Đồ án tốt nghiệp kỹ thuật dữ liệu: Ứng dụng Telegraf và InfluxDB để dự đoán bầu cử Mỹ theo thời gian thực

• Tác giả: Văn Hoàng Lương
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Minh Tân
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật dữ liệu
• Đề tài: Áp dụng Telegraf và InfluxDB vào dự đoán bầu cử Mỹ theo thời gian thực
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. KẾ HOẠCH THỰC HIỆN
• 2. DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 3. DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 4. PHẦN 1: MỞ ĐẦU
• 4.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 4.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 4.3. Phân tích hướng nghiên cứu liên quan
• 4.4. Kết quả dự kiến
• 5. PHẦN 2: NỘI DUNG
• 5.1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BẦU CỬ MỸ NĂM 2020 VÀ HỆ THỐNG THỜI GIAN THỰC
• 5.1.1. TỔNG QUAN VỀ BẦU CỬ MỸ
• 5.1.2. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THỜI GIAN THỰC
• 5.2. CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 5.2.1. Tầm quan trọng của Sentiment Analysis
• 5.2.2. Một số ứng dụng và thuật toán để thực hiện phân tích Sentiment Analysis
• 5.2.3. Kiến trúc của Telegraf
• 5.2.4. Ưu điểm và hạn chế của Telegraf
• 5.2.5. Ứng dụng thực tế của Telegraf
• 5.2.6. Khái niệm InfluxDB
• 5.2.7. Kiến trúc của InfluxDB
• 5.2.8. Mô tả hoạt động của InfluxDB
• 5.2.9. Ưu điểm và hạn chế của InfluxDB
• 5.2.10. Ứng dụng thực tế của InfluxDB
• 5.2.11. Thành phần của Apache Spark
• 5.2.12. Cơ chế hoạt động của Apache Spark
• 5.2.13. Ưu điểm và hạn chế của Apache Spark
• 5.2.14. Ứng dụng thực tế của Apache Spark
• 5.2.15. Thành phần của Apache Kafka
• 5.2.16. Cơ chế hoạt động
• 5.2.17. Các tích hợp dùng với Kafka
• 5.2.18. Ưu điểm và hạn chế của Apache Kafka
• 5.2.19. Ứng dụng thực tế của Apache Kafka
• 5.2.20. Cơ chế hoạt động
• 5.2.21. Ưu điểm và hạn chế của MySQL
• 5.2.22. Ứng dụng thực tế của MySQL
• 5.2.23. Kiến trúc mô hình
• 5.2.24. So sánh Llama 3 với các phiên bản Llama khác
• 5.2.25. MỘT SỐ THUẬT TOÁN ÁP DỤNG PHÂN TÍCH CẢM XÚC
• 5.2.26. XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ ĐOÁN BẦU CỬ MỸ THEO THỜI GIAN THỰC
• 5.2.27. KIẾN TRÚC TỔNG QUAN
• 5.2.28. CÀI ĐẶT MÔI TRƯỜNG
• 5.2.28.1. Cài đặt Apache Spark
• 5.2.28.2. Cài đặt Apache Kafka
• 5.2.28.3. Cài đặt MySQL
• 5.2.28.4. Cài đặt InfluxDB
• 5.2.28.5. Cài đặt Telegraf
• 5.2.28.6. Cài đặt AI SUMMARY BOX
• 5.2.29. MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CẢM XÚC
• 5.2.30. DATA AND DATA COLLECTION
• 5.2.31. AI SUMMARY BOX
• 5.2.32. Xử lý dữ liệu bầu cử và tự động cập nhật thông tin
• 5.2.33. Định nghĩa và thiết lập cơ sở hạ tầng
• 5.2.34. ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ ĐOÁN SO VỚI KẾT QUẢ BẦU CỬ THỰC TẾ
• 6. PHẦN 3: KẾT LUẬN
• 6.1. NHỮNG KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
• 6.1.1. Về kiến thức
• 6.1.2. Về kỹ năng
• 6.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỒ ÁN
• 6.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Đồ án tốt nghiệp

Đồ án tốt nghiệp này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ hiện đại để dự đoán kết quả bầu cử Mỹ theo thời gian thực. Đề tài được thực hiện bởi sinh viên Văn Hoàng Lương và Đặng Xuân Bách dưới sự hướng dẫn của ThS. Lê Minh Tân. Đồ án này không chỉ là một nghiên cứu học thuật mà còn có giá trị thực tiễn cao, đặc biệt trong bối cảnh bầu cử Mỹ 2024.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng một hệ thống dự đoán kết quả bầu cử Mỹ theo thời gian thực bằng cách sử dụng Telegraf và InfluxDB. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các nguồn như Twitter, phân tích cảm xúc, và trực quan hóa kết quả. Hệ thống giám sát này được thiết kế để cung cấp thông tin chính xác và kịp thời về diễn biến bầu cử.

