# Thống kê mô tả (Data Science & ML) > Trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, tứ phân vị, phân phối, tương quan, giá trị ngoại lai, độ lệch - 20 câu hỏi phỏng vấn - Mid-Level - [Câu hỏi phỏng vấn: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van.md) ## 1. Số đo xu hướng trung tâm nào phù hợp nhất cho dữ liệu chứa giá trị cực đoan (outliers)? **Câu trả lời** Trung vị là số đo xu hướng trung tâm bền vững nhất với các giá trị ngoại lai vì nó đại diện cho giá trị giữa của dữ liệu đã sắp xếp, không bị ảnh hưởng bởi các giá trị cực đoan. Khác với trung bình cộng tổng tất cả giá trị, trung vị chỉ xét đến vị trí. Ví dụ, đối với mức lương của một công ty có vài giám đốc được trả lương rất cao, trung vị thể hiện mức lương điển hình tốt hơn trung bình. ## 2. Phương sai của một tập dữ liệu là gì? **Câu trả lời** Phương sai đo lường mức độ phân tán của dữ liệu quanh giá trị trung bình. Nó được tính là trung bình của bình phương các độ lệch so với trung bình. Bằng cách bình phương, ta luôn nhận được giá trị dương và khuếch đại tác động của các giá trị xa giá trị trung bình. Đơn vị của phương sai là bình phương của đơn vị dữ liệu gốc, đó là lý do chúng ta thường sử dụng độ lệch chuẩn (căn bậc hai của phương sai) để diễn giải độ phân tán theo đơn vị gốc. ## 3. Mối quan hệ giữa độ lệch chuẩn và phương sai là gì? **Câu trả lời** Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Phép biến đổi này đưa số đo độ phân tán trở về đơn vị dữ liệu gốc, làm cho việc diễn giải dễ dàng hơn. Ví dụ, nếu dữ liệu tính bằng euro, phương sai sẽ tính bằng euro bình phương (khó diễn giải), trong khi độ lệch chuẩn sẽ tính bằng euro. Vì vậy, độ lệch chuẩn được ưa chuộng để truyền đạt độ phân tán dữ liệu một cách trực quan. ## Còn 17 câu hỏi nữa - Tứ phân vị thứ nhất (Q1) của một phân phối đại diện cho điều gì? - Cách diễn giải hệ số tương quan Pearson bằng -0.85? Đăng ký miễn phí: https://sharpskill.dev/vi/login ## Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác - [Cơ bản về Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-basics.md): 25 câu hỏi, Junior - [Lập trình Hướng đối tượng Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-oop.md): 20 câu hỏi, Junior - [Cấu trúc dữ liệu Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-data-structures.md): 20 câu hỏi, Junior - [Kiến Thức Cơ Bản về Git](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/git-fundamentals.md): 18 câu hỏi, Junior - [Cơ bản về SQL](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Kiến thức cơ bản về NumPy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/numpy-fundamentals.md): 22 câu hỏi, Junior - [Cơ bản về Pandas](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-basics.md): 22 câu hỏi, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/jupyter-colab.md): 16 câu hỏi, Junior - [SQL Joins & Truy vấn nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-joins-advanced.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Pandas nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-advanced.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/matplotlib-seaborn.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Trực quan hóa tương tác với Plotly](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/plotly-interactive.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [Thống kê suy luận](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-inferential.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/web-scraping.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/bigquery-cloud.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/feature-engineering.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [ML Có Giám Sát: Hồi Quy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-regression.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [ML Có Giám Sát: Phân Loại](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-classification.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Cây Quyết định & Ensemble](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-trees-ensembles.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [ML Không Giám Sát](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-unsupervised.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Pipeline ML & Xác thực](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-pipelines-validation.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Chuỗi thời gian & Dự báo](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/time-series-forecasting.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Cơ Bản Về Deep Learning](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/deep-learning-fundamentals.md): 24 câu hỏi, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/tensorflow-keras.md): 22 câu hỏi, Senior - [CNN và phân loại hình ảnh](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/cnn-image-classification.md): 24 câu hỏi, Senior - [RNN & Chuỗi](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/rnn-sequences.md): 22 câu hỏi, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/transformers-attention.md): 24 câu hỏi, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/nlp-huggingface.md): 24 câu hỏi, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/genai-langchain.md): 24 câu hỏi, Senior - [MLOps và Triển khai](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/mlops-deployment.md): 24 câu hỏi, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-descriptive