Các loại đặc trưng của dữ liệu:

Đáp án a là đáp án đúng nhất vì nó bao gồm nhiều khía cạnh của các thách thức lớn trong khai phá dữ liệu, bao gồm:

* Dữ liệu quá lớn: Khai phá dữ liệu thường phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi tài nguyên tính toán và kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn.
* Dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu: Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo, có thể chứa các giá trị thiếu hoặc sai lệch, gây khó khăn cho việc khai thác thông tin chính xác.
* Sự phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu có thể có nhiều dạng khác nhau (văn bản, số, hình ảnh, video...) và có mối quan hệ phức tạp, đòi hỏi các phương pháp khai phá dữ liệu phù hợp.
* Dữ liệu thường xuyên thay đổi: Dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian, đòi hỏi các mô hình khai phá dữ liệu phải được cập nhật thường xuyên để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.

Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình khám phá ra các mẫu, quy luật, và thông tin hữu ích tiềm ẩn trong một lượng lớn dữ liệu. Lợi ích của khai phá dữ liệu bao gồm:

* Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chi tiết để đưa ra các quyết định kinh doanh, chính sách, hoặc các quyết định khác.
* Dự báo: Sử dụng các mẫu đã học được để dự đoán các xu hướng, hành vi trong tương lai.
* Khái quát dữ liệu: Tóm tắt và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu, giúp người dùng nắm bắt được bức tranh tổng quan.
* Tìm kiếm các quy luật: Phát hiện ra các mối quan hệ, tương quan giữa các biến trong dữ liệu.
* Tìm kiếm các cụm: Phân nhóm dữ liệu thành các cụm có đặc điểm tương đồng.
* Phân loại dữ liệu: Gán nhãn cho các mẫu dữ liệu mới dựa trên các mẫu đã học được.

Như vậy, phương án a, b và c đều thể hiện những lợi ích của khai phá dữ liệu. Phương án d chứa những ứng dụng dự báo thời tiết, động đất, sóng thần, tuy nhiên chúng không phải là lợi ích cốt lõi và duy nhất của khai phá dữ liệu. Do đó, phương án a và b là chính xác nhất, nhưng a bao hàm đầy đủ hơn.

Phương pháp 'Bỏ qua bản ghi có giá trị thiếu' chỉ thích hợp khi số lượng bản ghi bị thiếu chiếm tỷ lệ nhỏ so với tổng số bản ghi. Nếu tỷ lệ này lớn, việc loại bỏ chúng sẽ làm mất đi một lượng lớn thông tin, ảnh hưởng đến tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích hoặc mô hình.

Luật kết hợp A-->BC có nghĩa là khi có A thì có BC. Điều này cũng có nghĩa là khi có A thì có C. Vì vậy, luật A-->C chắc chắn thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf vì nó là một hệ quả trực tiếp của luật A-->BC. Tuy nhiên, trong các đáp án không có đáp án A-->C. Xem xét đáp án a. AB-->C, vì luật A-->BC đã thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf nên việc thêm B vào vế trái có thể làm giảm độ hỗ trợ và độ tin cậy, do đó không chắc chắn thỏa mãn. Xét đáp án b. A-->D, không có mối liên hệ nào với luật A-->BC nên không thể kết luận. Xét đáp án c. ABD-->C, tương tự như đáp án a, việc thêm BD vào vế trái có thể làm giảm độ hỗ trợ và độ tin cậy, do đó không chắc chắn thỏa mãn. Xét đáp án d. D-->C, không có mối liên hệ nào với luật A-->BC nên không thể kết luận. Vì vậy, không có đáp án nào chắc chắn thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf mà không cần tính toán dựa trên luật A-->BC đã cho. Tuy nhiên, theo nguyên tắc Apriori thì nếu A --> BC là frequent thì A --> B và A --> C cũng là frequent. Do đó đáp án gần đúng nhất là A --> C nhưng không có trong các lựa chọn. Vì vậy, câu hỏi này không có đáp án đúng.

Luật kết hợp A → BC thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf nghĩa là support(A∪B∪C) ≥ Min_Sup và confidence(A → BC) = support(A∪B∪C) / support(A) ≥ Min_Conf.

Ta cần chứng minh AB → C có thỏa mãn Min_Sup và Min_Conf không.

* Độ hỗ trợ (Support): support(AB → C) = support(A∪B∪C). Vì A → BC thỏa mãn độ hỗ trợ tối thiểu, nên support(A∪B∪C) ≥ Min_Sup. Do đó, AB → C cũng thỏa mãn độ hỗ trợ tối thiểu.

* Độ tin cậy (Confidence): confidence(AB → C) = support(A∪B∪C) / support(A∪B). Ta cần so sánh confidence(AB → C) với confidence(A → BC).
confidence(A → BC) = support(A∪B∪C) / support(A).

Vì support(A) ≥ support(A∪B) (do support(A∪B) = support(A) + support(B) - support(A∩B) và support(B) - support(A∩B) ≥ 0 ), nên support(A∪B∪C) / support(A∪B) >= support(A∪B∪C) / support(A).
Điều này có nghĩa là confidence(AB → C) >= confidence(A → BC).

Vậy AB → C thỏa mãn độ tin cậy tối thiểu vì confidence(AB → C) >= confidence(A → BC) >= Min_Conf.