Đề 13 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh

1. Đâu là định nghĩa chính xác nhất về Khoa học Dữ liệu trong bối cảnh kinh tế và kinh doanh?

A. Nghiên cứu lý thuyết về dữ liệu và các thuật toán.

B. Ứng dụng các phương pháp khoa học để khai thác thông tin và tri thức hữu ích từ dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

C. Lập trình máy tính và phát triển phần mềm quản lý dữ liệu.

D. Thống kê mô tả dữ liệu kinh doanh hàng ngày.

2. Công cụ nào sau đây thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu để xử lý và phân tích dữ liệu lớn?

A. Microsoft Word

B. Microsoft Excel

C. Python và R

D. Adobe Photoshop

3. Trong lĩnh vực bán lẻ, khoa học dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa chiến lược giá bằng cách nào?

A. Tăng giá tất cả sản phẩm.

B. Phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, đối thủ cạnh tranh và yếu tố thị trường để định giá sản phẩm phù hợp, tối đa hóa lợi nhuận.

C. Giảm giá tất cả sản phẩm để thu hút khách hàng.

D. Sao chép giá của đối thủ cạnh tranh.

4. Trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu có thể được ứng dụng để phát hiện gian lận bằng cách nào?

A. Tăng cường bảo mật mật khẩu người dùng.

B. Phân tích lịch sử giao dịch và hành vi bất thường để xác định các giao dịch có dấu hiệu gian lận.

C. Kiểm tra thông tin lý lịch khách hàng mới.

D. Tự động khóa tài khoản sau một số lần đăng nhập sai.

5. Trong khoa học dữ liệu, `overfitting′ (quá khớp) là gì và tại sao nó là một vấn đề?

A. Hiện tượng mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới, do mô hình học cả nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.

B. Hiện tượng mô hình học quá chậm.

C. Hiện tượng thiếu dữ liệu huấn luyện.

D. Hiện tượng dữ liệu bị trùng lặp.

6. Trong kinh doanh, kỹ thuật `data mining′ (khai thác dữ liệu) chủ yếu được sử dụng để làm gì?

A. Bảo mật dữ liệu khách hàng.

B. Tìm kiếm các mẫu ẩn và tri thức giá trị từ lượng lớn dữ liệu.

C. Tạo ra các báo cáo tài chính.

D. Thiết kế giao diện người dùng cho ứng dụng web.

7. Trong quản lý chuỗi cung ứng, khoa học dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa yếu tố nào sau đây?

A. Thiết kế logo thương hiệu.

B. Tuyển dụng nhân viên mới.

C. Dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa lộ trình vận chuyển.

D. Lập kế hoạch marketing truyền thông.

8. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu, giúp nhận diện xu hướng và mẫu một cách trực quan?

A. Mô hình hóa hồi quy tuyến tính.

B. Phân tích phương sai (ANOVA).

C. Biểu đồ và đồ thị (ví dụ: biểu đồ cột, đường, phân tán).

D. Kiểm định giả thuyết thống kê.

9. Trong khoa học dữ liệu, `bias′ (thiên vị) trong dữ liệu hoặc mô hình có thể dẫn đến hậu quả gì?

A. Tăng tốc độ phân tích dữ liệu.

B. Kết quả phân tích hoặc dự đoán không chính xác, không công bằng hoặc phân biệt đối xử.

C. Mô hình trở nên dễ hiểu hơn.

D. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.

10. Phương pháp `time series analysis′ (phân tích chuỗi thời gian) thường được sử dụng trong kinh tế và kinh doanh để làm gì?

A. Phân tích dữ liệu hình ảnh.

B. Phân tích dữ liệu văn bản.

C. Phân tích dữ liệu theo thời gian để tìm hiểu xu hướng, chu kỳ và dự báo giá trị tương lai (ví dụ: dự báo doanh số, giá cổ phiếu).

