Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh – Đề 15

1. Trong khoa học dữ liệu, 'Overfitting' (quá khớp) là hiện tượng gì?

A. Mô hình học máy hoạt động quá chậm

B. Mô hình học máy học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới

C. Dữ liệu huấn luyện có quá nhiều lỗi

D. Mô hình học máy không đủ mạnh để học từ dữ liệu

2. Trong khoa học dữ liệu kinh doanh, mô hình 'phân cụm' (clustering) thường được ứng dụng để:

A. Dự đoán giá trị của một biến số mục tiêu

B. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau dựa trên đặc điểm tương đồng

C. Đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng

D. Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến số

3. Trong kinh doanh, ứng dụng nào sau đây thể hiện việc sử dụng khoa học dữ liệu để 'tối ưu hóa giá'?

A. Phân tích mạng xã hội để tìm hiểu xu hướng thị trường

B. Sử dụng thuật toán để tự động điều chỉnh giá sản phẩm dựa trên nhu cầu và đối thủ cạnh tranh

C. Thu thập dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

D. Trực quan hóa dữ liệu bán hàng để theo dõi hiệu suất

4. Trong khoa học dữ liệu, 'Ensemble methods' (phương pháp tập hợp) như Random Forest hoặc Gradient Boosting hoạt động bằng cách nào?

A. Chia nhỏ dữ liệu thành các phần nhỏ hơn để xử lý nhanh hơn

B. Kết hợp kết quả dự đoán của nhiều mô hình học máy yếu hơn để tạo ra một mô hình mạnh hơn

C. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình

D. Tự động lựa chọn các biến số quan trọng nhất

5. Mục tiêu chính của việc 'trực quan hóa dữ liệu' trong kinh doanh là gì?

A. Tăng cường bảo mật dữ liệu

B. Làm cho dữ liệu dễ hiểu và dễ truyền đạt thông tin, tri thức

C. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu

D. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu

6. Trong khoa học dữ liệu, 'Regularization' (chính quy hóa) là kỹ thuật để giải quyết vấn đề gì?

A. Thiếu dữ liệu huấn luyện

B. Overfitting (quá khớp)

C. Dữ liệu bị nhiễu

D. Mô hình học máy quá phức tạp

7. Trong quá trình phân tích dữ liệu kinh doanh, bước nào sau đây thường ĐƯỢC THỰC HIỆN ĐẦU TIÊN?

A. Xây dựng mô hình dự đoán

B. Thu thập và làm sạch dữ liệu

C. Trực quan hóa dữ liệu

D. Đánh giá và triển khai mô hình

8. Trong khoa học dữ liệu, 'Dimensionality Reduction' (giảm chiều dữ liệu) nhằm mục đích gì?

A. Tăng kích thước của dữ liệu

B. Giảm số lượng biến số đầu vào (features) trong dữ liệu

C. Tăng độ chính xác của dữ liệu

D. Tăng tốc độ thu thập dữ liệu

9. Trong kinh doanh, phân tích 'churn prediction' (dự đoán khách hàng rời bỏ) sử dụng khoa học dữ liệu để làm gì?

A. Dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán

B. Dự đoán khả năng khách hàng sẽ ngừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ

C. Dự đoán nhu cầu tuyển dụng nhân sự

D. Dự đoán rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp

10. Trong khoa học dữ liệu, 'Gradient Descent' (gradient xuống dốc) là thuật toán được sử dụng để làm gì?

A. Phân tích dữ liệu văn bản

B. Tìm giá trị tối ưu của các tham số trong mô hình học máy

C. Trực quan hóa dữ liệu không gian 3D

D. Phát hiện gian lận trong dữ liệu giao dịch

11. Đâu là một rủi ro tiềm ẩn khi quá phụ thuộc vào khoa học dữ liệu trong quyết định kinh doanh?

A. Tăng chi phí đầu tư vào công nghệ

B. Bỏ qua yếu tố trực giác, kinh nghiệm và bối cảnh kinh doanh thực tế

C. Dữ liệu có thể bị lỗi thời nhanh chóng

D. Khó khăn trong việc giải thích kết quả phân tích dữ liệu

12. Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là ứng dụng của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tài chính?

A. Phát hiện gian lận giao dịch thẻ tín dụng

B. Dự báo giá cổ phiếu

C. Tối ưu hóa quy trình sản xuất trong nhà máy

D. Đánh giá rủi ro tín dụng

13. Phương pháp 'xử lý ngôn ngữ tự nhiên' (NLP) trong khoa học dữ liệu kinh doanh được ứng dụng để làm gì?

A. Phân tích dữ liệu số liệu tài chính

B. Phân tích dữ liệu hình ảnh sản phẩm

C. Phân tích dữ liệu văn bản (ví dụ: đánh giá sản phẩm, bình luận khách hàng)

D. Phân tích dữ liệu vị trí địa lý

14. Loại dữ liệu nào sau đây thường được sử dụng NHẤT trong khoa học dữ liệu kinh tế?

A. Dữ liệu hình ảnh và video

B. Dữ liệu văn bản tự do (ví dụ: bình luận trên mạng xã hội)

C. Dữ liệu cấu trúc (ví dụ: dữ liệu giao dịch, dữ liệu bảng tính)

D. Dữ liệu âm thanh

15. Đâu là một thách thức ĐẠO ĐỨC quan trọng khi ứng dụng khoa học dữ liệu trong kinh doanh?

