Một số bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu là: 

Khai phá tri thức (Knowledge Discovery in Databases - KDD) là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực khác nhau để khám phá các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn.

Các lĩnh vực liên quan mật thiết đến KDD bao gồm:

* Machine Learning (Học máy): Cung cấp các thuật toán và kỹ thuật để học từ dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán.
* Visualization (Trực quan hóa dữ liệu): Giúp hiển thị dữ liệu và kết quả khai phá một cách trực quan, dễ hiểu.
* Statistics (Thống kê): Cung cấp các phương pháp để phân tích dữ liệu, kiểm định giả thuyết và đánh giá độ tin cậy của các kết quả khai phá.
* Databases (Cơ sở dữ liệu): Cung cấp nền tảng để lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu.

Như vậy, đáp án a là đáp án chính xác nhất.

Các đáp án khác không chính xác vì:

* b. Programming (Lập trình) là một công cụ hỗ trợ, nhưng không phải là một lĩnh vực cốt lõi của KDD.
* c. BioInfomatics (Tin sinh học) là một lĩnh vực ứng dụng của KDD, không phải là một lĩnh vực liên quan trực tiếp đến KDD nói chung.
* d. Support Vector Machine (SVM) và Clustering là các thuật toán cụ thể trong Machine Learning, không phải là các lĩnh vực riêng biệt ngang hàng với Statistics và Databases.

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

* Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chi tiết giúp đưa ra các quyết định kinh doanh, khoa học,... tốt hơn.
* Dự báo: Sử dụng các mẫu đã tìm thấy để dự đoán xu hướng, hành vi trong tương lai.
* Khái quát dữ liệu: Tóm tắt và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu.
* Tìm kiếm các quy luật, tìm kiếm các cụm và phân loại dữ liệu: Khám phá ra các mối quan hệ, nhóm dữ liệu tương đồng và phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau.
* Tạo ra cơ sở tri thức mới: Từ những thông tin khai phá được, chúng ta có thể xây dựng cơ sở tri thức mới, phục vụ cho nhiều lĩnh vực.

Vì vậy, các đáp án a, b và c đều mô tả một phần lợi ích của khai phá dữ liệu. Đáp án d, mặc dù có đề cập đến việc tạo ra cơ sở tri thức mới, nhưng lại tập trung vào các ứng dụng dự báo thời tiết, động đất, sóng thần, là những ứng dụng *có thể* sử dụng khai phá dữ liệu nhưng không phải là *lợi ích* cốt lõi của nó. Hơn nữa, các dự báo này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác chứ không chỉ khai phá dữ liệu.

Đáp án a, b, và c đều đúng một phần. Tuy nhiên, đáp án a bao quát hơn và thể hiện rõ nhất những lợi ích cốt lõi của khai phá dữ liệu, trong đó các chức năng của đáp án b, c đều phục vụ cho đáp án a. Do đó, đáp án a chính xác nhất.

Làm sạch dữ liệu (data cleaning) là quá trình xử lý dữ liệu thô để loại bỏ hoặc sửa chữa các dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không liên quan hoặc dư thừa. Mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là đảm bảo rằng dữ liệu có chất lượng cao và phù hợp cho việc phân tích và sử dụng. Quá trình này bao gồm nhiều công việc khác nhau như:

* Điền giá trị thiếu: Xử lý các trường dữ liệu bị thiếu bằng cách điền các giá trị thích hợp (ví dụ: sử dụng giá trị trung bình, giá trị phổ biến nhất, hoặc các phương pháp ước tính khác).
* Làm trơn dữ liệu nhiễu: Loại bỏ hoặc sửa chữa các giá trị ngoại lệ (outliers) hoặc các lỗi trong dữ liệu.
* Định danh hoặc xóa ngoại lai: Xác định và xử lý các điểm dữ liệu bất thường hoặc không phù hợp với phần còn lại của tập dữ liệu.
* Khử tính không nhất quán: Giải quyết các mâu thuẫn hoặc không nhất quán trong dữ liệu (ví dụ: các định dạng ngày tháng khác nhau, các đơn vị đo lường khác nhau).

