15+ Đề Trắc nghiệm Tin học 12 Chân trời sáng tạo Bài F17: Hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu

Câu 1: Trong quá trình thu thập dữ liệu về mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ trực tuyến, bạn nhận thấy một số phản hồi bị bỏ trống ở trường đánh giá chất lượng (thang điểm 1-5). Phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất để xử lý các giá trị thiếu này trong tập dữ liệu?

• A. Xóa bỏ toàn bộ bản ghi chứa giá trị thiếu, bất kể các trường khác có thông tin hay không.
• B. Điền giá trị thiếu bằng giá trị trung bình (mean) hoặc trung vị (median) của các phản hồi còn lại trong cột đánh giá.
• C. Giữ nguyên các giá trị thiếu và tiến hành phân tích dữ liệu như bình thường.
• D. Thay thế giá trị thiếu bằng giá trị tối đa (5 điểm) để đảm bảo tính tích cực của dữ liệu.

Câu 2: Bạn có một bảng dữ liệu chứa thông tin sản phẩm với các cột "Mã sản phẩm", "Tên sản phẩm", "Giá niêm yết", và "Giá khuyến mãi". Để tính cột "Phần trăm giảm giá" cho mỗi sản phẩm, bạn sẽ sử dụng công thức nào trong phần mềm bảng tính?

• A. =(Giá niêm yết - Giá khuyến mãi) / Giá khuyến mãi * 100
• B. =(Giá khuyến mãi / Giá niêm yết) * 100
• C. =(Giá niêm yết - Giá khuyến mãi) / Giá niêm yết * 100
• D. =(Giá niêm yết / Giá khuyến mãi) * 100

Câu 3: Khi phân tích dữ liệu bán hàng theo khu vực địa lý, bạn muốn trực quan hóa doanh thu của từng khu vực trên bản đồ. Loại biểu đồ nào sau đây là phù hợp nhất để thể hiện thông tin này?

• A. Biểu đồ đường (Line chart)
• B. Biểu đồ cột (Column chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie chart)
• D. Bản đồ nhiệt (Heat map) hoặc Bản đồ phân vùng (Choropleth map)

Câu 4: Trong một dự án phân tích dữ liệu về hiệu suất học tập của học sinh, bạn có các cột dữ liệu sau: "Mã học sinh", "Điểm Toán", "Điểm Văn", "Điểm Anh", "Giới tính", "Lớp". Để tìm ra lớp nào có điểm trung bình môn Toán cao nhất, công cụ tổng hợp dữ liệu nào trong bảng tính là hiệu quả nhất?

• A. Bảng tổng hợp PivotTable
• B. Hàm VLOOKUP
• C. Công cụ Conditional Formatting
• D. Bộ lọc (Filter)

Câu 5: Bạn đang làm việc với một tập dữ liệu lớn chứa thông tin giao dịch mua hàng trực tuyến. Để xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau, kỹ thuật phân tích dữ liệu nào sau đây là phù hợp nhất?

• A. Phân tích hồi quy (Regression analysis)
• B. Phân tích phương sai (ANOVA)
• C. Phân tích kết hợp (Association rule mining)
• D. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis)

Câu 6: Giả sử bạn có một cột dữ liệu "Ngày đặt hàng" chứa cả ngày và giờ (ví dụ: "2024-03-15 14:30:00"). Để đơn giản hóa phân tích, bạn muốn tách cột này thành hai cột riêng biệt: "Ngày" (chỉ chứa ngày tháng năm) và "Giờ" (chỉ chứa giờ phút giây). Công cụ nào trong Power Query của Excel giúp bạn thực hiện điều này?

• A. Nhóm theo (Group By)
• B. Tách cột (Split Column)
• C. Gộp cột (Merge Columns)
• D. Thêm cột có điều kiện (Add Conditional Column)

Câu 7: Bạn muốn tạo một báo cáo trực quan hóa dữ liệu bán hàng hàng tháng trong năm 2023. Biểu đồ nào sau đây thể hiện xu hướng doanh số theo thời gian một cách rõ ràng nhất?

• A. Biểu đồ đường (Line chart)
• B. Biểu đồ cột (Column chart)
• C. Biểu đồ thanh (Bar chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter plot)

Câu 8: Trong quá trình làm sạch dữ liệu, bạn phát hiện một số bản ghi bị trùng lặp hoàn toàn. Biện pháp nào sau đây là phù hợp nhất để xử lý tình huống này?

• A. Tăng cường độ đậm của chữ trong các bản ghi trùng lặp để dễ nhận biết.
• B. Đổi màu nền của các bản ghi trùng lặp để phân biệt.
• C. Xóa bỏ các bản ghi trùng lặp, giữ lại duy nhất một bản ghi.
• D. Gộp các bản ghi trùng lặp thành một bản ghi duy nhất bằng cách cộng các giá trị số.

Câu 9: Bạn có một tập dữ liệu về khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng với các mức đánh giá từ "Rất không hài lòng", "Không hài lòng", "Bình thường", "Hài lòng", "Rất hài lòng". Để phân tích tỷ lệ phần trăm của từng mức độ hài lòng, loại biểu đồ nào là thích hợp nhất?

• A. Biểu đồ đường (Line chart)
• B. Biểu đồ tròn (Pie chart) hoặc Biểu đồ cột/thanh phần trăm
• C. Biểu đồ phân tán (Scatter plot)
• D. Biểu đồ hộp (Box plot)

Câu 10: Trong quá trình phân tích dữ liệu, bạn nhận thấy một cột "Tuổi" có giá trị ngoại lệ (outlier) là "150". Giá trị này không hợp lý vì vượt quá tuổi thọ trung bình của con người. Phương pháp nào sau đây là phù hợp để xử lý giá trị ngoại lệ này?

• A. Giữ nguyên giá trị "150" vì đó là một giá trị thực tế đo được.
• B. Thay thế giá trị "150" bằng giá trị "0" để loại bỏ ảnh hưởng của nó.
• C. Tính lại giá trị "150" bằng cách lấy trung bình cộng của các giá trị tuổi khác trong cột.
• D. Điều tra nguồn gốc của giá trị "150" để xác định xem đó là lỗi nhập liệu hay giá trị thực, sau đó quyết định xóa, sửa hoặc giữ lại.

Câu 11: Bạn có hai tập dữ liệu: một chứa thông tin khách hàng (Mã khách hàng, Tên, Địa chỉ) và một chứa thông tin đơn hàng (Mã đơn hàng, Mã khách hàng, Ngày đặt hàng, Tổng tiền). Để kết hợp hai tập dữ liệu này dựa trên "Mã khách hàng" để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, bạn sử dụng thao tác nào trong Power Query?

• A. Nhóm theo (Group By)
• B. Thêm cột tùy chỉnh (Add Custom Column)
• C. Gộp truy vấn (Merge Queries)
• D. Nối truy vấn (Append Queries)

Câu 12: Khi trình bày kết quả phân tích dữ liệu cho người không chuyên môn, điều quan trọng nhất cần lưu ý là gì?

• A. Sử dụng ngôn ngữ chuyên môn sâu và các thuật ngữ kỹ thuật để thể hiện sự chuyên nghiệp.
• B. Trình bày tất cả các chi tiết phân tích, bao gồm cả các bước xử lý dữ liệu phức tạp.
• C. Tập trung vào việc thể hiện các con số thống kê một cách chính xác tuyệt đối.
• D. Trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu, tập trung vào thông điệp chính và ý nghĩa của dữ liệu.

Câu 13: Bạn có một cột dữ liệu "Địa chỉ" chứa thông tin đường phố, phường/xã, quận/huyện, tỉnh/thành phố. Để phân tích dữ liệu theo đơn vị hành chính cấp quận/huyện, bạn cần làm sạch cột dữ liệu này như thế nào?

• A. Xóa bỏ hoàn toàn cột "Địa chỉ" vì quá phức tạp để phân tích.
• B. Tách thông tin quận/huyện từ cột "Địa chỉ" thành một cột mới "Quận/Huyện".
• C. Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự bảng chữ cái của cột "Địa chỉ".
• D. Thay thế tất cả các giá trị trong cột "Địa chỉ" bằng từ "Việt Nam".

Câu 14: Biểu đồ hộp (Box plot) thường được sử dụng để trực quan hóa khía cạnh nào của một tập dữ liệu số?

• A. Xu hướng theo thời gian
• B. Tỷ lệ phần trăm của các danh mục
• C. Phân bố và sự phân tán của dữ liệu
• D. Mối quan hệ giữa hai biến số

Câu 15: Trong một quy trình phân tích dữ liệu, sau khi thu thập và làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo quan trọng nhất là gì?

