1. Xác định vấn đề

• Mục tiêu: Phân tích mức độ biến động giá của các mặt hàng nông sản như gạo, cà phê, hồ tiêu… từ năm 2015 đến 2024 để dự báo xu hướng và hỗ trợ ra quyết định trong nông nghiệp.

• Câu hỏi đặt ra:

• Giá có xu hướng tăng hay giảm?

• Yếu tố nào ảnh hưởng đến biến động giá?

⸻

2. Thu thập dữ liệu

• Nguồn dữ liệu:

• Website của Bộ Nông nghiệp & Phát triển Nông thôn

• Tổng cục Thống kê

• Dữ liệu từ sàn giao dịch nông sản, báo cáo tài chính

• API từ các trang như FAO, World Bank nếu có

⸻

3. Làm sạch và xử lý dữ liệu

• Công việc cụ thể:

• Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing values)

• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

• Chuẩn hóa đơn vị (ví dụ: quy đổi đơn vị từ tấn sang kg)

• Chuyển đổi định dạng thời gian (ngày/tháng/năm)

⸻

4. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)

• Hoạt động:

• Vẽ biểu đồ đường (line chart) để theo dõi giá cả theo thời gian

• Sử dụng biểu đồ hộp (boxplot) để kiểm tra biến động theo mùa vụ

• Tính các thống kê cơ bản như giá trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn

⸻

5. Mô hình hóa dữ liệu

• Ví dụ:

• Dùng hồi quy tuyến tính để dự báo giá nông sản trong tương lai

• Áp dụng mô hình ARIMA cho chuỗi thời gian (time series forecasting)

• Dùng cây quyết định (decision tree) để xác định yếu tố ảnh hưởng giá cả

⸻

6. Đánh giá mô hình

• Sử dụng các chỉ số:

• MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error)

• So sánh mô hình khác nhau để chọn mô hình có độ chính xác cao nhất

⸻

7. Trình bày kết quả

• Báo cáo và trực quan hóa:

• Dashboard bằng Power BI hoặc Tableau

• Báo cáo PDF có biểu đồ, bảng biểu, nhận xét và đề xuất

⸻

8. Triển khai và ứng dụng

• Ứng dụng thực tế:

• Cung cấp dữ liệu dự báo cho nông dân để họ chọn thời điểm bán hàng

• Hỗ trợ cơ quan quản lý trong việc ra chính sách ổn định giá cả

Nắm vững kiến thức chuyên môn

Kỹ năng thiết lập và vận hành mangj

hiểu rõ về bảo mật

Cập nhật công nghệ mới

Phát triển tư duy và logic

Mèo