Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 4: Thực hành phân tích dữ liệu

A Biểu đồ tròn (Pie chart) B Biểu đồ đường (Line chart) C Biểu đồ hộp (Box plot) D Biểu đồ nhiệt (Heatmap)

A Dữ liệu liên tục theo thời gian B Mối tương quan giữa hai biến số C So sánh các giá trị giữa các danh mục khác nhau D Tỷ lệ phần trăm của các thành phần trong một tổng thể

A head() B end() C last() D tail()

A average() B mean() C median() D sum()

A Đếm số lượng giá trị duy nhất trong cột 'TenCot' B Tính tổng các giá trị trong cột 'TenCot' C Đếm số lượng giá trị bị trống trong cột 'TenCot' D Xóa các giá trị trống trong cột 'TenCot'

A math B turtle C pandas D random

A df[DiemTB > 8.0] B df.filter(DiemTB > 8.0) C df[df['DiemTB'] > 8.0] D df.where('DiemTB' > 8.0)

A Những giá trị nằm rất xa so với phần còn lại của tập dữ liệu B Những giá trị bị thiếu trong bảng C Những giá trị xuất hiện nhiều nhất trong cột D Những giá trị trùng lặp giữa các hàng

A Tổng số ô dữ liệu có trong bảng B Kích thước của bảng dữ liệu (số hàng, số cột) C Dung lượng bộ nhớ mà bảng dữ liệu chiếm dụng D Danh sách tên của tất cả các cột

A save_csv() B export_csv() C to_csv() D write_csv()

A Làm cho mã nguồn chạy nhanh hơn B Giúp tên cột rõ nghĩa, dễ hiểu và thuận tiện cho việc truy xuất trong mã lập trình C Để bảo mật thông tin dữ liệu gốc D Để tự động sắp xếp lại thứ tự các cột

A Xóa các hàng có giá trị trống B Đổi tên các cột trong bảng C Xem tóm tắt các thông số thống kê mô tả của các cột số D Vẽ biểu đồ phân tán giữa hai biến

A Biểu đồ đường (Line chart) B Biểu đồ tròn (Pie chart) C Biểu đồ hộp (Box plot) D Biểu đồ cột chồng (Stacked bar chart)

A Phân tích dữ liệu để dự báo tương lai B Phân tích dữ liệu khám phá để hiểu cấu trúc và đặc điểm cơ bản C Lưu trữ dữ liệu vào các máy chủ từ xa D Mã hóa dữ liệu để bảo mật

A Để xem phân bổ tần suất của một biến duy nhất B Để so sánh tỷ trọng của các nhóm C Để tìm hiểu mối quan hệ hoặc sự tương quan giữa hai biến số D Để liệt kê danh sách các giá trị duy nhất trong cột

A Báo cáo kết quả B Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu C Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ D Xây dựng mô hình dự báo

A Xóa toàn bộ dữ liệu trong bảng B Loại bỏ các hàng có dữ liệu trùng lặp hoàn toàn C Sắp xếp lại thứ tự các hàng D Tạo ra một bản sao của bảng dữ liệu

A Để vẽ biểu đồ phân tán nhanh hơn B Để chia nhỏ tập dữ liệu thành các phần riêng biệt C Để tính toán các đại lượng thống kê trên từng phân lớp dữ liệu cụ thể D Để giảm dung lượng lưu trữ của tệp dữ liệu

A head() B tail() C show() D display()

A Xóa tất cả các hàng này vì dữ liệu bị lỗi B Giữ nguyên vì chúng đều có nghĩa giống nhau C Chuẩn hóa về cùng một định dạng nhất quán (ví dụ: 'Nam') D Chuyển đổi chúng sang dạng số ngẫu nhiên

A Để trang trí cho báo cáo thêm đẹp mắt B Để giúp người dùng dễ dàng nhận ra các xu hướng, quy luật và điểm bất thường C Để thay thế hoàn toàn cho các phép tính thống kê D Để giảm kích thước tệp dữ liệu gốc

A describe() B info() C structure() D shape()

A arrange() B order_by() C sort_values() D reorder()

A Để tiết kiệm bộ nhớ RAM khi chạy chương trình B Để đảm bảo các cột chứa số không bị nhầm thành chuỗi ký tự dẫn đến sai lệch khi tính toán C Để tự động xóa bỏ các hàng có dữ liệu lạ D Để chuyển đổi toàn bộ dữ liệu về dạng chữ in hoa

A dropna() B fillna() C replace_nan() D fix_missing()