Đề 12 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh

1. Thuật ngữ `Big Data′ trong kinh doanh đề cập đến đặc điểm nào của dữ liệu?

A. Dữ liệu có cấu trúc rõ ràng.

B. Dữ liệu có kích thước nhỏ.

C. Dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ cao và đa dạng.

D. Dữ liệu được thu thập thủ công.

2. Đâu là một kỹ năng quan trọng của một chuyên gia khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh?

A. Khả năng thiết kế đồ họa.

B. Khả năng giao tiếp và trình bày kết quả phân tích.

C. Khả năng quản lý dự án xây dựng.

D. Khả năng hàn và lắp ráp linh kiện điện tử.

3. Trong chuỗi cung ứng, ứng dụng khoa học dữ liệu nào giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho?

A. Phân tích cảm xúc khách hàng.

B. Dự báo nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho.

C. Phân tích cạnh tranh về giá.

D. Tự động hóa quy trình sản xuất.

4. Trong quản lý rủi ro, khoa học dữ liệu giúp các tổ chức dự đoán và giảm thiểu rủi ro nào sau đây?

A. Rủi ro pháp lý.

B. Rủi ro hoạt động.

C. Rủi ro tín dụng.

D. Tất cả các loại rủi ro trên.

5. Kỹ thuật `khai phá dữ liệu′ (data mining) trong kinh doanh thường được sử dụng để làm gì?

A. Bảo mật dữ liệu khách hàng.

B. Tìm kiếm các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu.

C. Sao lưu và phục hồi dữ liệu.

D. Thiết kế giao diện người dùng cho ứng dụng kinh doanh.

6. Trong lĩnh vực nhân sự (HR), khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để làm gì?

A. Tuyển dụng và giữ chân nhân tài.

B. Quản lý kho hàng.

C. Dự báo giá cổ phiếu.

D. Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh.

7. Trong kinh doanh, ứng dụng nào của khoa học dữ liệu giúp dự đoán xu hướng thị trường và hành vi khách hàng?

A. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

B. Phân tích rủi ro tài chính.

C. Phân tích dự báo.

D. Phân khúc khách hàng.

8. Trong lĩnh vực sản xuất, khoa học dữ liệu có thể giúp cải thiện điều gì?

A. Thiết kế bao bì sản phẩm.

B. Dự báo bảo trì máy móc và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

C. Tuyển dụng công nhân sản xuất.

D. Lựa chọn màu sắc sản phẩm.

9. Đâu là vai trò chính của trực quan hóa dữ liệu trong khoa học dữ liệu kinh doanh?

A. Tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu.

B. Giúp con người dễ dàng hiểu và diễn giải dữ liệu.

C. Tăng cường bảo mật dữ liệu.

D. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.

10. Trong kinh doanh, `phân tích văn bản′ (text analysis) thường được sử dụng để làm gì?

A. Phân tích số liệu bán hàng.

B. Phân tích ý kiến khách hàng từ đánh giá và bình luận trực tuyến.

C. Phân tích dữ liệu hình ảnh sản phẩm.

D. Phân tích dữ liệu vị trí địa lý.

11. Trong phân tích rủi ro tín dụng, khoa học dữ liệu có thể giúp ngân hàng làm gì?

A. Tăng lãi suất cho vay.

B. Dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng.

C. Giảm chi phí marketing.

D. Tự động hóa quy trình giao dịch ngân hàng.

12. Trong lĩnh vực marketing, ứng dụng nào của khoa học dữ liệu giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng?

A. Phân tích SWOT.

B. Hệ thống gợi ý sản phẩm và nội dung.

C. Nghiên cứu từ khóa SEO.

D. Quản lý chiến dịch email marketing hàng loạt.

13. Ứng dụng nào sau đây của khoa học dữ liệu KHÔNG trực tiếp liên quan đến kinh doanh và kinh tế?

A. Phân tích thị trường chứng khoán.

B. Chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh y tế.

C. Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trực tuyến.

D. Dự báo doanh số bán lẻ.

14. Trong kinh tế học, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích và dự báo điều gì?

A. Thời tiết hàng ngày.

B. Xu hướng giá cổ phiếu và chỉ số kinh tế vĩ mô.

C. Sở thích cá nhân của từng người tiêu dùng.

D. Màu sắc ưa thích của sản phẩm.

15. Trong phân tích dữ liệu kinh doanh, `dữ liệu có cấu trúc′ (structured data) khác biệt với `dữ liệu phi cấu trúc′ (unstructured data) như thế nào?

A. Dữ liệu có cấu trúc dễ dàng tìm kiếm hơn.

B. Dữ liệu có cấu trúc có kích thước lớn hơn.

C. Dữ liệu có cấu trúc không thể phân tích được.

D. Dữ liệu có cấu trúc chỉ tồn tại ở dạng văn bản.

16. Mô hình `học máy có giám sát′ (supervised learning) khác biệt với `học máy không giám sát′ (unsupervised learning) chủ yếu ở điểm nào?

