Dữ liệu lớn (Big Data) - Tổng hợp các chương, test thử
Chú ý: Bạn phải tiến hành đăng nhập để làm đề thi này.
Tạo đề thi, làm bài thi, theo dõi kết quả ngay trên điện thoại — mọi lúc mọi nơi!
Tải trên Google Play Tải trên App StoreNội dung đề thi: Dữ liệu lớn (Big Data) - Tổng hợp các chương, test thử
Xem trước 25/46 câu hỏi trong đề. Bấm Vào thi để làm bài trực tuyến, được chấm điểm và xem đáp án chi tiết.
Câu 1. Dữ liệu lớn trong ngành tài chính - ngân hàng có thể hỗ trợ việc gì trong việc quản lý rủi ro?
- A. Tăng lượng khách hàng vay mà không cần phân tích rủi ro
- B. Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng mà không cần phân tích dữ liệu
- C. Giảm thiểu các khoản vay rủi ro thông qua phân tích dữ liệu lịch sử tín dụng và hành vi giao dịch
- D. Tăng cường các quy trình thủ công để giảm chi phí
Câu 2. Trong ngành bán lẻ, ý nghĩa quan trọng nhất của dữ liệu lớn trong việc quản lý khách hàng?
- A. Tăng lượng khách hàng quảng cáo trực tuyến
- B. Tăng cường bán sản phẩm không có nhu cầu
- C. Cải thiện chất lượng sản phẩm
- D. Thu thập thông tin về thói quen mua sắm của khách hàng và đưa ra chiến lược tương tác phù hợp
Câu 3. Dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử làm gì để tăng trưởng cao nhất?
- A. Dự báo giá trị thị trường tương lai
- B. Thực hiện chiến lược marketing rộng rãi hơn
- C. Giảm chi phí vận hành hàng tồn kho
- D. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa quảng cáo
Câu 4. Dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng như thế nào?
- A. Cá nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ dựa trên hành vi và nhu cầu của khách hàng
- B. Cung cấp các sản phẩm dịch vụ đồng nhất cho tất cả khách hàng
- C. Cung cấp dịch vụ hỗ trợ qua điện thoại 24/7
- D. Giảm thiểu yêu cầu khách hàng đến các đại lý kinh doanh hay cửa hàng
Câu 5. Big Data có vai trò gì trong việc phát triển thành phố thông minh (smart city)?
- A. Chỉ giúp cho hệ thống giao thông của thành phố
- B. Quản lý tài nguyên và dịch vụ công cộng hiệu quả
- C. Tối ưu hóa hệ thống năng lượng cho thành phố
- D. Quản lý, giám sát làm giảm sự ô nhiễm môi trường
Câu 6. Trong các ứng dụng giao thông thông minh tại các thành phố trên thế giới, AI kết hợp với dữ liệu lớn để tối ưu hóa điều gì?
- A. Xây dựng thêm cơ sở hạ tầng đường bộ
- B. Tăng số lượng xe lưu thông trên đường
- C. Giảm chi phí nhiên liệu
- D. Tối ưu hóa các tuyến đường và giảm tắc nghẽn giao thông
Câu 7. Trong các đơn vị đo dữ liệu dưới đây thì đơn vị nào là to nhất?
- A. Megabyte
- B. Petabyte
- C. Gigabyte
- D. Terabyte
Câu 8. Apache Spark nổi bật so với Hadoop MapReduce vì lý do gì?
- A. Apache Spark yêu cầu ít node hơn Hadoop
- B. Apache Spark có thể xử lý dữ liệu trong thời gian thực
- C. Apache Spark chỉ hỗ trợ xử lý batch
- D. Apache Spark tiêu tốn ít bộ nhớ hơn Hadoop
Câu 9. Hadoop chủ yếu được sử dụng để làm gì trong xử lý dữ liệu lớn?
- A. Phân tích dữ liệu trong thời gian thực
- B. Lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán
- C. Tạo và quản lý ứng dụng web
- D. Quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ
Câu 10. Loại hình dịch vụ điện toán đám mây nào để người dùng thuê phần mềm phục vụ công việc mà có thể truy cập từ bất cứ đâu, không lo lắng về việc bảo trì hay nâng cấp phần mềm?
- A. PaaS (Platform as a Service)
- B. SaaS (Software as a Service)
- C. Cả 3 phương án trên đều không đúng
- D. IaaS (Infrastructure as a Service)
Câu 11. Điện toán đám mây (Cloud Computing) là gì?
- A. Chỉ cung cấp phần cứng, không bao gồm phần mềm
- B. Mô hình chuyên dùng để lưu trữ dữ liệu lớn
- C. Quá trình lưu trữ dữ liệu trên máy tính cá nhân
- D. Mô hình cung cấp tài nguyên máy tính qua Internet
Câu 12. Khi nào nên sử dụng phương pháp "rời rạc hóa" trong xử lý dữ liệu?
- A. Khi muốn chuyển đổi giá trị số liên tục thành khoảng phân loại
- B. Khi áp dụng các thuật toán học sâu (deep learning)
- C. Khi dữ liệu có nhiều biến rời rạc
- D. Khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc
Câu 13. Khi nào việc phân tích dữ liệu lớn trở nên hiệu quả nhất?
- A. Khi có một lượng dữ liệu nhỏ và dễ dàng xử lý
- B. Khi dữ liệu không có sự thay đổi liên tục
- C. Khi các dữ liệu được xử lý và phân tích đồng thời trong thời gian thực
- D. Khi chỉ tập trung vào việc thu thập dữ liệu mà không phân tích
Câu 14. Khi làm việc với dữ liệu lớn, nếu bạn phát hiện dữ liệu bị thiếu (missing data) hoặc bị sai lệch (outliers), cách xử lý nào dưới đây là phù hợp nhất?
