Logo
search
menuicon
ความสำคัญของข้อมูล ม.4

ความสำคัญของข้อมูล ม.4

SIWARAK AIADDA
교실
quiz thumbnail
เรียงลำดับ

ความสำคัญของข้อมูล ม.4

SIWARAK AIADDA

30

10 ข้อ

อนุญาตให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง

แสดงคำตอบ

public quiz

# 1เลือกประเภท
ข้อใด กล่าวไม่ถูกต้อง เกี่ยวกับองค์ประกอบของ Data Science
Data Science ไม่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
Data Science จำเป็นต้องใช้ความรู้ด้านคณิตศาสตร์
Data Science ไม่จำเป็นต้องใช้ความรู้ด้านวิทยาศาสตร์
Data Science มีความเกี่ยวข้องกับการค้าและการทำธุรกิจ
# 2เลือกประเภท
ในชีวิตประจำวัน smartphone มีการเก็บข้อมูลของผู้ใช้แบบอัตโนมัติหลายประการ ยกเว้น ข้อใด
ตำแหน่งผู้ใช้งาน
ความรู้สึกผู้ใช้งาน
คำค้นหาจาก search engine
พฤติกรรมการใช้ social media
# 3เลือกประเภท
ผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการ Data Science คืออะไร
การสร้างเครื่องมือเก็บข้อมูลที่ง่ายและสะดวก
การนำข้อมูลที่รวบรวมได้ไปใช้แก้ปัญหา
การนำเสนอเป็นภาพเพื่อให้ตัดสินใจได้ง่าย
จัดเก็บข้อมูลเป็นตารางอย่างเป็นระเบียบ
# 4เลือกประเภท
การประมวลผลเพื่อการทำนายที่ใช้ในชีวิตประวันคืออะไร
การพยากรณ์อากาศ
การระบุตำแหน่งบนโทรศัพท์
การค้นหาข้อมูลบนเว็บไซต์
การซื้อสลากกินแบ่งรัฐบาล
# 5เลือกประเภท
ข้อใดแสดงให้เห็นถึงการใช้ Data Science ในการดำเนินธุรกิจ
การใช้ระบบคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลข้อมูล
การจัดโปรโมชันตามความนิยมลูกค้า
การลดพนักงานโดยใช้ AI และระบบอัตโนมัติช่วยทำงาน
การออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อประหยัดต้นทุน
# 6เลือกประเภท
ข้อใดเป็นแหล่งข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ในงานวิทยาการข้อมูลได้
ฐานข้อมูลบริษัท
ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย
ข้อมูลจากแบบสำรวจออนไลน์
ถูกทุกข้อ
# 7เลือกประเภท
วิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร
ศาสตร์ที่ศึกษาข้อมูลและการนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์
การเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างเว็บไซต์
การออกแบบกราฟิกและสื่อดิจิทัล
การใช้คอมพิวเตอร์เล่นเกม
# 8เลือกประเภท
ข้อใดเป็นองค์ประกอบหลักของวิทยาการข้อมูล
การเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการแสดงผลข้อมูล
การเขียนโปรแกรม การวาดภาพ และการออกแบบเว็บไซต์
การใช้โซเชียลมีเดีย การสื่อสาร และการตลาด
การใช้โซเชียลมีเดีย การสื่อสาร และการตลาด
# 9เลือกประเภท
ข้อใดเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูล
ความถูกต้อง (Accuracy)
ความครบถ้วน (Completeness)
ความน่าเชื่อถือ (Reliability)
ถูกทุกข้อ
# 10เลือกประเภท
องค์กรที่ต้องการใช้ข้อมูลในการคาดการณ์แนวโน้มของตลาด ควรใช้เทคนิคใดในวิทยาการข้อมูล
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)
การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)
การแชร์ Google Classroom

เข้าถึงไม่ได้เนื่องจากแพลนหมดอายุ คัดลอกและแก้ไขในแผนที่อื่น