1. Trong machine learning, thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng?
A. Hồi quy tuyến tính
B. Hồi quy Logistic
C. K-means Clustering
D. Support Vector Machine (SVM)
2. Trong kinh doanh online, chỉ số Customer Lifetime Value (CLTV) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Tổng chi phí để thu hút một khách hàng
B. Tổng doanh thu từ một khách hàng trong suốt thời gian họ tương tác với doanh nghiệp
C. Số lượng khách hàng truy cập trang web mỗi ngày
D. Tỷ lệ khách hàng giới thiệu sản phẩm cho người khác
3. Trong phân tích rủi ro tín dụng, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng?
A. Tổng doanh thu
B. Lợi nhuận ròng
C. Điểm tín dụng (Credit Score)
D. Số lượng nhân viên
4. Trong kinh tế lượng, phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares – OLS) được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định giả thuyết
B. Ước lượng các tham số của mô hình hồi quy
C. Phân tích chuỗi thời gian
D. Phân tích phương sai
5. Đâu là một thách thức lớn trong việc sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) cho kinh tế và kinh doanh online?
A. Dung lượng lưu trữ dữ liệu không đủ
B. Thiếu công cụ phân tích dữ liệu
C. Đảm bảo tính riêng tư và bảo mật dữ liệu
D. Chi phí thu thập dữ liệu quá cao
6. Trong kinh doanh online, chỉ số ‘Cost Per Acquisition’ (CPA) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Tổng doanh thu của doanh nghiệp
B. Chi phí trung bình để thu hút một khách hàng
C. Số lượng khách hàng truy cập trang web
D. Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng
7. Mục tiêu chính của việc sử dụng ‘data mining’ trong kinh doanh online là gì?
A. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
B. Tìm kiếm các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu
C. Lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả
D. Trực quan hóa dữ liệu
8. Trong kinh doanh online, kỹ thuật ‘sentiment analysis’ được sử dụng để làm gì?
A. Phân tích cấu trúc trang web
B. Phân tích cảm xúc của khách hàng từ văn bản
C. Phân tích đối thủ cạnh tranh
D. Phân tích xu hướng thị trường
9. Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm của họ trong kinh doanh online?
A. Hồi quy Logistic
B. K-means Clustering
C. Cây quyết định
D. Mạng nơ-ron
10. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào thể hiện sự biến động không đều và không thể dự đoán được?
A. Xu hướng (Trend)
B. Tính mùa vụ (Seasonality)
C. Chu kỳ (Cycle)
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity)
11. Trong phân tích dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây giúp phát hiện các điểm dữ liệu bất thường (outliers)?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích phương sai
C. Phân tích hộp (Box Plot)
D. Phân tích chuỗi thời gian
12. Trong kinh tế lượng, hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) có nghĩa là gì?
A. Các biến độc lập tương quan với nhau
B. Phương sai của sai số không đồng nhất
C. Mô hình hồi quy không tuyến tính
D. Sai số không tuân theo phân phối chuẩn
13. Trong kinh tế lượng, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Có sự tương quan cao giữa các biến độc lập
B. Có sự tương quan cao giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
C. Phương sai của sai số thay đổi
D. Sai số không tuân theo phân phối chuẩn
14. Trong machine learning, thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều?
A. Hồi quy tuyến tính
B. K-means Clustering
C. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
D. Support Vector Machine (SVM)
15. Trong kinh doanh online, thuật ngữ ‘SEO’ (Search Engine Optimization) đề cập đến điều gì?
A. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên trang web
B. Tối ưu hóa trang web để cải thiện thứ hạng trên các công cụ tìm kiếm
C. Quản lý quan hệ khách hàng
D. Phân tích dữ liệu khách hàng
16. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sau đây giúp xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích kết hợp (Association Rule Mining)
C. Phân tích chuỗi thời gian
D. Phân tích phương sai
17. Phương pháp nào sau đây giúp giảm số lượng biến đầu vào trong mô hình hóa dữ liệu, đồng thời giữ lại thông tin quan trọng nhất?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích thành phần chính (PCA)
C. Phân tích phương sai (ANOVA)
D. Kiểm định t-test
18. Trong machine learning, thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để phân loại email vào các danh mục ‘spam’ hoặc ‘không phải spam’?
A. Hồi quy tuyến tính
B. K-means Clustering
C. Naive Bayes
D. Principal Component Analysis (PCA)
19. Trong marketing online, ‘A/B testing’ được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường sự hài lòng của khách hàng
B. So sánh hiệu quả của hai phiên bản khác nhau của một yếu tố marketing
C. Phân tích đối thủ cạnh tranh
D. Dự đoán xu hướng thị trường
20. Trong kinh doanh online, ‘conversion rate’ được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Số lượng khách hàng truy cập trang web
B. Tỷ lệ khách hàng thực hiện hành động mong muốn (ví dụ: mua hàng, đăng ký)
C. Tổng doanh thu của doanh nghiệp
D. Chi phí trung bình để thu hút một khách hàng
21. Trong kinh doanh online, ‘cohort analysis’ thường được sử dụng để làm gì?
A. Dự đoán doanh thu hàng tháng
B. Phân tích hành vi của các nhóm khách hàng theo thời gian
C. Tối ưu hóa giá sản phẩm
D. Đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo
22. Chỉ số churn rate trong kinh doanh online đo lường điều gì?
A. Tỷ lệ khách hàng mới đăng ký
B. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ
C. Tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực tế
D. Tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng
23. Trong lĩnh vực kinh doanh online, chỉ số ARPU (Average Revenue Per User) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Tổng doanh thu của doanh nghiệp
B. Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng
C. Số lượng người dùng truy cập trang web
D. Chi phí trung bình để thu hút một khách hàng
24. Trong kinh tế lượng, phương pháp nào thường được sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa các biến, đặc biệt khi có nhiều biến độc lập?