D. Phân tích dữ liệu mạng xã hội.

11. Kỹ thuật `clustering′ (phân cụm) trong khoa học dữ liệu được sử dụng để làm gì?

A. Đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.

B. Phân nhóm các đối tượng tương tự nhau dựa trên đặc điểm dữ liệu.

C. Xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu.

D. Phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng.

12. Đâu là một thách thức về mặt kỹ thuật khi làm việc với dữ liệu lớn (Big Data)?

A. Thiếu nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu.

B. Khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu với khối lượng, tốc độ và sự đa dạng lớn.

C. Chi phí phần mềm phân tích dữ liệu.

D. Khả năng bảo mật dữ liệu.

13. Mô hình `hồi quy tuyến tính′ thường được sử dụng trong kinh tế lượng và khoa học dữ liệu để làm gì?

A. Phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau.

B. Dự đoán giá trị của một biến số phụ thuộc dựa trên một hoặc nhiều biến số độc lập.

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

D. Giảm chiều dữ liệu để đơn giản hóa phân tích.

14. Trong bối cảnh kinh doanh trực tuyến, khoa học dữ liệu được ứng dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng bằng cách nào?

A. Tăng giá sản phẩm cho từng khách hàng.

B. Hiển thị quảng cáo chung cho tất cả người dùng.

C. Đề xuất sản phẩm, nội dung và ưu đãi phù hợp dựa trên lịch sử và hành vi của từng người dùng.

D. Giới hạn quyền truy cập vào một số tính năng của trang web.

15. Sự khác biệt chính giữa `machine learning′ (học máy) và `deep learning′ (học sâu) là gì?

A. Học máy sử dụng ít dữ liệu hơn học sâu.

B. Học sâu là một nhánh của học máy, sử dụng mạng nơ-ron sâu (nhiều lớp) để học các biểu diễn phức tạp từ dữ liệu.

C. Học máy chỉ áp dụng cho dữ liệu văn bản, còn học sâu cho dữ liệu hình ảnh.

D. Học sâu dễ cài đặt và sử dụng hơn học máy.

16. Trong lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu có thể được ứng dụng để làm gì?

A. Điều khiển robot phẫu thuật.

B. Dự đoán nguy cơ mắc bệnh, cá nhân hóa phương pháp điều trị và tối ưu hóa quản lý bệnh viện.

C. Sản xuất thuốc mới.

D. Xây dựng phòng khám bệnh từ xa.

17. Trong marketing, phân tích `sentiment analysis′ (phân tích cảm xúc) được sử dụng để làm gì?

A. Đo lường hiệu quả chi phí quảng cáo.

B. Phân tích cảm xúc và thái độ của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu thông qua văn bản (ví dụ: bình luận, đánh giá).

C. Xác định nhân khẩu học của khách hàng mục tiêu.

D. Dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.

18. Trong khoa học dữ liệu, `data quality′ (chất lượng dữ liệu) được đánh giá dựa trên những tiêu chí chính nào?

A. Kích thước dữ liệu.

B. Tính chính xác, đầy đủ, nhất quán, kịp thời và hợp lệ của dữ liệu.

C. Độ phức tạp của dữ liệu.

D. Nguồn gốc dữ liệu.

19. Đâu là thách thức chính về mặt đạo đức khi ứng dụng khoa học dữ liệu trong kinh doanh?

A. Chi phí đầu tư vào công nghệ và nhân lực.

B. Sự phức tạp của các thuật toán phân tích dữ liệu.

C. Nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu cá nhân không minh bạch.

D. Khả năng dữ liệu bị lỗi thời nhanh chóng.

20. Đâu là một ví dụ về ứng dụng khoa học dữ liệu trong lĩnh vực nhân sự (HR)?

A. Quản lý kho hàng.

B. Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên và tối ưu hóa quy trình tuyển dụng.

C. Phân tích đối thủ cạnh tranh.

D. Thiết kế chiến dịch quảng cáo.

21. Kỹ thuật `dimensionality reduction′ (giảm chiều dữ liệu) trong khoa học dữ liệu được sử dụng để làm gì?

A. Tăng kích thước dữ liệu.

B. Giảm số lượng biến số (features) trong dữ liệu, giúp đơn giản hóa mô hình, giảm nhiễu và tăng tốc độ tính toán.

C. Mã hóa dữ liệu để bảo mật.

D. Chia dữ liệu thành các phần nhỏ hơn.

22. Khái niệm `data governance′ (quản trị dữ liệu) trong doanh nghiệp bao gồm những hoạt động chính nào?

A. Phát triển phần mềm quản lý dữ liệu.

B. Đảm bảo chất lượng, bảo mật, tuân thủ quy định và quản lý vòng đời dữ liệu trong toàn tổ chức.

C. Thu thập dữ liệu từ mạng xã hội.

D. Phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.

23. Thuật ngữ `feature engineering′ trong khoa học dữ liệu đề cập đến quá trình nào?

A. Lựa chọn phần cứng máy tính phù hợp cho phân tích dữ liệu.

B. Thiết kế giao diện người dùng cho phần mềm phân tích dữ liệu.

C. Chọn lọc, biến đổi và tạo ra các đặc trưng (features) phù hợp từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất mô hình học máy.

D. Xây dựng kho dữ liệu (data warehouse).

24. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, khoa học dữ liệu có thể giúp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) bằng cách nào?

A. Tăng giá vận chuyển.

B. Cải thiện trải nghiệm người dùng trên website, tối ưu hóa quy trình mua hàng và đề xuất sản phẩm phù hợp.

C. Giảm chất lượng hình ảnh sản phẩm để website tải nhanh hơn.

D. Giảm số lượng sản phẩm hiển thị trên trang chủ.

25. Phương pháp `cross-validation′ (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì trong quá trình xây dựng mô hình học máy?

A. Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

B. Đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy và điều chỉnh tham số mô hình để tránh overfitting.

C. Trực quan hóa kết quả mô hình.

D. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.

26. Loại phân tích dữ liệu nào tập trung vào việc dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai?

A. Phân tích mô tả

B. Phân tích chẩn đoán

C. Phân tích dự đoán

D. Phân tích quy tắc

27. Thuật ngữ `A∕B testing′ (thử nghiệm A∕B) trong khoa học dữ liệu và marketing được sử dụng để làm gì?

A. Kiểm tra tốc độ website.

B. So sánh hiệu quả của hai phiên bản khác nhau (A và B) của một yếu tố (ví dụ: trang web, email marketing) để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

C. Đo lường sự hài lòng của khách hàng.

D. Phân tích đối thủ cạnh tranh.

28. Ứng dụng nào sau đây thể hiện việc sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng trong ngành dịch vụ?

A. Tự động hóa dây chuyền sản xuất.

B. Sử dụng chatbot để trả lời câu hỏi của khách hàng và cung cấp hỗ trợ 24∕7.

C. Tối ưu hóa lịch trình làm việc của nhân viên.

D. Giảm chi phí thuê văn phòng.

29. Mục tiêu chính của việc xây dựng một `data warehouse′ (kho dữ liệu) trong doanh nghiệp là gì?

A. Thay thế hệ thống cơ sở dữ liệu giao dịch hiện tại.

B. Tập hợp và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một nơi duy nhất, phục vụ cho mục đích phân tích và báo cáo.

C. Bảo mật dữ liệu khỏi truy cập trái phép.

D. Tăng tốc độ giao dịch trực tuyến.

30. Đâu là một ví dụ về ứng dụng của khoa học dữ liệu trong quản lý rủi ro tài chính?

A. Tự động hóa quy trình kế toán.

B. Dự báo rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường.

C. Thiết kế sản phẩm tài chính mới.

D. Quản lý danh mục đầu tư cá nhân.