Font size
WorksheetsUntitled Quiz
Total questions: 93
Worksheet time: 47mins
Kỹ thuật xử lý dữ liệu phân tán thường được hiểu là gì?
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trên nhiều nút khác nhau trong mạng
Tập trung toàn bộ dữ liệu vào một máy chủ mạnh duy nhất
Chỉ dùng một lõi CPU để xử lý theo thứ tự tuần tự
Lưu trữ dữ liệu dưới dạng tệp văn bản trên một ổ cứng cá nhân
Nguyên tắc cơ bản của xử lý phân tán và song song là gì?
Tăng kích thước của một nút duy nhất để xử lý tất cả công việc
Phân tán dữ liệu và thực hiện các tác vụ đồng thời trên nhiều tài nguyên
Luôn duy trì tất cả dữ liệu ở một bản sao duy nhất để đơn giản
Chỉ sử dụng các máy tính có cấu hình giống hệt nhau
Mục đích chính của phân vùng dữ liệu (data partitioning) là gì?
Giảm yêu cầu bản quyền phần mềm
Chuyển toàn bộ dữ liệu sang định dạng nhị phân
Chia dữ liệu thành phần nhỏ để phân phối xử lý và tăng khả năng mở rộng
Mã hóa dữ liệu để bảo mật hoàn toàn
Replication (sao chép dữ liệu) trong hệ thống phân tán giúp chủ yếu điều gì?
Tăng tính sẵn sàng và chịu lỗi (fault tolerance) bằng cách có nhiều bản sao
Giảm số lượng nút trong hệ thống
Giảm kích thước dữ liệu bằng cách nén lại
Thay thế việc nhóm dữ liệu hoàn toàn
Trong mô hình MapReduce, nhiệm vụ của pha Map là gì?
Chia nhỏ thành các cặp khóa–giá trị (key–value) để xử lý song song
Gom kết quả cuối cùng và xuất báo cáo
Lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu quan hệ
Thực hiện cân bằng tải giữa các nút
Một ưu thế nổi bật của Apache Spark so với MapReduce truyền thống là:
Chỉ hỗ trợ ngôn ngữ Java
Luôn chạy trên ổ đĩa để tránh mất dữ liệu
Hỗ trợ xử lý trên bộ nhớ (in‑memory) nên nhanh hơn cho nhiều tác vụ
Không hỗ trợ xử lý song song
Vấn đề thách thức lớn khi dùng replication là gì?
Việc các dữ liệu không thống nhất đồng thời
Không thể truy xuất dữ liệu từ nhiều nút cùng lúc
Replication tự động giải quyết mọi lỗi nhất quán
Đồng bộ hóa bản sao để đảm bảo tính nhất quán (consistency) giữa các bản sao
Ứng dụng nào sau đây thường KHÔNG phải là mục tiêu chính của kỹ thuật xử lý phân tán và song song?
Xử lý log hệ thống quy mô lớn
Phân tích hành vi người dùng trên nền tảng lớn
Chạy mô hình dựa trên bộ dữ liệu lớn
Lưu trữ và trích xuất dữ liệu văn bản nhỏ trên một máy cá nhân
Khi lượng dữ liệu tăng, cách mở rộng hệ thống phân tán thường là:
Thêm nút mới và phân chia thêm phần vùng dữ liệu cho các nút đó
Giảm số lượng phần vùng để mọi thứ tập trung
Chạy mọi xử lý trên một nút duy nhất để dễ quản lý
Xóa bỏ dữ liệu cũ mà không sao lưu
Phân tích dữ liệu lớn kết hợp với học máy giúp đạt mục tiêu chính nào sau đây?
