Tại sao việc làm sạch dữ liệu (data cleaning) lại quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu?

Để giảm số lượng biến cần phân tích

Để loại bỏ lỗi, giá trị trùng lặp và chuẩn hóa dữ liệu

Để xác định mối quan hệ giữa các biến

Để tự động hóa việc lựa chọn biểu đồ

Trả lời:

Đáp án đúng:

Việc làm sạch dữ liệu (data cleaning) là một bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu vì nó giúp loại bỏ các lỗi, giá trị trùng lặp và chuẩn hóa dữ liệu. Dữ liệu "sạch" đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các phân tích và mô hình được xây dựng dựa trên nó. Các lựa chọn khác không phải là mục đích chính của việc làm sạch dữ liệu: - Giảm số lượng biến (A) có thể là một phần của quá trình tiền xử lý dữ liệu, nhưng không phải là mục tiêu chính của làm sạch dữ liệu. - Xác định mối quan hệ giữa các biến (C) là mục tiêu của phân tích dữ liệu, không phải làm sạch dữ liệu. - Tự động hóa việc lựa chọn biểu đồ (D) là một phần của trực quan hóa dữ liệu, không phải làm sạch dữ liệu.

100+ câu hỏi trắc nghiệm Các công cụ trực quan hóa dữ liệu kèm lời giải chi tiết - Phần 1

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 18:

Trong Microsoft Power BI, lợi ích chính của việc tích hợp với hệ sinh thái Microsoft là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về lợi ích của việc tích hợp Microsoft Power BI với hệ sinh thái Microsoft.

Phương án A không đúng vì Power BI tập trung vào việc tích hợp tốt với các dịch vụ của Microsoft hơn là Google Cloud Platform.

Phương án B đúng vì một trong những lợi ích chính của Power BI là khả năng tương thích mạnh mẽ với các công cụ khác của Microsoft như Office 365 (Excel, SharePoint, Teams) và Azure (Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database). Sự tích hợp này giúp người dùng dễ dàng kết nối, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong hệ sinh thái Microsoft.

Phương án C không đúng vì Power BI không chủ yếu tập trung vào việc hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình chuyên biệt, mặc dù nó có hỗ trợ DAX và Power Query M.

Phương án D không đúng vì mặc dù Power BI có các tính năng tự động hóa, nhưng không cung cấp khả năng tự động hóa hoàn toàn dữ liệu.

Câu 19:

Bố cục Z thường được áp dụng trong các trường hợp nào?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Bố cục Z, hay còn gọi là Z-pattern layout, là một kỹ thuật thiết kế web và đồ họa, hướng dẫn mắt người xem theo một đường zigzag từ trên xuống dưới và từ trái sang phải (theo hình chữ Z). Cách bố trí này đặc biệt hiệu quả khi muốn dẫn dắt người xem qua các yếu tố quan trọng trên trang, từ tiêu đề đến các yếu tố kêu gọi hành động (call-to-action). Do đó, đáp án A chính xác. Các đáp án còn lại không liên quan trực tiếp đến mục đích sử dụng của bố cục Z.

Câu 20:

Khi lựa chọn biểu đồ, yếu tố nào sau đây cần được cân nhắc đầu tiên?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Khi lựa chọn biểu đồ, yếu tố quan trọng nhất cần cân nhắc đầu tiên là loại dữ liệu được hiển thị và mục tiêu phân tích (D). Điều này quyết định loại biểu đồ nào (ví dụ: biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, v.v.) sẽ phù hợp nhất để thể hiện dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả, đồng thời giúp người xem dễ dàng đạt được mục tiêu phân tích (ví dụ: so sánh, theo dõi xu hướng, xác định tỷ lệ, v.v.). Các yếu tố khác như màu sắc (A), đối tượng mục tiêu (B), và kích thước (C) cũng quan trọng, nhưng chúng nên được xem xét sau khi đã xác định loại biểu đồ phù hợp với dữ liệu và mục tiêu phân tích.

Câu 21:

Trong trực quan hóa, "nhấn mạnh thông qua màu sắc" cần tuân thủ quy tắc nào?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong trực quan hóa dữ liệu, việc sử dụng màu sắc để nhấn mạnh cần tuân theo một số nguyên tắc để đảm bảo hiệu quả và tránh gây hiểu nhầm. Đáp án A là chính xác vì nó đề cập đến việc sử dụng màu sắc tương phản mạnh để làm nổi bật dữ liệu chính, giúp người xem dễ dàng nhận biết và tập trung vào thông tin quan trọng nhất. Các lựa chọn khác không phù hợp vì:

B. Dùng các dải màu ngẫu nhiên sẽ gây rối mắt và khó phân tích.
C. Sử dụng quá nhiều màu sắc có thể gây xao nhãng và làm mất đi sự tập trung vào dữ liệu quan trọng.
D. Việc không nhất quán trong sử dụng màu sắc sẽ làm giảm tính chuyên nghiệp và gây khó khăn cho việc so sánh, phân tích dữ liệu.

Câu 22:

Nguyên tắc "Kết nối" (Connection) trong Gestalt thể hiện điều gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Nguyên tắc "Kết nối" (Connection) trong tâm lý học Gestalt chỉ ra rằng các đối tượng được kết nối trực tiếp bằng các yếu tố thị giác (ví dụ: đường thẳng, đường cong) thường được nhận thức là thuộc cùng một nhóm hoặc có mối liên hệ với nhau. Điều này xảy ra do bộ não có xu hướng tìm kiếm sự liên tục và gắn kết trong các yếu tố thị giác. Do đó, phương án A là đáp án chính xác.

Câu 23:

Khi sử dụng biểu đồ cột, tại sao nên chọn gốc tọa độ bằng 0?

Lời giải: