Đề 8 – Đề thi, câu hỏi trắc nghiệm online Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh

1. Trong khai thác dữ liệu, 'market basket analysis' thường được sử dụng để làm gì?

A. Dự báo doanh thu trong tương lai.

B. Phân tích hiệu quả hoạt động của nhân viên.

C. Tìm ra các mối liên hệ giữa các sản phẩm thường được mua cùng nhau.

D. Xác định khách hàng tiềm năng.

2. Đâu là một ứng dụng của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực nhân sự (HR)?

A. Tự động hóa quy trình sản xuất.

B. Dự đoán tỷ lệ nhân viên nghỉ việc.

C. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

D. Phát hiện gian lận tài chính.

3. Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ 'curse of dimensionality' đề cập đến vấn đề gì?

A. Khó khăn trong việc tìm kiếm dữ liệu chất lượng.

B. Sự gia tăng số lượng chiều dữ liệu dẫn đến hiệu suất mô hình giảm sút.

C. Chi phí lưu trữ dữ liệu quá cao.

D. Sự thiếu hụt chuyên gia khoa học dữ liệu.

4. Đâu là một ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc trong kinh doanh?

A. Dữ liệu doanh thu hàng tháng.

B. Bảng dữ liệu khách hàng.

C. Bài đăng trên mạng xã hội.

D. Hồ sơ giao dịch ngân hàng.

5. Trong phân tích dữ liệu lớn, MapReduce là gì?

A. Một ngôn ngữ lập trình.

B. Một framework lập trình cho phép xử lý song song dữ liệu trên các cluster máy tính.

C. Một công cụ trực quan hóa dữ liệu.

D. Một thuật toán machine learning.

6. Trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu được sử dụng để phát hiện gian lận như thế nào?

A. Bằng cách tạo ra các giao dịch giả mạo để kiểm tra hệ thống.

B. Bằng cách phân tích các mẫu giao dịch bất thường.

C. Bằng cách mã hóa dữ liệu giao dịch.

D. Bằng cách giới hạn số lượng giao dịch mỗi ngày.

7. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một mô hình phân loại?

A. R-squared.

B. Mean Squared Error (MSE).

C. Confusion Matrix.

D. Root Mean Squared Error (RMSE).

8. Trong phân tích rủi ro tín dụng, loại mô hình nào thường được sử dụng để dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng?

A. Mô hình ARIMA.

B. Mô hình cây quyết định.

C. Mô hình hồi quy phân vị.

D. Mô hình chuỗi Markov.

9. Lợi ích chính của việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu trong kinh doanh là gì?

A. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu.

B. Giúp dễ dàng nhận diện các xu hướng và mẫu trong dữ liệu.

C. Giảm dung lượng lưu trữ dữ liệu.

D. Tự động hóa việc thu thập dữ liệu.

10. Trong machine learning, cross-validation được sử dụng để làm gì?

A. Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

B. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa thấy.

C. Giảm kích thước tập dữ liệu.

D. Tối ưu hóa các tham số của mô hình.

11. Trong khoa học dữ liệu, 'feature engineering' là gì?

A. Quá trình lựa chọn mô hình phù hợp nhất.

B. Quá trình tạo ra các biến mới từ các biến hiện có để cải thiện hiệu suất mô hình.

C. Quá trình làm sạch dữ liệu.

D. Quá trình trực quan hóa dữ liệu.

12. Đâu là một thách thức lớn khi áp dụng khoa học dữ liệu vào kinh doanh?

A. Chi phí phần mềm phân tích dữ liệu quá thấp.

B. Thiếu dữ liệu để phân tích.

C. Khó khăn trong việc tích hợp các kết quả phân tích vào quyết định kinh doanh.

D. Quá nhiều chuyên gia khoa học dữ liệu trên thị trường.

13. Mục tiêu chính của việc sử dụng mô hình hồi quy trong kinh doanh là gì?

A. Mô tả dữ liệu hiện có.

B. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập.

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

D. Tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu.

14. Trong kinh tế lượng, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào?

A. Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo hoặc gần hoàn hảo với nhau.

B. Sai số của mô hình không tuân theo phân phối chuẩn.

C. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.

