Câu hỏi tự luận mức độ thông hiểu Khoa học máy tính 12 ctst bài F15: Khoa học dữ liệu

2. THÔNG HIỂU (4 CÂU)

Câu 1: Giải thích vai trò của khoa học dữ liệu trong việc nâng cao năng lực ra quyết định?

Câu 2: Phân tích sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu thông thường?

Câu 3: Mô tả quy trình cơ bản trong khoa học dữ liệu?

Câu 4: Giải thích khái niệm “dự đoán” trong khoa học dữ liệu và đưa ra ví dụ. Nêu rõ ý nghĩa của dự đoán và một số ứng dụng thực tế?


Câu 1:

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực ra quyết định thông qua:

+ Phân tích thông tin: Khoa học dữ liệu giúp tổ chức phân tích và hiểu rõ các dữ liệu lớn, từ đó rút ra thông tin giá trị.

+ Dự đoán kết quả: Sử dụng các mô hình dự đoán để ước lượng kết quả trong tương lai, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

+ Tối ưu hóa quy trình: Phân tích dữ liệu cho phép cải thiện quy trình làm việc, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất.

+ Phát hiện xu hướng: Giúp xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu, hỗ trợ các quyết định chiến lược.

Câu 2: 

- Phạm vi:

+ Khoa học dữ liệu: Bao gồm nhiều lĩnh vực như thống kê, học máy, và trực quan hóa dữ liệu.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Tập trung vào việc phân tích dữ liệu đã có để rút ra thông tin.

- Công cụ và kỹ thuật:

+ Khoa học dữ liệu: Sử dụng các thuật toán phức tạp và mô hình học máy.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Thường sử dụng các kỹ thuật thống kê cơ bản.

- Mục tiêu:

+ Khoa học dữ liệu: Tìm kiếm thông tin mới và dự đoán tương lai.

+ Phân tích dữ liệu thông thường: Đưa ra báo cáo và phân tích tình hình hiện tại.

Câu 3: 

Quy trình cơ bản trong khoa học dữ liệu thường bao gồm các bước sau:

Xác định vấn đề: Hiểu rõ mục tiêu và câu hỏi cần giải quyết.

Thu thập dữ liệu: Tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.

Khám phá dữ liệu: Phân tích dữ liệu để tìm kiếm mẫu và xu hướng.

Xây dựng mô hình: Sử dụng các thuật toán học máy để xây dựng mô hình dự đoán.

Đánh giá mô hình: Kiểm tra độ chính xác và hiệu suất của mô hình.

Triển khai và theo dõi: Triển khai mô hình vào thực tế và theo dõi hiệu quả.

Câu 4: 

- Dự đoán trong khoa học dữ liệu là quá trình sử dụng dữ liệu hiện có để ước lượng kết quả trong tương lai. Điều này thường được thực hiện thông qua các mô hình học máy.

Ví dụ: Dự đoán doanh thu: Sử dụng dữ liệu lịch sử về doanh thu và các yếu tố như mùa vụ, chiến dịch quảng cáo để dự đoán doanh thu trong tương lai.

Ý nghĩa của dự đoán:

+ Ra quyết định có cơ sở: Giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

+ Lập kế hoạch tài chính: Hỗ trợ doanh nghiệp trong việc lập kế hoạch ngân sách và chiến lược phát triển.

+ Cải thiện dịch vụ: Dự đoán nhu cầu của khách hàng giúp tối ưu hóa nguồn lực và cải thiện dịch vụ.

- Ứng dụng thực tế:

+ Ngành bán lẻ: Dự đoán nhu cầu sản phẩm để quản lý hàng tồn kho hiệu quả.

+ Ngành tài chính: Dự đoán rủi ro tín dụng để quyết định cho vay.

+ Ngành y tế: Dự đoán nguy cơ bệnh tật để có biện pháp phòng ngừa kịp thời.

+ Khoa học dữ liệu và khả năng dự đoán của nó có thể tạo ra giá trị lớn cho các tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau.


Bình luận

Giải bài tập những môn khác