• A. Trình bày kết quả phân tích
• B. Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
• C. Xây dựng mô hình dự đoán
• D. Triển khai mô hình vào thực tế

Câu 16: Bạn muốn lọc dữ liệu trong Excel để chỉ hiển thị các đơn hàng có tổng giá trị lớn hơn 1.000.000 VNĐ. Công cụ nào sau đây bạn sẽ sử dụng?

• A. Bộ lọc (Filter)
• B. Sắp xếp (Sort)
• C. Định dạng có điều kiện (Conditional Formatting)
• D. PivotTable

Câu 17: Để tính tổng doanh thu theo từng tháng từ cột "Ngày bán hàng" và cột "Doanh thu", bạn sẽ sử dụng chức năng tổng hợp nào trong PivotTable?

• A. Trung bình (Average)
• B. Tổng (Sum)
• C. Đếm (Count)
• D. Tối đa (Max)

Câu 18: Bạn có một tập dữ liệu văn bản lớn chứa các đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Để phân tích cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập) trong các đánh giá này, bạn cần sử dụng kỹ thuật nào của khoa học dữ liệu?

• A. Phân tích hồi quy (Regression analysis)
• B. Phân tích cụm (Cluster analysis)
• C. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
• D. Phân tích cảm xúc (Sentiment analysis)

Câu 19: Khi xây dựng một mô hình dự đoán, việc chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (testing set) có mục đích chính là gì?

• A. Tăng tốc độ huấn luyện mô hình.
• B. Giảm dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.
• C. Đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện.
• D. Đảm bảo tính công bằng và khách quan trong quá trình phân tích dữ liệu.

Câu 20: Trong quá trình làm việc với Power Query, bạn muốn ghi lại các bước biến đổi dữ liệu đã thực hiện để có thể xem lại và chỉnh sửa sau này. Tính năng nào của Power Query cho phép bạn làm điều này?

• A. Trình chỉnh sửa nâng cao (Advanced Editor)
• B. Các bước đã áp dụng (Applied Steps)
• C. Chế độ xem cột (Column View)
• D. Quản lý tham số (Manage Parameters)

Câu 21: Bạn muốn tạo một biểu đồ cột nhóm (clustered column chart) để so sánh doanh thu của ba dòng sản phẩm khác nhau qua từng quý trong năm. Bạn cần kéo các trường dữ liệu nào vào các vùng "Trục (Categories)", "Chú giải (Series)", và "Giá trị (Values)" của biểu đồ?

• A. Trục (Categories): Quý, Chú giải (Series): Dòng sản phẩm, Giá trị (Values): Doanh thu
• B. Trục (Categories): Dòng sản phẩm, Chú giải (Series): Quý, Giá trị (Values): Doanh thu
• C. Trục (Categories): Doanh thu, Chú giải (Series): Quý, Giá trị (Values): Dòng sản phẩm
• D. Trục (Categories): Doanh thu, Chú giải (Series): Dòng sản phẩm, Giá trị (Values): Quý

Câu 22: Trong quá trình làm sạch dữ liệu, bạn gặp phải tình huống dữ liệu không nhất quán về định dạng ngày tháng (ví dụ: "15/03/2024" và "2024-03-15"). Công cụ nào trong Power Query giúp chuẩn hóa định dạng ngày tháng?

• A. Lọc hàng (Filter Rows)
• B. Sắp xếp (Sort)
• C. Thay đổi kiểu dữ liệu (Change Type)
• D. Thay thế giá trị (Replace Values)

Câu 23: Bạn muốn tạo một chỉ số KPI mới bằng cách kết hợp dữ liệu từ hai cột "Tổng chi phí" và "Tổng doanh thu" (ví dụ: "Lợi nhuận = Tổng doanh thu - Tổng chi phí"). Thao tác nào trong Power Query cho phép bạn tạo cột tính toán này?

• A. Nhóm theo (Group By)
• B. Gộp cột (Merge Columns)
• C. Tách cột (Split Column)
• D. Thêm cột tùy chỉnh (Add Custom Column)

Câu 24: Biểu đồ phân tán (Scatter plot) thường được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa bao nhiêu biến số?

• A. Một biến số
• B. Hai biến số
• C. Ba biến số
• D. Nhiều hơn ba biến số

Câu 25: Để xác định xem có sự khác biệt đáng kể về điểm trung bình môn Toán giữa học sinh nam và học sinh nữ hay không, bạn có thể sử dụng phương pháp phân tích thống kê nào?

• A. Phân tích hồi quy (Regression analysis)
• B. Phân tích tương quan (Correlation analysis)
• C. Kiểm định t-Test
• D. Phân tích phương sai (ANOVA)

Câu 26: Bạn có một tập dữ liệu chứa thông tin về các bài đăng trên mạng xã hội, bao gồm cột "Nội dung bài đăng". Để đếm tần suất xuất hiện của các từ khóa quan trọng (ví dụ: "khuyến mãi", "giảm giá", "ưu đãi") trong các bài đăng, bạn cần thực hiện bước xử lý dữ liệu văn bản nào?

• A. Đếm từ (Word counting)
• B. Phân tích cú pháp (Parsing)
• C. Loại bỏ stop words
• D. Stemming/Lemmatization

Câu 27: Trong quá trình trực quan hóa dữ liệu, việc lựa chọn màu sắc phù hợp cho biểu đồ có vai trò gì?

• A. Chỉ để làm cho biểu đồ đẹp mắt hơn.
• B. Không có vai trò quan trọng, màu sắc nào cũng được.
• C. Chỉ ảnh hưởng đến tốc độ tải của biểu đồ.
• D. Giúp làm nổi bật thông tin quan trọng, cải thiện tính dễ đọc và truyền tải thông điệp hiệu quả hơn.

Câu 28: Bạn muốn tạo một trang tổng quan (dashboard) để theo dõi các chỉ số bán hàng quan trọng (doanh thu, lợi nhuận, số lượng đơn hàng) theo thời gian thực. Công cụ nào sau đây là phù hợp nhất để xây dựng dashboard tương tác?

• A. Microsoft Excel
• B. Power BI, Tableau, Google Data Studio
• C. Microsoft Word
• D. PowerPoint

Câu 29: Khi phân tích dữ liệu đa biến (nhiều biến số), kỹ thuật giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) có mục đích chính là gì?

• A. Tăng số lượng biến số trong tập dữ liệu.
• B. Tạo ra các biến số mới hoàn toàn ngẫu nhiên.
• C. Giảm số lượng biến số nhưng vẫn giữ lại được thông tin quan trọng nhất của dữ liệu.
• D. Thay đổi đơn vị đo lường của các biến số.

Câu 30: Trong báo cáo phân tích dữ liệu, phần "Kết luận và Khuyến nghị" có vai trò gì?

• A. Liệt kê tất cả các bước xử lý dữ liệu đã thực hiện.
• B. Tóm tắt các phát hiện chính từ phân tích và đề xuất các hành động cụ thể dựa trên kết quả phân tích.
• C. Trình bày chi tiết các công thức và thuật toán đã sử dụng.
• D. Sao chép lại toàn bộ dữ liệu thô đã thu thập.

Câu 1: Trước khi bắt tay vào phân tích dữ liệu về các dự án đầu tư nước ngoài, bước quan trọng nhất là xác định rõ mục tiêu phân tích. Tại sao việc xác định mục tiêu lại cần thiết trong quy trình khoa học dữ liệu?

• A. Giúp thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt mà không cần chọn lọc.
• B. Chỉ để làm theo quy trình chuẩn mà không ảnh hưởng nhiều đến kết quả.
• C. Định hướng cho việc thu thập, làm sạch và lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp.
• D. Giúp trực quan hóa dữ liệu ngay từ đầu một cách ngẫu nhiên.

Câu 2: Bạn được cung cấp một tệp dữ liệu CSV chứa thông tin về giao dịch bán hàng trực tuyến. Tệp này có hàng nghìn bản ghi và nhiều cột, bao gồm cả những cột không liên quan đến mục tiêu phân tích hiện tại (ví dụ: ID nội bộ của hệ thống). Công cụ nào trong Excel được thiết kế tối ưu để xử lý các tác vụ làm sạch và biến đổi dữ liệu quy mô lớn như loại bỏ các cột không cần thiết này?