- A. Để dữ liệu thô nguyên vẹn và phân tích
- B. Bỏ qua những bản ghi bị thiếu hoặc sai lệch
- C. Thay thế các giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình hoặc trung vị
Câu 15. Trong phân tích hồi quy, mục tiêu chính của việc "giảm chiều dữ liệu" là gì?
- A. Tăng độ chính xác tuyệt đối của mô hình
- B. Giảm số bản ghi trong dữ liệu
- C. Loại bỏ hoàn toàn dữ liệu không cần thiết
- D. Tối ưu hóa tốc độ xử lý và tránh overfitting
Câu 16. Trong một phân tích dữ liệu bằng công cụ BI, khi bạn muốn xử lý dữ liệu không đồng nhất từ nhiều nguồn khác nhau, phương pháp nào là phù hợp nhất?
- A. Áp dụng thuật toán phân tích hồi quy
- B. Dùng trực quan hóa để nhận diện mẫu dữ liệu
- C. Sử dụng Data Cleaning và Data Transformation để chuẩn hóa dữ liệu
- D. Tạo bảng Pivot để tổ chức lại dữ liệu
Câu 17. Khi sử dụng Tableau để trực quan hóa dữ liệu lớn, bạn muốn tối ưu hóa tốc độ tải và xử lý dữ liệu, bạn nên làm gì trước khi tạo các biểu đồ hoặc báo cáo?
- A. Áp dụng tất cả các bộ lọc trước khi tạo báo cáo
- B. Kết nối trực tiếp với dữ liệu để luôn có thông tin mới nhất
- C. Sử dụng Data Extracts để giảm bớt tải trọng dữ liệu
- D. Chỉ sử dụng các biểu đồ đơn giản như biểu đồ cột và biểu đồ tròn
Câu 18. Tableau có thể xuất dữ liệu ra định dạng nào?
- A. Chỉ Excel
- B. Excel, PDF, CSV, và hình ảnh
- C. Excel và CSV
- D. Chỉ CSV
Câu 19. Để kết nối với các nguồn dữ liệu trong Tableau, bạn cần sử dụng gì?
- A. Tableau Data Source
- B. Tableau Query
- C. Tableau Connector
- D. Tableau Data Link
Câu 20. Trong ngành sản xuất, làm thế nào phân tích dữ liệu lớn có thể giúp tăng cường hiệu quả sản xuất và giảm thiểu sự cố máy móc?
- A. Tối ưu hóa giá thành sản phẩm để tăng lợi nhuận
- B. Phân tích các dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự báo sự cố và thực hiện bảo trì dựa trên tình trạng thực tế của thiết bị
- C. Dự đoán sự thay đổi trong nhu cầu của khách hàng để điều chỉnh kế hoạch sản xuất
- D. Cải tiến chiến lược tiếp thị để tăng trưởng doanh thu
Câu 21. Dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng như thế nào?
- A. Cung cấp dịch vụ hỗ trợ qua điện thoại 24/7
- B. Giảm thiểu yêu cầu khách hàng đến các đại lý kinh doanh hay cửa hàng
- C. Cá nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ dựa trên hành vi và nhu cầu của khách hàng
- D. Cung cấp các sản phẩm dịch vụ đồng nhất cho tất cả khách hàng
Câu 22. Dữ liệu lớn có thể giúp các ngân hàng cải thiện khả năng đánh giá tín dụng như thế nào?
- A. Bằng cách giảm bớt các yêu cầu kiểm tra thông tin khách hàng
- B. Bằng cách tăng cường chương trình khuyến mãi và giảm phí dịch vụ
- C. Bằng cách sử dụng các mô hình học máy để phân tích lịch sử tài chính và hành vi khách hàng
- D. Bằng cách chỉ đánh giá tín dụng dựa trên thông tin khách hàng hiện tại
Câu 23. Trong ngành bán lẻ, ý nghĩa quan trọng nhất của dữ liệu lớn trong việc quản lý khách hàng?
- A. Cải thiện chất lượng sản phẩm
- B. Thu thập thông tin về thói quen mua sắm của khách hàng và đưa ra chiến lược tương tác phù hợp
- C. Tăng cường bán sản phẩm không có nhu cầu
- D. Tăng lượng khách hàng quảng cáo trực tuyến
Câu 24. Theo báo cáo của IDC's Global DataSphere, vì sao giá trị (Value) được xem là yếu tố quan trọng nhất trong 5V của Big Data?
- A. Nó phản ánh kích thước tệp dữ liệu
- B. Vì dữ liệu có cấu trúc thường mang nhiều giá trị
- C. Vì nó quyết định lợi ích thực tế từ việc khai thác dữ liệu lớn
- D. Nó cho biết tốc độ dữ liệu được xử lý
Câu 25. Dữ liệu lớn có thể đóng vai trò quan trọng như thế nào trong việc phát triển mô hình kinh doanh dựa trên cá nhân hóa trong ngành bán lẻ?
- A. Phân tích thông tin tài chính của đối thủ cạnh tranh để đưa ra các chiến lược giá cạnh tranh
- B. Giúp thu thập và lưu trữ thông tin cá nhân của khách hàng để tăng cường bảo mật
- C. Dự báo chính xác nhu cầu của khách hàng và cung cấp các đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên hành vi mua sắm trước đó
- D. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị trên nền tảng truyền thông xã hội mà không cần dữ liệu khách hàng
… và còn 21 câu nữa. Bấm Vào thi phía trên để làm toàn bộ 46 câu và xem đáp án.
