1. Công cụ nào sau đây thường được ưu tiên sử dụng cho việc trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý (GIS)?
A. Excel
B. QGIS
C. Google Sheets
D. PowerPoint
2. Công cụ trực tuyến nào sau đây **KHÔNG** phải là một nền tảng phổ biến cho việc tạo và chia sẻ trực quan hóa dữ liệu tương tác?
A. Observable
B. Datawrapper
C. Canva
D. Plotly
3. Trong quy trình trực quan hóa dữ liệu, bước nào sau đây thường diễn ra **TRƯỚC** bước chọn loại biểu đồ phù hợp?
A. Thiết kế giao diện tương tác
B. Xác định mục tiêu truyền đạt thông tin và đối tượng người xem
C. Tối ưu hóa hiệu suất hiển thị
D. Xuất bản và chia sẻ trực quan hóa
4. Công cụ nào sau đây **KHÔNG** phải là một thư viện Python phổ biến cho việc trực quan hóa dữ liệu?
A. Matplotlib
B. Seaborn
C. ggplot2
D. Plotly
5. Điều gì là quan trọng nhất cần xem xét khi thiết kế chú thích (legend) cho một biểu đồ?
A. Sử dụng phông chữ càng lớn càng tốt
B. Đặt chú thích ở vị trí nổi bật nhất trên biểu đồ
C. Chú thích phải rõ ràng, dễ hiểu và trực tiếp liên quan đến dữ liệu được thể hiện
D. Sử dụng màu sắc sặc sỡ cho chú thích để thu hút sự chú ý
6. Khi dữ liệu có tính phân cấp (ví dụ: cơ cấu tổ chức, cây thư mục), loại biểu đồ nào sau đây thường được sử dụng để trực quan hóa?
A. Biểu đồ đường (Line chart)
B. Biểu đồ tròn (Pie chart)
C. Biểu đồ cây (Treemap) hoặc biểu đồ Sunburst
D. Biểu đồ phân tán (Scatter plot)
7. Nguyên tắc 'enclosure′ (bao bọc) trong Gestalt psychology được áp dụng trong trực quan hóa dữ liệu như thế nào?
A. Sử dụng màu sắc tương đồng cho các nhóm dữ liệu liên quan
B. Nhóm các đối tượng bằng cách vẽ đường viền hoặc hình nền bao quanh chúng
C. Sắp xếp các đối tượng gần nhau để tạo thành nhóm
D. Tạo ra các đường dẫn liên tục để kết nối các điểm dữ liệu
8. Trong trực quan hóa dữ liệu, 'pre-attentive attributes′ (thuộc tính tiền chú ý) là gì?
A. Các thuộc tính của dữ liệu cần được xử lý trước khi trực quan hóa
B. Các yếu tố thị giác (ví dụ: màu sắc, hình dạng, kích thước) mà mắt người có thể nhận biết và xử lý gần như ngay lập tức, mà không cần ý thức tập trung
C. Các thuộc tính của biểu đồ cần được chú thích rõ ràng
D. Các thuộc tính dữ liệu quan trọng nhất cần được làm nổi bật
9. Khi thiết kế trực quan hóa dữ liệu cho người dùng có khả năng tiếp cận khác nhau (ví dụ: người khiếm thị), điều gì cần được ưu tiên?
A. Sử dụng màu sắc sặc sỡ và độ tương phản cao
B. Chỉ sử dụng biểu đồ tròn vì chúng đơn giản
C. Đảm bảo tính dễ đọc, cung cấp văn bản thay thế cho hình ảnh, và sử dụng các phương tiện hỗ trợ tiếp cận (ví dụ: chú thích bằng âm thanh)
D. Giảm thiểu thông tin để đơn giản hóa
10. Công cụ nào sau đây mạnh mẽ trong việc tạo ra các trực quan hóa dữ liệu dựa trên web, có tính tùy biến cao và thường được sử dụng bởi các nhà phát triển?
A. Microsoft Excel
B. D3.js
C. Google Sheets
D. PowerPoint
11. Công cụ nào sau đây cung cấp khả năng phân tích dữ liệu và trực quan hóa mạnh mẽ, đồng thời tích hợp tốt với ngôn ngữ lập trình Python?
A. Microsoft PowerPoint
B. Jupyter Notebook (kết hợp với các thư viện như Matplotlib, Seaborn, Plotly)
C. Microsoft Word
D. Google Docs
12. Khi nào thì biểu đồ phân tán (scatter plot) là lựa chọn phù hợp nhất?
A. Khi muốn so sánh tổng giá trị của các danh mục
B. Khi muốn thể hiện mối quan hệ giữa hai biến số liên tục
C. Khi muốn hiển thị tỷ lệ phần trăm của các phần trong tổng thể
D. Khi muốn theo dõi sự thay đổi của một biến số theo thời gian
13. Biểu đồ 'violin plot′ là sự kết hợp của loại biểu đồ nào?
A. Biểu đồ cột và biểu đồ đường
B. Biểu đồ hộp và biểu đồ mật độ phân phối (kernel density estimation)
C. Biểu đồ tròn và biểu đồ phân tán
D. Biểu đồ thanh và biểu đồ histogram
14. Trong ngữ cảnh trực quan hóa dữ liệu, 'dashboard′ thường được sử dụng để thể hiện điều gì?
A. Phân tích hồi quy tuyến tính
B. Tổng hợp các chỉ số KPIs chính và thông tin tổng quan
C. Dự báo chuỗi thời gian phức tạp
D. Xây dựng mô hình học máy
15. Loại biểu đồ nào sau đây thích hợp nhất để so sánh sự phân bố của một biến số duy nhất giữa các nhóm khác nhau?
A. Biểu đồ đường (Line chart)
B. Biểu đồ cột chồng (Stacked bar chart)
C. Biểu đồ histogram (Histogram)
D. Biểu đồ bong bóng (Bubble chart)
16. Điều gì KHÔNG phải là lợi ích của việc trực quan hóa dữ liệu?
A. Giúp nhận diện xu hướng và mẫu hình trong dữ liệu nhanh chóng
B. Cải thiện khả năng ghi nhớ thông tin
C. Tăng độ phức tạp và khó hiểu của dữ liệu
D. Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu
17. Trong ngữ cảnh trực quan hóa dữ liệu, 'storytelling with data′ nhấn mạnh điều gì?
A. Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu phức tạp nhất
B. Tạo ra các biểu đồ đẹp mắt và ấn tượng về mặt thẩm mỹ
C. Truyền đạt thông tin và insights từ dữ liệu một cách mạch lạc, hấp dẫn và dễ hiểu như kể một câu chuyện
D. Tập trung vào việc hiển thị càng nhiều dữ liệu càng tốt trên một biểu đồ
18. Công cụ nào sau đây thường được sử dụng để tạo ra các biểu đồ tương tác và nhúng chúng vào các ứng dụng web hoặc dashboard?
A. Microsoft Paint
B. Chart.js
C. Notepad
D. Word
19. Trong thiết kế trực quan hóa dữ liệu, nguyên tắc 'Gestalt′ nào đề cập đến việc nhóm các đối tượng gần nhau lại với nhau?