Giảm kích thước dữ liệu lưu trữ
Tăng tốc độ xử lý phần cứng
Khai thác tri thức và dự đoán xu hướng từ dữ liệu lớn
Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu
Trong lĩnh vực tài chính, ứng dụng phổ biến của phân tích dữ liệu lớn và học máy là:
Tối ưu hóa hệ thống điện toán đám mây
Dự báo biến động giá cổ phiếu và đánh giá rủi ro đầu tư
Quản lý mạng xã hội
Mã hóa dữ liệu
Một trong những lợi ích của việc áp dụng học máy vào phân tích dữ liệu lớn trong bán lẻ là:
Giảm chi phí nhập kho
Tự động tạo website bán hàng
Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng
Tăng giá sản phẩm tự động
“Xử lý dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu lớn” trong học máy có nghĩa là:
Loại bỏ toàn bộ dữ liệu không có cấu trúc
Sử dụng thuật toán học máy để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu không có định dạng cố định
Giới hạn dữ liệu trong các tệp Excel
Chuyển đổi toàn bộ dữ liệu thành văn bản
Sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu lớn và học máy chủ yếu được ứng dụng để:
Dự báo và phân loại trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, tiếp thị
Tối ưu hóa tốc độ Internet
Giảm dung lượng bộ nhớ RAM
Kiểm tra lỗi cú pháp trong dữ liệu
Phân tích dữ liệu lớn và học máy giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực tiếp thị như thế nào?
Tăng số lượng nhân viên bán hàng
Tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và dự đoán hành vi tiêu dùng
Tạo website nhanh hơn
Quản lý kho hàng
Thuật toán học máy được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn chủ yếu nhằm mục đích gì?
Tăng tốc phần cứng máy tính
Phát hiện mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu lớn
Giảm độ trễ mạng
Tự động hóa lập trình
Khi kết hợp học máy với dữ liệu lớn, một trong những thách thức chính là gì?
Thiếu mô hình toán học
Xử lý và huấn luyện trên khối lượng dữ liệu quá lớn, đòi hỏi tài nguyên cao
Không có đủ dữ liệu để huấn luyện
Không thể lưu trữ dữ liệu
Tác động của phân tích dữ liệu lớn và học máy đối với xã hội là gì?
Giảm sự sáng tạo của con người
Thúc đẩy đổi mới, ra quyết định thông minh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số
Giảm nhu cầu về dữ liệu
Chỉ áp dụng trong lĩnh vực công nghệ thông tin
Vai trò chính của phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp hiện nay là gì?
Giảm chi phí nhân sự trong quản lý nội bộ
Tăng tốc độ sản xuất hàng hóa
Tạo ra giá trị và hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Giảm nhu cầu sử dụng công nghệ mới
Phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng nhằm mục đích chính nào?
Đưa ra chiến lược quảng cáo gây ấn tượng
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và dự đoán nhu cầu tương lai
Giảm thiểu lượng dữ liệu thu thập được
Tăng số lượng nhân viên bán hàng
Một trong những lợi ích nổi bật của việc đánh bại cạnh tranh thông qua dữ liệu lớn là:
Giảm chi phí marketing
Loại bỏ hoàn toàn đối thủ trên thị trường
Hiểu rõ chiến lược của đối thủ và điều chỉnh chiến lược kinh doanh phù hợp
Giới hạn phạm vi thị trường
Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh nhờ dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp:
Loại bỏ hoàn toàn rủi ro trong kinh doanh
Dễ dàng thay đổi sản phẩm mà không cần nghiên cứu
Giảm rủi ro và điều chỉnh linh hoạt chiến lược theo dự đoán tương lai
Chỉ tập trung vào dữ liệu lịch sử mà không cần quan tâm xu hướng
Khả năng điều chỉnh nhanh chóng và linh hoạt nhờ phân tích dữ liệu lớn mang lại điều gì cho doanh nghiệp?
Giúp doanh nghiệp phản ứng chậm hơn để tránh rủi ro
Chuẩn bị tốt hơn trước biến động và thích ứng kịp thời với thay đổi
Giảm nhu cầu về công nghệ mới
Giảm chi phí quảng cáo
Tối ưu hóa quy trình và hiệu suất thông qua dữ liệu lớn giúp tổ chức đạt được điều gì?
Làm việc chậm hơn để đảm bảo độ chính xác
Xác định điểm yếu trong quy trình và đề xuất cải tiến
Giảm sự cần thiết của việc phân tích dữ liệu
Loại bỏ vai trò của con người trong mọi quy trình
Một trong những tiềm năng quan trọng nhất của phân tích dữ liệu lớn là gì?
