1. Xác định vấn đề

Mục tiêu: Phân tích và dự đoán sự biến động giá gạo theo từng năm.

Câu hỏi: Giá tăng hay giảm do yếu tố nào? Có xu hướng gì trong tương lai?

2. Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu giá gạo theo năm từ 2015–2025.

Thu thêm dữ liệu liên quan: thời tiết, sản lượng, xuất khẩu

3. Tiền xử lý dữ liệu

Làm sạch dữ liệu (loại bỏ thiếu, sai).

Chuẩn hóa đơn vị giá, sắp xếp theo thời gian.

4. Phân tích dữ liệu

Vẽ biểu đồ để thấy xu hướng giá tăng hay giảm.

Tìm mối liên hệ giữa giá và các yếu tố (mùa vụ, sản lượng…).

5. Xây dựng mô hình

Dùng mô hình dự báo (ví dụ: hồi quy, chuỗi thời gian) để dự đoán giá năm tiếp theo.

6. Đánh giá mô hình

So sánh giá dự đoán với giá thực tế để kiểm tra độ chính xác.

7. Triển khai và kết luận

Đưa ra nhận xét: ví dụ giá tăng khi sản lượng giảm.

Ứng dụng: hỗ trợ nông dân hoặc doanh nghiệp quyết định sản xuất, kinh doanh.

Người quản trị mạng cần học ngành Mạng máy tính và truyền thông vì công việc của họ là thiết lập, quản lí, bảo trì và bảo mật hệ thống mạng. Ngành học này cung cấp kiến thức về cấu trúc mạng, thiết bị mạng, giao thức truyền thông và an toàn mạng, giúp họ vận hành hệ thống mạng hiệu quả và xử lí sự cố khi xảy ra.

xác định bài toán -> thu thập và gán nhãn dữ liệu -> chia dữ liệu ->huấn luyện mô hình -> đánh giá -> dùng mô hình dự đoán kết quả

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quyết định trong thời đại số nhờ vào các khả năng sau: - Hỗ trợ ra quyết định: Dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính, giúp giảm rủi ro và tăng hiệu quả. - Dự báo xu hướng: Phân tích dữ liệu quá khứ để dự đoán các hành vi, sự kiện trong tương lai. - Tối ưu hóa quy trình: Tìm ra các điểm nghẽn và cải thiện hiệu suất hoạt động. Ví dụ minh họa: - Trong thương mại điện tử: Các trang web như Shopee hay Lazada sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích lịch sử mua hàng, từ đó gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng cá nhân, giúp tăng doanh số bán hàng. - Trong y tế: Phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán nguy cơ mắc bệnh hoặc đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa.

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quyết định trong thời đại số nhờ vào các khả năng sau: - Hỗ trợ ra quyết định: Dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính, giúp giảm rủi ro và tăng hiệu quả. - Dự báo xu hướng: Phân tích dữ liệu quá khứ để dự đoán các hành vi, sự kiện trong tương lai. - Tối ưu hóa quy trình: Tìm ra các điểm nghẽn và cải thiện hiệu suất hoạt động. Ví dụ minh họa: - Trong thương mại điện tử: Các trang web như Shopee hay Lazada sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích lịch sử mua hàng, từ đó gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng cá nhân, giúp tăng doanh số bán hàng. - Trong y tế: Phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán nguy cơ mắc bệnh hoặc đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa.

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quyết định trong thời đại số nhờ vào các khả năng sau: - Hỗ trợ ra quyết định: Dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính, giúp giảm rủi ro và tăng hiệu quả. - Dự báo xu hướng: Phân tích dữ liệu quá khứ để dự đoán các hành vi, sự kiện trong tương lai. - Tối ưu hóa quy trình: Tìm ra các điểm nghẽn và cải thiện hiệu suất hoạt động. Ví dụ minh họa: - Trong thương mại điện tử: Các trang web như Shopee hay Lazada sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích lịch sử mua hàng, từ đó gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng cá nhân, giúp tăng doanh số bán hàng. - Trong y tế: Phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán nguy cơ mắc bệnh hoặc đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa.