bingdata part1

Ba loại nguồn dữ liệu đa dạng là gì?

• Mạng Thông tin, Dữ liệu Bản đồ và Con người)

• Dữ liệu Máy, Dữ liệu Bản đồ và Mạng Xã hội

• Dữ liệu Máy, Dữ liệu Tổ chức và Con người

• Dữ liệu Cảm biến, Dữ liệu Tổ chức và Mạng Xã hội

Đâu là ví dụ về dữ liệu lớn được sử dụng trong thực tế hiện nay?

•   The Internet (Internet)

• Mạng Wi-Fi

• Mạng Xã hội

• Cơ sở dữ liệu Bệnh viện riêng lẻ, không kết nối

Lý do thuyết phục nhất tại sao quảng cáo di động liên quan đến dữ liệu lớn?

• Bản thân quảng cáo di động luôn được liên kết với dữ liệu lớn

• Vì hầu hết mọi người đều sở hữu điện thoại di động, thị trường quảng cáo di động rất lớn và do đó yêu cầu dữ liệu lớn để chứa tất cả thông tin

• Quảng cáo di động được hưởng lợi từ việc tích hợp dữ liệu với vị trí, điều này đòi hỏi dữ liệu lớn.

• Quảng cáo di động cho phép nhắn tin di động/di động hàng loạt đến một lượng lớn khán giả, do đó cung cấp một lượng lớn dữ liệu

Trong ba nguồn dữ liệu, nguồn nào khó thực hiện và sắp xếp hợp lý nhất vào mô hình?

• Con người

• Dữ liệu Máy

• Dữ liệu Tổ chức

• Không thể so sánh vì mỗi nguồn dữ liệu đều có những khó khăn riêng

Giá trị thực sự của dữ liệu lớn thường đến từ đâu?

• Có các quyết định và hành động dựa trên dữ liệu từ những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu mới

• Kết hợp các luồng dữ liệu và phân tích chúng để có những hiểu biết mới

• Kích thước của dữ liệu

• Sử dụng ba nguồn dữ liệu chính: Máy móc, Con người và Tổ chức

Amazon đã thu thập dữ liệu đánh giá cho một sản phẩm cụ thể. Họ nhận thấy rằng gần 90% đánh giá chủ yếu là xếp hạng 5/5. Tuy nhiên, trong 90%, họ nhận thấy rằng 50% trong số họ là khách hàng không có bằng chứng mua hàng hoặc khách hàng không đăng đánh giá nghiêm túc về sản phẩm. Trong số những điều sau đây, điều nào đúng về dữ liệu đánh giá được thu thập trong tình huống này?

• Giá trị thấp

• Độ tin cậy cao

• Khối lượng cao

• Độ tin cậy thấp

Độ tin cậy của dữ liệu lớn là gì?

• Tính kết nối của dữ liệu

• Tốc độ tạo ra dữ liệu

• Sự bất thường hoặc không chắc chắn của dữ liệu.

• Kích thước của dữ liệu

Những thách thức của dữ liệu có tính đa dạng cao là gì?

• Khó thực hiện phân tích hành vi mới nổi.

• Chất lượng dữ liệu thấp.

• Khó sử dụng phát hiện sự kiện nhóm

• Khó tích hợp.

Cách tốt nhất để mô tả tại sao việc xử lý dữ liệu trong thời gian thực lại rất quan trọng là gì?

• Xử lý hàng loạt là một phương pháp cũ hơn, không chính xác bằng xử lý thời gian thực.

• Chính xác hơn

• Ngăn chặn bỏ lỡ cơ hội.

• Tốn kém hơn để xử lý hàng loạt.

Những thách thức với dữ liệu lớn có khối lượng lớn là gì?

• Lưu trữ và Khả năng truy cập

• Tăng tốc độ xử lý

• Chi phí, Khả năng mở rộng và Hiệu suất

• Tính hiệu quả và Chi phí