Ví dụ minh họa các giai đoạn của dự án Khoa học dữ liệu: Đề tài: Phân tích mức biến động giá của một số mặt hàng nông sản (gạo, cà phê, tiêu) qua từng năm. 1Xác định vấn đề Mục tiêu: Dự đoán và phân tích mức tăng/giảm giá nông sản theo từng năm để hỗ trợ nông dân và doanh nghiệp. 2 Thu thập dữ liệu Nguồn dữ liệu: Giá mặt hàng nông sản từ 2010–2024 từ các trang web, báo cáo Bộ Nông nghiệp, FAO. Dữ liệu phụ: Thời tiết, sản lượng thu hoạch, tỷ giá hối đoái. 3 Tiền xử lý dữ liệu Xử lý dữ liệu thiếu, loại bỏ dữ liệu sai lệch. Chuẩn hóa đơn vị giá (VNĐ/kg). Tạo cột “Năm”, “Loại mặt hàng”, “Giá trung bình”. 4 Phân tích và trực quan hóa Vẽ biểu đồ đường thể hiện giá từng mặt hàng theo từng năm. Tính phần trăm tăng/giảm giá từng năm. 5 Xây dựng mô hình dự đoán Sử dụng mô hình Linear Regression hoặc Random Forest để dự đoán giá năm tiếp theo. 6Đánh giá mô hình So sánh dự đoán với giá thực tế năm 2023, tính sai số (MAE, RMSE). 7Triển khai và báo cáo Lập báo cáo, dashboard trực quan bằng Power BI hoặc Tableau cho người dùng cuối (doanh nghiệp, nông dân).

Ví dụ minh họa các giai đoạn của dự án Khoa học dữ liệu: Đề tài: Phân tích mức biến động giá của một số mặt hàng nông sản (gạo, cà phê, tiêu) qua từng năm. 1Xác định vấn đề Mục tiêu: Dự đoán và phân tích mức tăng/giảm giá nông sản theo từng năm để hỗ trợ nông dân và doanh nghiệp. 2 Thu thập dữ liệu Nguồn dữ liệu: Giá mặt hàng nông sản từ 2010–2024 từ các trang web, báo cáo Bộ Nông nghiệp, FAO. Dữ liệu phụ: Thời tiết, sản lượng thu hoạch, tỷ giá hối đoái. 3 Tiền xử lý dữ liệu Xử lý dữ liệu thiếu, loại bỏ dữ liệu sai lệch. Chuẩn hóa đơn vị giá (VNĐ/kg). Tạo cột “Năm”, “Loại mặt hàng”, “Giá trung bình”. 4 Phân tích và trực quan hóa Vẽ biểu đồ đường thể hiện giá từng mặt hàng theo từng năm. Tính phần trăm tăng/giảm giá từng năm. 5 Xây dựng mô hình dự đoán Sử dụng mô hình Linear Regression hoặc Random Forest để dự đoán giá năm tiếp theo. 6Đánh giá mô hình So sánh dự đoán với giá thực tế năm 2023, tính sai số (MAE, RMSE). 7Triển khai và báo cáo Lập báo cáo, dashboard trực quan bằng Power BI hoặc Tableau cho người dùng cuối (doanh nghiệp, nông dân).

Ví dụ minh họa các giai đoạn của dự án Khoa học dữ liệu: Đề tài: Phân tích mức biến động giá của một số mặt hàng nông sản (gạo, cà phê, tiêu) qua từng năm. 1Xác định vấn đề Mục tiêu: Dự đoán và phân tích mức tăng/giảm giá nông sản theo từng năm để hỗ trợ nông dân và doanh nghiệp. 2 Thu thập dữ liệu Nguồn dữ liệu: Giá mặt hàng nông sản từ 2010–2024 từ các trang web, báo cáo Bộ Nông nghiệp, FAO. Dữ liệu phụ: Thời tiết, sản lượng thu hoạch, tỷ giá hối đoái. 3 Tiền xử lý dữ liệu Xử lý dữ liệu thiếu, loại bỏ dữ liệu sai lệch. Chuẩn hóa đơn vị giá (VNĐ/kg). Tạo cột “Năm”, “Loại mặt hàng”, “Giá trung bình”. 4 Phân tích và trực quan hóa Vẽ biểu đồ đường thể hiện giá từng mặt hàng theo từng năm. Tính phần trăm tăng/giảm giá từng năm. 5 Xây dựng mô hình dự đoán Sử dụng mô hình Linear Regression hoặc Random Forest để dự đoán giá năm tiếp theo. 6Đánh giá mô hình So sánh dự đoán với giá thực tế năm 2023, tính sai số (MAE, RMSE). 7Triển khai và báo cáo Lập báo cáo, dashboard trực quan bằng Power BI hoặc Tableau cho người dùng cuối (doanh nghiệp, nông dân).