1. Phương pháp phân tích SWOT được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing.
B. Xác định điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức của một doanh nghiệp.
C. Dự báo doanh thu trong tương lai.
D. Quản lý chuỗi cung ứng.
2. Trong phân tích kinh doanh, `data storytelling` là gì?
A. Một phương pháp để tạo ra các báo cáo dữ liệu tự động.
B. Quá trình trình bày dữ liệu một cách hấp dẫn và dễ hiểu, sử dụng các yếu tố kể chuyện để truyền tải thông tin.
C. Một công cụ để quản lý cơ sở dữ liệu.
D. Một kỹ thuật để mã hóa dữ liệu.
3. Phân tích ABC trong quản lý hàng tồn kho là gì?
A. Phân loại hàng tồn kho dựa trên chi phí lưu trữ.
B. Phân loại hàng tồn kho dựa trên mức độ quan trọng và giá trị của chúng.
C. Phân tích vòng quay hàng tồn kho.
D. Dự báo nhu cầu hàng tồn kho trong tương lai.
4. Loại phân tích nào tập trung vào việc dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai?
A. Phân tích mô tả (Descriptive analytics).
B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics).
C. Phân tích dự đoán (Predictive analytics).
D. Phân tích chỉ định (Prescriptive analytics).
5. Phân tích `time series` được sử dụng chủ yếu để:
A. Phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng.
B. Phân tích dữ liệu theo thời gian để xác định xu hướng và dự đoán giá trị trong tương lai.
C. Phân tích dữ liệu về đối thủ cạnh tranh.
D. Phân tích dữ liệu về hiệu suất của nhân viên.
6. Phân tích PESTLE là gì?
A. Một phương pháp để quản lý dự án.
B. Một công cụ để phân tích môi trường kinh doanh vĩ mô, bao gồm các yếu tố chính trị, kinh tế, xã hội, công nghệ, pháp lý và môi trường.
C. Một kỹ thuật để cải thiện quy trình sản xuất.
D. Một cách để đánh giá hiệu suất nhân viên.
7. Mục tiêu của phân tích `Monte Carlo simulation` là gì?
A. Tối ưu hóa quy trình sản xuất.
B. Mô phỏng các kết quả có thể xảy ra của một quyết định hoặc dự án bằng cách sử dụng các biến ngẫu nhiên.
C. Phân tích hành vi của đối thủ cạnh tranh.
D. Đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng.
8. Phân tích `sensitivity analysis` được sử dụng để:
A. Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng.
B. Xác định mức độ ảnh hưởng của các biến số khác nhau đến kết quả của một mô hình.
C. Dự báo doanh thu trong tương lai.
D. Quản lý rủi ro dự án.
9. Phân tích hồi quy (Regression analysis) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường sự hài lòng của khách hàng.
B. Xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.
C. Phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau.
D. Dự báo giá cổ phiếu.
10. Phân tích điểm hòa vốn (break-even analysis) giúp xác định:
A. Doanh thu tối đa mà doanh nghiệp có thể đạt được.
B. Mức sản lượng hoặc doanh thu mà tại đó tổng chi phí bằng tổng doanh thu.
C. Chi phí tối thiểu để sản xuất một sản phẩm.
D. Giá bán tối ưu của sản phẩm.
11. Mục đích chính của việc phân tích `gap analysis` là gì?
A. So sánh hiệu suất thực tế với hiệu suất tiềm năng hoặc mong muốn để xác định các khoảng trống cần cải thiện.
B. Đánh giá sự hài lòng của nhân viên trong công ty.
C. Phân tích đối thủ cạnh tranh và xác định lợi thế cạnh tranh.
D. Dự báo nhu cầu thị trường trong tương lai.
12. Trong phân tích kinh doanh, `regression to the mean` đề cập đến:
A. Sự tăng trưởng liên tục của doanh thu theo thời gian.
B. Xu hướng của các giá trị cực đoan trở về giá trị trung bình theo thời gian.
C. Sự suy giảm hiệu suất của nhân viên theo thời gian.
D. Sự thay đổi liên tục của thị trường.
13. Trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, `A/B testing` được sử dụng để:
A. Kiểm tra độ bền của sản phẩm.
B. So sánh hai phiên bản của một trang web, ứng dụng hoặc chiến dịch marketing để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn.
C. Đánh giá hiệu quả của các chương trình đào tạo nhân viên.
D. Phân tích cấu trúc chi phí của doanh nghiệp.
14. Phân tích `cohort` thường được sử dụng để nghiên cứu:
A. Hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo.
B. Hành vi của một nhóm người có chung đặc điểm trong một khoảng thời gian nhất định.
C. Xu hướng giá cổ phiếu.
D. Mức độ hài lòng của nhân viên.
15. Trong phân tích dữ liệu, `outlier` là gì?
A. Một xu hướng phổ biến trong dữ liệu.
B. Một giá trị dữ liệu khác biệt đáng kể so với các giá trị khác trong tập dữ liệu.
C. Một phương pháp để làm sạch dữ liệu.
D. Một loại biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu.
16. Điều gì sau đây là mục tiêu chính của phân tích kinh doanh?
