Thuật ngữ Data Mining dịch ra tiếng Việt có nghĩa là:

KDD (Knowledge Discovery in Databases) là một quy trình phức tạp bao gồm nhiều bước, trong đó khai phá dữ liệu (data mining) chỉ là một bước. KDD tập trung vào việc khám phá tri thức hữu ích và tiềm năng từ các cơ sở dữ liệu lớn, bao gồm các bước tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán khai phá, diễn giải và đánh giá kết quả. Đáp án A mô tả chính xác mục tiêu của KDD.

Câu hỏi yêu cầu xác định số lượng giao dịch trong cơ sở dữ liệu giao tác. Để trả lời câu hỏi này, cần xem xét hình ảnh (nếu có) hoặc thông tin bổ sung về các giao dịch. Tuy nhiên, vì không có hình ảnh hoặc thông tin bổ sung nào được cung cấp, chúng ta không thể xác định chính xác số lượng giao dịch. Do đó, không thể chọn một đáp án chính xác từ các lựa chọn A, B, C, D. Tuy nhiên, nếu chúng ta giả sử rằng các con số trong các đáp án là số giao dịch có thể, thì đáp án có thể đúng nhất (nếu có hình ảnh đi kèm) sẽ phụ thuộc vào dữ liệu cụ thể của hình ảnh đó. Vì không có dữ liệu, tôi xin phép không đưa ra đáp án chính xác.

Để tìm tập mục thường xuyên với độ hỗ trợ 75%, ta cần xác định tập mục nào xuất hiện trong ít nhất 75% số giao dịch. Vì không có dữ liệu giao dịch cụ thể nào được cung cấp trong câu hỏi, chúng ta không thể xác định chính xác đáp án nào đúng. Tuy nhiên, nếu ta giả sử rằng các tập mục được liệt kê trong các lựa chọn A, B, C, và D đại diện cho tất cả các tập mục có thể có, và một trong số chúng phải là tập mục thường xuyên, thì ta cần thông tin thêm về dữ liệu giao dịch để xác định chính xác. Trong trường hợp không có thông tin bổ sung, không thể xác định đáp án đúng.

Để xác định tập mục thường xuyên với độ hỗ trợ 70%, chúng ta cần thông tin về tập dữ liệu giao dịch và tần suất xuất hiện của các mục. Vì không có thông tin này, chúng ta không thể kết luận tập nào là tập mục thường xuyên. Do đó, đáp án A (Không có tập nào) là hợp lý nhất trong trường hợp này vì không có dữ liệu để chứng minh các tập còn lại là thường xuyên.

Câu hỏi này liên quan đến luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu hoặc suy luận logic. Để xác định đáp án đúng, cần thông tin về các điều kiện đã cho (ví dụ, các phụ thuộc hàm, các luật suy diễn). Vì không có thông tin về điều kiện cụ thể nào được cung cấp trong câu hỏi, chúng ta không thể xác định chắc chắn đáp án đúng. Tuy nhiên, theo quy tắc Armstrong, luật AB → C có thể là một luật kết hợp hợp lệ nếu C phụ thuộc vào cả A và B. Các luật A → C, A → D, A → E chỉ ra rằng C, D, E phụ thuộc hàm vào A. Nếu không có thêm thông tin, không có luật nào nổi trội hơn các luật còn lại. Vì vậy, dựa trên kinh nghiệm và kiến thức chung về các quy tắc suy diễn trong cơ sở dữ liệu, D có vẻ là đáp án phù hợp nhất vì nó bao gồm cả A và B.