Tổng hợp 500+ câu hỏi phỏng vấn Chuyên gia Quyết định dựa trên Dữ liệu

Đúng, trong lĩnh vực chuyên gia Quyết định dựa trên Dữ liệu, tôi có kiến thức cơ bản về các loại dữ liệu như sau:

1. Dữ liệu số (Numeric data): Đây là loại dữ liệu chứa các con số hoặc giá trị số. Ví dụ như: tuổi, giá cả, thời gian, v.v.
2. Dữ liệu chuỗi (Text data): Đây là loại dữ liệu chứa các biểu diễn văn bản hoặc chuỗi ký tự. Ví dụ như: tên, địa chỉ, email, v.v.
3. Dữ liệu hình ảnh (Image data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin của hình ảnh. Ví dụ như: ảnh chụp, biểu đồ, hình vẽ, v.v.
4. Dữ liệu âm thanh (Audio data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin âm thanh. Ví dụ như tín hiệu âm thanh, đoạn ghi âm, nhạc, v.v.
5. Dữ liệu video (Video data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin của video. Ví dụ như phim, video clip, đoạn phỏng vấn, v.v.
6. Dữ liệu thời gian (Time series data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin theo thời gian. Ví dụ như dữ liệu về doanh thu hàng ngày, dữ liệu thời tiết hàng ngày, v.v.
7. Dữ liệu địa lý (Geospatial data): Đây là loại dữ liệu chứa thông tin địa lý hoặc không gian. Ví dụ như tọa độ GPS, bản đồ, vị trí địa điểm, v.v.
8. Dữ liệu mạng (Network data): Đây là loại dữ liệu liên quan đến mạng lưới hoặc các quan hệ giữa các yếu tố. Ví dụ như mạng xã hội, thông tin về quan hệ bắt buộc, v.v.

Các loại dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích, xử lý và đưa ra quyết định trong các vấn đề và bài toán thực tế.

Có, tôi có kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản như Excel.

Dữ liệu cấu trúc là dữ liệu được tổ chức và sắp xếp theo một cấu trúc nhất định và tuân theo các quy tắc xác định trước. Cấu trúc dữ liệu cụ thể cho phép dễ dàng truy xuất và xử lý dữ liệu. Các loại dữ liệu cấu trúc thường gặp bao gồm bảng cơ sở dữ liệu, file Excel, JSON, XML và CSV.

Dữ liệu không cấu trúc, như tên gọi, không tuân theo một cấu trúc nhất định và không có các quy tắc xác định trước. Loại dữ liệu này thường không được tổ chức hoặc sắp xếp một cách rõ ràng và không có một định dạng chuẩn. Ví dụ của dữ liệu không cấu trúc là các văn bản tự do, email, tin nhắn xã hội, các tập tin đa phương tiện (hình ảnh, âm thanh, video) và dữ liệu thu thập từ các nguồn web.

Sự khác biệt chính giữa dữ liệu cấu trúc và dữ liệu không cấu trúc là trong cách chúng được tổ chức và có thể được xử lý. Dữ liệu cấu trúc thường dễ dàng để truy xuất, tìm kiếm và phân tích bằng các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu chuẩn. Trong khi đó, dữ liệu không cấu trúc thường đòi hỏi quá trình tiền xử lý và phân tích phức tạp để trích xuất thông tin hữu ích và kết nối giữa các mảnh thông tin cụ thể.

Đúng, trong quá trình tư vấn và ra quyết định dựa trên dữ liệu, tôi đã sử dụng các phương pháp mô hình hóa đơn giản như hồi quy tuyến tính. Phương pháp này cho phép tôi xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào và biến mục tiêu. Qua đó, tôi có thể dự đoán giá trị của biến mục tiêu dựa trên các giá trị của biến đầu vào.

Trong Chuyên gia Quyết định dựa trên Dữ liệu, việc thực hiện các phép tính thống kê cơ bản như tính trung bình và phương sai là điều rất quan trọng. Trung bình là một đại diện cho giá trị trung tâm của tập dữ liệu, trong khi phương sai thể hiện sự biến động của dữ liệu xung quanh trung bình. Các phép tính này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tính chất của dữ liệu và làm cơ sở cho việc đưa ra quyết định thông qua các mô hình dự đoán và phân loại.

Dữ liệu thiếu là tình huống khi một hoặc nhiều giá trị trong bộ dữ liệu không có sẵn hoặc không xác định. Dữ liệu thiếu có thể ảnh hưởng đến quá trình phân tích và đưa ra quyết định chính xác.

Có một số phương pháp phổ biến để xử lý dữ liệu thiếu:

1. Loại bỏ dữ liệu thiếu: Phương pháp đơn giản nhất là loại bỏ các mẫu dữ liệu hoặc các biến có dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ phù hợp khi tỷ lệ dữ liệu thiếu thấp và không có mẫu dữ liệu quan trọng bị mất.

2. Điền giá trị bằng "giá trị trung bình" hoặc "giá trị phổ biến": Phương pháp này thay thế các giá trị thiếu bằng giá trị trung bình hoặc phân phối phổ biến nhất của biến tương ứng. Điền giá trị trung bình thường được sử dụng cho biến liên tục, trong khi giá trị phổ biến phù hợp cho biến rời rạc.

3. Mô hình hóa: Phương pháp này sử dụng mô hình dự đoán để dự đoán giá trị thiếu. Các thuật toán như K-Nearest Neighbors (KNN) hoặc Random Forests có thể được sử dụng để điền giá trị thiếu dựa trên các giá trị có sẵn trong bộ dữ liệu.

4. Multiple Imputation (Sự đa tường minh): Đây là một phương pháp phức tạp hơn, nó dựa trên nguyên tắc đạt được độ phức tạp của mẫu dữ liệu thiếu bằng cách tạo ra nhiều giá trị dự đoán khác nhau dựa trên phân phối của dữ liệu có sẵn.

5. Sử dụng biến chỉ số: Đây là một phương pháp đặc biệt được sử dụng khi tỷ lệ dữ liệu thiếu rất cao. Phương pháp này tạo ra một biến chỉ số mới để thể hiện sự hiện diện hoặc vắng mặt của dữ liệu trong các mẫu.