Câu hỏi tự luận mức độ vận dụng Khoa học máy tính 12 cd bài 2: Giới thiệu về khoa học dữ liệu

Câu 1: 

- Xác định vấn đề: Đặt ra câu hỏi nghiên cứu, ví dụ: "Khách hàng có xu hướng mua sắm như thế nào trong mùa lễ hội?"

- Thu thập dữ liệu: Tổ chức khảo sát trực tuyến để thu thập thông tin về hành vi mua sắm, sở thích, và độ tuổi của khách hàng.

- Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các phản hồi không hợp lệ và chuẩn hóa các định dạng (ví dụ: chuyển đổi tất cả các giá trị về cùng một đơn vị).

- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê và học máy để phân tích dữ liệu, ví dụ: phân tích hồi quy để tìm hiểu mối quan hệ giữa độ tuổi và hành vi mua sắm.

- Trực quan hóa dữ liệu: Tạo biểu đồ và đồ thị để trình bày kết quả phân tích, giúp dễ dàng hiểu và truyền đạt thông tin.

- Triển khai và giám sát: Sử dụng kết quả để xây dựng chiến lược tiếp thị cho mùa lễ hội và theo dõi hiệu quả của chiến lược này.

Câu 2: 

- Đổi mới công nghệ: Nghiên cứu không gian đã dẫn đến nhiều công nghệ mới, như GPS, vật liệu nhẹ và công nghệ cảm biến, được áp dụng trong nhiều lĩnh vực.

- Khoa học cơ bản: Cung cấp hiểu biết sâu sắc về vũ trụ, từ sự hình thành các hành tinh đến cấu trúc của các thiên hà, góp phần vào sự tiến bộ trong ngành thiên văn học.

- Hợp tác quốc tế: Khuyến khích hợp tác giữa các quốc gia trong nghiên cứu không gian, thúc đẩy hòa bình và phát triển chung.

- Giáo dục và truyền cảm hứng: Khơi dậy sự quan tâm đến khoa học và công nghệ trong giới trẻ, tạo ra thế hệ nhà khoa học và kỹ sư tương lai.

Câu 3:

+ Thu thập dữ liệu: Mô hình sử dụng dữ liệu giao dịch từ hàng triệu khách hàng, bao gồm thông tin về thời gian, địa điểm, và số tiền giao dịch.

+ Phân tích hành vi: Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích hành vi giao dịch, xác định các mẫu hành vi bình thường của khách hàng.

+ Phát hiện bất thường: Khi một giao dịch mới xuất hiện, mô hình so sánh với các mẫu đã học để phát hiện các giao dịch bất thường có thể là gian lận.

+ Cảnh báo và xử lý: Nếu phát hiện gian lận, mô hình sẽ gửi cảnh báo cho bộ phận kiểm tra để xác minh và xử lý.

+ Tầm quan trọng: Mô hình này giúp bảo vệ khách hàng khỏi gian lận, giảm thiểu tổn thất cho công ty, và duy trì lòng tin của khách hàng vào dịch vụ tài chính.