100 từ vựng tiếng Anh chuyên ngành Phân tích dữ liệu

Chuyên ngành phân tích dữ liệu (Data Analysis) là lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp, công cụ và kỹ thuật để hiểu và rút ra thông tin từ dữ liệu. Người làm việc trong lĩnh vực này thường phải có kiến thức sâu về thống kê, toán học, khoa học máy tính và kỹ năng lập trình. Công việc của họ bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để tìm ra các mẫu, xu hướng, và thông tin quan trọng để hỗ trợ quyết định kinh doanh hoặc nghiên cứu.

100 từ vựng và cụm từ vựng

  1. Data Analysis – Phân tích dữ liệu
  2. Data Mining – Khai thác dữ liệu
  3. Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu
  4. Statistical Analysis – Phân tích thống kê
  5. Machine Learning – Học máy
  6. Predictive Modeling – Mô hình dự đoán
  7. Regression Analysis – Phân tích hồi quy
  8. Clustering – Gom cụm
  9. Classification – Phân loại
  10. Decision Trees – Cây quyết định
  11. Neural Networks – Mạng nơ-ron
  12. Big Data – Dữ liệu lớn
  13. Data Cleansing – Làm sạch dữ liệu
  14. Data Warehouse – Kho dữ liệu
  15. Data Integration – Tích hợp dữ liệu
  16. Exploratory Data Analysis – Phân tích dữ liệu khám phá
  17. Time Series Analysis – Phân tích chuỗi thời gian
  18. Correlation Analysis – Phân tích tương quan
  19. Anomaly Detection – Phát hiện bất thường
  20. Feature Engineering – Kỹ thuật tạo đặc trưng
  21. Ensemble Learning – Học kết hợp
  22. Dimensionality Reduction – Giảm chiều dữ liệu
  23. Data Preprocessing – Tiền xử lý dữ liệu
  24. Data Normalization – Chuẩn hóa dữ liệu
  25. Data Sampling – Lấy mẫu dữ liệu
  26. Data Imputation – Điền dữ liệu thiếu
  27. Overfitting – Quá mức đồng bộ
  28. Underfitting – Thiếu đồng bộ
  29. Cross-validation – Xác thực chéo
  30. Feature Selection – Lựa chọn đặc trưng
  31. Support Vector Machines – Máy vector hỗ trợ
  32. Natural Language Processing – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  33. Sentiment Analysis – Phân tích cảm xúc
  34. Text Mining – Khai thác văn bản
  35. Topic Modeling – Mô hình chủ đề
  36. Latent Dirichlet Allocation (LDA) – Phân bố ẩn Dirichlet (LDA)
  37. Word Embedding – Nhúng từ
  38. Bag of Words – Túi từ
  39. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) – Tần suất từ – Tần suất tài liệu nghịch đảo (TF-IDF)
  40. Collaborative Filtering – Lọc cộng tác.
  41. K-means Clustering – Phân cụm K-means
  42. Hierarchical Clustering – Gom cụm phân cấp
  43. Random Forest – Rừng ngẫu nhiên
  44. Gradient Boosting – Tăng cường độ dốc
  45. Principal Component Analysis (PCA) – Phân tích thành phần chính (PCA)
  46. Singular Value Decomposition (SVD) – Phân rã giá trị đơn
  47. Association Rule Learning – Học luật kết hợp
  48. Market Basket Analysis – Phân tích giỏ hàng
  49. Apriori Algorithm – Thuật toán Apriori
  50. Recommender Systems – Hệ thống gợi ý
  51. Collaborative Filtering – Lọc cộng tác
  52. Content-based Filtering – Lọc dựa trên nội dung
  53. Hybrid Recommender Systems – Hệ thống gợi ý kết hợp
  54. Cosine Similarity – Độ tương tự Cosine
  55. Euclidean Distance – Khoảng cách Euclid
  56. Manhattan Distance – Khoảng cách Manhattan
  57. Pearson Correlation Coefficient – Hệ số tương quan Pearson
  58. Spearman’s Rank Correlation – Tương quan hạng Spearman
  59. Mean Absolute Error (MAE) – Sai số trung bình tuyệt đối
  60. Root Mean Squared Error (RMSE) – Sai số trung bình bình phương căn
  61. R-squared (R²) – Hệ số xác định R-bình phương
  62. Confusion Matrix – Ma trận nhầm lẫn
  63. Precision – Độ chính xác
  64. Recall – Tỉ lệ nhớ lại
  65. F1 Score – Điểm F1
  66. Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve – Đường cong ROC
  67. Area Under the Curve (AUC) – Diện tích dưới đường cong
  68. Mean Squared Error (MSE) – Sai số trung bình bình phương
  69. Hyperparameter Tuning – Điều chỉnh siêu tham số
  70. Grid Search – Tìm kiếm trên lưới
  71. Random Search – Tìm kiếm ngẫu nhiên
  72. Cross-entropy Loss – Hàm mất mát entropy chéo
  73. Gradient Descent – Suy giảm độ dốc
  74. Stochastic Gradient Descent (SGD) – Suy giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD)
  75. Learning Rate – Tốc độ học
  76. Batch Size – Kích thước lô
  77. Epoch – Thời đại
  78. Backpropagation – Lan truyền ngược
  79. Dropout – Loại bỏ
  80. Regularization – Chính quy hóa
  81. L1 Regularization – Chính quy hóa L1
  82. L2 Regularization – Chính quy hóa L2
  83. Cross-entropy Loss – Hàm mất mát entropy chéo
  84. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) – Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình
  85. Precision-Recall Curve – Đường cong Precision-Recall
  86. Bias-Variance Tradeoff – Sự đánh đổi giữa sai số cố định và phương sai
  87. Overfitting – Quá mức đồng bộ
  88. Underfitting – Thiếu đồng bộ
  89. Regularization – Chính quy hóa
  90. Cross-validation – Xác thực chéo
  91. Batch Normalization – Chuẩn hóa lô
  92. Transfer Learning – Học chuyển giao
  93. Data Augmentation – Tăng cường dữ liệu
  94. Dropout – Loại bỏ
  95. Optimizer – Bộ tối ưu hóa
  96. Gradient Descent – Suy giảm độ dốc
  97. Momentum – Động lượng
  98. Learning Rate Scheduling – Lập lịch tốc độ học
  99. Early Stopping – Dừng sớm
  100. Ensemble Learning – Học kết hợp.