• A. Power Query Editor
• B. PivotTable
• C. Conditional Formatting
• D. Data Validation

Câu 3: Một cột trong tệp dữ liệu của bạn có định dạng "Ngày giờ" (ví dụ: 2023-10-26 14:30:00), nhưng bạn chỉ cần thông tin "Ngày" để phân tích xu hướng theo ngày. Bằng cách sử dụng Power Query, thao tác nào sau đây là phù hợp nhất để xử lý cột này?

• A. Đổi tên cột thành "Ngày".
• B. Tách cột theo dấu cách và giữ lại phần ngày, sau đó chuyển đổi kiểu dữ liệu sang "Ngày".
• C. Xóa hoàn toàn cột này và tạo một cột mới nhập dữ liệu ngày thủ công.
• D. Sử dụng chức năng "Fill Down" để sao chép dữ liệu ngày.

Câu 4: Bạn có một cột "Doanh thu (USD)" và muốn tạo một cột mới là "Doanh thu (VND)" dựa trên tỷ giá hối đoái cố định (ví dụ: 1 USD = 24,000 VND). Trong Power Query Editor, bạn sẽ thực hiện thao tác nào để đạt được điều này?

• A. Sử dụng chức năng "Group By" trên cột "Doanh thu (USD)".
• B. Thêm một cột có điều kiện dựa trên giá trị "Doanh thu (USD)".
• C. Xóa cột "Doanh thu (USD)" và nhập tay giá trị VND.
• D. Thêm cột tùy chỉnh (Custom Column) với công thức nhân giá trị cột "Doanh thu (USD)" với 24000.

Câu 5: Sau khi làm sạch dữ liệu bằng Power Query, bước tiếp theo là nạp dữ liệu đã xử lý vào Excel để phân tích. Tại sao việc nạp dữ liệu vào một "Trang tính mới" (New Worksheet) dưới dạng "Bảng" (Table) thường được khuyến khích hơn là chỉ nạp dưới dạng kết nối (Connection Only)?

• A. Chỉ để tiết kiệm dung lượng tệp Excel.
• B. Giúp dữ liệu gốc không bị thay đổi.
• C. Cho phép người dùng trực tiếp xem, kiểm tra dữ liệu đã làm sạch và dễ dàng sử dụng các công cụ phân tích tiếp theo như PivotTable/PivotChart.
• D. Tự động tạo báo cáo tóm tắt ngay lập tức.

Câu 6: Bạn muốn tổng hợp tổng vốn đầu tư (theo VND) theo từng tỉnh/thành phố từ dữ liệu đã làm sạch. Công cụ nào trong Excel là lựa chọn hiệu quả nhất để thực hiện việc tổng hợp và khám phá dữ liệu theo các chiều khác nhau như vậy?

• A. Sử dụng hàm SUMIF cho từng tỉnh.
• B. Sử dụng PivotTable.
• C. Sử dụng chức năng Filter.
• D. Vẽ biểu đồ tay từ dữ liệu thô.

Câu 7: Khi tạo PivotTable để phân tích tổng vốn đầu tư theo tỉnh, bạn cần kéo cột chứa tên tỉnh/thành phố vào vùng nào trong cấu trúc PivotTable?

• A. Rows (Hàng)
• B. Columns (Cột)
• C. Values (Giá trị)
• D. Filters (Bộ lọc)

Câu 8: Để tính tổng vốn đầu tư cho mỗi tỉnh trong PivotTable, bạn cần kéo cột chứa giá trị vốn đầu tư (ví dụ: DTNN_VND) vào vùng nào?

• A. Rows (Hàng)
• B. Columns (Cột)
• C. Values (Giá trị)
• D. Filters (Bộ lọc)

Câu 9: Bạn đã tạo PivotTable tổng hợp tổng vốn đầu tư theo từng tỉnh. Bây giờ bạn muốn trực quan hóa kết quả này để dễ dàng so sánh vốn đầu tư giữa các tỉnh. Loại biểu đồ nào sau đây thường được sử dụng để so sánh giá trị giữa các danh mục khác nhau (ví dụ: so sánh tổng vốn giữa các tỉnh)?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• B. Biểu đồ cột (Column Chart)
• C. Biểu đồ đường (Line Chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Câu 10: Khi tạo PivotChart từ PivotTable, biểu đồ sẽ tự động cập nhật nếu dữ liệu nguồn của PivotTable thay đổi. Tuy nhiên, nếu dữ liệu gốc (tệp CSV ban đầu) được cập nhật, bạn cần thực hiện thao tác nào để dữ liệu trong PivotTable và PivotChart cũng phản ánh sự thay đổi đó?

• A. Nhấp chuột phải vào PivotTable hoặc PivotChart và chọn "Refresh" (Làm mới).
• B. Xóa và tạo lại PivotTable và PivotChart.
• C. Lưu tệp Excel dưới tên mới.
• D. Đóng và mở lại tệp Excel.

Câu 11: Tại sao bước làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) lại chiếm một phần đáng kể thời gian và công sức trong hầu hết các dự án khoa học dữ liệu?

• A. Vì các công cụ hiện đại không hỗ trợ làm sạch tự động.
• B. Chỉ cần làm sạch dữ liệu khi dữ liệu rất nhỏ.
• C. Làm sạch dữ liệu là bước ít quan trọng nhất, có thể bỏ qua.
• D. Dữ liệu thực tế thường không đầy đủ, không nhất quán, chứa lỗi hoặc định dạng không chuẩn, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích nếu không được xử lý.

Câu 12: Bạn đang phân tích dữ liệu về các dự án đầu tư và nhận thấy cột "Vốn đăng ký" có một số giá trị bị thiếu (ô trống). Việc xử lý dữ liệu thiếu này là một phần của quá trình làm sạch. Phương pháp xử lý dữ liệu thiếu nào sau đây có thể áp dụng, tùy thuộc vào ngữ cảnh?

• A. Chỉ đơn giản là bỏ qua các bản ghi có dữ liệu thiếu trong mọi trường hợp.
• B. Luôn luôn thay thế các giá trị thiếu bằng số 0.
• C. Xóa các bản ghi có dữ liệu thiếu, thay thế bằng giá trị trung bình/trung vị, hoặc sử dụng các kỹ thuật suy luận giá trị, tùy thuộc vào mức độ thiếu và ý nghĩa của cột dữ liệu.
• D. Tự động điền bất kỳ giá trị nào vào các ô trống.

Câu 13: Bạn đã tạo một PivotTable để xem tổng doanh thu theo danh mục sản phẩm. Bây giờ bạn muốn phân tích sâu hơn bằng cách xem tổng doanh thu theo danh mục và theo khu vực bán hàng. Bạn sẽ thực hiện thao tác nào trên PivotTable hiện có để thêm chiều phân tích khu vực?

• A. Xóa PivotTable hiện tại và tạo lại từ đầu.
• B. Thay thế cột danh mục sản phẩm trong vùng Rows bằng cột khu vực bán hàng.
• C. Chỉ cần thay đổi kiểu biểu đồ liên kết với PivotTable.
• D. Kéo cột chứa thông tin khu vực bán hàng vào vùng Rows hoặc Columns của PivotTable, cùng với cột danh mục sản phẩm.

Câu 14: Mục đích chính của việc trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) sau khi phân tích là gì?

• A. Giúp người xem dễ dàng nhận biết xu hướng, mẫu hình, ngoại lệ và hiểu được câu chuyện đằng sau dữ liệu.
• B. Chỉ để làm cho báo cáo trông đẹp mắt hơn.
• C. Thay thế hoàn toàn nhu cầu phân tích số liệu chi tiết.
• D. Tự động đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Câu 15: Bạn đang so sánh tỷ lệ phần trăm đóng góp của từng ngành kinh tế vào tổng vốn đầu tư. Loại biểu đồ nào là lựa chọn tốt nhất để hiển thị sự phân chia tỷ lệ của một tổng thể?

• A. Biểu đồ cột (Column Chart)
• B. Biểu đồ đường (Line Chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• D. Biểu đồ miền (Area Chart)

Câu 16: Trong quy trình khoa học dữ liệu, sau bước làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, bước tiếp theo thường là gì?

• A. Trực quan hóa dữ liệu ngay lập tức.
• B. Phân tích dữ liệu (ví dụ: khám phá, thống kê mô tả, xây dựng mô hình).
• C. Thu thập thêm dữ liệu mới.
• D. Viết báo cáo cuối cùng.

Câu 17: Power Query trong Excel không chỉ giúp làm sạch mà còn có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: từ nhiều tệp CSV trong cùng một thư mục). Chức năng này đặc biệt hữu ích trong trường hợp nào?

• A. Khi dữ liệu chỉ có trong một tệp duy nhất.
• B. Khi bạn chỉ cần tạo biểu đồ đơn giản.
• C. Khi bạn muốn làm sạch dữ liệu thủ công.
• D. Khi dữ liệu cần phân tích được phân tán trên nhiều tệp hoặc nhiều bảng tính, và bạn muốn hợp nhất chúng lại một cách tự động và có thể làm mới dễ dàng.

Câu 18: Bạn đang kiểm tra dữ liệu đã làm sạch và nhận thấy một số giá trị trong cột "Vốn đăng ký" có vẻ bất thường, quá lớn hoặc quá nhỏ so với phần còn lại. Những giá trị này được gọi là gì trong khoa học dữ liệu?

• A. Giá trị ngoại lệ (Outliers)
• B. Giá trị thiếu (Missing values)
• C. Giá trị trùng lặp (Duplicate values)
• D. Giá trị hợp lệ (Valid values)

Câu 19: Khi sử dụng PivotTable để phân tích dữ liệu, bạn có thể thay đổi cách tổng hợp giá trị (ví dụ: từ Sum - Tổng sang Average - Trung bình, Count - Đếm, Max - Lớn nhất, Min - Nhỏ nhất). Chức năng này giúp bạn khám phá khía cạnh nào của dữ liệu?

• A. Chỉ hiển thị dữ liệu chi tiết nhất.
• B. Hiểu rõ hơn các đặc trưng thống kê khác nhau của dữ liệu trong từng nhóm (ví dụ: vốn đầu tư trung bình theo tỉnh, số lượng dự án theo ngành).
• C. Tự động làm sạch dữ liệu.
• D. Tạo ra dữ liệu mới hoàn toàn.

Câu 20: Biểu đồ đường (Line Chart) thường được sử dụng để trực quan hóa loại dữ liệu nào một cách hiệu quả nhất?

• A. So sánh tỷ lệ các phần trong một tổng thể.
• B. Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số liên tục.
• C. Biểu diễn xu hướng của dữ liệu theo thời gian hoặc một chuỗi liên tục.
• D. So sánh giá trị giữa các danh mục độc lập.

Câu 21: Giả sử bạn muốn phân tích xem các dự án đầu tư có xu hướng tập trung vào những mục tiêu nào (ví dụ: sản xuất, dịch vụ, bất động sản). Bạn sẽ sử dụng PivotTable như thế nào để trả lời câu hỏi này?

• A. Kéo cột "Mục tiêu dự án" vào vùng Rows và kéo cột "Tên dự án" hoặc "Vốn đăng ký" vào vùng Values (sử dụng Count hoặc Sum).
• B. Chỉ cần lọc dữ liệu theo từng mục tiêu dự án.
• C. Tạo biểu đồ tròn trực tiếp từ dữ liệu thô.
• D. Xóa tất cả các cột trừ cột "Mục tiêu dự án".

Câu 22: Một trong những lợi ích khi sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu là khả năng tự động hóa. Điều này có nghĩa là gì trong ngữ cảnh xử lý dữ liệu định kỳ?

• A. Power Query tự động tìm kiếm và tải dữ liệu mới từ internet.
• B. Power Query tự động phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận.
• C. Power Query tự động tạo báo cáo và gửi email.
• D. Các bước làm sạch và biến đổi dữ liệu được ghi lại và có thể áp dụng lại một cách nhanh chóng cho dữ liệu mới có cấu trúc tương tự chỉ bằng thao tác "Refresh".

Câu 23: Đâu là sự khác biệt cơ bản giữa dữ liệu thô (raw data) và dữ liệu đã làm sạch (cleaned data) trong quy trình khoa học dữ liệu?

• A. Dữ liệu thô chỉ có số, còn dữ liệu đã làm sạch chỉ có chữ.
• B. Dữ liệu thô là dữ liệu gốc thu thập được, có thể chứa lỗi, thiếu sót, không nhất quán; dữ liệu đã làm sạch đã được xử lý để loại bỏ hoặc sửa chữa những vấn đề đó, sẵn sàng cho phân tích.
• C. Dữ liệu thô luôn nhỏ hơn dữ liệu đã làm sạch.
• D. Dữ liệu đã làm sạch chỉ dùng để lưu trữ, không dùng để phân tích.

Câu 24: Bạn đang phân tích dữ liệu về các dự án đầu tư và muốn xem xét mối quan hệ giữa "Vốn đăng ký (USD)" và "Số lượng lao động dự kiến". Bạn có thể sử dụng PivotTable để làm điều này không, và nếu có thì bằng cách nào?

• A. Không, PivotTable chỉ dùng để tổng hợp dữ liệu theo danh mục.
• B. Có, chỉ cần kéo cả hai cột vào vùng Values và PivotTable sẽ tự động hiển thị mối quan hệ.
• C. Có, bạn có thể kéo một cột vào Rows/Columns và cột còn lại vào Values để xem tổng/trung bình của biến này theo nhóm của biến kia, hoặc sử dụng PivotChart (Scatter Plot) nếu muốn xem mối quan hệ giữa hai biến liên tục.
• D. Có, nhưng chỉ sau khi đã xóa hết dữ liệu thiếu.

Câu 25: Khi trình bày kết quả phân tích dữ liệu, việc lựa chọn loại biểu đồ phù hợp là rất quan trọng. Nếu bạn muốn cho thấy sự thay đổi của tổng vốn đầu tư qua các năm, loại biểu đồ nào là lựa chọn tốt nhất để làm nổi bật xu hướng này?

• A. Biểu đồ cột (Column Chart)
• B. Biểu đồ đường (Line Chart)
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• D. Biểu đồ miền (Area Chart)

Câu 26: Bạn đang làm sạch dữ liệu và nhận thấy cột "Ngành nghề" có nhiều cách viết khác nhau cho cùng một ngành (ví dụ: "Công nghệ thông tin", "CNTT", "IT"). Vấn đề này được gọi là gì và cần xử lý như thế nào trong quá trình làm sạch?

• A. Vấn đề không nhất quán dữ liệu (Data Inconsistency). Cần chuẩn hóa các giá trị về cùng một định dạng thống nhất (ví dụ: chỉ dùng "Công nghệ thông tin").
• B. Vấn đề dữ liệu thiếu (Missing Data). Cần điền các giá trị còn thiếu.
• C. Vấn đề giá trị ngoại lệ (Outliers). Cần loại bỏ các giá trị bất thường.
• D. Đây là dữ liệu hợp lệ, không cần xử lý.

Câu 27: Sau khi hoàn thành phân tích và trực quan hóa dữ liệu, bước cuối cùng và cũng rất quan trọng trong quy trình khoa học dữ liệu là gì?

• A. Xóa tất cả dữ liệu gốc.
• B. Bắt đầu lại toàn bộ quy trình từ đầu.
• C. Chỉ cần lưu tệp Excel lại.
• D. Diễn giải kết quả, rút ra nhận định, đưa ra kiến nghị và trình bày báo cáo/dashboard cho người ra quyết định.

Câu 28: Khi sử dụng PivotTable, bạn có thể thêm nhiều trường vào vùng "Values". Khi đó, PivotTable sẽ hiển thị gì?

• A. Nhiều phép tổng hợp khác nhau (ví dụ: Tổng vốn, Số lượng dự án, Vốn trung bình) cho mỗi nhóm dữ liệu.
• B. Tất cả các giá trị chi tiết từ các trường đó.
• C. Chỉ giá trị của trường đầu tiên được thêm vào.
• D. Một thông báo lỗi vì không thể thêm nhiều trường vào vùng Values.

Câu 29: Bạn cần phân tích số lượng dự án đầu tư theo từng loại hình đầu tư (ví dụ: 100% vốn nước ngoài, liên doanh) và theo từng năm. Bạn sẽ tổ chức các trường dữ liệu trong PivotTable như thế nào để thực hiện phân tích này một cách hiệu quả?

• A. Cả loại hình đầu tư và năm đều kéo vào vùng Values.
• B. Loại hình đầu tư vào Values, năm vào Filters.
• C. Loại hình đầu tư vào Rows, năm vào Columns (hoặc ngược lại), và một trường bất kỳ (ví dụ: Tên dự án) vào Values với phép tính Count.
• D. Cả ba trường đều kéo vào vùng Filters.