A. Chi phí đầu tư vào công nghệ và nhân lực khoa học dữ liệu

B. Sự khan hiếm dữ liệu chất lượng cao

C. Sử dụng dữ liệu cá nhân của khách hàng mà không có sự đồng ý hoặc minh bạch

D. Tích hợp khoa học dữ liệu với hệ thống kinh doanh hiện tại

16. Trong khoa học dữ liệu, 'Cross-validation' (kiểm định chéo) là kỹ thuật để làm gì?

A. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu

B. Đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình học máy trên dữ liệu mới

C. Làm sạch dữ liệu bị thiếu

D. Trực quan hóa dữ liệu đa chiều

17. Phương pháp 'khai phá dữ liệu' (data mining) trong kinh doanh thường được sử dụng để làm gì?

A. Bảo mật dữ liệu và ngăn chặn truy cập trái phép

B. Tìm kiếm các mẫu ẩn, xu hướng và tri thức hữu ích từ lượng lớn dữ liệu

C. Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và lưu trữ tập trung

D. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ và đồ thị

18. Phương pháp học máy 'hồi quy tuyến tính' (linear regression) thường được sử dụng để làm gì trong kinh tế?

A. Phân loại khách hàng thành các nhóm rủi ro khác nhau

B. Dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí

C. Tìm kiếm các mặt hàng bán chạy nhất trong một siêu thị

D. Phát hiện các giao dịch gian lận thẻ tín dụng

19. Trong khoa học dữ liệu kinh doanh, 'Recommender systems' (hệ thống gợi ý) được sử dụng để làm gì?

A. Bảo mật dữ liệu giao dịch

B. Gợi ý sản phẩm/dịch vụ phù hợp cho từng khách hàng cá nhân

C. Dự báo tình hình kinh tế vĩ mô

D. Phân tích đối thủ cạnh tranh

20. Trong khoa học dữ liệu kinh doanh, 'Feature Engineering' là quá trình:

A. Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp nhất

B. Tối ưu hóa hiệu suất của mô hình học máy

C. Tạo ra các biến số mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất mô hình

D. Đánh giá độ chính xác của mô hình học máy

21. Trong khoa học dữ liệu kinh doanh, 'Customer Segmentation' (phân khúc khách hàng) giúp doanh nghiệp làm gì?

A. Giảm chi phí marketing

B. Phân chia khách hàng thành các nhóm có đặc điểm chung để triển khai các chiến lược marketing và sản phẩm phù hợp

C. Tăng cường bảo mật thông tin khách hàng

D. Tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng

22. Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh chủ yếu tập trung vào việc sử dụng phương pháp nào để đưa ra quyết định và dự đoán?

A. Phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu

B. Quan sát trực giác và kinh nghiệm cá nhân

C. Tham khảo ý kiến chuyên gia và hội đồng

D. Đọc báo cáo tài chính và tin tức kinh tế

23. Đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại (classification model) trong kinh doanh thường sử dụng chỉ số nào sau đây?

A. RMSE (Root Mean Squared Error)

B. R-squared

C. Accuracy (Độ chính xác)

D. MAE (Mean Absolute Error)

24. Công cụ lập trình phổ biến NHẤT được sử dụng trong khoa học dữ liệu kinh tế là:

A. Java

B. C++

C. Python

D. Swift

25. Mô hình 'cây quyết định' (decision tree) trong học máy hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?

A. Tìm đường thẳng phân chia dữ liệu tốt nhất

B. Chia dữ liệu thành các nhánh dựa trên các điều kiện/quy tắc

C. Tính toán khoảng cách giữa các điểm dữ liệu

D. Tìm kiếm các mẫu lặp lại trong dữ liệu

26. Trong khoa học dữ liệu kinh tế, 'Time Series Analysis' (phân tích chuỗi thời gian) được sử dụng chủ yếu để:

A. Phân tích dữ liệu không gian địa lý

B. Phân tích dữ liệu văn bản

C. Phân tích dữ liệu theo thời gian và dự báo các giá trị tương lai

D. Phân tích dữ liệu hình ảnh

27. Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong quản lý chuỗi cung ứng (supply chain management) là gì?

A. Phân tích hiệu quả hoạt động marketing

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

C. Phân tích rủi ro tín dụng

D. Phân tích sentiment (cảm xúc) khách hàng trên mạng xã hội

28. Trong khoa học dữ liệu kinh doanh, 'A/B testing' (thử nghiệm A/B) được sử dụng để làm gì?

A. Đo lường độ tin cậy của dữ liệu

B. So sánh hiệu quả của hai phiên bản khác nhau của một yếu tố kinh doanh (ví dụ: trang web, quảng cáo)

C. Phân tích xu hướng thị trường

D. Dự báo doanh số bán hàng

29. Trong kinh doanh, ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là một ví dụ điển hình của khoa học dữ liệu?

A. Dự báo doanh số bán hàng và quản lý hàng tồn kho

B. Tối ưu hóa chiến dịch marketing và phân khúc khách hàng

C. Tuyển dụng nhân sự và đánh giá hiệu suất làm việc

D. Soạn thảo báo cáo tài chính theo chuẩn mực kế toán

30. Thuật ngữ 'Big Data' trong kinh tế và kinh doanh đề cập đến đặc điểm nào của dữ liệu?

A. Dữ liệu có kích thước lớn, tốc độ tạo ra nhanh và đa dạng về loại hình

B. Dữ liệu được thu thập từ các công ty lớn trên thị trường

C. Dữ liệu có giá trị kinh tế cao và được bảo mật nghiêm ngặt

D. Dữ liệu được phân tích bởi các chuyên gia hàng đầu trong ngành