Bài tập

  1. Perform _____ on a dataset containing sales data to identify trends over time.
  2. Use _____ to group customers based on their purchasing behavior.
  3. Apply _____ to classify email messages as spam or non-spam.
  4. Create a _____ model to predict stock prices.
  5. Implement _____ to analyze the correlation between weather patterns and crop yields.
  6. Use _____ to visualize the distribution of income levels in different regions.
  7. Apply _____ to detect fraudulent transactions in a banking dataset.
  8. Use _____ to preprocess text data before conducting sentiment analysis.
  9. Implement _____ to reduce the dimensionality of a dataset with high feature counts.
  10. Use _____ to integrate data from various sources into a single database.
  11. Perform _____ to identify outliers in a dataset.
  12. Apply _____ to identify patterns in customer shopping habits.
  13. Use _____ to estimate the probability of customer churn.
  14. Create a _____ model to recommend movies based on user preferences.
  15. Implement _____ to analyze the sentiment of product reviews.
  16. Use _____ to extract topics from a collection of news articles.
  17. Apply _____ to preprocess text data before training a language model.
  18. Perform _____ to analyze the seasonal variations in electricity consumption.
  19. Use _____ to preprocess image data before training a convolutional neural network.
  20. Apply _____ to cluster similar documents together.
  21. Create a _____ model to predict the outcome of sports matches.
  22. Implement _____ to identify association rules in market basket data.
  23. Use _____ to preprocess audio data before training a speech recognition model.
  24. Apply _____ to classify medical images for disease diagnosis.
  25. Use _____ to preprocess sensor data before anomaly detection.
  26. Perform _____ to analyze the relationship between advertising expenditure and sales revenue.
  27. Apply _____ to preprocess time-series data before forecasting.
  28. Use _____ to visualize the geographic distribution of customer locations.
  29. Create a _____ model to predict the risk of loan default.
  30. Implement _____ to analyze the effectiveness of marketing campaigns.
  31. Use _____ to preprocess textual data before training a named entity recognition model.
  32. Apply _____ to cluster genes based on their expression patterns.
  33. Perform _____ to analyze the performance of different machine learning algorithms.
  34. Use _____ to preprocess numerical data before training a regression model.
  35. Apply _____ to preprocess text data before training a text classification model.
  36. Use _____ to visualize the relationships between variables in a dataset.
  37. Create a _____ model to recommend products to online shoppers.
  38. Implement _____ to preprocess text data before training a language translation model.
  39. Apply _____ to classify images for content moderation.
  40. Use _____ to preprocess sensor data before predictive maintenance analysis.
  41. Perform _____ to analyze the impact of weather conditions on transportation systems.
  42. Apply _____ to preprocess financial data before training a fraud detection model.
  43. Use _____ to preprocess text data before training a summarization model.
  44. Create a _____ model to predict housing prices based on location and features.
  45. Implement _____ to preprocess text data before training a text generation model.
  46. Apply _____ to classify sentiment in social media posts.
  47. Use _____ to preprocess image data before training an object detection model.
  48. Perform _____ to analyze customer satisfaction based on survey responses.
  49. Apply _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
  50. Use _____ to visualize the distribution of customer demographics.
  51. Create a _____ model to predict user preferences for online advertisements.
  52. Implement _____ to preprocess text data before training a document clustering model.
  53. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  54. Use _____ to visualize the flow of website traffic.
  55. Perform _____ to analyze the impact of marketing strategies on brand awareness.
  56. Apply _____ to preprocess text data before training a text summarization model.
  57. Use _____ to visualize changes in stock prices over time.
  58. Create a _____ model to predict customer churn based on historical data.
  59. Implement _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
  60. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  61. Use _____ to visualize the distribution of customer purchase frequencies.
  62. Perform _____ to analyze the effectiveness of different pricing strategies.
  63. Apply _____ to preprocess text data before training a document classification model.
  64. Use _____ to visualize the distribution of user ratings for a product.
  65. Create a _____ model to predict the outcome of a medical diagnosis.
  66. Implement _____ to preprocess text data before training a machine translation model.
  67. Apply _____ to preprocess text data before training a text generation model.
  68. Use _____ to visualize changes in air quality over time.
  69. Perform _____ to analyze customer preferences based on product reviews.
  70. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  71. Use _____ to visualize the spread of a contagious disease.
  72. Create a _____ model to predict customer lifetime value.
  73. Implement _____ to preprocess text data before training a topic modeling model.
  74. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  75. Use _____ to visualize the distribution of customer purchase amounts.
  76. Perform _____ to analyze the impact of advertising on website traffic.
  77. Apply _____ to preprocess text data before training a text summarization model.
  78. Use _____ to visualize the distribution of housing prices in different neighborhoods.
  79. Create a _____ model to predict the likelihood of an insurance claim.
  80. Implement _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
  81. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  82. Use _____ to visualize changes in temperature over time.
  83. Perform _____ to analyze the performance of different product variants.
  84. Apply _____ to preprocess text data before training a document clustering model.
  85. Use _____ to visualize the distribution of customer purchase locations.
  86. Create a _____ model to predict the outcome of a legal case.
  87. Implement _____ to preprocess text data before training a machine translation model.
  88. Apply _____ to preprocess text data before training a text generation model.
  89. Use _____ to visualize changes in sea levels over time.
  90. Perform _____ to analyze customer preferences based on product ratings.
  91. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  92. Use _____ to visualize the distribution of customer age groups.
  93. Create a _____ model to predict the likelihood of a customer returning a product.
  94. Implement _____ to preprocess text data before training a topic modeling model.
  95. Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
  96. Use _____ to visualize changes in traffic congestion over time.
  97. Perform _____ to analyze the impact of product packaging on sales.
  98. Apply _____ to preprocess text data before training a document classification model.
  99. Use _____ to visualize the distribution of customer satisfaction scores.
  100. Create a _____ model to predict the outcome of a political election.

Đáp án

  1. Data Analysis
  2. Clustering
  3. Classification
  4. Predictive Modeling
  5. Statistical Analysis
  6. Data Visualization
  7. Anomaly Detection
  8. Data Mining
  9. Dimensionality Reduction
  10. Data Integration
  11. Outlier Detection
  12. Market Basket Analysis
  13. Predictive Modeling
  14. Recommender Systems
  15. Sentiment Analysis
  16. Topic Modeling
  17. Data Preprocessing
  18. Time Series Analysis
  19. Data Preprocessing
  20. Clustering
  21. Predictive Modeling
  22. Association Rule Learning
  23. Data Preprocessing
  24. Classification
  25. Data Preprocessing
  26. Statistical Analysis
  27. Time Series Analysis
  28. Data Visualization
  29. Predictive Modeling
  30. Statistical Analysis
  31. Data Preprocessing
  32. Clustering
  33. Statistical Analysis
  34. Data Preprocessing
  35. Data Preprocessing
  36. Data Visualization
  37. Recommender Systems
  38. Data Preprocessing
  39. Classification
  40. Data Preprocessing
  41. Statistical Analysis
  42. Data Preprocessing
  43. Data Preprocessing
  44. Predictive Modeling
  45. Data Preprocessing
  46. Classification
  47. Data Preprocessing
  48. Sentiment Analysis
  49. Data Preprocessing
  50. Data Visualization
  51. Predictive Modeling
  52. Data Preprocessing
  53. Data Preprocessing
  54. Data Visualization
  55. Statistical Analysis
  56. Data Preprocessing
  57. Data Visualization
  58. Predictive Modeling
  59. Data Preprocessing
  60. Data Preprocessing
  61. Data Visualization
  62. Statistical Analysis
  63. Data Preprocessing
  64. Data Visualization
  65. Predictive Modeling
  66. Data Preprocessing
  67. Data Preprocessing
  68. Data Visualization
  69. Statistical Analysis
  70. Data Preprocessing
  71. Data Visualization
  72. Predictive Modeling
  73. Data Preprocessing
  74. Data Preprocessing
  75. Data Visualization
  76. Statistical Analysis
  77. Data Preprocessing
  78. Data Visualization
  79. Predictive Modeling
  80. Data Preprocessing
  81. Data Preprocessing
  82. Data Visualization
  83. Statistical Analysis
  84. Data Preprocessing
  85. Data Visualization
  86. Predictive Modeling
  87. Data Preprocessing
  88. Data Preprocessing
  89. Data Visualization
  90. Statistical Analysis
  91. Data Preprocessing
  92. Data Visualization
  93. Predictive Modeling
  94. Data Preprocessing
  95. Data Preprocessing
  96. Data Visualization
  97. Statistical Analysis
  98. Data Preprocessing
  99. Data Visualization
  100. Predictive Modeling

Đọc lại bài trước: 100 từ vựng và cụm từ tiếng Anh chuyên ngành về nghề Quản lý nhà cung cấp.

đăng ký nhận tư vấn và ưu đãi
ĐĂNG KÝ NHẬN ƯU ĐÃI

NHẬN TƯ VẤN MIỄN PHÍ