu lịch sử
Lợi ích nào không thuộc về phân tích chẩn đoán?
Cung cấp hiểu biết chi tiết về vấn đề
Phát hiện cơ hội kinh doanh mới từ nguyên nhân gốc
Giúp tránh lặp lại sai lầm
Tự động đề xuất giải pháp khắc phục
Cửa hàng thời trang online muốn phân tích nguyên nhân doanh thu tháng 12 sụt giảm. Kỹ thuật phù hợp nhất trong phân tích dữ liệu kinh doanh để tìm ra nguyên nhân là?
Dự báo nhu cầu theo mùa
Phân tích chuỗi thời gian + 5 Whys
Hồi quy tuyến tính đa biến
Phân nhóm khách hàng
Ví dụ nào sau đây phù hợp nhất với phân tích chẩn đoán?
Thống kê tỷ lệ giữ chân khách hàng
Tìm nguyên nhân tồn kho tăng đột biến
Dự đoán nhu cầu sản phẩm mùa cao điểm
Phân khúc thị trường theo nhân khẩu học
Phát hiện doanh thu quý 3 giảm 25% so với cùng kỳ, doanh nghiệp nên thu thập dữ liệu nào sau cùng?
Logs hệ thống website trong quý 3
Phản hồi khảo sát khách hàng
Báo cáo tiếp thị từ các kênh
Dữ liệu kinh tế vĩ mô (lãi suất, lạm phát)
Lợi ích quan trọng của mô hình phân tích dự báo trong kinh doanh là gì?
Ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu
Giảm chi phí quảng cáo
Thiết kế bao bì sản phẩm
Tự động hóa sản xuất
Kỹ thuật nào dùng để phân nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng nhau?
ARIMA
Phân cụm
Hồi quy tuyến tính
Cây quyết định
Sau khi xây dựng mô hình dự báo, bước tiếp theo là gì?
Thu thập thêm dữ liệu mới
Tự động hóa toàn bộ quy trình
Xác thực và triển khai kết quả
Thay đổi mục tiêu phân tích
Doanh nghiệp bán lẻ muốn tối ưu chiến dịch khuyến mãi dịp Tết. Họ nên sử dụng mô hình phân tích dự báo nào?
Dự báo nhu cầu sản phẩm theo mùa
Phát hiện gian lận giao dịch
Quản lý năng suất lao động
Đánh giá rủi ro tín dụng
Phân tích tập dữ liệu kinh doanh bởi mô hình hồi quy, kết quả cho thấy: Hệ số của "Chi phí quảng cáo" = 8.5. Kết luận nào sau đây là phù hợp?
Mô hình không có ý nghĩa thống kê
Cứ tăng 1 triệu đồng quảng cáo, doanh thu tăng 8.5 triệu
Doanh thu và quảng cáo có tương quan nghịch
Quảng cáo không ảnh hưởng đến doanh thu
Đâu là những thành phần cơ bản trong phân tích dự báo?
Ý kiến chuyên gia ngẫu nhiên
Thuật toán học máy
Dữ liệu lịch sử
Thiết kế đồ họa
Những ứng dụng nào của phân tích dự báo được đề cập đến?
Hoạch định nhân sự
Lập báo cáo tài chính
Thiết kế logo công ty
Dự báo doanh thu giảm
Những mô hình kỹ thuật nào được ứng dụng để phân loại dữ liệu kinh doanh:
ARIMA
Làm mịn số mũ
Rừng ngẫu nhiên
Hồi quy logistic
Tại sao phân tích dự báo trong kinh doanh lại quan trọng?
Giúp đưa ra quyết định kinh doanh một cách chủ động
Thay thế hoàn toàn con người
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Giảm nhu cầu thu thập dữ liệu
Đâu là những đặc điểm của mô hình chuỗi thời gian?
Dựa trên dữ liệu kinh doanh phụ thuộc thời gian
Phân tích mẫu dữ liệu lịch sử
Dùng để phân loại nhị phân
Nhóm đối tượng có đặc điểm giống nhau
Những công cụ nào thuộc mô hình hồi quy?
K-means
Hồi quy đa thức
Hồi quy tuyến tính
SVM
Những lợi ích của việc ứng dụng mô hình phân tích dự báo khách hàng?
Phân đoạn đối tượng khách hàng chính xác
Thiết kế bao bì mới
Giảm giá thành sản phẩm
Cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng
Doanh nghiệp cần dự báo doanh thu theo ngân sách quảng cáo. Họ nên sử dụng những thư viện nào của python để thực hiện phân tích dự báo?
