Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29

Anh văn III/Tiếng anh cơ bản 3 - EG09.3

Kỹ thuật điện tử số - IT01.2

Ngôn ngữ thiết kế Web - IT14

Phương pháp nghiên cứu khoa học - HM01/HM55

Khởi nghiệp kinh doanh - HM35/HM85

Quản lý tổ chức sự kiện - HM23

Phát triển các hệ thống TMĐT - EC16

Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29/EC08

Tiếng Trung Quốc 1A - CN12

Tiếng Trung Quốc 1B - CN13

Logic học đại cương - CN08

Cơ sở văn hoá Việt Nam - CN01

Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - BF36

Luật Tài chính - Ngân hàng - BF33

Công nghệ tài chính căn bản - BF43

Quản trị tài chính - HM59

Tiền tệ và thanh toán quốc tế - HM65

Quản lý chất lượng dịch vụ - HM87

Giám sát khách sạn - HM32

Zalo Trợ thủ học tập HOU

Mẫu bằng tại đại học Mở Hà Nội HOU

Trợ thủ học tập HOU - Đại học Mở Hà Nội

Câu hỏi 21637 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Xung đột dữ liệu trong tích hợp dữ liệu là gì?

Các câu hỏi khác:

Câu hỏi 21640:
Tích hợp dữ liệu là gì?

A. Quá trình phân loại dữ liệu theo nhóm
B. Quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
C. Quá trình giảm kích thước tập dữ liệu
D. Quá trình làm sạch dữ liệu trước khi sử dụng
Câu hỏi 21680:
Khi nào nên loại bỏ bản ghi có dữ liệu thiếu?

A. Không bao giờ nên loại bỏ bản ghi
B. Khi bản ghi chứa quá nhiều giá trị bị thiếu
C. Khi dữ liệu có giá trị âm
D. Khi bản ghi chỉ thiếu một giá trị
Câu hỏi 499786:
Khi nào nên sử dụng phân tích biểu đồ (Histogram Analysis) trong rời rạc hóa dữ liệu?

A. Khi muốn xác định số lượng khoảng tối ưu dựa trên phân bố dữ liệu
B. Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ
C. Khi muốn làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ giá trị trùng lặp
D. Khi muốn nén dữ liệu để giảm dung lượng
Câu hỏi 499790:
Nếu một bộ dữ liệu có kích thước quá lớn và gây tốn kém tài nguyên xử lý, phương pháp nào phù hợp nhất?

A. Tăng thêm dữ liệu để đảm bảo mô hình hoạt động tốt hơn
B. Giữ nguyên dữ liệu và chỉ thay đổi thuật toán xử lý
C. Chọn mẫu hoặc giảm số chiều bằng PCA
D. Tách dữ liệu thành nhiều phần nhỏ và xử lý riêng biệt
Câu hỏi 207367:
Khi nào nên sử dụng phương pháp giảm số lượng dữ liệu (Numerosity Reduction)?

A. Khi muốn thay thế dữ liệu ban đầu bằng một dạng biểu diễn nhỏ hơn
B. Khi muốn giữ nguyên dữ liệu nhưng thay đổi cách tổ chức
C. Khi muốn tăng độ chính xác của dữ liệu bằng cách làm sạch nó
D. Khi muốn tạo thêm dữ liệu từ dữ liệu gốc
Câu hỏi 207369:
Khi dữ liệu có quá nhiều thuộc tính không liên quan, phương pháp nào phù hợp để xử lý?

A. Giữ nguyên tất cả thuộc tính để đảm bảo không mất thông tin
B. Chuyển đổi dữ liệu về dạng văn bản để dễ xử lý hơn
C. Sử dụng PCA hoặc lựa chọn đặc trưng
D. Thêm nhiều thuộc tính mới để tăng tính đa dạng
Câu hỏi 207371:
Khi xử lý dữ liệu thiếu của một cột chứa dữ liệu danh mục (categorical), phương pháp nào hợp lý?

A. Loại bỏ tất cả dữ liệu
B. Điền bằng giá trị trung bình
C. Điền bằng số 0
D. Điền bằng giá trị phổ biến nhất
Câu hỏi 207372:
Tính nhất quán (Consistency) của dữ liệu có nghĩa là gì?

A. Dữ liệu không chứa giá trị trùng lặp
B. Dữ liệu không có mâu thuẫn giữa các nguồn
C. Dữ liệu có tính bảo mật cao
D. Dữ liệu luôn được cập nhật
Câu hỏi 207375:
Trong Python, rời rạc hóa dữ liệu có thể được thực hiện bằng công cụ nào?

A. DecisionTreeClassifier() từ Scikit-learn
B. groupby() từ Pandas
C. KBinsDiscretizer() từ Scikit-learn
D. LabelEncoder() từ Scikit-learn
Câu hỏi 207390:
Tại sao Python là lựa chọn phổ biến trong DMML?

A. Vì chỉ hoạt động trên một hệ điều hành cụ thể
B. Vì nó là ngôn ngữ lập trình thương mại
C. Vì cú pháp phức tạp phù hợp với chuyên gia
D. Vì có nhiều thư viện hỗ trợ cho khai phá dữ liệu và máy học

DONATE

Để giúp chúng tôi phát triển sản phẩm tốt hơn, đạt kết quả học tập cao hơn

Trung tâm giáo dục thể chất và quốc phòng an ninh

Khoa kinh tế

Khoa đào tạo từ xa

Trung tâm đào tạo trực tuyến

Khoa đào tạo cơ bản

Khoa điện - điện tử

Khoa du lịch

Khoa Công nghệ thông tin

Viện Công nghệ sinh học và Công nghệ thực phẩm

Trung tâm đại học Mở Hà Nội tại Đà Nẵng

Khoa tiếng Trung Quốc

Khoa tạo dáng công nghiệp

Khoa tài chính ngân hàng

Khoa Tiếng anh

Khoa Luật

Bản tin HOU-TV số 06 năm 2025

Tuyển sinh đại học Mở Hà Nội - HOU