Trong Orange, đối với thuật toán K-means, tham số đầu vào nào sau đây dùng để kiểm soát trong trường hợp dữ liệu hội tụ chậm hoặc không hội tụ:

Phát biểu sai là C. Bigdata là công nghệ lưu trữ và khai thác dữ liệu có dung lượng lớn (volume), đa dạng (variety), yêu cầu tốc độ cao (velocity) và có tính xác thực (Veracity). 

Giải thích:

Big Data (Dữ liệu lớn) được mô tả bởi 5V:

• Volume (khối lượng): Dung lượng dữ liệu rất lớn.
• Velocity (tốc độ): Dữ liệu được tạo ra và xử lý với tốc độ cao.
• Variety (sự đa dạng): Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau.
• Veracity (tính xác thực): Dữ liệu có thể không chính xác hoặc không đáng tin cậy.
• Value (giá trị): Giá trị tiềm năng được khai thác từ dữ liệu.

Trong phát biểu C, thiếu yếu tố "Value" (giá trị) hoặc đã dịch sai "Value" thành "tính xác thực" (Veracity). Mặc dù tính xác thực là một khía cạnh quan trọng của dữ liệu, nhưng nó không phải là yếu tố "V" chính thức trong mô hình 5V của Big Data.

Các phát biểu A, B, D đều đúng.

• A: IoT tạo ra rất nhiều dữ liệu.
• B: AI cần dữ liệu từ khoa học dữ liệu để học hỏi và cải thiện.
• D: Data mining (khai thác dữ liệu) là một phần của khoa học dữ liệu.

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.