Bài 27. Biểu mẫu trên trang web

Máy tính đóng vai trò gì trong quá trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu trong khoa học dữ liệu?

1. Chỉ lưu trữ dữ liệu
2. Chỉ trực quan hóa dữ liệu
3. Cung cấp công cụ xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn
4. Tạo ra dữ liệu mới

Vai trò của máy tính trong việc trực quan hóa dữ liệu là gì?

1. Tự động tạo ra dữ liệu mới
2. Tạo các biểu đồ và đồ thị
3. Lưu trữ dữ liệu
4. Xử lý và phân tích dữ liệu

Kỹ thuật nào được sử dụng để giảm thời gian phân tích dữ liệu lớn?

1. Xử lý tuần tự
2. Xử lý song song
3. Xử lý bằng tay
4. Xử lý dữ liệu nhỏ

Tính năng tự động hóa trong khoa học dữ liệu giúp đạt được điều gì?

1. Tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu cũ
2. Tăng tốc và giảm lỗi trong quy trình
3. Loại bỏ sự cần thiết của con người trong quá trình phân tích
4. Tăng độ phức tạp của các bài toán

Máy tính hỗ trợ gì trong việc phân tích thời gian thực của dữ liệu?

1. Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không phân tích
2. Phân tích dữ liệu với tốc độ chậm
3. Hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng
4. Tạo ra dữ liệu mới

Trong dự án HGP, vì sao cần sử dụng mạng lưới siêu máy tính?

1. Để tiết kiệm chi phí
2. Để tăng cường khả năng lưu trữ
3. Để hoàn thành quá trình giải trình tự gene nhanh hơn
4. Để giảm thiểu lỗi của con người

Máy tính và các thuật toán có vai trò gì trong việc giải thích dữ liệu gene?

1. Chỉ lưu trữ dữ liệu
2. Chỉ trực quan hóa dữ liệu
3. Xác định gene và các vùng chức năng trong bộ gene
4. Tạo ra các dữ liệu gene mới

Lợi ích của việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nhóm nghiên cứu trong dự án HGP là gì?

1. Tăng chi phí lưu trữ
2. Đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả hợp tác
3. Giảm khả năng phân tích dữ liệu
4. Tăng khả năng lỗi trong dữ liệu

Khi chuẩn bị dữ liệu với Power Query, bước đầu tiên là gì?

1. Tạo cột mới cho mức thu nhập
2. Tải dữ liệu từ trang web và lưu vào Excel
3. Thay đổi tên bảng dữ liệu
4. Chạy các thuật toán phân tích dữ liệu

Để phân loại mức thu nhập thành các nhóm như Thấp, Trung bình, Khá, Cao, bạn nên sử dụng công cụ nào trong Power Query?

1. PivotTable
2. Conditional Column
3. Filter
4. Group By