1. Xác định vấn đề (Problem Definition) • Mục tiêu: Dự đoán và phân tích xu hướng biến động giá của một số mặt hàng nông sản như gạo, cà phê, cao su, hồ tiêu theo từng năm. • Ý nghĩa: Giúp nông dân, doanh nghiệp và nhà quản lý có chiến lược thu mua, trữ hàng hoặc bán ra hợp lý. ⸻ 2. Thu thập dữ liệu (Data Collection) • Nguồn dữ liệu: • Cục Thống kê Việt Nam (GSO). • FAO (Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Thế giới). • Dữ liệu sàn giao dịch hàng hóa Việt Nam (MXV). • Dữ liệu gồm: • Giá theo tháng/năm. • Sản lượng sản xuất. • Dữ liệu xuất nhập khẩu. • Các yếu tố thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa). ⸻ 3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) • Làm sạch dữ liệu: • Loại bỏ dữ liệu bị thiếu, ngoại lai. • Chuyển đổi định dạng: • Biến đổi ngày tháng, đổi đơn vị tiền tệ nếu cần. • Chuẩn hóa dữ liệu: • Đưa các giá trị về cùng thang đo. ⸻ 4. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) • Vẽ biểu đồ: • Biểu đồ đường (Line chart) cho giá từng mặt hàng qua các năm. • Tính toán thống kê: • Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn giá. • Nhận diện xu hướng: • Tăng, giảm hay dao động theo mùa vụ. ⸻ 5. Xây dựng mô hình (Modeling) • Chọn mô hình: • Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). • Mô hình ARIMA cho chuỗi thời gian. • Hoặc LSTM nếu dữ liệu phức tạp. • Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu quá khứ. ⸻ 6. Đánh giá mô hình (Evaluation) • Sử dụng các chỉ số: • MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error). • So sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của dự đoán. ⸻ 7. Triển khai và giám sát (Deployment & Monitoring) • Xây dựng Dashboard hiển thị giá dự đoán cho từng mặt hàng. • Cập nhật dữ liệu mới định kỳ để mô hình học liên tục. • Gửi cảnh báo khi có biến động giá bất thường.

1. Xác định vấn đề (Problem Definition) • Mục tiêu: Dự đoán và phân tích xu hướng biến động giá của một số mặt hàng nông sản như gạo, cà phê, cao su, hồ tiêu theo từng năm. • Ý nghĩa: Giúp nông dân, doanh nghiệp và nhà quản lý có chiến lược thu mua, trữ hàng hoặc bán ra hợp lý. ⸻ 2. Thu thập dữ liệu (Data Collection) • Nguồn dữ liệu: • Cục Thống kê Việt Nam (GSO). • FAO (Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Thế giới). • Dữ liệu sàn giao dịch hàng hóa Việt Nam (MXV). • Dữ liệu gồm: • Giá theo tháng/năm. • Sản lượng sản xuất. • Dữ liệu xuất nhập khẩu. • Các yếu tố thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa). ⸻ 3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) • Làm sạch dữ liệu: • Loại bỏ dữ liệu bị thiếu, ngoại lai. • Chuyển đổi định dạng: • Biến đổi ngày tháng, đổi đơn vị tiền tệ nếu cần. • Chuẩn hóa dữ liệu: • Đưa các giá trị về cùng thang đo. ⸻ 4. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) • Vẽ biểu đồ: • Biểu đồ đường (Line chart) cho giá từng mặt hàng qua các năm. • Tính toán thống kê: • Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn giá. • Nhận diện xu hướng: • Tăng, giảm hay dao động theo mùa vụ. ⸻ 5. Xây dựng mô hình (Modeling) • Chọn mô hình: • Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). • Mô hình ARIMA cho chuỗi thời gian. • Hoặc LSTM nếu dữ liệu phức tạp. • Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu quá khứ. ⸻ 6. Đánh giá mô hình (Evaluation) • Sử dụng các chỉ số: • MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error). • So sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của dự đoán. ⸻ 7. Triển khai và giám sát (Deployment & Monitoring) • Xây dựng Dashboard hiển thị giá dự đoán cho từng mặt hàng. • Cập nhật dữ liệu mới định kỳ để mô hình học liên tục. • Gửi cảnh báo khi có biến động giá bất thường.

1. Xác định vấn đề (Problem Definition) • Mục tiêu: Dự đoán và phân tích xu hướng biến động giá của một số mặt hàng nông sản như gạo, cà phê, cao su, hồ tiêu theo từng năm. • Ý nghĩa: Giúp nông dân, doanh nghiệp và nhà quản lý có chiến lược thu mua, trữ hàng hoặc bán ra hợp lý. ⸻ 2. Thu thập dữ liệu (Data Collection) • Nguồn dữ liệu: • Cục Thống kê Việt Nam (GSO). • FAO (Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Thế giới). • Dữ liệu sàn giao dịch hàng hóa Việt Nam (MXV). • Dữ liệu gồm: • Giá theo tháng/năm. • Sản lượng sản xuất. • Dữ liệu xuất nhập khẩu. • Các yếu tố thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa). ⸻ 3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) • Làm sạch dữ liệu: • Loại bỏ dữ liệu bị thiếu, ngoại lai. • Chuyển đổi định dạng: • Biến đổi ngày tháng, đổi đơn vị tiền tệ nếu cần. • Chuẩn hóa dữ liệu: • Đưa các giá trị về cùng thang đo. ⸻ 4. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) • Vẽ biểu đồ: • Biểu đồ đường (Line chart) cho giá từng mặt hàng qua các năm. • Tính toán thống kê: • Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn giá. • Nhận diện xu hướng: • Tăng, giảm hay dao động theo mùa vụ. ⸻ 5. Xây dựng mô hình (Modeling) • Chọn mô hình: • Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). • Mô hình ARIMA cho chuỗi thời gian. • Hoặc LSTM nếu dữ liệu phức tạp. • Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu quá khứ. ⸻ 6. Đánh giá mô hình (Evaluation) • Sử dụng các chỉ số: • MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error). • So sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của dự đoán. ⸻ 7. Triển khai và giám sát (Deployment & Monitoring) • Xây dựng Dashboard hiển thị giá dự đoán cho từng mặt hàng. • Cập nhật dữ liệu mới định kỳ để mô hình học liên tục. • Gửi cảnh báo khi có biến động giá bất thường.