Chọn phát biểu sai:

Khoa học dữ liệu hướng đến việc khai thác thông tin và tri thức từ dữ liệu thô. Dữ liệu là đầu vào, thông tin là kết quả xử lý dữ liệu, và tri thức là sự hiểu biết sâu sắc hơn được rút ra từ thông tin. Vì vậy, kết quả cuối cùng mà khoa học dữ liệu hướng đến bao gồm cả thông tin và tri thức.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các công cụ thống kê mô tả dữ liệu hai chiều.

• Subtotal: Thường dùng để tính tổng phụ theo các nhóm trong một cột dữ liệu, không thực sự hiệu quả với dữ liệu hai chiều phức tạp.
• Consolidate: Cho phép tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng không tối ưu cho việc phân tích và mô tả dữ liệu hai chiều.
• PivotTable: Là công cụ mạnh mẽ để tóm tắt, phân tích và khám phá dữ liệu hai chiều. Nó cho phép bạn dễ dàng sắp xếp, lọc và tính toán dữ liệu để tìm ra các xu hướng và mối quan hệ quan trọng.

Do đó, PivotTable là lựa chọn phù hợp nhất để thống kê mô tả dữ liệu hai chiều.

Để hợp nhất dữ liệu từ nhiều bảng không cùng cấu trúc, chúng ta sử dụng chức năng Consolidate (hợp nhất) trong Excel. Chức năng này cho phép bạn tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ngay cả khi chúng có cấu trúc không giống nhau. Bạn có thể chọn các vùng dữ liệu cần hợp nhất và chọn cách thức hợp nhất (ví dụ: tính tổng, tính trung bình, đếm, v.v.).

Các lựa chọn khác không phù hợp:

• A. Subtotal: Tính tổng phụ trong một danh sách, thường là sau khi đã sắp xếp dữ liệu.
• C. PivotTable: Tạo bảng tổng hợp tương tác, nhưng thường dùng cho dữ liệu đã có cấu trúc bảng rõ ràng.
• D. Tự làm bằng tay: Không phải là một chức năng có sẵn, mà là phương pháp thủ công, tốn thời gian và dễ sai sót.