Câu hỏi tự luận Khoa học máy tính 12 cánh diều Bài 3: Giới thiệu về Khoa học dữ liệu (Tiếp theo)

CHỦ ĐỀ F^CS. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

BÀI 1.3: GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (TIẾP THEO)

(15 CÂU)

1. NHẬN BIẾT (4 CÂU)

Câu 1: Định nghĩa dữ liệu lớn là gì? Nêu các đặc trưng chính của dữ liệu lớn?

Trả lời: 

- Dữ liệu lớn (Big Data) là tập hợp các dữ liệu có kích thước, tốc độ và sự đa dạng vượt quá khả năng xử lý của các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống.

- Các đặc trưng chính:

+ Khối lượng (Volume): Dữ liệu lớn thường rất lớn, từ terabyte đến petabyte.

+ Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo ra và xử lý với tốc độ nhanh chóng.

+ Độ đa dạng (Variety): Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và có nhiều định dạng khác nhau (dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc, bán cấu trúc).

+ Độ chính xác (Veracity): Độ tin cậy và chính xác của dữ liệu cần được xem xét.

Câu 2: Kể tên ít nhất ba đặc trưng của dữ liệu lớn và giải thích ý nghĩa của chúng?

Trả lời: 

- Khối lượng (Volume): Khối lượng dữ liệu lớn cho phép các tổ chức thu thập thông tin phong phú hơn, giúp cải thiện quyết định và phát triển chiến lược kinh doanh.

- Tốc độ (Velocity): Tốc độ cao của dữ liệu yêu cầu các hệ thống xử lý nhanh để có thể đáp ứng kịp thời với những thay đổi trong thị trường hoặc môi trường.

- Độ đa dạng (Variety): Độ đa dạng của dữ liệu cho phép phân tích từ nhiều góc độ khác nhau, giúp tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường.

Câu 3: Tính xác thực của dữ liệu lớn là gì? Tại sao nó lại quan trọng trong phân tích dữ liệu?

Trả lời: 

...........................................

Câu 4: Mô tả khái niệm “phát hiện tri thức”  trong khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

...........................................

2. THÔNG HIỂU (4 CÂU)

Câu 1: Giải thích khái niệm “tốc độ” trong đặc trưng của dữ liệu lớn và nêu ví dụ minh họa?

Trả lời: 

- Tốc độ (Velocity) đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra và xử lý. Dữ liệu lớn không chỉ được thu thập mà còn cần được phân tích ngay lập tức để đưa ra quyết định kịp thời.

- Ví dụ minh họa: Trong lĩnh vực tài chính, giao dịch chứng khoán diễn ra trong tích tắc. Các hệ thống phải xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây để phát hiện các cơ hội đầu tư hoặc gian lận.

Câu 2: Phân tích vai trò của tính đa dạng trong dữ liệu lớn và cách nó ảnh hưởng đến quá trình phân tích dữ liệu?

Trả lời: 

- Vai trò: Tính đa dạng cho phép tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như mạng xã hội, cảm biến IoT, và hệ thống giao dịch.

- Ảnh hưởng: Tính đa dạng ảnh hưởng đến quá trình phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề, giúp phát hiện các mẫu và xu hướng mà dữ liệu đơn giản không thể hiện rõ.

Câu 3: Nêu các bước cơ bản trong quy trình phân tích dữ liệu và giải thích vai trò của từng bước?

Trả lời: 

...........................................

Câu 4: So sánh giá trị và tính xác thực của dữ liệu trong bối cảnh khoa học dữ liệu?

Trả lời: 

...........................................

3. VẬN DỤNG (4 CÂU)

Câu 1: Hãy mô tả một tình huống thực tế mà bạn có thể áp dụng phương pháp phát hiện tri thức để giải quyết vấn đề trong kinh doanh?

Trả lời: 

- Tình huống: Một công ty thương mại điện tử gặp khó khăn trong việc tăng doanh số bán hàng. Họ quyết định áp dụng phương pháp phát hiện tri thức để phân tích hành vi của khách hàng.

- Giải pháp:

+ Thu thập dữ liệu: Công ty thu thập dữ liệu từ lịch sử giao dịch, lượt truy cập trang web, và phản hồi của khách hàng.

+ Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ những thông tin không cần thiết hoặc sai lệch.

+ Phân tích dữ liệu: Sử dụng các thuật toán phân tích để tìm ra các mẫu hành vi của khách hàng, như sản phẩm nào thường được mua cùng nhau.

=> Kết quả: Dựa trên phân tích, công ty có thể đưa ra các chương trình khuyến mãi nhắm đến nhóm khách hàng cụ thể, từ đó tăng doanh số bán hàng.

Câu 2: Đưa ra một ví dụ về cách mà tốc độ xử lý dữ liệu lớn có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh trong thời gian thực?

Trả lời: 

- Ví dụ: Trong ngành ngân hàng, các giao dịch thẻ tín dụng được thực hiện liên tục. Nếu một giao dịch có dấu hiệu gian lận (như giao dịch lớn tại một địa điểm không quen thuộc), hệ thống cần phải xử lý dữ liệu ngay lập tức để đưa ra quyết định chặn giao dịch.

- Ảnh hưởng: Nếu tốc độ xử lý dữ liệu chậm, ngân hàng có thể không kịp thời ngăn chặn giao dịch gian lận, dẫn đến thiệt hại tài chính cho cả ngân hàng và khách hàng.

Câu 3: Phân tích một ứng dụng cụ thể của khoa học dữ liệu mà bạn biết, nêu rõ các đặc trưng của dữ liệu lớn đã được sử dụng trong ứng dụng đó?

Trả lời: 

...........................................

Câu 4: Giải thích cách mà các thuật toán ưu việt có thể cải thiện khả năng phân tích dữ liệu lớn?

Trả lời: 

...........................................

4. VẬN DỤNG CAO (3 CÂU)

Câu 1: Đề xuất một phương pháp mới để cải thiện tính xác thực của dữ liệu lớn trong một hệ thống phân tích dữ liệu?

Trả lời: 

- Phương pháp: Sử dụng công nghệ blockchain để ghi lại và xác thực dữ liệu.

- Giải thích: Blockchain cung cấp một cách an toàn và minh bạch để lưu trữ dữ liệu, giúp đảm bảo rằng dữ liệu không bị thay đổi hoặc giả mạo. Mỗi giao dịch đều được ghi lại và xác thực, giúp nâng cao tính xác thực của dữ liệu.

Câu 2: Phân tích các thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt khi làm  việc với dữ liệu lớn và đưa ra giải pháp cho từng thách thức?

Trả lời: 

...........................................

Câu 3: Trình bày một kế hoạch chi tiết để triển khai một dự án khoa học dữ liệu trong một tổ chức, bao gồm các yếu tố như khối lượng dữ liệu, tốc độ xử lý, và các thuật toán cần thiết?

Trả lời: 

...........................................

--------------- Còn tiếp ---------------