Thuật toán nào sau đây cho phép xử lý trên nhiều kiểu dữ liệu khác nhau:

Logistic Regression

Cây quyết định

Mạng nơ ron

SVM

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Cây quyết định và mạng nơ-ron là hai thuật toán có thể xử lý nhiều kiểu dữ liệu khác nhau (số, phân loại, v.v.). Tuy nhiên, mạng nơ-ron có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và phi tuyến tính tốt hơn so với cây quyết định. Logistic Regression thường được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân và SVM hoạt động tốt với dữ liệu số và yêu cầu tiền xử lý kỹ lưỡng cho dữ liệu hỗn hợp. Vì vậy, mạng nơ-ron là lựa chọn phù hợp nhất trong các thuật toán được liệt kê để xử lý nhiều kiểu dữ liệu khác nhau một cách hiệu quả.

100+ câu hỏi trắc nghiệm Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh có đáp án giải thích dễ hiểu - Phần 1

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 27:

Đối với bài toán phân lớp đa nhãn/ đa lớp thì chỉ số đánh giá nào thường được dùng để đánh giá độ hiệu quả của mô hình phân lớp

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong bài toán phân lớp đa nhãn/đa lớp, các chỉ số Accuracy, Recall, Precision và F1-score đều có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình. Tuy nhiên, F1-score thường được ưu tiên hơn vì nó là trung bình điều hòa của Precision và Recall, giúp cân bằng giữa hai yếu tố này. Accuracy có thể không phù hợp trong trường hợp dữ liệu không cân bằng. Do đó, F1-score là lựa chọn tốt nhất để đánh giá mô hình trong bài toán này.

Câu 28:

Để tính chỉ số EMA của chứng khoán người ta sử dụng phương pháp nào sau đây:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Chỉ số EMA (Exponential Moving Average) được tính bằng phương pháp san bằng mũ (Exponential Smoothing). Phương pháp này gán trọng số lớn hơn cho các dữ liệu gần đây hơn, làm cho EMA nhạy hơn với những thay đổi giá mới nhất so với đường trung bình trượt đơn giản (SMA).

Câu 29:

Chọn phát biểu sai

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Phát biểu sai là 'c. Ai sử dụng kết quả của khoa học dữ liệu để thông minh hơn, chính xác hơn'. Khoa học dữ liệu cung cấp thông tin và tri thức từ dữ liệu. Con người hoặc hệ thống AI sử dụng những thông tin và tri thức này để đưa ra quyết định thông minh và chính xác hơn. Phát biểu này không sai về mặt nội dung, nhưng cách diễn đạt không chính xác và gây hiểu lầm. Các phát biểu a, b, d đều đúng về Big Data, Data Mining và Internet vạn vật.

Câu 30:

Chọn phát biểu sai:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Phát biểu sai là C. Big Data không chỉ có 4 đặc tính Volume, Variety, Velocity và Veracity (4V) mà còn có Value (giá trị). Thiếu Value là sai. Các đáp án còn lại đều đúng. A: Internet vạn vật tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. B: AI dựa vào dữ liệu và phân tích từ khoa học dữ liệu để cải thiện. D: Data mining là một phần của quá trình phân tích dữ liệu trong khoa học dữ liệu.

Câu 31:

Công cụ thống kê mô tả nào có thể sử dụng trong trường hợp dữ liệu 2 chiều?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các công cụ thống kê mô tả trong Excel, đặc biệt là khả năng xử lý dữ liệu hai chiều.

A. Subtotal: Thường được sử dụng để tính tổng phụ theo các nhóm trong một cột dữ liệu, không thực sự hiệu quả cho dữ liệu hai chiều.

B. Consolidate: Cho phép tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một bảng duy nhất, nhưng không phải là công cụ trực quan và linh hoạt nhất để phân tích dữ liệu hai chiều.

C. PivotTable: Là một công cụ mạnh mẽ để tóm tắt và phân tích dữ liệu hai chiều. Nó cho phép bạn tạo ra các bảng tổng hợp, báo cáo, và biểu đồ một cách linh hoạt bằng cách kéo và thả các trường dữ liệu vào các khu vực hàng, cột, giá trị và bộ lọc.

D. Tất cả đều đúng: Không đúng vì Subtotal và Consolidate không phải là lựa chọn tốt nhất cho việc phân tích dữ liệu hai chiều so với PivotTable.

Vì vậy, đáp án đúng là C. PivotTable.

Câu 32:

Để hợp nhất dữ liệu từ nhiều bảng không cùng cấu trúc khác nhau ta sử dụng:

Lời giải: