Giáo án điện tử Khoa học máy tính 12 cánh diều Bài 4: Thực hành phân tích dữ liệu

BÀI 4. THỰC HÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

VẬN DỤNG

Nước ta xuất khẩu nhiều mặt hàng, trong đó có hải sản, rau quả là các mặt hàng có tính mùa vụ trong một năm. Hãy sưu tầm một chuỗi thời gian về xuất khẩu hải sản (hoặc rau quả) làm dữ liệu đầu vào và phân tích dự báo dựa trên chuỗi thời gian này để ước tính kim ngạch xuất khẩu trong năm tiếp theo.

Câu hỏi:

• Làm thế nào để thu thập dữ liệu thống kê kim ngạch xuất khẩu cá tra từ các nguồn đáng tin cậy như tổng cục thương mại và công nghiệp Việt Nam?

• Tại sao việc sử dụng mô hình ARIMA(1,1,1) được lựa chọn để dự báo xu hướng kim ngạch xuất khẩu cá tra của Việt Nam?

• Dữ liệu thống kê kim ngạch xuất khẩu cá tra được cập nhật như thế nào từ năm 2018 đến nay? Có những yếu tố gì có thể ảnh hưởng đến sự biến động của dữ liệu này?

• Mô hình ARIMA(1,1,1) có những giới hạn và điều kiện gì cần phải thỏa mãn để đảm bảo tính chính xác của dự báo?

• Làm thế nào để đánh giá độ tin cậy của dự báo kim ngạch xuất khẩu cá tra dựa trên mô hình ARIMA(1,1,1)?

• Những yếu tố bên ngoài nào có thể ảnh hưởng đến dự báo kim ngạch xuất khẩu cá tra năm 2024, dù đã có mô hình ARIMA?

• Mô hình ARIMA có thể áp dụng được cho các mặt hàng xuất khẩu khác như rau quả không? Tại sao?

• Làm thế nào để cải thiện tính chính xác của dự báo khi áp dụng mô hình ARIMA cho kim ngạch xuất khẩu các sản phẩm nông sản?

• Tại sao cần có một quá trình đánh giá và điều chỉnh liên tục mô hình ARIMA trong dự báo kim ngạch xuất khẩu?

• Mô hình ARIMA(1,1,1) có những hạn chế gì khi áp dụng vào việc dự báo xuất khẩu cá tra của Việt Nam?