A. Nguyên tắc Tương đồng (Similarity)
B. Nguyên tắc Gần gũi (Proximity)
C. Nguyên tắc Liên tục (Continuity)
D. Nguyên tắc Đóng kín (Closure)
20. Trong thiết kế trực quan hóa dữ liệu, 'tỷ lệ khung hình dữ liệu′ (data-ink ratio) đề cập đến điều gì?
A. Tỷ lệ giữa kích thước biểu đồ và kích thước màn hình hiển thị
B. Tỷ lệ giữa lượng 'mực′ (hoặc pixel) thực sự dùng để hiển thị dữ liệu so với tổng lượng 'mực′ dùng trong biểu đồ
C. Tỷ lệ giữa số lượng điểm dữ liệu và số lượng trục tọa độ
D. Tỷ lệ giữa thời gian tạo biểu đồ và thời gian phân tích dữ liệu
21. Loại biểu đồ nào sau đây **KHÔNG** phù hợp để so sánh giá trị giữa các danh mục khác nhau?
A. Biểu đồ cột (Bar chart)
B. Biểu đồ tròn (Pie chart)
C. Biểu đồ đường (Line chart)
D. Biểu đồ thanh (Column chart)
22. Khi nào thì việc sử dụng biểu đồ 3D trong trực quan hóa dữ liệu được khuyến khích?
A. Trong mọi trường hợp để tăng tính thẩm mỹ
B. Khi cần thể hiện dữ liệu có ba chiều
C. Rất hiếm khi, vì biểu đồ 3D thường gây khó khăn trong việc đọc và so sánh giá trị chính xác
D. Khi dữ liệu có số lượng chiều lớn hơn 3
23. Ưu điểm chính của việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu tương tác là gì?
A. Giảm dung lượng lưu trữ dữ liệu
B. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu
C. Cho phép người dùng khám phá dữ liệu theo nhiều chiều và chi tiết hơn
D. Đảm bảo tính bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu
24. Loại biểu đồ nào sau đây phù hợp nhất để hiển thị sự thay đổi của các thành phần trong tổng thể theo thời gian?
A. Biểu đồ tròn (Pie chart)
B. Biểu đồ cột chồng (Stacked column chart) hoặc biểu đồ diện tích chồng (Stacked area chart)
C. Biểu đồ phân tán (Scatter plot)
D. Biểu đồ hộp (Boxplot)
25. Biểu đồ 'heatmap′ (bản đồ nhiệt) thường được sử dụng để trực quan hóa loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu văn bản
B. Dữ liệu phân cấp
C. Dữ liệu ma trận hoặc dữ liệu có hai chiều (ví dụ: mối tương quan giữa các biến)
D. Dữ liệu âm thanh
26. Công cụ nào sau đây chủ yếu được sử dụng cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn (Big Data) trong môi trường doanh nghiệp?
A. Microsoft Paint
B. Tableau
C. Microsoft Word
D. Google Docs
27. Biểu đồ 'boxplot′ (biểu đồ hộp) thường được sử dụng để thể hiện điều gì về một tập dữ liệu?
A. Tần suất xuất hiện của các giá trị
B. Phân phối và các giá trị ngoại lệ (outliers)
C. Mối tương quan giữa hai biến số
D. Xu hướng theo thời gian của dữ liệu
28. Công cụ trực quan hóa dữ liệu nào sau đây **KHÔNG** tập trung chủ yếu vào việc phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu phức tạp?
A. Tableau
B. Power BI
C. Google Data Studio
D. Python với thư viện Seaborn
29. Lựa chọn màu sắc trong trực quan hóa dữ liệu nên tuân theo nguyên tắc nào để đảm bảo hiệu quả truyền đạt thông tin tốt nhất?
A. Sử dụng càng nhiều màu sắc càng tốt để tăng tính thẩm mỹ
B. Chọn màu sắc ngẫu nhiên để tạo sự bất ngờ
C. Sử dụng màu sắc có chủ đích, nhất quán và phù hợp với ngữ cảnh dữ liệu
D. Chỉ sử dụng màu đen và trắng để đảm bảo tính chuyên nghiệp
30. Khái niệm 'chartjunk′ trong trực quan hóa dữ liệu đề cập đến điều gì?
A. Các biểu đồ có chất lượng in kém
B. Các yếu tố trang trí không cần thiết làm giảm khả năng truyền đạt thông tin của biểu đồ
C. Các loại biểu đồ lỗi thời và ít được sử dụng
D. Các biểu đồ được tạo ra từ dữ liệu rác