A. Tốc độ xử lý dữ liệu.

B. Loại dữ liệu đầu vào (có nhãn hay không nhãn).

C. Độ phức tạp của thuật toán.

D. Khả năng mở rộng của mô hình.

17. Để đảm bảo tính công bằng và tránh thiên vị trong các mô hình khoa học dữ liệu kinh doanh, cần chú ý đến điều gì?

A. Sử dụng thuật toán học máy phức tạp hơn.

B. Kiểm tra và đánh giá mô hình về tính công bằng trên các nhóm khác nhau.

C. Giấu thông tin nhạy cảm khỏi dữ liệu huấn luyện.

D. Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện.

18. Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh chủ yếu tập trung vào việc trích xuất giá trị và tri thức từ đâu?

A. Ý kiến chuyên gia và kinh nghiệm quản lý.

B. Dữ liệu lớn và phức tạp.

C. Các mô hình kinh tế truyền thống.

D. Phần mềm quản lý doanh nghiệp.

19. Vấn đề đạo đức nào sau đây KHÔNG liên quan đến việc sử dụng khoa học dữ liệu trong kinh doanh?

A. Sự thiên vị trong thuật toán.

B. Xâm phạm quyền riêng tư dữ liệu.

C. Sử dụng dữ liệu để tăng lợi nhuận.

D. Thiếu minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu.

20. Đâu là thách thức chính khi áp dụng khoa học dữ liệu vào các quyết định kinh tế và kinh doanh?

A. Sự thiếu hụt các công cụ phần mềm mạnh mẽ.

B. Chi phí đầu tư vào công nghệ thông tin quá thấp.

C. Vấn đề về chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu.

D. Sự phản đối từ các nhà quản lý cấp cao.

21. Để đánh giá hiệu quả của một mô hình dự báo kinh doanh, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng?

A. Số lượng dòng code trong mô hình.

B. Thời gian chạy mô hình.

C. Độ chính xác dự báo (ví dụ: RMSE, MAE).

D. Kích thước dữ liệu huấn luyện.

22. Trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu được ứng dụng để phát hiện gian lận chủ yếu dựa trên điều gì?

A. Phân tích văn bản từ báo cáo tài chính.

B. Phân tích mạng xã hội của nhân viên.

C. Phân tích các mẫu giao dịch bất thường.

D. Dữ liệu vị trí địa lý của khách hàng.

23. Phương pháp phân tích `phân cụm′ (clustering) trong khoa học dữ liệu thường được sử dụng để làm gì trong marketing?

A. Dự đoán doanh số bán hàng.

B. Phân khúc thị trường khách hàng.

C. Đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo.

D. Tối ưu hóa giá sản phẩm.

24. Công nghệ nào sau đây đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích Big Data trong khoa học dữ liệu?

A. Microsoft Excel.

B. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS).

C. Hadoop và Spark.

D. Phần mềm soạn thảo văn bản.

25. Khi xây dựng mô hình học máy cho kinh doanh, bước nào sau đây là quan trọng NHẤT để đảm bảo mô hình hoạt động tốt trong thực tế?

A. Chọn thuật toán phức tạp nhất.

B. Huấn luyện mô hình trên dữ liệu lớn nhất có thể.

C. Đánh giá và kiểm thử mô hình kỹ lưỡng trên dữ liệu kiểm thử.

D. Tối ưu hóa thời gian huấn luyện mô hình.

26. Phương pháp `phân tích hồi quy′ (regression analysis) trong khoa học dữ liệu thường được sử dụng để làm gì trong kinh doanh?

A. Phân loại khách hàng thành nhóm.

B. Dự đoán giá trị một biến số dựa trên các biến số khác.

C. Tìm kiếm các quy luật kết hợp trong dữ liệu giao dịch.

D. Giảm số chiều dữ liệu.

27. Đâu là một thách thức về mặt kỹ thuật khi làm việc với Big Data trong khoa học dữ liệu kinh doanh?

A. Sự thiếu hụt ý tưởng kinh doanh.

B. Khả năng mở rộng và hiệu suất tính toán.

C. Chi phí thuê văn phòng làm việc.

D. Sự thay đổi luật pháp về kinh doanh.

28. Đâu là một ví dụ về ứng dụng khoa học dữ liệu trong lĩnh vực logistics?

A. Thiết kế website bán hàng.

B. Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và quản lý đội xe.

C. Phân tích đối thủ cạnh tranh.

D. Quản lý quan hệ với nhà cung cấp.

29. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, khoa học dữ liệu được sử dụng để tối ưu hóa điều gì?

A. Thiết kế logo thương hiệu.

B. Giá cả sản phẩm và trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

C. Vận chuyển hàng hóa bằng drone.

D. In ấn tờ rơi quảng cáo.

30. Công cụ nào sau đây KHÔNG phải là một phần cốt lõi của quy trình khoa học dữ liệu trong kinh doanh?

A. Thống kê suy diễn.

B. Máy học.

C. Phân tích hồi quy.

D. Quản lý quan hệ khách hàng (CRM).