Câu 30: Giả sử bạn đã tạo một PivotTable và một PivotChart từ dữ liệu bán hàng. Sau đó, bạn nhận được dữ liệu bán hàng bổ sung cho tháng tiếp theo và thêm nó vào nguồn dữ liệu gốc. Điều gì xảy ra với PivotTable và PivotChart của bạn ngay lập tức?

• A. PivotTable và PivotChart tự động cập nhật để bao gồm dữ liệu mới.
• B. PivotTable và PivotChart không tự động cập nhật. Bạn cần thực hiện thao tác "Refresh" để dữ liệu mới được tính vào.
• C. PivotTable cập nhật nhưng PivotChart thì không.
• D. Excel báo lỗi và yêu cầu bạn tạo lại từ đầu.

Câu 1: Trong quy trình hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu được giới thiệu, bước đầu tiên thường là gì?

• A. Thu thập và nạp dữ liệu
• B. Trực quan hóa dữ liệu
• C. Làm sạch dữ liệu
• D. Phân tích dữ liệu

Câu 2: Giả sử bạn có một tệp dữ liệu lớn ở định dạng CSV cần xử lý trong Excel. Công cụ nào trong Excel được giới thiệu trong bài học để nạp và chuẩn bị dữ liệu ban đầu?

• A. Conditional Formatting
• B. Data Validation
• C. Power Query
• D. Macro

Câu 3: Khi nạp dữ liệu từ một nguồn ngoài (ví dụ: tệp CSV) vào Excel bằng Power Query, dữ liệu ban đầu được đưa vào đâu trước khi áp dụng các bước làm sạch?

• A. Trực tiếp vào một trang tính mới
• B. Trình chỉnh sửa Power Query (Power Query Editor)
• C. Một PivotTable trống
• D. Một biểu đồ

Câu 4: Bạn đang làm việc với một cột dữ liệu chứa thông tin ngày và giờ (ví dụ: "2023-10-26 14:30:00"). Bạn chỉ cần phân tích dữ liệu theo ngày. Thao tác nào trong Power Query Editor phù hợp nhất để đạt được điều này?

• A. Change Type sang Text
• B. Merge Columns
• C. Fill Down
• D. Split Column hoặc Date only transformation

Câu 5: Giả sử trong bộ dữ liệu về dự án đầu tư, cột "Quốc gia" có nhiều cách viết khác nhau cho cùng một quốc gia (ví dụ: "Mỹ", "Hoa Kỳ", "USA"). Bước làm sạch dữ liệu nào nhằm giải quyết vấn đề này?

• A. Chuẩn hóa dữ liệu (Standardizing data)
• B. Xóa bỏ dữ liệu trùng lặp (Removing duplicates)
• C. Xử lý dữ liệu thiếu (Handling missing values)
• D. Tách cột (Splitting columns)

Câu 6: Tại sao việc làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng trong khoa học dữ liệu?

• A. Để làm cho tệp dữ liệu nhỏ hơn
• B. Để dữ liệu trông đẹp mắt hơn trong bảng tính
• C. Để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích
• D. Chỉ cần thiết khi dữ liệu có lỗi định dạng

Câu 7: Bạn cần tính tổng vốn đầu tư quy đổi sang VND từ cột "TongVonUSD" với một tỷ giá cố định. Thao tác nào trong Power Query cho phép bạn tạo một cột mới chứa kết quả tính toán này?

• A. Remove Columns
• B. Add Custom Column
• C. Group By
• D. Pivot Column

Câu 8: Sau khi hoàn thành các bước làm sạch dữ liệu trong Power Query Editor, bạn muốn đưa dữ liệu đã làm sạch vào một trang tính mới trong Excel để tiếp tục phân tích. Lệnh nào sau đây được sử dụng?

• A. Close & Load To...
• B. Refresh All
• C. Apply Steps
• D. Save As

Câu 9: Công cụ nào trong Excel được thiết kế đặc biệt để tổng hợp, phân tích và khám phá dữ liệu từ một tập dữ liệu lớn một cách linh hoạt, cho phép bạn xem dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau?

• A. Data Filter
• B. Sort
• C. Data Validation
• D. PivotTable

Câu 10: Bạn muốn sử dụng PivotTable để đếm tổng số dự án đầu tư cho mỗi tỉnh/thành phố. Giả sử bạn có cột "TinhThanh". Bạn sẽ kéo cột "TinhThanh" vào vùng nào trong giao diện PivotTable Fields?

• A. Rows
• B. Columns
• C. Values
• D. Filters

Câu 11: Để tính tổng vốn đầu tư (quy đổi VND) cho mỗi tỉnh/thành phố trong PivotTable đã thiết lập ở Câu 10, bạn sẽ kéo cột "DTNN_VND" (hoặc tương tự) vào vùng nào?

• A. Rows
• B. Columns
• C. Values
• D. Filters

Câu 12: Sau khi tạo PivotTable tổng hợp tổng vốn đầu tư theo tỉnh/thành phố, bạn nhận thấy một số tỉnh có giá trị "Tổng cộng" rất lớn, trong khi một số tỉnh khác rất nhỏ. Đây là kết quả của bước nào trong quy trình khoa học dữ liệu?

• A. Làm sạch dữ liệu
• B. Tổng hợp và khám phá dữ liệu (sử dụng PivotTable)
• C. Trực quan hóa dữ liệu
• D. Thu thập dữ liệu

Câu 13: Bạn muốn so sánh trực quan tỷ trọng vốn đầu tư của 5 tỉnh có vốn đầu tư lớn nhất. Loại biểu đồ nào từ PivotChart phù hợp nhất để thể hiện tỷ lệ phần trăm của mỗi tỉnh so với tổng vốn đầu tư của 5 tỉnh này?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• B. Biểu đồ đường (Line Chart)
• C. Biểu đồ cột (Column Chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Câu 14: Biểu đồ nào thường được sử dụng để so sánh giá trị giữa các danh mục rời rạc (ví dụ: so sánh tổng vốn đầu tư giữa các quốc gia khác nhau)?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• B. Biểu đồ đường (Line Chart)
• C. Biểu đồ cột (Column Chart) hoặc Biểu đồ thanh (Bar Chart)
• D. Biểu đồ vùng (Area Chart)

Câu 15: Mục đích chính của việc trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: tạo biểu đồ từ PivotTable) là gì?

• A. Để làm cho báo cáo dài hơn
• B. Để thay thế hoàn toàn bảng số liệu
• C. Để ẩn đi các chi tiết nhỏ của dữ liệu
• D. Để giúp người xem dễ dàng nhận diện xu hướng, mẫu hình và thông tin quan trọng từ dữ liệu

Câu 16: Trong quá trình làm sạch dữ liệu bằng Power Query, nếu bạn thấy một cột hoàn toàn không liên quan đến mục tiêu phân tích của bạn (ví dụ: một cột chứa ID nội bộ của hệ thống nguồn), thao tác nào bạn nên thực hiện?

• A. Đổi tên cột
• B. Xóa bỏ cột (Remove Columns)
• C. Thay đổi kiểu dữ liệu của cột
• D. Nhân đôi cột (Duplicate Column)

Câu 17: Bạn đang xem xét một cột trong dữ liệu dự án đầu tư và nhận thấy có nhiều dòng bị thiếu thông tin ở cột "Quốc gia". Đây là một vấn đề về gì trong dữ liệu?

• A. Dữ liệu không nhất quán (Inconsistent data)
• B. Dữ liệu trùng lặp (Duplicate data)
• C. Dữ liệu thiếu (Missing data)
• D. Dữ liệu ngoại lai (Outliers)

Câu 18: Để phân tích số lượng dự án được cấp phép bởi từng đơn vị cấp phép, bạn đã tạo một PivotTable. Cột "TenDVCP" (Tên đơn vị cấp phép) được đặt ở vùng Rows. Bạn cần kéo trường nào vào vùng Values để đếm số lượng dự án?

• A. Một cột chứa giá trị số lớn (ví dụ: Tổng vốn)
• B. Một cột chứa ngày tháng
• C. Một cột chứa mô tả dài
• D. Bất kỳ cột nào không có giá trị rỗng (ví dụ: Tên dự án, hoặc chính cột TenDVCP) và thiết lập hàm tổng hợp là Count

Câu 19: Khi làm việc với PivotTable, bạn muốn chỉ xem dữ liệu của các dự án được cấp phép trong năm 2022. Bạn sẽ sử dụng tính năng nào của PivotTable?

• A. Bộ lọc (Filter)
• B. Nhóm (Group)
• C. Sắp xếp (Sort)
• D. Tính toán trường (Calculated Field)

Câu 20: Giả sử bạn đã tạo một biểu đồ cột từ PivotTable hiển thị tổng vốn đầu tư theo tỉnh. Bạn muốn nhanh chóng xem biểu đồ này chỉ cho một vài tỉnh cụ thể mà không cần thay đổi cấu trúc PivotTable. Bạn sẽ tương tác với thành phần nào của biểu đồ/PivotTable?

• A. Trục Y của biểu đồ
• B. Các thanh cột trên biểu đồ
• C. Bộ lọc trên PivotTable hoặc PivotChart
• D. Tiêu đề biểu đồ

Câu 21: Trong Power Query Editor, "Applied Steps" (Các bước đã áp dụng) có chức năng gì?

• A. Liệt kê tất cả các cột trong dữ liệu
• B. Hiển thị dữ liệu gốc trước khi làm sạch
• C. Cho phép bạn viết mã lập trình để xử lý dữ liệu
• D. Ghi lại trình tự các thao tác làm sạch và biến đổi dữ liệu đã thực hiện, cho phép xem lại, chỉnh sửa hoặc xóa bỏ

Câu 22: Khi sử dụng PivotTable để tổng hợp dữ liệu số (ví dụ: Tổng vốn đầu tư), hàm tổng hợp mặc định thường là SUM (Tính tổng). Nếu bạn muốn biết số lượng dự án thay vì tổng vốn, bạn cần thay đổi hàm tổng hợp thành gì?

• A. AVERAGE (Tính trung bình)
• B. COUNT (Đếm)
• C. MAX (Tìm giá trị lớn nhất)
• D. MIN (Tìm giá trị nhỏ nhất)

Câu 23: Bạn nhận được một tệp dữ liệu CSV mới với cấu trúc tương tự tệp cũ nhưng có thêm dữ liệu của quý tiếp theo. Để áp dụng lại tất cả các bước làm sạch dữ liệu đã thực hiện trước đó bằng Power Query cho tệp mới này một cách hiệu quả, bạn nên làm gì?

• A. Thực hiện lại thủ công từng bước làm sạch cho tệp mới
• B. Sao chép và dán dữ liệu mới vào cuối tệp cũ
• C. Thay đổi nguồn dữ liệu (Source) trong Power Query Editor trỏ đến tệp mới và Refresh
• D. Tạo một PivotTable mới từ tệp mới

Câu 24: Biểu đồ đường (Line Chart) thường được sử dụng hiệu quả nhất để hiển thị loại mối quan hệ nào trong dữ liệu?

• A. Xu hướng theo thời gian (ví dụ: vốn đầu tư qua các năm)
• B. Tỷ trọng của các phần so với tổng thể
• C. So sánh giá trị giữa các danh mục
• D. Mối quan hệ giữa hai biến số liên tục

Câu 25: Khi phân tích dữ liệu đầu tư nước ngoài, bạn muốn xem xét mối quan hệ giữa "Tổng vốn đầu tư" và "Số lượng lao động" của từng dự án. Loại biểu đồ nào có thể hữu ích để khám phá mối quan hệ này?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• B. Biểu đồ cột (Column Chart)
• C. Biểu đồ đường (Line Chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Câu 26: Trong ngữ cảnh của khoa học dữ liệu, "khám phá dữ liệu" (Data Exploration) là gì và PivotTable hỗ trợ hoạt động này như thế nào?

• A. Là quá trình tìm hiểu sơ bộ về dữ liệu để phát hiện xu hướng, mẫu hình và điểm bất thường; PivotTable giúp tổng hợp và nhóm dữ liệu nhanh chóng để xem xét từ nhiều góc độ.
• B. Là quá trình sửa lỗi trong dữ liệu; PivotTable tự động sửa các lỗi chính tả.
• C. Là quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn; PivotTable kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau.
• D. Là quá trình tạo báo cáo cuối cùng; PivotTable là định dạng báo cáo chuẩn.

Câu 27: Bạn đã tạo một PivotTable và một PivotChart. Nếu dữ liệu nguồn gốc của PivotTable được cập nhật, bạn cần thực hiện thao tác nào để PivotTable và PivotChart phản ánh sự thay đổi?

• A. Đóng và mở lại tệp Excel
• B. Tạo lại PivotTable và PivotChart từ đầu
• C. Sử dụng lệnh Refresh (Làm mới)
• D. Thay đổi kiểu biểu đồ

Câu 28: Khi làm sạch dữ liệu, việc xử lý các giá trị ngoại lai (outliers) là cần thiết vì chúng có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân tích tổng hợp (ví dụ: giá trị trung bình). Công cụ nào trong bài học có khả năng giúp bạn nhận diện hoặc loại bỏ các giá trị này?

• A. Power Query Editor (sử dụng bộ lọc hoặc các phép biến đổi khác)
• B. PivotTable (chỉ tổng hợp, không trực tiếp xử lý ngoại lai)
• C. PivotChart (chỉ trực quan hóa, không xử lý ngoại lai)
• D. Data Validation (chỉ giới hạn nhập liệu)

Câu 29: Giả sử bạn có một cột "Ngành nghề" trong dữ liệu dự án. Bạn muốn nhóm các ngành nghề tương tự lại với nhau (ví dụ: "Sản xuất ô tô", "Lắp ráp xe máy" có thể nhóm thành "Công nghiệp ô tô - xe máy"). Thao tác nào trong Power Query hoặc PivotTable có thể hỗ trợ việc nhóm các mục tương tự?

• A. Xóa cột
• B. Tách cột
• C. Thêm cột Index
• D. Group By trong Power Query hoặc tạo nhóm trong PivotTable

Câu 30: Quy trình hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu được giới thiệu trong bài học chủ yếu tập trung vào việc sử dụng các công cụ sẵn có trong Excel để thực hiện các bước nào?

• A. Viết mã lập trình phức tạp
• B. Làm sạch, tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu
• C. Xây dựng mô hình dự đoán
• D. Thu thập dữ liệu tự động từ web

Câu 1: Trước khi bắt đầu làm sạch hoặc phân tích dữ liệu từ một tệp tin (ví dụ: CSV), bước quan trọng đầu tiên là gì?

• A. Tạo biểu đồ từ dữ liệu
• B. Xác định các cột cần xóa
• C. Tính toán các chỉ số thống kê
• D. Mở và nạp tệp dữ liệu vào công cụ phân tích (ví dụ: Excel Power Query)

Câu 2: Trong khoa học dữ liệu, "làm sạch dữ liệu" (data cleaning) là quá trình nhằm mục đích chính nào?

• A. Chỉ đơn giản là sắp xếp dữ liệu theo thứ tự
• B. Xử lý các lỗi, giá trị thiếu, không nhất quán hoặc định dạng sai để dữ liệu sẵn sàng cho phân tích
• C. Tạo ra các biểu đồ phức tạp
• D. Viết báo cáo dựa trên dữ liệu thô

Câu 3: Bạn đang làm việc với một cột dữ liệu "DoanhThu" trong đó một số ô bị bỏ trống. Đây là vấn đề gì trong làm sạch dữ liệu và cách tiếp cận phổ biến để xử lý nó là gì?

• A. Lỗi định dạng; Chuyển đổi toàn bộ cột sang định dạng văn bản
• B. Dữ liệu ngoại lai; Xóa toàn bộ các hàng chứa giá trị ngoại lai
• C. Giá trị thiếu (missing values); Có thể xóa hàng chứa giá trị thiếu, điền giá trị trung bình/trung vị, hoặc sử dụng phương pháp suy luận khác
• D. Dữ liệu không nhất quán; Chuẩn hóa tất cả các giá trị về cùng một đơn vị

Câu 4: Một cột dữ liệu "NgayGiaoDich" chứa cả ngày và thời gian (ví dụ: "2023-10-26 14:30:00"). Nếu bạn chỉ cần phân tích theo ngày, thao tác làm sạch nào trong các công cụ như Power Query là phù hợp nhất?

• A. Tách cột (Split Column) dựa trên dấu cách hoặc sử dụng chức năng trích xuất ngày
• B. Đổi tên cột thành "Ngay"
• C. Xóa toàn bộ cột vì chứa thông tin không cần thiết
• D. Thay thế tất cả dấu hai chấm (:) bằng dấu gạch ngang (-)

Câu 5: Tại sao việc tạo một cột dữ liệu mới (ví dụ: "LoiNhuan" = "DoanhThu" - "ChiPhi") lại là một bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu trước khi phân tích?

• A. Giúp giảm số lượng hàng trong tập dữ liệu
• B. Chỉ để làm cho bảng dữ liệu trông đầy đủ hơn
• C. Luôn bắt buộc phải tạo ít nhất một cột mới
• D. Tạo ra các đặc trưng (features) mới có ý nghĩa phân tích trực tiếp hơn từ dữ liệu gốc

Câu 6: Công cụ nào trong Excel được giới thiệu trong bài học chủ yếu được sử dụng để thực hiện các thao tác làm sạch và biến đổi dữ liệu như xóa cột, tách cột, hoặc tạo cột mới dựa trên công thức?

• A. Power Query (Get & Transform Data)
• B. PivotTable
• C. Conditional Formatting
• D. Data Validation

Câu 7: Bạn có một tập dữ liệu về các dự án đầu tư, bao gồm cột "TongVonUSD" và "TyGiaVND". Để dễ dàng phân tích tổng vốn đầu tư theo đơn vị VND, bạn cần tạo một cột mới "TongVonVND". Thao tác biến đổi nào là phù hợp nhất?

• A. Sử dụng chức năng Group By để nhóm dữ liệu
• B. Thêm cột tùy chỉnh (Custom Column) với công thức "TongVonUSD" * "TyGiaVND"
• C. Sắp xếp dữ liệu theo cột "TongVonUSD"
• D. Xóa cột "TyGiaVND" vì không cần thiết

Câu 8: Sau khi làm sạch và biến đổi dữ liệu, bạn muốn tóm tắt và tổng hợp dữ liệu theo các tiêu chí khác nhau (ví dụ: tổng doanh thu theo từng loại sản phẩm, số lượng giao dịch theo từng tháng). Công cụ nào trong Excel được thiết kế chuyên biệt cho mục đích này?

• A. Data Validation
• B. Solver Add-in
• C. PivotTable
• D. Macro Recorder

Câu 9: Trong PivotTable, bạn muốn xem tổng doanh thu cho mỗi khu vực địa lý. Bạn sẽ kéo cột chứa tên khu vực vào vùng nào của PivotTable?

• A. Rows (Hàng)
• B. Columns (Cột)
• C. Values (Giá trị)
• D. Filters (Bộ lọc)

Câu 10: Vẫn với PivotTable ở Câu 9, bạn muốn xem tổng doanh thu. Bạn sẽ kéo cột chứa giá trị doanh thu vào vùng nào của PivotTable?

• A. Rows (Hàng)
• B. Columns (Cột)
• C. Values (Giá trị)
• D. Filters (Bộ lọc)

Câu 11: Chức năng chính của vùng "Values" trong PivotTable là gì?

• A. Để nhóm các hàng dữ liệu theo một tiêu chí
• B. Để hiển thị các nhãn cột
• C. Để lọc dữ liệu trước khi tổng hợp
• D. Để thực hiện các phép tính tổng hợp (ví dụ: Sum, Count, Average) trên dữ liệu số

Câu 12: Bạn đã tạo PivotTable tổng hợp doanh thu theo khu vực. Bây giờ bạn muốn xem thêm doanh thu của từng loại sản phẩm trong mỗi khu vực. Bạn sẽ kéo cột "LoaiSanPham" vào vùng nào?

• A. Rows (Hàng), phía dưới cột "KhuVuc"
• B. Columns (Cột), phía dưới cột "KhuVuc"
• C. Values (Giá trị), phía dưới cột "TongDoanhThu"
• D. Filters (Bộ lọc)

Câu 13: Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu (tạo biểu đồ) lại là một bước quan trọng sau khi đã làm sạch và tổng hợp dữ liệu?

• A. Chỉ để làm cho báo cáo trông đẹp mắt hơn
• B. Giúp tự động làm sạch dữ liệu
• C. Giúp dễ dàng nhận diện xu hướng, mẫu hình, so sánh và truyền đạt thông tin từ dữ liệu một cách hiệu quả
• D. Thay thế hoàn toàn việc phân tích bằng số liệu

Câu 14: Bạn muốn hiển thị tỷ lệ đóng góp của từng loại chi phí (ví dụ: Marketing, Vận hành, Nhân sự) vào tổng chi phí của công ty. Loại biểu đồ nào sau đây là phù hợp nhất?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart)
• B. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• C. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)
• D. Biểu đồ cột (Column Chart)

Câu 15: Bạn muốn theo dõi xu hướng tăng trưởng doanh thu của công ty qua các tháng trong năm. Loại biểu đồ nào sau đây là phù hợp nhất để hiển thị sự thay đổi theo thời gian?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart)
• B. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• C. Biểu đồ cột (Column Chart)
• D. Biểu đồ vùng (Area Chart)

Câu 16: Bạn muốn so sánh doanh số bán hàng giữa các khu vực khác nhau trong cùng một kỳ (ví dụ: Quý 1). Loại biểu đồ nào sau đây giúp so sánh giá trị giữa các danh mục một cách rõ ràng nhất?

• A. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
• B. Biểu đồ đường (Line Chart)
• C. Biểu đồ cột (Column Chart)
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Câu 17: Sau khi tạo biểu đồ từ PivotTable, nếu dữ liệu nguồn ban đầu được cập nhật, bạn cần làm gì để biểu đồ hiển thị dữ liệu mới nhất?

• A. Tạo lại PivotTable và biểu đồ từ đầu
• B. Sao chép và dán dữ liệu mới vào PivotTable
• C. Đóng và mở lại tệp Excel
• D. Sử dụng chức năng Refresh (Làm mới) cho PivotTable/PivotChart

Câu 18: Khi làm việc với dữ liệu lớn, việc sử dụng Power Query để nạp dữ liệu thay vì sao chép-dán trực tiếp có ưu điểm gì?

• A. Giúp tự động lặp lại các bước làm sạch và biến đổi khi dữ liệu nguồn được cập nhật, tiết kiệm thời gian
• B. Chỉ đơn giản là nhanh hơn khi nạp dữ liệu lần đầu
• C. Cho phép chỉnh sửa dữ liệu nguồn trực tiếp trong Excel
• D. Không có ưu điểm đáng kể nào so với sao chép-dán

Câu 19: Bạn nhận thấy cột "Giá" trong dữ liệu sản phẩm có một số giá trị rất lớn, khác biệt đáng kể so với phần còn lại. Những giá trị này được gọi là gì và chúng có thể ảnh hưởng thế nào đến phân tích?

• A. Giá trị thiếu; Làm sai lệch tổng hoặc trung bình
• B. Dữ liệu không nhất quán; Gây khó khăn trong việc nhóm dữ liệu
• C. Dữ liệu ngoại lai (outliers); Có thể làm sai lệch các chỉ số thống kê như giá trị trung bình hoặc ảnh hưởng đến kết quả mô hình
• D. Dữ liệu trùng lặp; Làm tăng kích thước tập dữ liệu không cần thiết

Câu 20: Trong PivotTable, nếu bạn kéo một cột chứa dữ liệu văn bản (ví dụ: "Tên sản phẩm") vào vùng "Values", phép tính tổng hợp mặc định thường là gì?

• A. Sum (Tổng)
• B. Count (Đếm)
• C. Average (Trung bình)
• D. Max (Giá trị lớn nhất)

Câu 21: Mục đích của việc lưu dữ liệu đã làm sạch vào một trang tính mới hoặc một tệp mới là gì?

• A. Giữ nguyên bản gốc của dữ liệu thô để tham chiếu hoặc sử dụng cho mục đích khác, đồng thời làm việc trên phiên bản đã được chuẩn bị
• B. Giúp giảm dung lượng tệp tin
• C. Luôn bắt buộc phải làm như vậy theo quy định
• D. Để ngăn người khác chỉnh sửa dữ liệu

Câu 22: Bạn có một tập dữ liệu bán hàng với các cột "Ngày bán", "Sản phẩm", "Số lượng", "Đơn giá". Bạn muốn tìm tổng số lượng sản phẩm bán ra cho mỗi ngày. Bạn sẽ sử dụng công cụ nào và thiết lập PivotTable như thế nào?

• A. Power Query; Xóa cột "Đơn giá"
• B. Biểu đồ cột; Vẽ biểu đồ "Số lượng" theo "Sản phẩm"
• C. PivotTable; Kéo "Ngày bán" vào Rows, kéo "Số lượng" vào Values (Sum)
• D. PivotTable; Kéo "Sản phẩm" vào Rows, kéo "Ngày bán" vào Values (Count)

Câu 23: Bạn muốn so sánh doanh thu trung bình của các chi nhánh khác nhau. Sau khi tạo PivotTable tổng hợp doanh thu, bạn cần thay đổi phép tính tổng hợp mặc định (Sum) thành gì trong cài đặt trường giá trị (Value Field Settings)?

