1. Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu trong lĩnh vực kinh tế
Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực kinh tế nói chung và doanh nghiệp nói riêng là một lĩnh vực nổi bật trong thời đại số hóa hiện nay. Khoa học dữ liệu trong kinh tế là sự kết hợp sự hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực kinh doanh với kỹ năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ để giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh và hiệu quả. Trong bài viết này, hocthue.net sẽ giới thiệu về khoa học dữ liệu và các phương pháp để học và áp dụng nó trong môi trường kinh doanh.
2. So sánh giữa khoa học dữ liệu và kinh tế lượng.
Khoa học dữ liệu (Data Science):
Đối với cách hiểu thông thường thì khoa học dữ liệu là ngành khai thác thông tin và kiến thức từ dữ liệu. Tuy nhiên cách tiếp cận của khoa học dữ liệu mang tính chủ động hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu để khai thác dữ liệu chuyên sâu (insight) trong dữ liệu nhằm mục đích ra quyết định dựa trên kiến thức thu được từ dữ liệu. Chẳng hạn, bằng cách phân tích dữ liệu kinh doanh và dự đoán xu hướng, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định thông minh về vấn đề như đầu tư, mở rộng hoặc cắt giảm chi phí. Khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng. Điều này giúp tối ưu hóa chiến lược marketing, tăng cường tương tác với khách hàng và tạo ra sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn.
Quy trình của khoa học dữ liệu như hình bên dưới:
Kinh tế Lượng (Econometrics):
Kinh tế lượng là một nhánh của kinh tế học ứng dụng các phương pháp thống kê và toán học để phân tích dữ liệu kinh tế.
Mục tiêu của kinh tế lượng là chuyển đổi các báo cáo định tính (chẳng hạn như “mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến số là tích cực”) thành các báo cáo định lượng (chẳng hạn như “chi tiêu tiêu dùng của người dân Việt Nam tăng 95 đồng cho mỗi 1000 đồng tăng lên trong thu nhập khả dụng”).
Các nhà lượng kinh tế sử dụng các mô hình và kỹ thuật để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số kinh tế, chẳng hạn như giá cả, thu nhập và hành vi tiêu dùng.
3. Giai đoạn khám phá và mô hình hóa dữ liệu trong khoa học dữ liệu.
Trong sơ đồ trên thì 2 giai đoạn sẽ được hocthue.net sẽ giới thiệu kỹ hơn. Đó là giai đoạn khám phá dữ liệu và mô hình hóa là giai đoạn quan trọng trong khoa học dữ liệu cho kinh doanh. Nhiều câu trả lời được nghiên cứu và trả lời trong giai đoạn khám phá dữ liệu.
Thứ nhất, giai đoạn khám phá dữ liệu : Giai đoạn này cho phép bạn phân tích dữ liệu và tóm tắt thông tin được trích xuất với sự trợ giúp của các phương pháp trực quan. Khám phá dữ liệu là bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu liên quan đến việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu và kỹ thuật thống kê để khám phá các đặc điểm của tập dữ liệu và các mẫu ban đầu. Dịch vụ của hocthue.net chuyên gia về khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn đối với các vấn đề bài tập, tiểu luận về khoa học dữ liệu.
Thứ hai, giai đoạn mô hình hóa dữ liệu: Trong giai đoạn này ngoài hồi quy tuyến tính thường gặp trong kinh tế lượng thì kỹ thuật phân cụm dữ liệu là giai đoạn nhiều khóa học khoa học dữ liệu sẽ dạy. Kỹ thuật phân cụm là một phần của thuật toán không giám sát trong Machine Learning, nghĩa là không có quá trình đào tạo nào được tham gia. Mục đích của phân cụm đó là tổ chức dữ liệu thành các nhóm có đặc điểm liên quan và phân loại chúng. Kỹ thuật K-Means được sử dụng và giảng dạy rộng rãi nhất do tính đơn giản trong cách thực hiện và hiểu biết.
4. Tài liệu, giáo trình khoa học dữ liệu
Slide tổng quan về khoa học dữ liệu: https://drive.google.com/file/d/14nB4Lc2EbKgSXzXaxatIZhofnMiF6H1C/view?usp=drive_link
Khoa học dữ liệu cho kinh doanh (Data Science for Business by Foster Provost and Tom Fawcett) https://mega.nz/file/r51ADZCD#eXVHHK4M8wf3RPLUbEE4rKLwFBRLyNTrnDww19VJAag
Hướng dẫn sử dụng Orange (công cụ hỗ trợ phân cụm dữ liệu trong hoa học dữ liệu): https://drive.google.com/file/d/19rBAoJwXsVMXJKUpyNWSfF8I_4tHqoMh/view?usp=drive_link
5. Dịch vụ hỗ trợ về khoa học dữ liệu
Dịch vụ hỗ trợ làm khoa học dữ liệu của hocthue.net sẽ hướng dẫn các bạn giải quyết các vấn đề liên quan đến khoa học dữ liệu trong quá trình học tập và nghiên cứu khoa học dữ liệu cho kinh doanh.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[Data Science and Analytics: An Overview from Data-Driven Smart Computing, Decision-Making and Applications Perspective | SN Computer Science (springer.com)](https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-021-00765-8)
[Khoa học dữ liệu là gì? - Giải thích về khoa học dữ liệu - AWS (amazon.com)](https://aws.amazon.com/vi/what-is/data-science/)
[Lecture 1: What is Econometrics? (isem-cueb-ztian.github.io)](https://isem-cueb-ztian.github.io/Intro-Econometrics-2017/handouts/lect…)