Scikit-learn (xây dựng mô hình)
Pandas (tiền xử lý dữ liệu)
TensorFlow (học sâu)
Keras (mạng nơ-ron)
Những lỗi nào thường gặp khi tiền xử lý dữ liệu kinh doanh
Sử dụng phương pháp xác thực chéo (cross-validation)
Không chuẩn hóa dữ liệu số
Loại bỏ nhãn giả trị
Xác định rõ biến phụ thuộc/độc lập
Doanh nghiệp bán lẻ muốn tối ưu tồn kho, họ nên chọn những mô hình phân tích dự báo nào?
Phát hiện gian lận giao dịch
Phân tích tương tác mạng xã hội
Phân cụm hành vi khách hàng
Dự báo nhu cầu theo mùa
Khi áp dụng mô hình phân cụm (K-means) để phân nhóm khách hàng thương mại điện tử, thu được kết quả 3 nhóm chính:
Nhóm 1: Tuổi 18-25, chi tiêu trung bình 150k
Nhóm 2: Tuổi 35-50, chi tiêu trung bình 750k
Nhóm 3: Tuổi 26-34, chi tiêu trung bình 450k
Doanh nghiệp nên áp dụng chiến lược nào dựa trên phân tích này để cải thiện kết quả kinh doanh?
Tăng lương nhân viên bán hàng
Đầu tư mở rộng nhà máy sản xuất
Thiết kế gói ưu đãi giá rẻ cho nhóm 1
Phát triển sản phẩm cao cấp kèm dịch vụ đặc biệt cho nhóm 2
Trong phân tích dữ liệu kinh doanh, những công cụ nào thường được sử dụng để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian?
Season_decompose
Kmean
Phân loại cây quyết định
ARIMA
Những bước nào cần thực hiện khi triển khai mô hình dự báo trong doanh nghiệp?
Ngừng cập nhật dữ liệu
Huấn luyện lại mô hình hằng ngày
Đóng gói thành ứng dụng giao diện (API)
Xây dựng bảng điều khiển
Khi đánh giá mô hình dự báo khách hàng có khả năng rời bỏ trong chiến dịch “Giữ chân khách hàng” của một doanh nghiệp, những chỉ số nào sẽ giúp đo lường hiệu quả chiến dịch đó?
Recall (Khả năng phát hiện đúng khách hàng sẽ rời bỏ)
Biểu đồ nhiệt tương quan
Thời gian huấn luyện mô hình
Accuracy (Tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng thể các dự đoán)
Những yếu tố nào có thể cải thiện mô hình hồi quy trong phân tích dữ liệu kinh doanh?
Chuẩn hóa dữ liệu
Tăng số lượng điểm ngoại lai
Giảm kích thước tập huấn luyện
Thêm biến độc lập có tương quan
Doanh nghiệp có kết quả của mô hình dự báo doanh thu với MAPE = 12%. Kết luận nào sau đây phù hợp với kết quả đó.
Độ chính xác ở mức chấp nhận được
Mô hình không sử dụng được
Cần tăng thêm dữ liệu quảng cáo
Phải chuyển sang mô hình phân cụm
Để phát hiện dữ liệu thiếu "giá trị chỉ tiêu" của khách hàng trong phân tích dự báo, thì hành động nào sau đây là phù hợp?
Sử dụng trực tiếp để huấn luyện mô hình
Ngừng phân tích
Loại bỏ toàn bộ bản ghi thiếu
Tiền xử lý bằng cách điền giá trị trung bình
Ví dụ nào minh họa ứng dụng phân tích dự báo trong kinh doanh?
Phân tích nguyên nhân giảm doanh thu
Thống kê doanh thu quý trước
Đánh giá mức độ hài lòng khách hàng
Dự báo nhu cầu tuyển dụng trong 1 năm
Trong phân tích dự báo chủ yếu sử dụng loại dữ liệu kinh doanh nào?
Dữ liệu giả định
Dữ liệu không xác thực
Dữ liệu dự đoán tương lai
Dữ liệu lịch sử và thời gian thực
Doanh nghiệp áp dụng phương pháp phân tích dự báo để phân tích dữ liệu kinh doanh nhằm dự báo nhu cầu sản phẩm theo mùa. Bước đầu tiên cần thực hiện là gì?
Áp dụng mô hình ARIMA
Triển khai thuật toán K-means
Xác định rõ mục tiêu dự báo
Thu thập dữ liệu thời tiết 5 năm
Trong phân tích dữ liệu kinh doanh, mô hình ARIMA thuộc nhóm nào?
Mô hình phân loại
Mô hình hồi quy
Mô hình phân cụm
Mô hình chuỗi thời gian
Nếu ngân hàng muốn dự báo rủi ro cho vay, thì nên áp dụng mô hình nào?
K-means clustering
Hồi quy tuyến tính
Logistic Regression
Seasonal decomposition
Mô hình nào dùng để dự báo biến liên tục?
Mô hình phân loại
Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình phân cụm
Mô hình hồi quy
Mục tiêu chính của phân tích dự báo trong kinh doanh là gì?
Đưa ra dự đoán kết quả tương lai
Tối ưu giao diện người dùng
Phân tích nguyên nhân sự cố
Mô tả dữ liệu quá khứ
Công ty TMĐT muốn phân nhóm khách hàng theo hành vi thì nên dùng mô hình kỹ thuật nào?
ARIMA
Hồi quy tuyến tính
K-means clustering
Cây quyết định
Hàm mất mát (loss function) giúp:
Tạo ra dữ liệu mới
Tính trung bình
Xác định độ lỗi của mô hình
Lưu mô hình
Dropout là kỹ thuật gì?
Bỏ qua toàn bộ mô hình
Tăng tốc độ học
Làm giảm quá khớp (overfitting)
Xóa dữ liệu nhãn
Convolutional Neural Network (CNN) thường dùng cho
Phân loại văn bản
Nhận diện hình ảnh
Phân tích chuỗi thời gian
Xử lý ảnh
ReLU có đặc điểm gì?
Là hàm tuyến tính
Trả về 0 nếu đầu vào âm
Giữ nguyên đầu vào nếu dương
Có dải giá trị từ -00 đến co
Trong học sâu, "batch size" là gì?
Tổng số lần lặp
Số mẫu được xử lý cùng lúc trong một bước cập nhật
Số lượng đầu vào mô hình
Số lượng lớp của mạng
Mạng RNN thường dùng trong:
Dữ liệu chuỗi thời gian
Xử lý ảnh
Phân cụm
Dự đoán nhãn văn bản
Hàm Softmax dùng để:
Chuẩn hóa đầu ra thành xác suất
Huấn luyện mô hình không nhãn
Phân cụm dữ liệu
Tính loss function
Mô hình nào sau đây là mạng học sâu?
Navie Bayes
RNN
K-means
CNN
LSTM là biến thể của:
Mạng CNN
Mạng RNN
Random Forest
Mạng đơn lớp
Overfitting xảy ra khi:
Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện
Dữ liệu bị lỗi
Số lượng lớp quá nhiều
Mô hình không học gì
Để đánh giá mức độ ủng hộ hay phản đối trong văn bản, cần:
Xây dựng bảng mã hóa gồm các cụm từ đặc trưng cho từng quan điểm
Dùng mô hình hồi quy logistic
Chuyển văn bản sang số
So sánh độ dài bình luận
Hành động nào sau đây là đúng khi bạn muốn mã hóa thủ công bình luận?
Gán ngẫu nhiên mã
Tạo các chỉ số thống kê
Lấy trung bình các ký tự
Đọc từng văn bản và gán mã như “Ủng hộ”, “Phản đối"
Ưu điểm của mã hóa tự động bằng Python là:
Gán nhãn theo cảm xúc chính xác hơn
Không cần kiểm chứng kết quả
Tiết kiệm thời gian xử lý văn bản
Dễ bị nhiễu
Với một hệ thống mã hóa quan điểm, bạn nên làm gì để đảm bảo độ chính xác?
Dùng mã hóa thủ công hoàn toàn
Loại bỏ tất cả dữ liệu trùng lặp
Chỉ dùng 1 từ khóa cho mỗi loại mã
Thiết kế danh mục từ khóa phong phú, đa dạng ngữ nghĩa
Nếu muốn tìm chủ đề chính lặp lại trong các bình luận, phương pháp phù hợp là:
Phân tích theo chủ đề (thematic analysis)
Phân tích nhân quả
Gán mã theo cảm xúc
Phân tích theo khung diễn ngôn
Bình luận “Tôi thấy tốt, nhưng cần thêm minh bạch” sẽ được gán cảm xúc nào?
Tích cực
Không xác định
Trung lập
Tiêu cực
Khi mã hóa bình luận "Tôi đồng ý với một số điểm, nhưng còn lo ngại", mã nào có thể phù hợp?
N: Trung lập
D2: Phản đối
A2: Đồng ý
A1: Rất đồng ý
Trong Python, bạn muốn gán mã quan điểm, bước nào là thiết yếu?
Loại bỏ từ dừng
Tạo từ điển từ khóa theo từng mã
Gán thủ công tất cả văn bản
Vẽ biểu đồ
Trong ứng dụng thực tế, phân tích nội dung phi cấu trúc giúp doanh nghiệp:
Hiểu thái độ khách hàng qua phản hồi
Xác định nhu cầu thị trường từ ý kiến khách hàng
Dự đoán tồn kho
Đo lường chính xác tần suất từ
Vì sao cần tách từ trước khi phân tích tiếng Việt?
Vì tiếng Việt có từ ghép và không có dấu cách cố định giữa các cụm từ
Vì Python yêu cầu
Để giảm kích thước văn bản
Vì văn bản có thể dài
