Đề 3 - Đề thi, câu hỏi trắc nghiệm online Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh
1. Kỹ thuật giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) nào thường được sử dụng để giảm số lượng biến đầu vào trong một mô hình, đồng thời giữ lại phần lớn thông tin quan trọng?
A. Phân tích hồi quy tuyến tính
B. Phân tích phương sai
C. Phân tích thành phần chính (PCA)
D. Phân tích chuỗi thời gian
2. Trong lĩnh vực bảo hiểm, khoa học dữ liệu được sử dụng để định giá bảo hiểm (insurance pricing). Mục tiêu chính của việc này là gì?
A. Tối đa hóa số lượng khách hàng mua bảo hiểm
B. Định giá phí bảo hiểm sao cho phù hợp với rủi ro và đảm bảo lợi nhuận cho công ty bảo hiểm
C. Giảm thiểu chi phí hoạt động của công ty bảo hiểm
D. Tăng cường quan hệ đối tác với các đại lý bảo hiểm
3. Thuật ngữ nào mô tả quá trình làm sạch, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để chuẩn bị cho phân tích?
A. Trực quan hóa dữ liệu
B. Khai thác dữ liệu
C. ETL (Extract, Transform, Load)
D. Phân tích dữ liệu khám phá
4. Trong phân tích văn bản (text analytics) ứng dụng trong kinh doanh, kỹ thuật nào được sử dụng để xác định chủ đề chính hoặc các chủ đề được thảo luận nhiều nhất trong một tập hợp các văn bản (ví dụ: đánh giá sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội)?
A. Phân tích cảm xúc (Sentiment analysis)
B. Mô hình hóa chủ đề (Topic modeling)
C. Nhận dạng thực thể có tên (Named entity recognition)
D. Phân tích cú pháp (Parsing)
5. Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, ứng dụng nào của khoa học dữ liệu giúp tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng thông qua văn bản hoặc giọng nói?
A. Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
B. Chatbot sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)
C. Hệ thống gợi ý sản phẩm (Recommendation system)
D. Phần mềm kế toán
6. Trong phân tích rủi ro hoạt động của ngân hàng, khoa học dữ liệu có thể giúp xác định các yếu tố nào?
A. Các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng
B. Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nền kinh tế
C. Các lỗ hổng trong quy trình và hệ thống có thể dẫn đến tổn thất
D. Sở thích của khách hàng về các sản phẩm tài chính
7. Trong lĩnh vực nông nghiệp, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc trồng trọt và thu hoạch. Biến nào sau đây có khả năng là một yếu tố quan trọng trong mô hình dự đoán năng suất cây trồng?
A. Giá cổ phiếu của công ty phân bón
B. Độ ẩm của đất, lượng mưa và nhiệt độ
C. Số lượng quảng cáo về sản phẩm nông nghiệp
D. Màu sắc của lá cây
8. Trong lĩnh vực quản lý nhân sự, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán khả năng nhân viên rời bỏ công ty. Ứng dụng này được gọi là gì?
A. Phân tích hiệu suất làm việc
B. Phân tích sự hài lòng của nhân viên
C. Phân tích tỷ lệ nghỉ việc (Employee attrition analysis)
D. Phân tích đa dạng nhân sự
9. Trong quản lý rủi ro, khoa học dữ liệu được sử dụng để đánh giá và dự đoán rủi ro tín dụng. Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là một biến đầu vào tiềm năng trong mô hình dự đoán rủi ro tín dụng?
A. Lịch sử tín dụng của khách hàng
B. Thu nhập hàng tháng của khách hàng
C. Màu sắc yêu thích của khách hàng
D. Tỷ lệ nợ trên thu nhập của khách hàng
10. Trong lĩnh vực quản lý tài chính cá nhân, ứng dụng khoa học dữ liệu nào giúp người dùng theo dõi chi tiêu, lập ngân sách và đưa ra lời khuyên tài chính cá nhân hóa?