A. Tạo ra các báo cáo tài chính chi tiết.
B. Xác định các vấn đề và cơ hội kinh doanh, đồng thời đề xuất các giải pháp dựa trên dữ liệu.
C. Quản lý các hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp.
D. Đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật.
17. Trong phân tích `what-if`, mục tiêu chính là gì?
A. Để xác định nguyên nhân gốc rễ của một vấn đề.
B. Để đánh giá tác động của các thay đổi khác nhau đối với một kết quả cụ thể.
C. Để phân tích hành vi của đối thủ cạnh tranh.
D. Để đo lường sự hài lòng của khách hàng.
18. Phương pháp nào sau đây giúp phân tích mối quan hệ giữa các biến số và giảm số lượng biến số cần xem xét?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Phân tích nhân tố (Factor analysis).
C. Phân tích hồi quy (Regression analysis).
D. Phân tích cụm (Cluster analysis).
19. KPI (Key Performance Indicator) là gì?
A. Một loại báo cáo tài chính hàng năm.
B. Một chỉ số đo lường hiệu suất chính để đánh giá sự thành công của một tổ chức hoặc một hoạt động cụ thể.
C. Một công cụ để quản lý rủi ro trong kinh doanh.
D. Một phương pháp để phân tích đối thủ cạnh tranh.
20. Trong phân tích tài chính, tỷ số thanh khoản (liquidity ratio) dùng để:
A. Đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
B. Đánh giá khả năng trả nợ ngắn hạn của doanh nghiệp.
C. Xác định mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp.
D. Đo lường hiệu quả quản lý tài sản của doanh nghiệp.
21. Trong phân tích kinh doanh, `cohort analysis` thường được sử dụng để:
A. Dự đoán doanh thu hàng năm.
B. Phân tích hành vi của các nhóm khách hàng có đặc điểm chung theo thời gian.
C. Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội.
D. Xác định các rủi ro tài chính tiềm ẩn.
22. Mục tiêu chính của việc xây dựng mô hình dự báo (forecasting model) là gì?
A. Giải thích các sự kiện đã xảy ra trong quá khứ.
B. Dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng có thể xảy ra trong tương lai.
C. Quản lý dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp.
D. Đánh giá hiệu suất của nhân viên.
23. Phân tích `Monte Carlo` thường được sử dụng trong lĩnh vực nào?
A. Quản lý nhân sự.
B. Dự báo tài chính và quản lý rủi ro.
C. Marketing và quảng cáo.
D. Quản lý chuỗi cung ứng.
24. Trong phân tích rủi ro, ma trận rủi ro (risk matrix) được sử dụng để:
A. Đo lường sự hài lòng của khách hàng.
B. Đánh giá và ưu tiên các rủi ro dựa trên mức độ nghiêm trọng và khả năng xảy ra của chúng.
C. Dự báo doanh thu trong tương lai.
D. Quản lý ngân sách dự án.
25. Phân tích `Monte Carlo simulation` thường được sử dụng để:
A. Tối ưu hóa quy trình sản xuất.
B. Đánh giá rủi ro và cơ hội trong các quyết định đầu tư.
C. Phân tích hành vi của đối thủ cạnh tranh.
D. Đo lường sự hài lòng của khách hàng.
26. Điều gì sau đây KHÔNG phải là một lợi ích của việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu?
A. Giúp hiểu dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng hơn.
B. Hỗ trợ việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
C. Tăng tính phức tạp và khó hiểu của dữ liệu.
D. Phát hiện các xu hướng và mẫu trong dữ liệu.
27. Trong phân tích kinh doanh, `churn rate` là gì?
A. Tốc độ tăng trưởng doanh thu.
B. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ hoặc sản phẩm trong một khoảng thời gian nhất định.
C. Chi phí để thu hút một khách hàng mới.
D. Số lượng sản phẩm bán được trong một tháng.
28. Mục đích của phân tích `root cause analysis` là gì?
A. Tìm ra giải pháp tạm thời cho một vấn đề.
B. Xác định nguyên nhân gốc rễ của một vấn đề để ngăn chặn nó tái diễn.
C. Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng.
D. Dự báo doanh thu trong tương lai.
29. Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value - CLTV) là gì?
A. Tổng doanh thu mà một khách hàng tạo ra cho doanh nghiệp trong suốt thời gian mối quan hệ của họ.
B. Chi phí để thu hút một khách hàng mới.
C. Số lượng sản phẩm mà một khách hàng mua trong một lần giao dịch.
D. Thời gian trung bình mà một khách hàng duy trì mối quan hệ với doanh nghiệp.
30. Điều gì sau đây là vai trò quan trọng của `data mining` trong phân tích kinh doanh?
A. Thiết kế giao diện người dùng cho các ứng dụng web.
B. Tìm kiếm các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ lượng lớn dữ liệu.
C. Quản lý cơ sở dữ liệu của công ty.
D. Phát triển các thuật toán máy học mới.