A. Phân tích chuỗi thời gian
B. Hồi quy tuyến tính đa biến
C. Phân tích phương sai (ANOVA)
D. Kiểm định giả thuyết
25. Trong kinh doanh online, chỉ số ‘bounce rate’ được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Tỷ lệ khách hàng rời khỏi trang web sau khi chỉ xem một trang duy nhất
B. Tỷ lệ khách hàng thực hiện mua hàng trên trang web
C. Số lượng khách hàng truy cập trang web mỗi ngày
D. Tỷ lệ khách hàng đăng ký nhận bản tin
26. Trong kinh doanh online, kỹ thuật ‘retargeting’ được sử dụng để làm gì?
A. Thu hút khách hàng mới đến trang web
B. Hiển thị quảng cáo cho những người đã truy cập trang web nhưng chưa thực hiện mua hàng
C. Phân tích đối thủ cạnh tranh
D. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên trang web
27. Trong kinh tế lượng, kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính dừng của chuỗi thời gian
B. Phương sai của sai số không đổi
C. Sự tự tương quan của sai số
D. Phân phối chuẩn của sai số
28. Trong kinh tế lượng, kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính dừng của chuỗi thời gian
B. Phương sai của sai số không đổi
C. Sự tự tương quan của sai số
D. Phân phối chuẩn của sai số
29. Trong kinh doanh online, kỹ thuật nào sau đây giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của họ?
A. Phân tích SWOT
B. Hệ thống gợi ý (Recommendation System)
C. Phân tích PEST
D. Mô hình 5 lực lượng Porter
30. Trong phân tích dữ liệu, kỹ thuật ‘cross-validation’ được sử dụng để làm gì?
A. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
B. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được sử dụng để huấn luyện
C. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu
D. Trực quan hóa dữ liệu
31. Trong kinh doanh online, việc phân tích ‘sentiment’ (cảm xúc) của khách hàng có thể giúp ích gì?
A. Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm/dịch vụ.
B. Dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.
C. Xác định các từ khóa tìm kiếm phổ biến nhất.
D. Tự động tạo nội dung quảng cáo.
32. Trong kinh doanh online, ‘cohort analysis’ (phân tích когорта) được sử dụng để làm gì?
A. Phân tích hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo khác nhau.
B. Phân tích hành vi của các nhóm người dùng có chung đặc điểm hoặc thời điểm tham gia.
C. Phân tích biến động giá của các sản phẩm khác nhau.
D. Phân tích tốc độ tải trang web.
33. Mục đích chính của việc sử dụng ‘machine learning’ (máy học) trong kinh doanh online là gì?
A. Tự động hóa các tác vụ, dự đoán xu hướng và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
B. Thay thế hoàn toàn con người trong quá trình ra quyết định.
C. Tăng độ phức tạp của hệ thống quản lý dữ liệu.
D. Giảm chi phí đầu tư vào công nghệ thông tin.
34. Đâu là một thách thức lớn khi làm việc với dữ liệu lớn (big data) trong kinh doanh online?
A. Dữ liệu lớn luôn có cấu trúc rõ ràng và dễ dàng phân tích.
B. Việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi hạ tầng và công nghệ phức tạp.
C. Dữ liệu lớn luôn chính xác và không chứa thông tin sai lệch.
D. Các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống luôn đủ khả năng xử lý dữ liệu lớn.
35. Trong khoa học dữ liệu, ‘precision’ (độ chính xác) và ‘recall’ (độ phủ) là gì?
A. Precision là tỷ lệ các kết quả dự đoán đúng trên tổng số kết quả dự đoán, recall là tỷ lệ các kết quả dự đoán đúng trên tổng số kết quả thực tế.
B. Precision là tỷ lệ các kết quả dự đoán sai trên tổng số kết quả dự đoán, recall là tỷ lệ các kết quả dự đoán sai trên tổng số kết quả thực tế.
C. Precision là tỷ lệ các kết quả dự đoán đúng trên tổng số kết quả thực tế, recall là tỷ lệ các kết quả dự đoán đúng trên tổng số kết quả dự đoán.
D. Precision và recall đều là các độ đo về tốc độ xử lý dữ liệu.
36. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật ‘cross-validation’ (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được sử dụng để huấn luyện.
B. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
C. Chọn lựa các thuộc tính (features) quan trọng nhất.
D. Tối ưu hóa các tham số của mô hình.
37. Trong bối cảnh kinh doanh online, ‘recommendation system’ (hệ thống gợi ý) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào?
A. Hiển thị ngẫu nhiên các sản phẩm cho người dùng.
B. Đề xuất các sản phẩm mà người dùng khác đã mua hoặc đánh giá cao.
C. Chỉ hiển thị các sản phẩm mới nhất.
D. Chỉ hiển thị các sản phẩm có giá cao nhất.
38. Trong kinh doanh online, việc sử dụng ‘A/B testing’ để so sánh hai phiên bản của email marketing có thể giúp cải thiện điều gì?
A. Tỷ lệ mở email và tỷ lệ nhấp chuột (CTR).
B. Tốc độ gửi email.
C. Chi phí gửi email.
D. Số lượng email bị đánh dấu là spam.
39. Trong kinh doanh online, ‘Net Promoter Score’ (NPS) đo lường điều gì?
A. Mức độ sẵn lòng của khách hàng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho người khác.
B. Số lượng khách hàng truy cập trang web.
C. Doanh thu trung bình trên mỗi khách hàng.
D. Chi phí để thu hút một khách hàng mới.
40. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu (dimensionality reduction) trong khoa học dữ liệu?
