Để tối ưu hóa hệ thống Logistics, một tập đoàn thương mại điện tử tiến hành chạy thử nghiệm một thuật toán tự động phân loại thông tin khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm. Thuật toán này tự đ

15/15

Để tối ưu hóa hệ thống Logistics, một tập đoàn thương mại điện tử tiến hành chạy thử nghiệm một thuật toán tự động phân loại thông tin khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm. Thuật toán này tự động quét và phân loại toàn bộ dữ liệu phản hồi của 10 000 người dùng thành các nhóm dựa theo hai tiêu chí lồng nhau: “Hình thức thanh toán” (gồm các từ khóa dạng chữ hiển thị các phương thức chi trả) và “Mức độ hài lòng” (gồm 5 mức: Rất không hài lòng, Không hài lòng, Bình thường, Hài lòng, Rất hài lòng; hệ thống chỉ lưu trữ các mức này bằng mã số từ 1 đến 5). Biết rằng hệ thống đã lọc bỏ hoàn toàn các trường dữ liệu trống và các tài khoản ảo. Sau khi kết thúc quá trình chạy thử nghiệm, tập dữ liệu tổng hợp thu được từ thuật toán phân loại đa tầng này được đánh giá là:

Tập dữ liệu không là số và các nhóm thành phần không thể sắp thứ tự.

Tập dữ liệu là số và các nhóm thành phần bắt buộc phải thực hiện phép toán cộng trừ.

Tập dữ liệu gồm cả dữ liệu không là số (không thể sắp thứ tự) và dữ liệu là số.

Tập dữ liệu gồm cả dữ liệu không là số (không thể sắp thứ tự) và dữ liệu không là số (có thể sắp thứ tự).

Giải thích

Đáp án đúng là: D

Tiêu chí thứ nhất “Hình thức thanh toán” thu được dữ liệu biểu diễn bằng các từ khóa dạng chữ (ví dụ: ví điện tử, chuyển khoản, tiền mặt,...), đây là dữ liệu không là số và không có tính chất hơn kém nên không thể sắp thứ tự.

Tiêu chí thứ hai “Mức độ hài lòng” ban đầu ở dạng số từ 1 đến 5 nhưng bản chất các con số này dùng để mã hóa thay thế cho các mức độ từ rất không hài lòng đến rất hài lòng, thể hiện sự phân cấp tăng dần về thứ bậc, do đó nó vẫn thuộc loại dữ liệu không là số nhưng có thể sắp thứ tự.

Vì vậy, tập dữ liệu tổng hợp đa tầng này bao gồm cả hai nhóm dữ liệu đều thuộc loại không là số, một nhóm không thể sắp thứ tự và một nhóm có thể sắp thứ tự.