D. Giá trị trung bình của sai số khác không.

15. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu?

A. Chuẩn hóa dữ liệu (Data normalization).

B. Điền giá trị trung bình (Mean imputation).

C. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality reduction).

D. Phân tích thành phần chính (PCA).

16. Trong phân tích văn bản (text mining), 'sentiment analysis' được sử dụng để làm gì?

A. Xác định chủ đề chính của văn bản.

B. Phân loại văn bản theo thể loại.

C. Xác định cảm xúc hoặc thái độ được thể hiện trong văn bản.

D. Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác.

17. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng của họ?

A. Phân tích hồi quy.

B. Phân tích cụm (clustering).

C. Phân tích chuỗi thời gian.

D. Phân tích phương sai.

18. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong phân tích kinh doanh?

A. Hồi quy tuyến tính.

B. Phân tích phương sai (ANOVA).

C. Phân tích thành phần chính (PCA).

D. Kiểm định t-student.

19. Trong phân tích mạng xã hội, 'centrality measures' được sử dụng để làm gì?

A. Xác định cấu trúc của mạng xã hội.

B. Đo lường tầm quan trọng của các nút (nodes) trong mạng.

C. Phân cụm các thành viên trong mạng.

D. Dự đoán sự lan truyền thông tin trong mạng.

20. Trong thống kê suy diễn, khoảng tin cậy (confidence interval) thể hiện điều gì?

A. Xác suất mà một tham số quần thể nằm trong một khoảng giá trị nhất định.

B. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng tham số quần thể nằm trong đó với một mức độ tin cậy nhất định.

C. Sai số chuẩn của ước lượng.

D. Giá trị trung bình của mẫu.

21. Khi nào nên sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng (stratified sampling)?

A. Khi quần thể đồng nhất.

B. Khi muốn đảm bảo rằng mỗi nhóm (stratum) trong quần thể được đại diện đầy đủ trong mẫu.

C. Khi không có thông tin về quần thể.

D. Khi muốn tiết kiệm chi phí lấy mẫu.

22. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?

A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.

B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.

C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.

D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.

23. Điều gì KHÔNG phải là một ứng dụng của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực ngân hàng?

A. Dự đoán biến động tỷ giá hối đoái.

B. Phát hiện gian lận giao dịch.

C. Đánh giá rủi ro tín dụng.

D. Tối ưu hóa quy trình sản xuất.

24. Đâu là một ứng dụng phổ biến của khoa học dữ liệu trong quản lý chuỗi cung ứng?

A. Tuyển dụng nhân viên mới.

B. Tối ưu hóa quy trình sản xuất.

C. Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho.

D. Đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.

25. Trong phân tích độ nhạy (sensitivity analysis), điều gì được kiểm tra?

A. Mức độ nhạy cảm của mô hình đối với thay đổi trong dữ liệu đầu vào.

B. Tốc độ hội tụ của mô hình.

C. Độ phức tạp của mô hình.

D. Khả năng giải thích của mô hình.

26. Phương pháp kiểm định giả thuyết nào thường được sử dụng để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập?

A. Kiểm định F.

B. Kiểm định Chi-square.

C. Kiểm định t-student.

D. Phân tích hồi quy.

27. Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu overfitting trong mô hình học máy?

A. Tăng kích thước tập dữ liệu huấn luyện.

B. Sử dụng mô hình phức tạp hơn.

C. Giảm số lượng features (biến) sử dụng trong mô hình.

D. Tất cả các đáp án trên.

28. Mô hình ARIMA thường được sử dụng để làm gì?

A. Phân loại dữ liệu.

B. Dự báo chuỗi thời gian.

C. Phân tích mối quan hệ giữa các biến.

D. Giảm chiều dữ liệu.

29. Điều gì KHÔNG phải là lợi ích của việc sử dụng khoa học dữ liệu trong marketing?

A. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

B. Tăng cường khả năng dự đoán xu hướng thị trường.

C. Giảm chi phí thu thập dữ liệu.

D. Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.

30. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào thể hiện sự biến động theo mùa?

A. Xu hướng (Trend).

B. Tính thời vụ (Seasonality).

C. Chu kỳ (Cycle).

D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).