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

Data Analysis – Phân tích dữ liệu
Data Mining – Khai thác dữ liệu
Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu
Statistical Analysis – Phân tích thống kê
Machine Learning – Học máy
Predictive Modeling – Mô hình dự đoán
Regression Analysis – Phân tích hồi quy
Clustering – Gom cụm
Classification – Phân loại
Decision Trees – Cây quyết định
Neural Networks – Mạng nơ-ron
Big Data – Dữ liệu lớn
Data Cleansing – Làm sạch dữ liệu
Data Warehouse – Kho dữ liệu
Data Integration – Tích hợp dữ liệu
Exploratory Data Analysis – Phân tích dữ liệu khám phá
Time Series Analysis – Phân tích chuỗi thời gian
Correlation Analysis – Phân tích tương quan
Anomaly Detection – Phát hiện bất thường
Feature Engineering – Kỹ thuật tạo đặc trưng
Ensemble Learning – Học kết hợp
Dimensionality Reduction – Giảm chiều dữ liệu
Data Preprocessing – Tiền xử lý dữ liệu
Data Normalization – Chuẩn hóa dữ liệu
Data Sampling – Lấy mẫu dữ liệu
Data Imputation – Điền dữ liệu thiếu
Overfitting – Quá mức đồng bộ
Underfitting – Thiếu đồng bộ
Cross-validation – Xác thực chéo
Feature Selection – Lựa chọn đặc trưng
Support Vector Machines – Máy vector hỗ trợ
Natural Language Processing – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Sentiment Analysis – Phân tích cảm xúc
Text Mining – Khai thác văn bản
Topic Modeling – Mô hình chủ đề
Latent Dirichlet Allocation (LDA) – Phân bố ẩn Dirichlet (LDA)
Word Embedding – Nhúng từ
Bag of Words – Túi từ
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) – Tần suất từ – Tần suất tài liệu nghịch đảo (TF-IDF)
Collaborative Filtering – Lọc cộng tác.
K-means Clustering – Phân cụm K-means
Hierarchical Clustering – Gom cụm phân cấp
Random Forest – Rừng ngẫu nhiên
Gradient Boosting – Tăng cường độ dốc
Principal Component Analysis (PCA) – Phân tích thành phần chính (PCA)
Singular Value Decomposition (SVD) – Phân rã giá trị đơn
Association Rule Learning – Học luật kết hợp
Market Basket Analysis – Phân tích giỏ hàng
Apriori Algorithm – Thuật toán Apriori
Recommender Systems – Hệ thống gợi ý
Collaborative Filtering – Lọc cộng tác
Content-based Filtering – Lọc dựa trên nội dung
Hybrid Recommender Systems – Hệ thống gợi ý kết hợp
Cosine Similarity – Độ tương tự Cosine
Euclidean Distance – Khoảng cách Euclid
Manhattan Distance – Khoảng cách Manhattan
Pearson Correlation Coefficient – Hệ số tương quan Pearson
Spearman’s Rank Correlation – Tương quan hạng Spearman
Mean Absolute Error (MAE) – Sai số trung bình tuyệt đối
Root Mean Squared Error (RMSE) – Sai số trung bình bình phương căn
R-squared (R²) – Hệ số xác định R-bình phương
Confusion Matrix – Ma trận nhầm lẫn
Precision – Độ chính xác
Recall – Tỉ lệ nhớ lại
F1 Score – Điểm F1
Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve – Đường cong ROC
Area Under the Curve (AUC) – Diện tích dưới đường cong
Mean Squared Error (MSE) – Sai số trung bình bình phương
Hyperparameter Tuning – Điều chỉnh siêu tham số
Grid Search – Tìm kiếm trên lưới
Random Search – Tìm kiếm ngẫu nhiên
Cross-entropy Loss – Hàm mất mát entropy chéo
Gradient Descent – Suy giảm độ dốc
Stochastic Gradient Descent (SGD) – Suy giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD)
Learning Rate – Tốc độ học
Batch Size – Kích thước lô
Epoch – Thời đại
Backpropagation – Lan truyền ngược
Dropout – Loại bỏ
Regularization – Chính quy hóa
L1 Regularization – Chính quy hóa L1
L2 Regularization – Chính quy hóa L2
Cross-entropy Loss – Hàm mất mát entropy chéo
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) – Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình
Precision-Recall Curve – Đường cong Precision-Recall
Bias-Variance Tradeoff – Sự đánh đổi giữa sai số cố định và phương sai
Overfitting – Quá mức đồng bộ
Underfitting – Thiếu đồng bộ
Regularization – Chính quy hóa
Cross-validation – Xác thực chéo
Batch Normalization – Chuẩn hóa lô
Transfer Learning – Học chuyển giao
Data Augmentation – Tăng cường dữ liệu
Dropout – Loại bỏ
Optimizer – Bộ tối ưu hóa
Gradient Descent – Suy giảm độ dốc
Momentum – Động lượng
Learning Rate Scheduling – Lập lịch tốc độ học
Early Stopping – Dừng sớm
Ensemble Learning – Học kết hợp.

Bài tập

Perform _____ on a dataset containing sales data to identify trends over time.
Use _____ to group customers based on their purchasing behavior.
Apply _____ to classify email messages as spam or non-spam.
Create a _____ model to predict stock prices.
Implement _____ to analyze the correlation between weather patterns and crop yields.
Use _____ to visualize the distribution of income levels in different regions.
Apply _____ to detect fraudulent transactions in a banking dataset.
Use _____ to preprocess text data before conducting sentiment analysis.
Implement _____ to reduce the dimensionality of a dataset with high feature counts.
Use _____ to integrate data from various sources into a single database.
Perform _____ to identify outliers in a dataset.
Apply _____ to identify patterns in customer shopping habits.
Use _____ to estimate the probability of customer churn.
Create a _____ model to recommend movies based on user preferences.
Implement _____ to analyze the sentiment of product reviews.
Use _____ to extract topics from a collection of news articles.
Apply _____ to preprocess text data before training a language model.
Perform _____ to analyze the seasonal variations in electricity consumption.
Use _____ to preprocess image data before training a convolutional neural network.
Apply _____ to cluster similar documents together.
Create a _____ model to predict the outcome of sports matches.
Implement _____ to identify association rules in market basket data.
Use _____ to preprocess audio data before training a speech recognition model.
Apply _____ to classify medical images for disease diagnosis.
Use _____ to preprocess sensor data before anomaly detection.
Perform _____ to analyze the relationship between advertising expenditure and sales revenue.
Apply _____ to preprocess time-series data before forecasting.
Use _____ to visualize the geographic distribution of customer locations.
Create a _____ model to predict the risk of loan default.
Implement _____ to analyze the effectiveness of marketing campaigns.
Use _____ to preprocess textual data before training a named entity recognition model.
Apply _____ to cluster genes based on their expression patterns.
Perform _____ to analyze the performance of different machine learning algorithms.
Use _____ to preprocess numerical data before training a regression model.
Apply _____ to preprocess text data before training a text classification model.
Use _____ to visualize the relationships between variables in a dataset.
Create a _____ model to recommend products to online shoppers.
Implement _____ to preprocess text data before training a language translation model.
Apply _____ to classify images for content moderation.
Use _____ to preprocess sensor data before predictive maintenance analysis.
Perform _____ to analyze the impact of weather conditions on transportation systems.
Apply _____ to preprocess financial data before training a fraud detection model.
Use _____ to preprocess text data before training a summarization model.
Create a _____ model to predict housing prices based on location and features.
Implement _____ to preprocess text data before training a text generation model.
Apply _____ to classify sentiment in social media posts.
Use _____ to preprocess image data before training an object detection model.
Perform _____ to analyze customer satisfaction based on survey responses.
Apply _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
Use _____ to visualize the distribution of customer demographics.
Create a _____ model to predict user preferences for online advertisements.
Implement _____ to preprocess text data before training a document clustering model.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize the flow of website traffic.
Perform _____ to analyze the impact of marketing strategies on brand awareness.
Apply _____ to preprocess text data before training a text summarization model.
Use _____ to visualize changes in stock prices over time.
Create a _____ model to predict customer churn based on historical data.
Implement _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize the distribution of customer purchase frequencies.
Perform _____ to analyze the effectiveness of different pricing strategies.
Apply _____ to preprocess text data before training a document classification model.
Use _____ to visualize the distribution of user ratings for a product.
Create a _____ model to predict the outcome of a medical diagnosis.
Implement _____ to preprocess text data before training a machine translation model.
Apply _____ to preprocess text data before training a text generation model.
Use _____ to visualize changes in air quality over time.
Perform _____ to analyze customer preferences based on product reviews.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize the spread of a contagious disease.
Create a _____ model to predict customer lifetime value.
Implement _____ to preprocess text data before training a topic modeling model.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize the distribution of customer purchase amounts.
Perform _____ to analyze the impact of advertising on website traffic.
Apply _____ to preprocess text data before training a text summarization model.
Use _____ to visualize the distribution of housing prices in different neighborhoods.
Create a _____ model to predict the likelihood of an insurance claim.
Implement _____ to preprocess text data before training a named entity recognition model.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize changes in temperature over time.
Perform _____ to analyze the performance of different product variants.
Apply _____ to preprocess text data before training a document clustering model.
Use _____ to visualize the distribution of customer purchase locations.
Create a _____ model to predict the outcome of a legal case.
Implement _____ to preprocess text data before training a machine translation model.
Apply _____ to preprocess text data before training a text generation model.
Use _____ to visualize changes in sea levels over time.
Perform _____ to analyze customer preferences based on product ratings.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize the distribution of customer age groups.
Create a _____ model to predict the likelihood of a customer returning a product.
Implement _____ to preprocess text data before training a topic modeling model.
Apply _____ to preprocess text data before training a sentiment analysis model.
Use _____ to visualize changes in traffic congestion over time.
Perform _____ to analyze the impact of product packaging on sales.
Apply _____ to preprocess text data before training a document classification model.
Use _____ to visualize the distribution of customer satisfaction scores.
Create a _____ model to predict the outcome of a political election.