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về tổ hợp và tập hợp con. Với một tập hợp có n phần tử, số lượng tập con (bao gồm cả tập rỗng) là 2^n. Vì câu hỏi yêu cầu các tập con *không rỗng*, ta cần loại bỏ tập rỗng. Do đó, số lượng tập con không rỗng là 2^n - 1.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các phương pháp xử lý dữ liệu nhiễu trong quá trình tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu nhiễu có thể là dữ liệu bị thiếu, dữ liệu không chính xác, hoặc dữ liệu không nhất quán. Việc loại bỏ hoặc xử lý dữ liệu nhiễu là một bước quan trọng để đảm bảo chất lượng của mô hình học máy.

* Phương án a: "Bỏ qua bản ghi có dữ liệu bị thiếu, điền giá trị thiếu bằng tay, điền giá trị tự động" là các phương pháp phổ biến để xử lý dữ liệu bị thiếu. Bỏ qua bản ghi có dữ liệu thiếu (nếu số lượng bản ghi thiếu không đáng kể), điền giá trị thiếu bằng tay (nếu có kiến thức chuyên gia), hoặc điền giá trị thiếu tự động bằng các phương pháp như sử dụng giá trị trung bình, trung vị, hoặc các thuật toán học máy.
* Phương án b: "Loại bỏ dựa trên quan sát, loại bỏ khi lựa chọn đặc trưng" cũng là các phương pháp được sử dụng. Loại bỏ dựa trên quan sát có nghĩa là loại bỏ các bản ghi hoặc thuộc tính mà ta nhận thấy có nhiều giá trị nhiễu hoặc không phù hợp. Loại bỏ khi lựa chọn đặc trưng là loại bỏ các thuộc tính không quan trọng hoặc gây nhiễu cho mô hình.
* Phương án c: "Loại bỏ toàn bộ dữ liệu bị nhiễu và thay thế bằng tập dữ liệu mới, lựa chọn các đặc trưng quan trọng" - Loại bỏ toàn bộ dữ liệu nhiễu và thay thế bằng tập dữ liệu mới thường không khả thi, vì có thể dẫn đến mất mát thông tin quan trọng. Việc lựa chọn các đặc trưng quan trọng là một phần của quá trình lựa chọn đặc trưng, và nó có thể giúp giảm thiểu tác động của dữ liệu nhiễu.
* Phương án d: "Sử dụng các thuật toán phân lớp, phân cụm, tìm luật kết hợp" - Các thuật toán này thường được sử dụng để phân tích dữ liệu và tìm ra các mẫu, chứ không trực tiếp loại bỏ dữ liệu nhiễu. Tuy nhiên, chúng có thể được sử dụng để xác định các bản ghi hoặc thuộc tính có khả năng là nhiễu.

Như vậy, phương án a và b mô tả đúng các phương pháp loại bỏ dữ liệu nhiễu. Phương án c có một phần đúng (lựa chọn đặc trưng) nhưng phần đầu sai (loại bỏ toàn bộ dữ liệu nhiễu). Phương án d không trực tiếp liên quan đến loại bỏ dữ liệu nhiễu.

Vì cả a và b đều đúng, nhưng câu hỏi yêu cầu chọn đáp án *đúng nhất*, và cả hai phương án a và b đều nêu các phương pháp xử lý nhiễu, ta có thể coi cả hai đều đúng. Tuy nhiên, theo cách diễn đạt của câu hỏi, phương án a và b đều đúng và bao quát hơn. Cả hai đều chỉ ra các phương pháp xử lý nhiễu, trong khi c và d không phải là các phương pháp *loại bỏ* nhiễu trực tiếp.

Tuy nhiên, do không có đáp án nào bao gồm cả a và b, và bản chất của câu hỏi là chọn một đáp án duy nhất, nên câu hỏi này có thể được coi là không có đáp án đúng nhất một cách hoàn toàn. Vì vậy, cần một phương án bao gồm cả a và b hoặc một câu hỏi được diễn đạt lại để tránh gây hiểu lầm. Tuy nhiên, nếu phải chọn một đáp án, phương án a có vẻ trực tiếp hơn trong việc giải quyết vấn đề dữ liệu nhiễu (thiếu).