A. Principal Component Analysis (PCA).
B. Linear Regression.
C. Logistic Regression.
D. Decision Tree.
41. Trong kinh doanh online, ‘attribution modeling’ (mô hình phân bổ) giúp xác định điều gì?
A. Kênh marketing nào đóng góp nhiều nhất vào việc tạo ra chuyển đổi (mua hàng).
B. Sản phẩm nào bán chạy nhất.
C. Khách hàng nào có giá trị cao nhất.
D. Thời điểm nào trong ngày có nhiều khách hàng truy cập trang web nhất.
42. Trong kinh doanh online, việc sử dụng ‘chatbots’ (trợ lý ảo) có thể giúp ích gì?
A. Cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7 và tự động trả lời các câu hỏi thường gặp.
B. Thay thế hoàn toàn nhân viên bán hàng.
C. Tăng giá sản phẩm.
D. Giảm số lượng khách hàng truy cập trang web.
43. Trong kinh doanh online, thuật ngữ ‘A/B testing’ thường được sử dụng để chỉ điều gì?
A. Phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực.
B. So sánh hai phiên bản của một trang web hoặc ứng dụng để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn.
C. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) cho trang web bán hàng.
D. Xây dựng mô hình dự đoán doanh thu dựa trên dữ liệu lịch sử.
44. Trong khoa học dữ liệu, ‘random forest’ là gì?
A. Một thuật toán ensemble learning sử dụng nhiều cây quyết định.
B. Một phương pháp để tạo ra dữ liệu ngẫu nhiên.
C. Một kỹ thuật để giảm số chiều của dữ liệu.
D. Một thuật toán để phân cụm dữ liệu.
45. Khi xây dựng một mô hình dự đoán trong kinh doanh online, điều gì quan trọng nhất cần xem xét để tránh ‘overfitting’ (quá khớp)?
A. Sử dụng càng nhiều dữ liệu càng tốt để huấn luyện mô hình.
B. Đơn giản hóa mô hình và sử dụng các kỹ thuật регуляризации.
C. Chỉ sử dụng các thuật toán máy học phức tạp nhất.
D. Không kiểm tra hiệu suất của mô hình trên dữ liệu kiểm tra.
46. Trong phân tích dữ liệu, ‘correlation’ (tương quan) đo lường điều gì?
A. Mức độ liên quan giữa hai hoặc nhiều biến số.
B. Giá trị trung bình của một tập dữ liệu.
C. Độ lệch chuẩn của một tập dữ liệu.
D. Số lượng dữ liệu trong một tập dữ liệu.
47. Phương pháp ‘clustering’ (phân cụm) thường được sử dụng để giải quyết bài toán nào trong kinh doanh online?
A. Dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.
B. Phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi và đặc điểm của họ.
C. Xác định các sản phẩm bán chạy nhất.
D. Phát hiện các giao dịch gian lận.
48. Trong phân tích dữ liệu web, ‘bounce rate’ (tỷ lệ thoát) là gì?
A. Tỷ lệ người dùng rời khỏi trang web sau khi chỉ xem một trang duy nhất.
B. Tỷ lệ người dùng thực hiện mua hàng trên trang web.
C. Tỷ lệ người dùng đăng ký nhận bản tin (newsletter) từ trang web.
D. Tỷ lệ người dùng chia sẻ nội dung của trang web lên mạng xã hội.
49. Trong kinh doanh online, ‘customer segmentation’ (phân khúc khách hàng) giúp ích gì?
A. Chia khách hàng thành các nhóm nhỏ hơn dựa trên các đặc điểm chung để cá nhân hóa marketing.
B. Tăng giá sản phẩm cho tất cả khách hàng.
C. Giảm chi phí quảng cáo.
D. Loại bỏ các khách hàng không sinh lời.
50. Trong khoa học dữ liệu, ‘gradient boosting’ là gì?
A. Một thuật toán ensemble learning xây dựng mô hình tuần tự, mỗi mô hình sửa lỗi của mô hình trước đó.
B. Một phương pháp để tối ưu hóa tốc độ xử lý dữ liệu.
C. Một kỹ thuật để giảm số chiều của dữ liệu.
D. Một thuật toán để phân cụm dữ liệu.
51. Trong kinh doanh online, ‘up-selling’ và ‘cross-selling’ là gì?
A. Up-selling là gợi ý khách hàng mua phiên bản cao cấp hơn của sản phẩm đang xem, cross-selling là gợi ý khách hàng mua thêm các sản phẩm liên quan.
B. Up-selling là giảm giá sản phẩm, cross-selling là tăng giá sản phẩm.
C. Up-selling là tặng quà cho khách hàng, cross-selling là gửi email quảng cáo.
D. Up-selling là tập trung vào khách hàng mới, cross-selling là tập trung vào khách hàng cũ.
52. Trong kinh doanh online, ‘conversion rate’ (tỷ lệ chuyển đổi) được tính như thế nào?
A. Số lượng khách hàng truy cập trang web chia cho số lượng khách hàng thực hiện mua hàng.
B. Số lượng khách hàng thực hiện mua hàng chia cho số lượng khách hàng truy cập trang web.
C. Tổng doanh thu chia cho số lượng khách hàng truy cập trang web.
D. Tổng chi phí quảng cáo chia cho số lượng khách hàng thực hiện mua hàng.
53. Trong khoa học dữ liệu, ‘regularization’ (chuẩn hóa) là kỹ thuật được sử dụng để làm gì?
A. Ngăn chặn overfitting bằng cách thêm một hình phạt vào hàm mất mát.
B. Tăng độ phức tạp của mô hình.
C. Làm sạch dữ liệu.
D. Chọn lựa các thuộc tính (features) quan trọng nhất.
54. Chỉ số ‘Customer Lifetime Value’ (CLTV) có ý nghĩa gì trong kinh doanh online?
A. Tổng doanh thu của một khách hàng trong suốt thời gian họ mua sản phẩm/dịch vụ của bạn.
B. Chi phí trung bình để thu hút một khách hàng mới.
C. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ (không tiếp tục mua hàng) trong một khoảng thời gian nhất định.
D. Số lượng khách hàng truy cập trang web của bạn mỗi ngày.
55. Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ ‘ensemble learning’ (học ансамблевое) đề cập đến điều gì?
A. Việc kết hợp nhiều mô hình máy học khác nhau để cải thiện hiệu suất tổng thể.
B. Việc sử dụng một mô hình máy học duy nhất cho nhiều bài toán khác nhau.
C. Việc huấn luyện mô hình máy học trên dữ liệu lớn.
D. Việc triển khai mô hình máy học trên nhiều nền tảng khác nhau.
56. Trong khoa học dữ liệu, ‘bias’ (độ chệch) trong mô hình có nghĩa là gì?
A. Mức độ mà mô hình bỏ qua các thông tin quan trọng từ dữ liệu.
B. Mức độ mà mô hình nhạy cảm với các thay đổi nhỏ trong dữ liệu.
C. Mức độ chính xác của mô hình trên dữ liệu huấn luyện.
D. Mức độ phức tạp của mô hình.
57. Trong kinh doanh online, ‘churn rate’ (tỷ lệ rời bỏ) đo lường điều gì?
A. Tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định.
B. Tỷ lệ khách hàng mới đăng ký sử dụng sản phẩm/dịch vụ.
C. Tỷ lệ khách hàng thực hiện mua hàng lặp lại.
D. Tỷ lệ khách hàng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho người khác.
58. Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ ‘feature engineering’ đề cập đến điều gì?
A. Quá trình chọn lựa các thuật toán máy học phù hợp nhất cho một bài toán cụ thể.
B. Quá trình tạo ra các thuộc tính (features) mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất của mô hình.
C. Quá trình làm sạch và tiền xử lý dữ liệu thô.
D. Quá trình triển khai mô hình máy học vào thực tế.
59. Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ ‘outlier’ (giá trị ngoại lai) dùng để chỉ điều gì?
A. Các giá trị dữ liệu nằm ngoài phạm vi phân bố thông thường.
B. Các giá trị dữ liệu bị thiếu.
C. Các giá trị dữ liệu trùng lặp.
D. Các giá trị dữ liệu chính xác nhất.
60. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thuật ngữ ‘data mining’ (khai thác dữ liệu) dùng để chỉ điều gì?
A. Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
B. Quá trình khám phá các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ lượng lớn dữ liệu.
C. Quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
D. Quá trình lưu trữ và quản lý dữ liệu.
61. Đâu là một thách thức lớn trong việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn (big data) trong kinh doanh online?
A. Chi phí phần mềm phân tích quá cao.
B. Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của khách hàng.
C. Thiếu nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu.
D. Dữ liệu không đủ lớn để phân tích.
62. Trong marketing online, ‘Conversion Rate’ được định nghĩa là gì?
A. Số lượng người truy cập website mỗi ngày.
B. Tỷ lệ người dùng thực hiện hành động mong muốn (ví dụ: mua hàng, đăng ký) trên tổng số người truy cập.
C. Chi phí trung bình để có được một khách hàng.
D. Tổng doanh thu từ bán hàng online.
63. Kỹ thuật ‘A/B/n testing’ là gì và nó khác gì so với ‘A/B testing’?
A. ‘A/B/n testing’ chỉ đơn giản là một tên gọi khác của ‘A/B testing’.
B. ‘A/B/n testing’ so sánh nhiều hơn hai phiên bản của một biến thể, trong khi ‘A/B testing’ chỉ so sánh hai phiên bản.
C. ‘A/B/n testing’ sử dụng thuật toán phức tạp hơn để phân tích dữ liệu so với ‘A/B testing’.
D. ‘A/B/n testing’ tập trung vào trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động, còn ‘A/B testing’ thì không.
64. Mục tiêu chính của việc phân cụm khách hàng (customer segmentation) trong kinh doanh online là gì?
A. Tăng số lượng khách hàng truy cập website.
B. Chia khách hàng thành các nhóm nhỏ hơn dựa trên đặc điểm chung để cá nhân hóa chiến lược tiếp thị.
C. Giảm chi phí quảng cáo.
D. Tăng tốc độ tải trang web.
65. Trong kinh doanh online, chỉ số ‘Customer Lifetime Value’ (CLTV) thể hiện điều gì?
A. Tổng chi phí để có được một khách hàng.
B. Doanh thu trung bình mà một khách hàng mang lại trong suốt thời gian gắn bó với doanh nghiệp.
C. Số lượng khách hàng mới mỗi tháng.
D. Tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng lần thứ hai.
66. Phương pháp nào sau đây giúp xác định khách hàng tiềm năng có giá trị cao nhất trong kinh doanh online?
A. Phân tích SWOT.
B. Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary).
C. Phân tích PEST.
D. Phân tích 5 Forces của Porter.
67. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một chiến dịch email marketing?
A. Phân tích SWOT.
B. Theo dõi tỷ lệ mở email (open rate), tỷ lệ nhấp chuột (click-through rate) và tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate).
C. Phân tích PEST.
D. Phân tích 5 Forces của Porter.
68. Trong kinh doanh online, thuật ngữ ‘A/B testing’ thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra độ bảo mật của website.
B. So sánh hiệu quả của hai phiên bản khác nhau của một trang web hoặc ứng dụng để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn.
C. Đánh giá trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động.
D. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO).
69. Trong kinh doanh online, ‘Basket Analysis’ (phân tích giỏ hàng) giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về điều gì?
A. Hành vi mua hàng của khách hàng, các sản phẩm thường được mua cùng nhau.
B. Hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.
C. Mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ.
D. Chi phí vận chuyển trung bình.
70. Trong kinh doanh online, ‘Attribution Modeling’ (mô hình phân bổ) được sử dụng để làm gì?
A. Dự đoán doanh thu trong tương lai.
B. Xác định các kênh marketing nào đóng góp nhiều nhất vào việc tạo ra chuyển đổi (conversion).
C. Phân tích đối thủ cạnh tranh.
D. Tối ưu hóa giá sản phẩm.
71. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng?
A. Phân tích SWOT.
B. Phân tích hồi quy (regression) và phân loại (classification).
C. Phân tích PEST.
D. Phân tích 5 Forces của Porter.
72. Chỉ số ‘Churn Rate’ đo lường điều gì trong kinh doanh online?
A. Tỷ lệ khách hàng mới đăng ký dịch vụ.
B. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định.
C. Tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng trả tiền.
D. Tỷ lệ khách hàng giới thiệu sản phẩm cho người khác.
73. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng chiều (dimensionality reduction) của dữ liệu trong khoa học dữ liệu?
A. Phân tích hồi quy.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Phân tích thành phần chính (PCA).
D. Phân tích tương quan.
74. Đâu là một thách thức pháp lý liên quan đến việc sử dụng dữ liệu cá nhân trong kinh doanh online?
A. Chi phí mua dữ liệu quá cao.
B. Tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân như GDPR (General Data Protection Regulation).
C. Thiếu công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả.
D. Dữ liệu không đủ lớn để phân tích.
75. Trong kinh doanh online, việc sử dụng ‘Chatbot’ (trợ lý ảo) có thể mang lại lợi ích gì?
A. Tăng tốc độ tải trang web.
B. Cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7 và tự động trả lời các câu hỏi thường gặp.
C. Bảo vệ website khỏi tấn công brute-force.
D. Tối ưu hóa SEO.
76. Trong kinh doanh online, chỉ số ‘Net Promoter Score’ (NPS) đo lường điều gì?
A. Mức độ hài lòng của nhân viên.
B. Mức độ sẵn lòng của khách hàng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho người khác.
C. Lợi nhuận ròng của doanh nghiệp.
D. Chi phí marketing trên mỗi khách hàng.
77. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào thường được sử dụng để dự đoán xu hướng bán hàng trong tương lai?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Hồi quy thời gian (Time series regression).
C. Phân tích thành phần chính (PCA).
D. Kiểm định Chi-square.
78. Trong kinh doanh online, việc sử dụng dữ liệu vị trí (location data) của khách hàng có thể giúp gì?
A. Tăng tốc độ tải trang web.
B. Cá nhân hóa quảng cáo và khuyến mãi dựa trên vị trí địa lý của khách hàng.
C. Bảo vệ website khỏi tấn công từ chối dịch vụ (DDoS).
D. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO).
79. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để phát hiện gian lận trong các giao dịch thanh toán trực tuyến?
A. Phân tích SWOT.
B. Phân tích cụm (clustering) và phát hiện điểm bất thường (anomaly detection).
C. Phân tích PEST.
D. Phân tích hồi quy tuyến tính.
80. Đâu là một ứng dụng của ‘Computer Vision’ (thị giác máy tính) trong kinh doanh online?
A. Tự động hóa quy trình kế toán.
B. Nhận diện sản phẩm trong ảnh để cải thiện tìm kiếm hình ảnh và gợi ý sản phẩm tương tự.
C. Quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
D. Thiết kế logo.
81. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, thuật ngữ ‘Recommender System’ dùng để chỉ hệ thống nào?
A. Hệ thống quản lý kho hàng.
B. Hệ thống gợi ý sản phẩm cho người dùng dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web.
C. Hệ thống thanh toán trực tuyến.
D. Hệ thống chăm sóc khách hàng tự động.
82. Trong kinh doanh online, việc phân tích ‘Cohort’ (nhóm когорта) giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về điều gì?
A. Xu hướng mua hàng của toàn bộ khách hàng.
B. Hành vi của một nhóm khách hàng có chung đặc điểm hoặc thời điểm tham gia dịch vụ.
C. Mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm.
D. Chi phí marketing trung bình.
83. Trong kinh doanh online, thuật ngữ ‘API’ (Application Programming Interface) dùng để chỉ điều gì?
A. Một ngôn ngữ lập trình.
B. Một giao diện cho phép các ứng dụng khác nhau giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau.
C. Một loại cơ sở dữ liệu.
D. Một công cụ thiết kế website.
84. Trong kinh doanh online, việc sử dụng cookie của trình duyệt (browser cookies) chủ yếu phục vụ mục đích gì?
A. Tăng tốc độ tải trang web.
B. Theo dõi hành vi người dùng và lưu trữ thông tin cá nhân để cá nhân hóa trải nghiệm.
C. Bảo vệ website khỏi tấn công mạng.
D. Cải thiện thứ hạng trên công cụ tìm kiếm.
85. Trong phân tích dữ liệu, ‘Outlier’ (điểm ngoại lệ) là gì?
A. Một giá trị dữ liệu xuất hiện thường xuyên nhất.
B. Một giá trị dữ liệu nằm ngoài phạm vi phân bố thông thường của tập dữ liệu.
C. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
D. Độ lệch chuẩn của tập dữ liệu.
86. Trong khoa học dữ liệu, ‘Overfitting’ (quá khớp) xảy ra khi nào?
A. Mô hình quá đơn giản và không thể hiện được mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
B. Mô hình quá phức tạp và học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kém hiệu quả trên dữ liệu mới.
C. Dữ liệu huấn luyện không đủ lớn.
D. Thuật toán học máy không phù hợp.
87. Đâu là một ứng dụng của ‘Machine Learning’ trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng trên một trang web thương mại điện tử?
A. Tự động tạo nội dung cho trang web.
B. Cá nhân hóa kết quả tìm kiếm và gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng.
C. Tăng tốc độ tải trang web.
D. Bảo vệ website khỏi tấn công SQL injection.
88. Đâu là một ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong kinh doanh online?
A. Tự động hóa quy trình sản xuất.
B. Phân tích cảm xúc (sentiment analysis) từ đánh giá của khách hàng.
C. Quản lý chuỗi cung ứng.
D. Thiết kế giao diện người dùng.
89. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu trước khi phân tích?
A. Phân tích SWOT.
B. Xử lý các giá trị thiếu (missing values), loại bỏ dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa dữ liệu.
C. Phân tích PEST.
D. Phân tích 5 Forces của Porter.
90. Kỹ thuật ‘Web Scraping’ được sử dụng để làm gì trong khoa học dữ liệu?
A. Tối ưu hóa tốc độ tải trang web.
B. Thu thập dữ liệu từ các trang web một cách tự động.
C. Bảo vệ website khỏi tấn công DDoS.
D. Phân tích từ khóa để cải thiện SEO.
91. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một mô hình dự đoán bằng cách đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích tương quan
C. Hàm mất mát (Loss Function)
D. Phân tích thành phần chính (PCA)
92. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường tỷ lệ phần trăm khách hàng rời bỏ (không còn mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ) trong một khoảng thời gian nhất định?
A. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)
B. Tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate)
C. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ (Churn Rate)
D. Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value)
93. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo bằng cách tính toán doanh thu được tạo ra cho mỗi đô la chi cho quảng cáo?
A. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)
B. Chi phí để có được khách hàng (Customer Acquisition Cost)
C. Lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (Return on Ad Spend)
D. Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value)
94. Loại biểu đồ nào sau đây thường được sử dụng để hiển thị sự phân bố của một biến số?
A. Biểu đồ đường (Line Chart)
B. Biểu đồ tròn (Pie Chart)
C. Biểu đồ tần suất (Histogram)
D. Biểu đồ tán xạ (Scatter Plot)
95. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để tìm các mẫu hoặc nhóm ẩn trong dữ liệu mà không cần nhãn trước?
A. Học có giám sát (Supervised Learning)
B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
D. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)
96. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sau đây sử dụng dữ liệu lịch sử giao dịch để dự đoán khả năng khách hàng sẽ thực hiện mua hàng trong tương lai?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích phân cụm
C. Phân tích chuỗi thời gian
D. Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary)
97. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sau đây sử dụng dữ liệu về tìm kiếm của người dùng để xác định các từ khóa và cụm từ mà họ sử dụng để tìm kiếm sản phẩm hoặc dịch vụ, giúp tối ưu hóa SEO và quảng cáo?
A. Phân tích từ khóa
B. Phân tích cảm xúc
C. Phân tích когорт
D. Phân tích RFM
98. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để chia dữ liệu thành các khoảng hoặc nhóm rời rạc, ví dụ như chia độ tuổi thành các nhóm ‘trẻ’, ‘trung niên’ và ‘cao tuổi’?
A. Chuẩn hóa dữ liệu
B. Rời rạc hóa dữ liệu
C. Giảm chiều dữ liệu
D. Điền giá trị thiếu
99. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một mô hình phân loại bằng cách tính toán tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán?
A. Độ chính xác (Accuracy)
B. Độ đo F1 (F1-score)
C. Độ thu hồi (Recall)
D. Độ chuẩn xác (Precision)
100. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào thường được sử dụng để giảm số lượng chiều dữ liệu trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng, giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích thành phần chính (PCA)
C. Phân tích tương quan
D. Phân tích hồi quy tuyến tính
101. Loại dữ liệu nào sau đây thường được sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng về một sản phẩm hoặc dịch vụ trên mạng xã hội?
A. Dữ liệu số
B. Dữ liệu văn bản
C. Dữ liệu hình ảnh
D. Dữ liệu âm thanh
102. Loại biểu đồ nào sau đây thường được sử dụng để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số liên tục?
A. Biểu đồ cột
B. Biểu đồ tròn
C. Biểu đồ tán xạ
D. Biểu đồ hộp
103. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng biến trong một mô hình bằng cách chọn một tập hợp con các biến quan trọng nhất?
A. Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)
B. Chuẩn hóa dữ liệu (Data Normalization)
C. Rời rạc hóa dữ liệu (Data Discretization)
D. Điền giá trị thiếu (Missing Value Imputation)
104. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường tổng giá trị mà một khách hàng mang lại cho doanh nghiệp trong suốt thời gian họ là khách hàng?
A. Chi phí để có được khách hàng (CAC)
B. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)
C. Giá trị vòng đời khách hàng (CLV)
D. Tỷ lệ khách hàng rời bỏ (Churn Rate)
105. Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên đặc điểm chung của họ, ví dụ như phân loại khách hàng thành ‘khách hàng tiềm năng’, ‘khách hàng trung thành’ và ‘khách hàng có nguy cơ rời bỏ’?
A. Hồi quy tuyến tính
B. Cây quyết định
C. Phân cụm K-means
D. Phân tích chuỗi thời gian
106. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sau đây sử dụng dữ liệu về hành vi của người dùng trên trang web để tối ưu hóa bố cục, nội dung và trải nghiệm người dùng nhằm tăng tỷ lệ chuyển đổi?
A. Phân tích когорт
B. Tối ưu hóa chuyển đổi (CRO)
C. Phân tích RFM
D. Phân tích cảm xúc
107. Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là một phần của quy trình CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) trong khoa học dữ liệu?
A. Hiểu dữ liệu (Data Understanding)
B. Triển khai (Deployment)
C. Thu thập yêu cầu (Requirements Gathering)
D. Đánh giá (Evaluation)
108. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu số sang một phạm vi nhất định, ví dụ như từ 0 đến 1, để đảm bảo rằng không có biến nào có ảnh hưởng quá lớn đến mô hình do sự khác biệt về tỷ lệ?
A. Phân tích tương quan
B. Chuẩn hóa dữ liệu
C. Rời rạc hóa dữ liệu
D. Giảm chiều dữ liệu
109. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường tỷ lệ phần trăm khách hàng quay lại mua hàng nhiều lần?
A. Tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate)
B. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)
C. Chi phí để có được khách hàng (Customer Acquisition Cost)
D. Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value)
110. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường tỷ lệ phần trăm người dùng thực hiện một hành động mong muốn, chẳng hạn như mua hàng, đăng ký hoặc tải xuống, sau khi xem một quảng cáo hoặc truy cập trang web?
A. Tỷ lệ giữ chân khách hàng
B. Tỷ lệ chuyển đổi
C. Chi phí để có được khách hàng
D. Giá trị vòng đời khách hàng
111. Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để phân loại các email là ‘spam’ hoặc ‘không phải spam’?
A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
B. Cây quyết định (Decision Tree)
C. Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machine)
D. Phân cụm K-means (K-means Clustering)
112. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sau đây sử dụng dữ liệu về hành vi của người dùng trên mạng xã hội để xác định những người có ảnh hưởng lớn và có thể giúp quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ?
A. Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis)
B. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
C. Phân tích когорт (Cohort Analysis)
D. Phân tích RFM (RFM Analysis)
113. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu bằng cách thay thế các giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình, trung vị hoặc giá trị thường xuyên xuất hiện nhất?
A. Chuẩn hóa dữ liệu
B. Rời rạc hóa dữ liệu
C. Điền giá trị thiếu
D. Giảm chiều dữ liệu
114. Trong kinh doanh online, kỹ thuật nào sau đây sử dụng dữ liệu về hành vi duyệt web và lịch sử mua hàng của khách hàng để đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ có thể quan tâm?
A. Phân tích cảm xúc
B. Hệ thống gợi ý
C. Phân tích phân cụm
D. Phân tích RFM
115. Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán giá trị của một biến số liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến số khác?
A. Hồi quy tuyến tính
B. Cây quyết định
C. Phân cụm K-means
D. Phân tích luật kết hợp
116. Trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để giảm thiểu sự thiên vị trong dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của mô hình và kết hợp các dự đoán của chúng?
A. Điều chuẩn (Regularization)
B. Tăng cường (Boosting)
C. Lấy mẫu lại (Resampling)
D. Phân tích ансамбль (Ensemble)
117. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu doanh số bán hàng trong quá khứ?
A. Phân tích hồi quy tuyến tính
B. Phân tích chuỗi thời gian
C. Phân tích phân cụm
D. Phân tích RFM
118. Trong kinh doanh online, chỉ số nào sau đây đo lường chi phí trung bình để có được một khách hàng mới?
A. Giá trị vòng đời khách hàng (CLV)
B. Chi phí trên mỗi lần nhấp chuột (CPC)
C. Chi phí để có được khách hàng (CAC)
D. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)
119. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào sau đây được sử dụng để xác định các quy luật hoặc mối quan hệ giữa các mục trong một tập dữ liệu, ví dụ như xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau trong một siêu thị?
A. Phân tích thành phần chính
B. Phân tích tương quan
C. Phân tích luật kết hợp
D. Phân tích phương sai
120. Loại biểu đồ nào sau đây thường được sử dụng để so sánh các giá trị của nhiều danh mục khác nhau?
A. Biểu đồ đường
B. Biểu đồ tròn
C. Biểu đồ cột
D. Biểu đồ hộp
121. Trong khoa học dữ liệu, ‘overfitting’ (quá khớp) là gì?
A. Một mô hình học máy hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới
B. Một mô hình học máy hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu mới
C. Một mô hình học máy hoạt động tốt trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu mới
D. Quá trình chuẩn bị dữ liệu trước khi đưa vào mô hình
122. Trong kinh doanh online, việc sử dụng dữ liệu để phát hiện gian lận (fraud detection) có thể giúp doanh nghiệp làm gì?
A. Giảm chi phí marketing
B. Giảm thiểu rủi ro tài chính và bảo vệ khách hàng
C. Tăng doanh thu
D. Tăng số lượng khách hàng
123. Trong khoa học dữ liệu, ‘bias’ (thiên vị) trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến hậu quả gì?
A. Mô hình hoạt động tốt hơn trên dữ liệu mới
B. Mô hình đưa ra các dự đoán không công bằng hoặc không chính xác
C. Mô hình học nhanh hơn
D. Mô hình sử dụng ít tài nguyên hơn
124. Trong khoa học dữ liệu, ‘Precision’ (Độ chính xác) và ‘Recall’ (Độ phủ) là gì và chúng thường được sử dụng để đánh giá điều gì?
A. Hiệu suất của mô hình phân loại
B. Tốc độ của thuật toán
C. Kích thước của dữ liệu
D. Độ phức tạp của mô hình
125. Trong kinh doanh online, việc phân tích ‘cohort’ (nhóm когорта) giúp doanh nghiệp hiểu rõ điều gì?
A. Hành vi của các nhóm khách hàng khác nhau theo thời gian
B. Chi phí marketing hiệu quả nhất
C. Sản phẩm nào bán chạy nhất
D. Kênh truyền thông hiệu quả nhất
126. Trong khoa học dữ liệu, ‘regularization’ (chính quy hóa) là gì và tại sao nó quan trọng?
A. Một kỹ thuật để tăng kích thước dữ liệu huấn luyện
B. Một kỹ thuật để giảm độ phức tạp của mô hình và tránh overfitting
C. Một kỹ thuật để chọn các đặc trưng quan trọng nhất
D. Một kỹ thuật để làm sạch dữ liệu
127. Chỉ số nào đo lường tỷ lệ khách hàng rời bỏ một dịch vụ hoặc sản phẩm trong một khoảng thời gian nhất định?
A. Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate)
B. Tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer retention rate)
C. Tỷ lệ churn (Churn rate)
D. Giá trị vòng đời khách hàng (Customer lifetime value)
128. Trong kinh doanh online, ‘tỷ lệ chuyển đổi’ (Conversion Rate) được tính như thế nào?
A. Số lượng khách hàng truy cập trang web chia cho số lượng khách hàng mua hàng
B. Số lượng khách hàng mua hàng chia cho tổng số khách hàng truy cập trang web
C. Tổng doanh thu chia cho tổng chi phí marketing
D. Số lượng khách hàng mới chia cho tổng số khách hàng hiện tại
129. Trong kinh doanh online, kỹ thuật nào sử dụng để gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của họ?
A. Phân tích hồi quy tuyến tính
B. Hệ thống gợi ý (Recommender system)
C. Phân tích phương sai (ANOVA)
D. Kiểm định giả thuyết
130. Thuật ngữ ‘A/B testing’ (thử nghiệm A/B) thường được sử dụng để làm gì trong kinh doanh online?
A. Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing khác nhau
B. So sánh hai phiên bản của một trang web hoặc ứng dụng để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn
C. Phân tích dữ liệu khách hàng để tìm ra các phân khúc thị trường mới
D. Dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai
131. Trong kinh doanh online, việc sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng là một ứng dụng của công nghệ nào?
A. Học máy (Machine Learning)
B. Phân tích thống kê (Statistical Analysis)
C. Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
D. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
132. Trong kinh doanh online, việc sử dụng dữ liệu để phân tích trải nghiệm khách hàng (customer journey analytics) giúp doanh nghiệp hiểu rõ điều gì?
A. Hành trình của khách hàng từ khi biết đến sản phẩm đến khi mua hàng và sử dụng
B. Chi phí marketing hiệu quả nhất
C. Sản phẩm nào bán chạy nhất
D. Kênh truyền thông hiệu quả nhất
133. Trong khoa học dữ liệu, ‘gradient descent’ (gradient descent) là một thuật toán được sử dụng để làm gì?
A. Tìm giá trị nhỏ nhất của một hàm số
B. Tìm giá trị lớn nhất của một hàm số
C. Phân loại dữ liệu
D. Giảm chiều dữ liệu
134. Đâu là một thách thức lớn khi làm việc với dữ liệu lớn (Big Data) trong kinh doanh online?
A. Thiếu công cụ phân tích dữ liệu
B. Khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu với tốc độ cao
C. Thiếu dữ liệu để phân tích
D. Dữ liệu quá nhỏ để đưa ra kết luận
135. Trong khoa học dữ liệu, phương pháp nào được sử dụng để giảm số lượng chiều (features) của dữ liệu trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA)
C. Phân tích phương sai
D. Phân tích tương quan
136. Trong khoa học dữ liệu, thuật ngữ ‘ensemble learning’ (học tập kết hợp) đề cập đến điều gì?
A. Việc sử dụng một thuật toán học máy duy nhất
B. Việc kết hợp nhiều mô hình học máy để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy
C. Việc chia dữ liệu thành nhiều phần nhỏ để huấn luyện mô hình
D. Việc sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
137. Đâu là một ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) trong kinh doanh online?
A. Bảng dữ liệu khách hàng với các cột tên, địa chỉ, số điện thoại
B. Các bài đánh giá sản phẩm của khách hàng
C. Lịch sử giao dịch mua hàng
D. Thông tin về số lượng sản phẩm trong kho
138. Trong khoa học dữ liệu, ‘feature selection’ (lựa chọn đặc trưng) là gì?
A. Quá trình chọn các thuật toán học máy phù hợp nhất
B. Quá trình chọn một tập hợp con các đặc trưng quan trọng nhất từ dữ liệu
C. Quá trình tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có
D. Quá trình làm sạch dữ liệu
139. Trong khoa học dữ liệu, ‘cross-validation’ (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa thấy
B. Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện
C. Giảm số lượng đặc trưng
D. Làm sạch dữ liệu
140. Trong kinh doanh online, việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng dựa trên dữ liệu khách hàng có thể mang lại lợi ích gì?
A. Giảm chi phí marketing
B. Tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng
C. Giảm số lượng nhân viên hỗ trợ khách hàng
D. Giảm chi phí vận hành website
141. Trong kinh tế, ‘giá trị vòng đời khách hàng’ (Customer Lifetime Value – CLV) thể hiện điều gì?
A. Tổng doanh thu dự kiến từ một khách hàng trong suốt mối quan hệ với doanh nghiệp
B. Chi phí để thu hút một khách hàng mới
C. Doanh thu trung bình trên mỗi đơn hàng
D. Số lượng khách hàng truy cập website mỗi ngày
142. Trong kinh doanh online, phương pháp nào sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích cụm
C. Phân tích thành phần chính
D. Phân tích phương sai
143. Trong kinh doanh online, việc phân tích nhật ký (log) của website có thể giúp doanh nghiệp hiểu được điều gì?
A. Chi phí marketing của đối thủ cạnh tranh
B. Hành vi của người dùng trên website, ví dụ như trang nào được truy cập nhiều nhất, thời gian ở lại trang
C. Thông tin cá nhân của khách hàng
D. Doanh số bán hàng của các sản phẩm khác nhau
144. Trong kinh doanh online, việc sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai giúp doanh nghiệp làm gì?
A. Giảm chi phí marketing
B. Tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng
C. Tăng giá sản phẩm
D. Giảm số lượng nhân viên
145. Trong kinh doanh online, việc sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa giá sản phẩm (price optimization) có thể mang lại lợi ích gì?
A. Giảm chi phí sản xuất
B. Tăng doanh thu và lợi nhuận
C. Giảm chi phí vận chuyển
D. Tăng số lượng khách hàng
146. Phương pháp nào trong khoa học dữ liệu giúp xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau trong kinh doanh online?
A. Phân tích tương quan (Correlation analysis)
B. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
C. Phân tích giỏ hàng (Market basket analysis)
D. Phân tích hồi quy (Regression analysis)
147. Đâu là một ứng dụng của phân tích sentiment (cảm xúc) trong kinh doanh online?
A. Dự đoán giá cổ phiếu
B. Đánh giá phản hồi của khách hàng về sản phẩm
C. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
D. Phát hiện gian lận tài chính
148. Phương pháp nào giúp xác định các quy luật hoặc mẫu ẩn trong dữ liệu giao dịch của khách hàng?
A. Phân tích hồi quy
B. Phân tích chuỗi thời gian
C. Khai phá luật kết hợp (Association rule mining)
D. Phân tích phương sai
149. Trong khoa học dữ liệu, ‘feature engineering’ (kỹ thuật đặc trưng) là gì?
A. Quá trình chọn các thuật toán học máy phù hợp nhất
B. Quá trình tạo ra các đặc trưng (features) mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất của mô hình
C. Quá trình loại bỏ các đặc trưng không liên quan khỏi dữ liệu
D. Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
150. Phương pháp nào giúp xác định các nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau trong kinh doanh online?
A. Phân tích chuỗi thời gian
B. Phân tích cụm (clustering)
C. Phân tích tương quan
D. Phân tích SWOT