Dự báo tương lai và hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Giảm dung lượng lưu trữ dữ liệu
Giới hạn phạm vi hoạt động của doanh nghiệp
Thay thế hoàn toàn các công cụ quản lý hiện tại
Phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu khách hàng bằng cách nào?
Thông qua việc phân tích hành vi và sở thích của khách hàng trong quá khứ
Thông qua cảm nhận chủ quan của nhà quản lý
Dựa vào xu hướng ngẫu nhiên của thị trường
Tăng giá sản phẩm để giảm nhu cầu
Trong quản lý rủi ro, phân tích dữ liệu lớn có thể giúp doanh nghiệp đạt lợi ích nào?
Bỏ qua mọi rủi ro để tập trung sản xuất
Dự đoán rủi ro tiềm ẩn và xây dựng chiến lược giảm thiểu ảnh hưởng
Ngăn chặn mọi sự cố kỹ thuật
Tập trung vào việc mở rộng thị trường thay vì phòng ngừa rủi ro
Phát hiện thông tin ẩn trong dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đạt được lợi ích nào sau đây?
Bỏ qua các mối liên hệ không quan trọng
Xây dựng các mô hình phân tích và chiến lược chính xác hơn
Tăng khối lượng dữ liệu vô nghĩa
Hạn chế khả năng tìm hiểu thông tin chi tiết
Công cụ nào sau đây sử dụng mô hình lưu trữ và xử lý phân tán để xử lý lượng lớn dữ liệu?
Tableau
Apache Hadoop
Power BI
Julia
Apache Spark hỗ trợ những ngôn ngữ lập trình nào sau đây?
Chỉ Python
Chỉ Java và Scala
Scala, Java, Python và R
Java, C++ và PHP
Công cụ nào được biết đến với khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và chịu lỗi cao?
Apache Flink
Apache Hive
Apache Pig
Power BI
Hive và Pig được xây dựng trên nền tảng nào?
Apache Spark
Apache Flink
Apache Hadoop
SQL Server
Công cụ nào tập trung vào phân tích trực quan và tạo báo cáo đồ họa?
Apache Hive
Tableau và Power BI
Apache Flink
Hadoop và Spark
Ngôn ngữ lập trình nào được xem là phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu lớn nhờ thư viện như Pandas, NumPy, scikit-learn?
Java
R
Python
Julia
Ngôn ngữ nào được xây dựng cho mục đích tính toán khoa học và là ngôn ngữ nổi bật trong phân tích dữ liệu?
Julia
SQL
R
Scala
Đối với Apache Spark, việc sử dụng Java hoặc Scala có lợi vì lý do nào?
Dễ học hơn Python
Spark được xây dựng trên JVM (Java Virtual Machine)
Không cần thư viện ngoài
Có giao diện đồ họa trực quan
Khi lựa chọn công cụ và ngôn ngữ lập trình, yếu tố nào không nên được bỏ qua?
Quy mô dữ liệu và tốc độ xử lý
Màu sắc giao diện phần mềm
Khả năng mở rộng và kỹ năng đội ngũ
Nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp
Trong lĩnh vực y tế, dữ liệu lớn bao gồm chủ yếu những loại thông tin nào?
Quảng cáo, tiếp thị, và bán hàng
Bệnh lý, điều trị, và kết quả lâm sàng
Kinh tế, xã hội, và môi trường
Thông tin hành chính và kế toán
Nguồn dữ liệu lớn trong y tế không bao gồm yếu tố nào sau đây?
Dữ liệu từ bệnh viện
Dữ liệu từ thiết bị y tế
Dữ liệu từ thiết bị đo thông minh
Dữ liệu thời tiết hàng ngày
Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong khám phá dữ liệu lớn là gì?
Lưu trữ dữ liệu ở nhiều máy tính khác nhau
Tự động hóa, phân tích nhanh và chính xác dữ liệu
Giảm kích thước dữ liệu để tiết kiệm bộ nhớ
Xóa dữ liệu lỗi trong hệ thống
AI có thể giúp bác sĩ trong việc nào sau đây?
Dự đoán xu hướng tiêu dùng
Tự động phân loại và xác định biểu hiện trên lâm sàng của bệnh
Lập kế hoạch marketing cho bệnh viện
Giảm chi phí mua thiết bị y tế
Trong các đợt dịch bệnh, khám phá dữ liệu lớn kết hợp AI giúp đạt được điều gì?
Dự báo quy mô và diễn biến dịch bệnh
Thay thế hoàn toàn nhân viên y tế
Tự động chế tạo vắc-xin
Giảm chi phí vận hành bệnh viện
Một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng AI vào dữ liệu y tế là gì?
Thiếu nhân sự
Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư
Thiếu cơ sở hạ tầng mạng
Chi phí điện năng cao
Nguyên nhân nào gây khó khăn khi kết hợp dữ liệu y tế từ nhiều nguồn khác nhau?
Các hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu không đồng nhất và không tương thích
Dữ liệu được mã hóa tự động
Dữ liệu quá nhỏ để xử lý
Không có công nghệ hỗ trợ
Một thách thức khác trong việc áp dụng AI trong y tế là:
Chênh lệch về kiến thức và kỹ năng công nghệ giữa các nhân viên
Quá nhiều dữ liệu hình ảnh
Thiếu quy định bảo mật
Không đủ thiết bị y tế hiện đại
Lợi ích tổng thể của việc kết hợp trí tuệ nhân tạo và khám phá dữ liệu lớn trong y tế là gì?
Giảm nhân lực y tế
Cải thiện chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ quyết định lâm sàng thông minh
Tự động quản lý bệnh viện
Tăng lợi nhuận trong ngành y
Dữ liệu lớn (Big Data) thường được mô tả bằng các đặc trưng nào sau đây?
3V: Volume, Velocity, Variety
3C: Clean, Clear, Consistent
3S: Speed, Storage, Security
3M: Measure, Model, Manage
Thách thức lớn nhất khi xử lý dữ liệu có “Volume” rất lớn là gì?
Dữ liệu không có cấu trúc
Hệ thống lưu trữ và xử lý bị quá tải
Thiếu kỹ năng phân tích
Thiếu công cụ trực quan hóa
Khi dữ liệu thay đổi liên tục với tốc độ cao, thách thức chính là gì?
Tốc độ xử lý và cập nhật theo thời gian thực
Thiếu nhân lực
Dữ liệu bị trùng lặp
Dữ liệu không cân bằng
Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, video, cảm biến) đặt ra thách thức nào?
Vấn đề bảo mật dữ liệu
Vấn đề tích hợp và xử lý dữ liệu không đồng nhất
Chị phí lưu trữ rẻ
Dễ dàng trực quan hóa
“Veracity” trong dữ liệu lớn thể hiện thách thức nào?
Tốc độ thu thập dữ liệu
Tính xác thực và độ tin cậy của dữ liệu
Kích thước dữ liệu
Định dạng dữ liệu
Vấn đề “Data Cleaning” (làm sạch dữ liệu) trong dữ liệu lớn chủ yếu nhằm mục đích gì?
Xóa hết dữ liệu cũ
Chuyển dữ liệu thành dạng không cấu trúc
Loại bỏ dữ liệu sai, thiếu hoặc không nhất quán
Mã hóa dữ liệu để bảo mật
Một trong những khó khăn lớn khi phân tích dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu quá ít để huấn luyện mô hình
Thiếu công cụ phần mềm và thuật toán tối ưu
Không thể sử dụng Python hoặc R
Dữ liệu chỉ ở định dạng văn bản
Công nghệ nào thường được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn phân tán?
Excel
MySQL
Hadoop hoặc Spark
SPSS
Trong quy trình phân tích dữ liệu lớn, bước nào được xem là tốn thời gian nhất?
Thu thập dữ liệu
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
Xây dựng mô hình
Báo cáo kết quả
Cơ sở dữ liệu phân tán là gì?
Là hệ thống lưu trữ dữ liệu tại một máy chủ trung tâm duy nhất
Là hệ thống chia dữ liệu thành nhiều phần nhỏ và lưu trữ chúng trên nhiều nút ở các vị trí khác nhau.
Là hệ thống chỉ dùng để sao lưu dữ liệu tạm thời.
Là hệ thống chỉ dùng cho các ứng dụng di động.
Ưu điểm nổi bật của cơ sở dữ liệu phân tán trong việc mở rộng hệ thống là gì?
Có thể thêm mới các nút hoặc thành phần mà không làm giảm hiệu suất của toàn hệ thống.
Dễ dàng thay đổi phần mềm mà không ảnh hưởng đến dữ liệu.
Cho phép lưu trữ dữ liệu mà không cần mạng internet.
Giảm chi phí cho phần cứng lưu trữ.
Trong cơ sở dữ liệu phân tán, "replication" (nhân bản dữ liệu) có vai trò chính là gì?
Giúp giảm dung lượng lưu trữ của hệ thống.
Đảm bảo dữ liệu luôn có sẵn ngay cả khi một nút gặp sự cố.
Làm tăng tốc độ xử lý dữ liệu bằng cách chia nhỏ dữ liệu.
Tự động xóa dữ liệu lỗi để tăng bảo mật.
Kỹ thuật nào giúp cơ sở dữ liệu phân tán đạt được hiệu suất cao trong xử lý dữ liệu lớn?
Backup tự động.
Sử dụng phần mềm chống virus dữ liệu.
Giảm số lượng nút trong hệ thống.
Sharding, caching và tối ưu hóa truy vấn.
Dữ liệu đám mây là gì?
Là dữ liệu được lưu trữ cục bộ trong ổ cứng máy tính cá nhân.
Là dữ liệu được lưu trữ và truy cập thông qua internet trên các máy chủ từ xa.
Là dữ liệu chỉ dùng trong mạng nội bộ của doanh nghiệp.
Là dữ liệu chỉ tồn tại tạm thời khi người dùng đang truy cập trực tuyến.
Ưu điểm nào sau đây KHÔNG thuộc về cơ sở dữ liệu đám mây?
Tiết kiệm thời gian và linh hoạt trong truy cập dữ liệu.
Giúp người dùng truy cập dữ liệu từ mọi nơi có internet.
Yêu cầu người dùng đầu tư nhiều phần cứng lưu trữ riêng.
Giảm rủi ro mất dữ liệu do hỏng hóc thiết bị.
Một lợi ích quan trọng của cơ sở dữ liệu đám mây đối với doanh nghiệp là gì?
Tăng chi phí bảo trì và vận hành hạ tầng.
Giảm khả năng làm việc từ xa.
Hạn chế khả năng chia sẻ dữ liệu nội bộ.
Giúp doanh nghiệp quản lý thông tin dễ dàng, phân quyền truy cập linh hoạt.
Vì sao cơ sở dữ liệu đám mây được đánh giá có tính bảo mật cao?
Vì chỉ người quản trị mới có thể xem dữ liệu.
Vì các nhà cung cấp sử dụng biện pháp mã hóa và cập nhật hệ thống bảo mật thường xuyên.
Vì người dùng không thể tải dữ liệu về máy cá nhân.
Vì dữ liệu được lưu trữ ở nhiều máy chủ khác nhau nên không ai có thể truy cập.
Việc sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây giúp tiết kiệm chi phí như thế nào?
Người dùng chỉ phải trả tiền cho lượng tài nguyên thực sự sử dụng.
Người dùng phải mua toàn bộ máy chủ riêng.
Doanh nghiệp phải thuê kỹ sư để bảo trì thường xuyên.
Cần đầu tư thiết bị lưu trữ lớn hơn.
Dữ liệu lớn (Big Data) là gì?
Dữ liệu có kích thước nhỏ và dễ quản lý
Dữ liệu có kích thước lớn, đa dạng và cần công nghệ đặc biệt để xử lý
Dữ liệu chỉ bao gồm số và ký tự
Dữ liệu chỉ lưu trữ trên máy tính cá nhân
Thuộc tính Volume của Big Data đề cập đến:
Tốc độ tạo ra dữ liệu
Khối lượng dữ liệu lớn
Độ tin cậy của dữ liệu
Sự đa dạng của dữ liệu
Thuộc tính Velocity của Big Data liên quan đến:
Kích thước dữ liệu
Tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu
Dạng của dữ liệu
Tính bảo mật dữ liệu
Thuộc tính Variety mô tả:
Kích thước dữ liệu lớn
Dữ liệu đến từ nhiều định dạng và nguồn khác nhau
Tốc độ xử lý dữ liệu tăng chậm
Dữ liệu chính xác và đáng tin cậy
Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data) là:
Dữ liệu lưu trong bảng, có hàng và cột
Dữ liệu như hình ảnh, video, âm thanh, email
Dữ liệu dạng bảng tính Excel
Dữ liệu JSON
Công nghệ thường dùng để lưu trữ dữ liệu lớn theo mô hình phân tán:
Excel
HDFS (Hadoop Distributed File System)
PowerPoint
Access
Mục tiêu quan trọng nhất của Big Data là:
Lưu trữ dữ liệu càng nhiều càng tốt
Tạo ra giá trị thông tin từ dữ liệu
Tăng tốc độ mạng Internet
Giảm dung lượng dữ liệu
Dữ liệu lớn thường được tạo ra nhiều từ:
Viết tay ghi chép
Các cảm biến IoT, mạng xã hội, camera, giao dịch
Máy tính cá nhân không kết nối mạng
Các file Word nhỏ lẻ
Thuộc tính Veracity nói về:
Độ tin cậy và chính xác của dữ liệu
Tốc độ xử lý dữ liệu
Dạng dữ liệu
Khối lượng dữ liệu
Ví dụ nào dưới đây là dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured)?
Video phỏng vấn
Bảng SQL
Email có định dạng tiêu đề, nội dung, nhưng không theo bảng cố định
Bảng Excel
Dự báo thường tập trung vào mục tiêu nào sau đây?
Phát hiện các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu
Xác định xu hướng và sự thay đổi trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại
Dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai
Phân tích dữ liệu phi cấu trúc để hiểu cảm xúc người dùng
Dự đoán trong dữ liệu lớn thường sử dụng công cụ nào để phân tích?
Các mô hình thống kê truyền thống
Các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo
Các công cụ đồ họa trực quan
Các bảng tính thủ công
Phương pháp định tính trong dự báo thường được sử dụng khi nào?
Khi có sẵn nhiều dữ liệu lịch sử đáng tin cậy
Khi cần dự báo xu hướng dài hạn
Khi thiếu dữ liệu lịch sử hoặc cần ý kiến chuyên gia
Khi cần tự động hóa toàn bộ quá trình dự báo
Mô hình Delphi là phương pháp gì trong dự báo?
Thu thập dữ liệu lịch sử và phân tích thống kê
Dựa vào thảo luận và phản hồi ẩn danh của các chuyên gia
Dựa vào mô phỏng máy tính và mô hình toán học
Tập trung vào phân tích chuỗi thời gian
Trong lĩnh vực kinh tế, dự báo từ dữ liệu lớn giúp gì cho doanh nghiệp?
Loại bỏ hoàn toàn rủi ro tài chính
Đưa ra quyết định đầu tư và chiến lược chính xác hơn
Thay thế hoàn toàn con người trong quản lý
Ngăn chặn mọi biến động thị trường
Phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian chủ yếu dựa vào yếu tố nào?
Phân tích dữ liệu trong các giai đoạn thời gian khác nhau
So sánh các nhóm khách hàng
Xác định cảm xúc người dùng
Phân tích mối quan hệ giữa các chuyên gia
Tác dụng của dự đoán trong lĩnh vực y tế là gì?
Xác định chi phí của bệnh viện
Dự đoán dịch bệnh và đề xuất biện pháp phòng tránh
Đánh giá lợi nhuận từ thuốc
Quảng bá thương hiệu y tế
Chỉ báo so sánh trong dự báo nhằm mục đích gì?
Phân định mối tương quan giữa các biến số để dự đoán xu hướng
Phân tích hình ảnh và âm thanh
Phát hiện lỗi trong dữ liệu
Xây dựng mô hình thống kê
Một trong những lợi ích lớn nhất của việc dự đoán trong doanh nghiệp là gì?
Giúp giảm chi phí vận hành và tối ưu hóa hoạt động
Loại bỏ hoàn toàn sai sót trong dữ liệu
Dự đoán chính xác tuyệt đối tương lai
Ngăn chặn mọi rủi ro phát sinh
Khi sử dụng dữ liệu lớn trong dự báo và dự đoán, thách thức lớn nhất là gì?
Tốc độ xử lý dữ liệu
Quản lý và bảo mật thông tin cá nhân
Thiếu công cụ phân tích
Không thể thu thập dữ liệu từ người dùng
Mô hình hệ thống xử lý dữ liệu có vai trò chính là gì trong bối cảnh dữ liệu lớn hiện nay?
Chỉ để lưu trữ dữ liệu số lượng lớn
Là trung tâm của tính linh hoạt và hiệu suất, kết hợp con người và máy móc để tạo ra thông tin hữu ích
Dùng để bảo mật dữ liệu trong doanh nghiệp
Thay thế hoàn toàn chuyên gia phân tích
Máy móc đóng vai trò gì trong hệ thống xử lý dữ liệu lớn?
Chỉ thực hiện nhập dữ liệu thủ công
Chỉ dùng để lưu trữ dữ liệu tạm thời
Tự động hóa, tối ưu hóa, phân loại và phân tích dữ liệu nhanh và chính xác
Thay thế hoàn toàn con người trong ra quyết định
Vai trò chính của con người trong quá trình xử lý dữ liệu lớn là gì?
Vận hành máy móc và lưu trữ dữ liệu
Đảm nhận phần chiến lược, sáng tạo và diễn giải dữ liệu
Lập trình thuật toán xử lý tự động
Kiểm soát phần cứng và mạng máy tính
Bước kiểm soát chất lượng dữ liệu nhằm mục đích gì?
Tăng dung lượng lưu trữ của hệ thống
Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán và đáng tin cậy
Tăng tốc độ truyền dữ liệu qua mạng
Mã hóa dữ liệu để tránh bị đánh cắp
Ba bước chính trong quá trình xử lý dữ liệu lớn là:
Thu thập – Lưu trữ – Sao lưu
Phân tích – Chuyển đổi – Truy xuất
Kiểm soát chất lượng – Phân tích chi tiết – Tóm tắt
Đánh giá – Lọc bỏ – Lưu trữ
Chức năng nào sau đây không phải là chức năng cơ bản của hệ thống xử lý dữ liệu?
Chuyển đổi dữ liệu
Xác nhận và đảm bảo chất lượng dữ liệu
Mã hóa dữ liệu để bảo mật
Phân loại và sắp xếp dữ liệu
Trong ví dụ hệ thống tài chính của ngân hàng ABC, yếu tố nào không được nhắc đến?
Sổ cái điện tử lưu trữ giao dịch
Hệ thống tóm tắt dữ liệu đa chiều
Phân loại giao dịch theo tiêu chí khác nhau
Dự đoán xu hướng tiêu dùng bằng AI
Mục đích chính của việc tóm tắt dữ liệu là gì?
Giảm kích thước tệp dữ liệu
Giúp người dùng hiểu nhanh các thông tin quan trọng và ra quyết định hiệu quả
Lưu trữ dữ liệu trong thời gian dài hơn
Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng khác
Các bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu bao gồm:
Xác nhận – Sắp xếp – Tóm tắt – Phân tích – Báo cáo
Thu thập – Lưu trữ – Xóa dữ liệu cũ – Sao lưu
Cập nhật – Bảo mật – Mã hóa – Truy xuất
Lọc – Lưu trữ – Sao lưu – Xuất file