A. Hệ thống gợi ý du lịch
B. Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
C. Ứng dụng quản lý tài chính cá nhân (Personal finance management app)
D. Hệ thống dự báo thời tiết
11. Trong lĩnh vực năng lượng, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà. Phương pháp nào sau đây thường được áp dụng?
A. Phân tích mạng xã hội
B. Phân tích cảm xúc
C. Phân tích hồi quy và học máy để dự đoán nhu cầu năng lượng
D. Phân tích chuỗi thời gian để dự báo giá năng lượng
12. Trong lĩnh vực du lịch, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng du lịch và tối ưu hóa giá phòng khách sạn. Phương pháp nào sau đây thường được áp dụng?
A. Phân tích mạng xã hội để xác định địa điểm du lịch phổ biến
B. Phân tích chuỗi thời gian và hồi quy để dự đoán nhu cầu và giá
C. Phân tích cảm xúc để đánh giá trải nghiệm của khách hàng
D. Phân tích cụm để phân nhóm khách hàng theo sở thích du lịch
13. Mô hình nào trong học máy được sử dụng để dự đoán xác suất một khách hàng sẽ rời bỏ dịch vụ (churn) dựa trên dữ liệu về hành vi và đặc điểm của khách hàng?
A. Mô hình cây quyết định
B. Mô hình hồi quy tuyến tính
C. Mô hình phân cụm K-means
D. Mô hình chuỗi Markov
14. Trong marketing, khoa học dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo bằng cách nào?
A. Tăng cường tính sáng tạo của quảng cáo
B. Xác định đối tượng mục tiêu phù hợp nhất và cá nhân hóa thông điệp
C. Giảm chi phí sản xuất quảng cáo
D. Tăng số lượng kênh phân phối quảng cáo
15. Phương pháp nào trong khoa học dữ liệu giúp xác định các quy luật kết hợp giữa các sản phẩm mà khách hàng thường mua cùng nhau, từ đó hỗ trợ việc bố trí sản phẩm và khuyến mãi?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích giỏ hàng (Market Basket Analysis)
C. Phân tích chuỗi thời gian
D. Phân tích phương sai
16. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, khoa học dữ liệu được sử dụng để xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm (recommendation system). Dữ liệu nào sau đây thường được sử dụng để xây dựng hệ thống này?
A. Dữ liệu thời tiết
B. Lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của khách hàng
C. Dữ liệu về giá cổ phiếu
D. Dữ liệu về tình hình giao thông
17. Trong lĩnh vực sản xuất, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì (predictive maintenance). Mục tiêu chính của việc này là gì?
A. Giảm chi phí mua máy móc mới
B. Tối đa hóa thời gian hoạt động của máy móc và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động do hỏng hóc
C. Tăng số lượng công nhân bảo trì
D. Giảm chi phí đào tạo công nhân bảo trì
18. Trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng từ các cuộc khảo sát. Kỹ thuật nào sau đây thường được sử dụng để xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích hồi quy đa biến (Multiple regression analysis)
C. Phân tích cụm (Clustering)
D. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
19. Trong lĩnh vực bất động sản, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán giá nhà. Biến nào sau đây có khả năng KHÔNG phải là một yếu tố quan trọng trong mô hình dự đoán giá nhà?
A. Diện tích của ngôi nhà
B. Vị trí của ngôi nhà
C. Số lượng phòng ngủ và phòng tắm
D. Màu sơn của ngôi nhà
20. Công cụ hoặc ngôn ngữ lập trình nào sau đây được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu để thực hiện các phân tích thống kê và xây dựng mô hình học máy?