• A. Count
• B. Average
• C. Max
• D. Min

Câu 24: Giả sử bạn có dữ liệu về nhiệt độ hàng ngày trong một năm. Bạn muốn xem nhiệt độ trung bình cho mỗi tháng. Bước nào trong quy trình khoa học dữ liệu (tải, làm sạch, biến đổi, tổng hợp, trực quan hóa) liên quan trực tiếp đến việc tính nhiệt độ trung bình hàng tháng?

• A. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
• B. Biến đổi dữ liệu (Data Transformation) - Tách ngày thành tháng
• C. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• D. Tổng hợp dữ liệu (Data Aggregation) - Sử dụng PivotTable hoặc công cụ tương tự

Câu 25: Trong bối cảnh khoa học dữ liệu, "dữ liệu thô" (raw data) thường được hiểu là gì?

• A. Dữ liệu gốc được thu thập trực tiếp từ nguồn, chưa qua xử lý hoặc làm sạch
• B. Dữ liệu đã được tổng hợp trong PivotTable
• C. Dữ liệu chỉ chứa các giá trị số
• D. Dữ liệu đã được trực quan hóa dưới dạng biểu đồ

Câu 26: Khi sử dụng Power Query để kết nối và nạp dữ liệu từ một nguồn (ví dụ: tệp CSV), các "bước áp dụng" (Applied Steps) hiển thị trong trình chỉnh sửa Power Query có ý nghĩa gì?

• A. Chỉ là lịch sử các thao tác đã thực hiện, không có tác dụng gì nữa
• B. Là kết quả cuối cùng của quá trình làm sạch
• C. Là chuỗi các thao tác làm sạch và biến đổi được ghi lại và tự động áp dụng lại mỗi khi dữ liệu nguồn được làm mới
• D. Cho phép chỉnh sửa trực tiếp các giá trị trong dữ liệu

Câu 27: Bạn đang phân tích dữ liệu khảo sát, trong đó cột "Giới tính" có các giá trị như "Nam", "Nữ", "nam", "nu", "Male", "Female". Vấn đề dữ liệu này thuộc loại nào và cần xử lý ra sao?

• A. Giá trị thiếu; Xóa các hàng có giá trị "nam" hoặc "nu"
• B. Dữ liệu ngoại lai; Coi "Male" và "Female" là ngoại lai và loại bỏ
• C. Lỗi định dạng ngày tháng; Chuyển đổi sang định dạng số
• D. Dữ liệu không nhất quán (inconsistent data); Chuẩn hóa về cùng một định dạng (ví dụ: chỉ dùng "Nam" và "Nữ")

Câu 28: Sau khi tạo biểu đồ cột so sánh doanh số giữa các sản phẩm, bạn nhận thấy một sản phẩm có doanh số vượt trội hoàn toàn so với các sản phẩm còn lại. Thông tin này giúp bạn rút ra điều gì về sản phẩm đó?

• A. Sản phẩm đó có thể là sản phẩm bán chạy nhất hoặc đóng góp lớn nhất vào doanh thu
• B. Sản phẩm đó chắc chắn là sản phẩm có giá cao nhất
• C. Dữ liệu về sản phẩm đó có thể bị sai và cần loại bỏ
• D. Sản phẩm đó có chi phí sản xuất thấp nhất

Câu 29: PivotTable có thể giúp bạn trả lời những câu hỏi dạng nào từ tập dữ liệu?

• A. Dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ
• B. Tìm mối quan hệ nhân quả phức tạp giữa nhiều biến
• C. Tổng hợp số liệu (tổng, trung bình, đếm) theo các nhóm hoặc danh mục khác nhau trong dữ liệu
• D. Tự động làm sạch tất cả các loại lỗi dữ liệu

Câu 30: Bạn đang xem xét một biểu đồ đường thể hiện số lượng khách truy cập website hàng ngày. Bạn nhận thấy có một đỉnh tăng đột biến vào ngày hôm qua. Để hiểu rõ hơn về sự tăng đột biến này, bước tiếp theo bạn nên làm gì trong quy trình khoa học dữ liệu?

• A. Ngay lập tức xóa điểm dữ liệu đó vì cho rằng nó là ngoại lai
• B. Quay lại dữ liệu gốc hoặc dữ liệu đã tổng hợp để kiểm tra chi tiết dữ liệu của ngày hôm qua và tìm nguyên nhân (ví dụ: có sự kiện marketing đặc biệt không?)
• C. Thay đổi loại biểu đồ sang biểu đồ tròn
• D. Chỉ đơn giản là ghi nhận sự tăng đột biến mà không cần tìm hiểu thêm

Câu 1: Trong hoạt động trải nghiệm về Khoa học dữ liệu, bước đầu tiên và quan trọng nhất khi tiếp cận một tập dữ liệu thô thường là gì?

• A. Trực quan hóa dữ liệu ngay lập tức để tìm hiểu xu hướng.
• B. Xây dựng mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu.
• C. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để đảm bảo chất lượng.
• D. Chia sẻ dữ liệu cho người khác để họ phân tích.

Câu 2: Bạn nhận được một tệp dữ liệu chứa thông tin về khách hàng. Một số cột có nhiều giá trị bị thiếu (ví dụ: cột "Số điện thoại"). Sử dụng công cụ như Power Query trong Excel, hành động nào sau đây không phải là một phương pháp xử lý giá trị thiếu hợp lý?

• A. Tự động điền giá trị ngẫu nhiên vào các ô trống.
• B. Xóa các dòng (hàng) chứa giá trị thiếu trong cột đó nếu số lượng ít.
• C. Thay thế giá trị thiếu bằng một giá trị trung bình hoặc phổ biến nhất.
• D. Để trống nếu giá trị thiếu không ảnh hưởng đến phân tích chính.

Câu 3: Một tập dữ liệu chứa cột "Ngày đăng ký" với định dạng không nhất quán (ví dụ: có cả "dd/mm/yyyy" và "mm-dd-yyyy"). Để chuẩn hóa định dạng này trong quá trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ sử dụng chức năng nào trong Power Query (hoặc công cụ tương tự)?

• A. Tách cột (Split Column).
• B. Chuyển đổi kiểu dữ liệu (Change Data Type) hoặc định dạng (Format).
• C. Gộp cột (Merge Columns).
• D. Xóa hàng trùng lặp (Remove Duplicates).

Câu 4: Bạn có một cột "Doanh thu" được lưu dưới dạng văn bản (ví dụ: "1.200.000 VNĐ"). Để có thể thực hiện tính toán trên cột này, bạn cần làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ ký tự không phải số (" VNĐ", dấu chấm phân cách hàng nghìn) và chuyển đổi kiểu dữ liệu. Bước nào sau đây nên được thực hiện trước khi chuyển đổi sang kiểu số?

• A. Tính tổng giá trị của cột.
• B. Sắp xếp dữ liệu theo doanh thu.
• C. Loại bỏ hoặc thay thế các ký tự không phải số (như " VNĐ", ".").
• D. Tạo một cột mới dựa trên cột doanh thu hiện tại.

Câu 5: Công cụ nào trong Excel được thiết kế đặc biệt để tổng hợp, tóm tắt và khám phá các mẫu dữ liệu phức tạp từ một tập dữ liệu lớn một cách linh hoạt?

• A. Conditional Formatting.
• B. Data Validation.
• C. Solver.
• D. PivotTable.

Câu 6: Bạn muốn sử dụng PivotTable để xem tổng số lượng sản phẩm bán được theo từng khu vực địa lý. Trong cấu trúc PivotTable, bạn sẽ đặt trường "Khu vực" vào vùng nào và trường "Số lượng bán" vào vùng nào?

• A. "Khu vực" vào Rows/Columns, "Số lượng bán" vào Values.
• B. "Khu vực" vào Values, "Số lượng bán" vào Rows/Columns.
• C. Cả hai đều vào Filters.
• D. Cả hai đều vào Columns.

Câu 7: Biểu đồ nào thường được sử dụng để hiển thị tỷ lệ đóng góp của từng phần tử vào tổng thể (ví dụ: tỷ lệ doanh thu của từng danh mục sản phẩm trên tổng doanh thu)?

• A. Biểu đồ đường (Line Chart).
• B. Biểu đồ cột (Column Chart).
• C. Biểu đồ tròn (Pie Chart).
• D. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot).