NEW
Font size
WorksheetsCÂU HỎI ÔN TẬP
Total questions: 64
Worksheet time: 32mins
Dữ liệu định lượng thể hiện dưới dạng:
Con số
Hình ảnh
Ngôn ngữ
Tất cả đáp án
Mục tiêu phân tích dữ liệu là:
thực hiện phân tích toán học và công nghệ dữ liệu để phát hiện các mẫu và giải quyết vấn đề
thực hiện các kỹ thuật phân tích phức tạp để tìm ra vấn đề
thực hiện những suy đoán và phát hiện các mối quan hệ
thực hiện dự báo và phòng tránh rủi ro
Dạng phân tích dữ liệu:
Phân tích thống kê
Phân tích chuẩn đoán
Phân tích mô tả
Tất cả đáp án
Khi phân tích dữ liệu cần chú ý:
Đánh giá khách quan
Đánh giá chủ quan của người phân tích
Đánh giá chủ quan kết hợp với thực tế hiện có
Dựa vào đánh giá của các chuyên gia
Yếu tố chính cho hoạt động tiếp thị với sự hỗ trợ trí tuệ nhân tạo cần:
Dữ liệu lớn
Học máy
Nền tảng trực quan
Tất cả đáp án
Một trong những ứng dụng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực thương mại điện tử nhằm hướng đến:
Vận chuyển nhanh nhất
Hướng đến khách hàng mục tiêu và phân khúc khách hàng
Giảm thiểu chi phí nhất
Tối đa hóa lợi nhuận nhất
Khái niệm mẫu trong thống kê là:
Tập con của của tổng thể
Toàn bộ đối tượng nghiên cứu
Được lựa chọn chủ quan từ phía người phân tích
Không có đáp án
Biến rời rạc trong thống kê là:
A.Biến nhận vô số giá trị
B. Không thể giải thích có ý nghĩa
C. Biến chỉ có thể nhận một số giá trị hữu hạn
D. Có thể giải thích có ý nghĩa
Số liệu gộp trong thống kê là:
dữ liệu có thể chỉ biết danh mục hoặc nhóm mà giá trị đó nằm trong khoảng
dữ liệu chỉ có thể nhận một số giá trị hữu hạn
dữ liệu có thể được sắp xếp theo thứ tự
dữ liệu không được sắp xếp theo trật tự
Biểu đồ histogram có một đỉnh thường được gọi là:
1 mode
2 mode
đồng nhất
Lệch trái và lệch phải
Mode thể hiện:
phép đo xảy ra thường xuyên nhất
cộng tất cả giá trị lại và chia lại cho tổng số phần tử trong tập hợp đó.
một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể.
giá trị lớn nhất của mẫu
Thước đo đo lường độ phân tán:
Độ lệch chuẩn
Trung bình
Trung vị
Mode
Biểu đồ tương quan thể hiện quan hệ:
Cả biến định lượng hoặc/và định tính
Chỉ dùng cho biến định lượng
Chỉ dùng cho biến định tính
Không có đáp án nào
Khi phân phối mẫu của x̄ (trung bình mẫu) là chuẩn, có đặc điểm:
90% tất cả các giá trị của x̄ phải nằm trong ± 1.645σₓ̄ của giá trị trung bình μ,
95% tất cả các giá trị của x̄ phải nằm trong ± 1.96σₓ̄ của giá trị trung bình μ
99% của tất cả giá trị của x̄ phải nằm trong khoảng ± 2.576σₓ̄ so với giá trị trung bình của μ.
Tất cả đáp án
Sai lầm loại I khi:
Giả thiết vô hiệu đúng nhưng kết luận bị bác bỏ
Giả thiết vô hiệu đúng và kết luận chấp nhận
Giả thiết vô hiệu sai nhưng kết luận lại chấp nhận
Giả thiết vô hiệu sai và kết luận bị bác bỏ
Nhận định sau nào dưới đây là đúng:
Chỉ có một giá trị trung bình cho tập dữ liệu
Có nhiều giá trị trung vị cho tập dữ liệu
Luôn chỉ có một mode cho một tập dữ liệu.
Không có đáp án nào
Hệ số tương quan dương (r>0) thể hiện:
mối quan hệ đồng biến giữa hai biến định lượng
mối quan hệ nghịch biến giữa hai biến định lượng
mối quan hệ tuyến tính giữa một biến định tính và một biến định lượng
Hai biến định lượng độc lập nhau
Mô hình tuyến tính có đặc điểm:
Các tham số là phi tuyến
Hệ số chặn biến đổi
Các tham số là tuyến tính
Hệ số gốc cố định
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy thường dựa vào:
hệ số xác định (R²)
Phương sai (bình phương độ lệch chuẩn)
Giá trị trung bình
Sai số ngẫu nhiên
Hồi quy tuyến tính với biến nhị phân có đặc điểm:
Biến phụ thuộc là biến liên tục hoặc nhị phân
Biến độc lập là biến liên tục
Biến độc lập là biến nhị phân
Không có đáp án nào
Cho biết ý nghĩa của phương trình hồi quy TRUYCAP=80-0.08*TUOI+0.06*TRINH_DO_HOC_VAN
Lượng truy cập tỷ lệ nghịch với độ tuổi và tỷ lệ thuận với trình độ học vấn của khách hàng
Lượng truy cập tỷ lệ thuận với độ tuổi và trình độ học vấn của khách hàng
Lượng truy cập tỷ lệ thuận với độ tuổi và tỷ lệ nghịch với trình độ học vấn của khách
hàng
Cả hai biến tuổi và trình độ học vấn khách hàng không tác động đến lượng truy cập
Phân tích khám phá:
Hướng đến tìm hiểu cấu trúc dữ liệu
Hướng đến quy trình xây dựng mô hình
Hướng đến kiểm định các giả thiết đã đặt ra
Hướng đến tìm hiểu quan hệ giữa các biến
Nhận định nào đúng về dữ liệu nhỏ:
có kích thước mẫu khá lớn
dữ liệu đa dạng và phức tạp
đòi hỏi phải sàng lọc và làm sạch dữ liệu phức tạp trước khi phân tích, khám phá
dữ liệu tương đối ít và dưới dạng dữ liệu “sạch”
Dữ liệu lớn thường dưới dạng:
Dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu số
Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu hình ảnh
Trong điều kiện dữ liệu lớn, việc áp dụng biểu đồ phân tán:
mang lại nhiều thông tin tin giữa các biến
khiến biểu đồ phân tán bị quá tải và mang lại ít thông tin
là thước đo thể hiện sự độc lập giữa 2 biến
là thước đo mối quan hệ phi tuyến giữa 2 biến
Hệ số tương quan:
là thước đo thể hiện sự độc lập giữa 2 biến
là thước đo mối quan hệ phi tuyến giữa 2 biến
là thước đo mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến
Không có đáp án nào
Hạn chế của biểu đồ phân tán trong khám phá dữ liệu với biến mục tiêu là định tính là:
Khó ước lượng tầm quan trọng của biến
Khó xác định biến mục tiêu
Che khuất mối quan hệ giữa các biến
Không thể tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của biến này lên biến kia
Biểu đồ phân tán mịn dựa trên phát hiện tương tác tự động chỉ bình phương (CHAID) là:
phương pháp không có giả định để tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến trong điều kiện dữ liệu lớn
Phương pháp duy nhất để tìm mối quan hệ giữa các biến trong điều kiện dữ liệu lớn
Phương pháp được sử dụng phổ biến trong phân tích dữ liệu truyền thống
Không thể tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của biến này lên biến kia
Biểu đồ phân tán và biểu đồ phân tán làm mịn là:
phương pháp duy nhất để phân tích dữ liệu
phương pháp khai thác dữ liệu để đánh giá mối quan hệ giữa yếu tố dự báo và các biến phụ thuộc
Áp dụng trong điều kiện có mối quan hệ ẩn
Không có đáp án nào
Biểu đồ phân tán được sử dụng nhằm:
kiểm tra xu hướng của 2 biến
kiểm tra/tìm hiểu trực quan giá định tuyến tính của 2 biến
kiểm tra chính xác mối quan hệ tuyến tính của 2 biến
đo lường mối quan hệ hiệu quả giữa 2 biến
So với khai thác dữ liệu, học máy (machine learning) có đặc điểm:
Kết quả phụ thuộc nhiều vào quy tắc đặt trước của lập trình viên
Sử dụng các kiểm định giả thiết
Tập trung dự đoán các biến đầu ra
Nhấn mạnh quá trình gia tăng tự học và tự động phát hiện các mẫu thông qua trải nghiệm thu được từ việc tiếp xúc với dữ liệu
So với khai thác dữ liệu, học máy (machine learning) có đặc điểm:
mở rộng sang phân tích cả biến đầu vào và đầu ra
Kết quả phụ thuộc nhiều vào quy tắc đặt trước của lập trình viên
Sử dụng các kiểm định giả thiết
Tập trung dự đoán các biến đầu ra
Các loại học máy:
Học tập có giám sát
Học tập không giám sát
Học tăng cường
Tất cả đáp án
Cây quyết định gồm các cấu phần nào
Nút gốc
Nhánh
Lá
Tất cả đáp án
Nút gốc trong cây quyết định đóng vai trò là:
Điểm bắt đầu
Điểm kết thúc
Nút lá
Nhánh
Entropy thể hiện là:
phép đo độ lệch chuẩn của dữ liệu giữa các lớp khác nhau
phép đo giá trị dữ liệu trung bình giữa các lớp khác nhau
phép đo phương sai của dữ liệu giữa các lớp khác nhau (ENTROPY CÀNG NHỎ THÌ SẼ DỪNG)
Không có đáp án nào
Hệ số tương quan âm (r < 0) thể hiện điều gì?
Hai biến không có mối quan hệ nào với nhau
Mối quan hệ nghịch biến giữa hai biến định lượng
Mối quan hệ thuận biến giữa hai biến định lượng
Một biến tăng thì biến kia cũng tăng theo cùng tỷ lệ
Hệ số tương quan (r = 0) thể hiện điều gì?
Hai biến có mối quan hệ thuận biến mạnh mẽ
Hai biến có mối quan hệ nghịch biến yếu
Hai biến có mối quan hệ phi tuyến tính
Hai biến định lượng độc lập nhau
Phân tích khám phá thường được biểu hiện qua nội dung nào sau đây?
Dự báo xu hướng của dữ liệu trong tương lai
Mô tả dữ liệu
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Xác định nguyên nhân – kết quả giữa các biến
Biến “tình trạng xử lý đơn hàng của khách hàng” được thể hiện dưới dạng biến nào sau đây?
Biến định lượng liên tục
Biến định lượng rời rạc
Biến thứ bậc
Biến danh nghĩa
Giá trị độ lệch chuẩn cao thể hiện điều gì?
Các giá trị quan sát tập trung gần giá trị trung bình
Phần lớn các giá trị quan sát ngoại lai
Dữ liệu không có sự biến động
Mẫu nghiên cứu có kích thước nhỏ
Biến “giá bán” được thể hiện dưới dạng biến nào sau đây?
Biến rời rạc
Biến thứ bậc
Biến danh nghĩa
Biến liên tục
Dữ liệu định tính thường được thể hiện dưới dạng nào sau đây?
Dưới dạng số liệu thống kê
Dưới dạng bảng tần suất
Dưới dạng văn bản hoặc tường thuật lại
Dưới dạng biểu đồ cột hoặc biểu đồ tròn
Tìm kiếm thông tin trong thương mại điện tử bằng AI có thể được thể hiện thông qua yếu tố nào sau đây?
Chỉ thông qua văn bản nhập liệu
Chỉ thông qua hình ảnh sản phẩm
Giọng nói, hình ảnh và từ ngữ
Chỉ thông qua mã QR hoặc mã vạch
Trong thống kê, biến định tính là gì?
Biến được đo bằng các con số cụ thể
Biến thể hiện mức độ hoặc thứ bậc rõ ràng
Biến có thể tính trung bình cộng
Biến không thể sắp xếp một cách logic
Trong thống kê, biến liên tục là gì?
Biến chỉ nhận các giá trị rời rạc
Biến chỉ có hai giá trị có thể xảy ra
Biến nhận vô số giá trị trong một khoảng xác định
Biến thể hiện qua tên gọi hoặc nhãn mác
Biến rời rạc có thể nhận
Biến nhận vô số giá trị
Biến không thể đo bằng số
Biến nhận giá trị hữu hạn
Biến không có đơn vị đo lường
Khoảng tứ phân vị
Là thước đo xu hướng trung tâm của dữ liệu
Là giá trị trung bình của các quan sát
Là thước đo độ phân tán được xác định là sự khác biệt phân vị thứ 75 và 25
Là độ lệch chuẩn của toàn bộ mẫu dữ liệu
Dữ liệu định tính thể hiện dưới dạng:
Lời nói hoặc tường thuật lại
Các con số và tỷ lệ phần trăm
Bảng thống kê và biểu đồ
Các giá trị đo lường bằng đơn vị cụ thể
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy thường dựa vào:
Hệ số xác định (R²)
Hệ số tương quan (r)
Giá trị trung bình của biến phụ thuộc
Hệ số chặn (Intercept) của mô hình
Phân tích khám phá thường biểu hiện:
Mối quan hệ giữa các chỉ số
Dự báo xu hướng trong tương lai
Xác định nguyên nhân – kết quả giữa các biến
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Nhận định sau nào dưới đây là ĐÚNG:
Chỉ có một giá trị trung bình cho tập dữ liệu
Có nhiều giá trị trung bình khác nhau cho cùng một tập dữ liệu
Giá trị trung bình luôn bằng giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu
Giá trị trung bình luôn lớn hơn tất cả các giá trị quan sát
Biến Giá bán được thể hiện dưới dạng biến nào:
Biến danh nghĩa
Biến liên tục
Biến rời rạc
Biến thứ bậc
Biến Tình trạng xử lý đơn hàng của khách hàng được thể hiện dưới dạng biến nào:
Biến danh nghĩa
Biến liên tục
Biến rời rạc
Biến thứ bậc
Phân tích thống kê là dạng phân tích dựa trên:
Giả định và dự đoán nhất định về dữ liệu
Trực giác và kinh nghiệm cá nhân của nhà nghiên cứu
Các yếu tố cảm tính và quan điểm chủ quan
Dữ liệu mô tả không cần xử lý định lượng
Giá trị độ lệch chuẩn cao thể hiện:
Dữ liệu có mức độ ổn định cao
Các quan sát đều gần bằng giá trị trung bình
Độ tập trung của các quan sát xung quanh giá trị trung bình thấp
Dữ liệu hầu như không có sự biến động
Hệ số biến thiên là:
Thước đo xu hướng trung tâm của dữ liệu
Thước đo độ phân tán không có đơn vị
Tỷ lệ giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất
Số lần xuất hiện trung bình của các quan sát
Nhận định nào dưới đây là ĐÚNG:
Khi tổng thể có phân phối chuẩn, thì phân phối của trung bình mẫu x cũng phân phối chuẩn với bất kỳ cỡ mẫu nào
Khi tổng thể có phân phối lệch, trung bình mẫu luôn phân phối chuẩn
Phân phối của trung bình mẫu chỉ chuẩn khi cỡ mẫu nhỏ hơn 30
Trung bình mẫu không bao giờ tuân theo phân phối chuẩn
Hạn chế của ước lượng điểm:
Dễ xác định khoảng tin cậy cho tham số tổng thể
Luôn cho kết quả chính xác tuyệt đối
Không cần dựa vào mẫu dữ liệu
Khó có thể đưa ra giá trị tham số tổng thể chính xác
Phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng mô hình hồi quy hàm ý:
Xác định tổng bình phương các khoảng cách giữa điểm dữ liệu và đường hồi quy là nhỏ nhất
Xác định tổng giá trị tuyệt đối của các sai số là nhỏ nhất
Tối đa hóa hệ số xác định (R²) của mô hình
Giảm thiểu độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc
Hạn chế của hệ số xác định (R²) khi dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình:
R² luôn giảm khi thêm biến độc lập mới vào mô hình
R² chỉ đo lường mức độ sai số chứ không phản ánh sự phù hợp
R² không thể so sánh giữa các mô hình hồi quy khác nhau
Các biến được thêm vào có thể không liên quan, nhưng có thể làm cho hệ số xác định vẫn sẽ tăng
Giả sử theo khảo giá nhà tại Đức và Anh, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn về giá ở hai thành phố là:
x₁ = 150 euro, x₂ = 200 bảng Anh, s₁ = 80 euro và s₂ = 150 bảng Anh. Kết luận nào sau đây là đúng?
Hệ số biến thiên giá ở Đức cao hơn ở Anh
Hệ số biến thiên giá ở Anh cao hơn ở Đức
Hệ số biến thiên ở hai nước bằng nhau
Không thể so sánh vì đơn vị tiền tệ khác nhau
Biểu đồ thanh thường dùng để mô tả sự phân bổ các giá trị của:
Biến rời rạc
Biến định tính
Biến liên tục
Biến phụ thuộc
Dữ liệu lớn (Big Data) có đặc điểm là:
Chỉ có khối lượng lớn, tốc độ xử lý chậm và ít đa dạng
Dễ thu thập nhưng khó lưu trữ
Khối lượng lớn, tốc độ nhanh, đa dạng chủng loại và khá xác thực
Kích thước nhỏ, dễ dàng phân tích bằng công cụ thông thường