A. Microsoft Excel
B. R và Python
C. Microsoft Word
D. Adobe Photoshop
21. Trong phân tích chuỗi cung ứng, kỹ thuật mô phỏng Monte Carlo thường được sử dụng để làm gì?
A. Dự đoán nhu cầu sản phẩm chính xác tuyệt đối
B. Ước tính tác động của các yếu tố ngẫu nhiên đến hiệu suất chuỗi cung ứng
C. Tối ưu hóa chi phí vận chuyển bằng thuật toán di truyền
D. Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính để dự báo giá nguyên vật liệu
22. Trong lĩnh vực logistics, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển. Phương pháp nào sau đây thường được áp dụng?
A. Phân tích cảm xúc để đánh giá sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ vận chuyển
B. Thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: thuật toán di truyền, thuật toán tìm kiếm lân cận) để tìm lộ trình ngắn nhất và hiệu quả nhất
C. Phân tích mạng xã hội để xác định các điểm giao hàng tiềm năng
D. Phân tích chuỗi thời gian để dự đoán nhu cầu vận chuyển
23. Kỹ thuật nào trong khoa học dữ liệu thường được sử dụng để phân khúc khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua sắm, nhân khẩu học và các đặc điểm khác?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích cụm (Clustering)
C. Phân tích thành phần chính (PCA)
D. Phân tích tương quan
24. Trong chuỗi cung ứng, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa mức tồn kho. Mục tiêu chính của việc này là gì?
A. Tăng chi phí lưu trữ
B. Giảm thiểu chi phí tồn kho và đảm bảo đáp ứng nhu cầu khách hàng
C. Tăng số lượng nhà cung cấp
D. Giảm số lượng sản phẩm
25. Trong lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán nguy cơ mắc bệnh của bệnh nhân. Biến nào sau đây có khả năng là một yếu tố quan trọng trong mô hình dự đoán này?
A. Màu sắc yêu thích của bệnh nhân
B. Tiền sử bệnh lý, tuổi tác và chỉ số BMI của bệnh nhân
C. Số lượng bạn bè của bệnh nhân trên mạng xã hội
D. Địa chỉ nhà của bệnh nhân
26. Trong lĩnh vực bán lẻ, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa vị trí đặt cửa hàng mới. Phương pháp nào sau đây thường được áp dụng?
A. Phân tích mạng xã hội để xác định khu vực có nhiều người dùng tiềm năng
B. Phân tích không gian địa lý (Geospatial analysis) và mô hình hóa để dự đoán doanh thu
C. Phân tích cảm xúc để đánh giá phản hồi của khách hàng về sản phẩm
D. Phân tích cụm để phân nhóm khách hàng theo khu vực địa lý
27. Trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu được sử dụng để phát hiện gian lận bằng cách phân tích các mẫu giao dịch bất thường. Phương pháp nào thường được áp dụng?
A. Phân tích Monte Carlo
B. Học máy giám sát (Supervised learning)
C. Phân tích đường dẫn tới hạn (Critical path analysis)
D. Phân tích SWOT
28. Khi đánh giá hiệu quả của một mô hình học máy, độ đo nào sau đây thể hiện tỷ lệ các trường hợp dương tính được dự đoán chính xác trong tổng số các trường hợp thực tế là dương tính?
A. Độ chính xác (Accuracy)
B. Độ thu hồi (Recall)
C. Độ đo F1 (F1-score)
D. Độ đo AUC (AUC score)
29. Trong kinh tế lượng, phương pháp nào sử dụng dữ liệu bảng (panel data) để kiểm soát các yếu tố không quan sát được, không thay đổi theo thời gian nhưng có thể ảnh hưởng đến kết quả?
A. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effects model)
B. Mô hình sai phân bậc nhất (First difference model)
C. Mô hình tác động cố định (Fixed effects model)
D. Mô hình hồi quy gộp (Pooled regression model)
30. Trong kinh doanh, ứng dụng nào của khoa học dữ liệu giúp dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai dựa trên dữ liệu bán hàng trong quá khứ, thông tin thị trường và các yếu tố kinh tế?
A. Phân tích độ nhạy
B. Dự báo chuỗi thời gian
C. Phân tích hồi quy
D. Kiểm định giả thuyết