1.2. Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh bầu cử Mỹ 2024, việc dự đoán kết quả theo thời gian thực trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Công nghệ dữ liệu và phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp thông tin chính xác và nhanh chóng. Đồ án này không chỉ đáp ứng nhu cầu học thuật mà còn có tiềm năng ứng dụng trong thực tế, giúp các nhà phân tích và cử tri có cái nhìn tổng quan về tình hình bầu cử.

II. Ứng dụng Telegraf và InfluxDB

Telegraf và InfluxDB là hai công cụ chính được sử dụng trong đồ án này để thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu thời gian thực. Telegraf đóng vai trò là công cụ thu thập dữ liệu, trong khi InfluxDB là hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu hiệu quả. Sự kết hợp này tạo nên một hệ thống giám sát mạnh mẽ, có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

2.1. Telegraf trong thu thập dữ liệu

Telegraf được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các nguồn như Twitter thông qua API. Công cụ này có khả năng xử lý dữ liệu lớn và đưa vào hệ thống một cách nhanh chóng. Telegraf cũng hỗ trợ tích hợp với các công nghệ khác như Apache Kafka và Apache Spark, giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu.

2.2. InfluxDB trong lưu trữ và phân tích

InfluxDB là cơ sở dữ liệu thời gian thực được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu thu thập được. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và tốc độ truy vấn nhanh, InfluxDB giúp hệ thống đưa ra các dự đoán chính xác và kịp thời. InfluxDB cũng hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu, giúp người dùng dễ dàng theo dõi kết quả dự đoán.

III. Dự đoán bầu cử Mỹ theo thời gian thực

Dự đoán bầu cử Mỹ theo thời gian thực là mục tiêu chính của đồ án. Hệ thống được xây dựng để thu thập dữ liệu từ các nguồn như Twitter, phân tích cảm xúc của cử tri, và đưa ra dự đoán kết quả bầu cử. Công nghệ dự đoán và xử lý dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác và kịp thời của các dự đoán.

3.1. Phân tích cảm xúc từ dữ liệu Twitter

Hệ thống sử dụng các thuật toán phân tích cảm xúc để đánh giá thái độ của cử tri đối với các ứng viên. Dữ liệu được thu thập từ Twitter thông qua API và được xử lý bằng các công cụ như Apache Spark và LightGBM. Kết quả phân tích được lưu trữ trong InfluxDB và trực quan hóa để người dùng dễ dàng theo dõi.

3.2. Trực quan hóa kết quả dự đoán

Kết quả dự đoán được trực quan hóa thông qua các biểu đồ địa lý và biểu đồ đường, giúp người dùng dễ dàng theo dõi diễn biến bầu cử theo thời gian thực. Hệ thống cũng cung cấp thông tin chi tiết về kết quả dự đoán tại từng bang, giúp người dùng có cái nhìn tổng quan về tình hình bầu cử.

IV. Giá trị và ứng dụng thực tiễn

Đồ án này không chỉ có giá trị học thuật mà còn có tiềm năng ứng dụng thực tiễn cao. Hệ thống dự đoán kết quả bầu cử theo thời gian thực có thể được sử dụng trong các chiến dịch bầu cử, giúp các ứng viên và nhà phân tích có cái nhìn tổng quan về tình hình cử tri. Công nghệ dữ liệu và phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác và kịp thời của các dự đoán.

4.1. Ứng dụng trong chiến dịch bầu cử

Hệ thống có thể được sử dụng trong các chiến dịch bầu cử để theo dõi phản ứng của cử tri đối với các ứng viên. Dữ liệu thời gian thực và phân tích cảm xúc giúp các ứng viên điều chỉnh chiến lược vận động một cách hiệu quả. Công cụ dữ liệu như Telegraf và InfluxDB đảm bảo rằng thông tin được cập nhật liên tục và chính xác.

4.2. Tiềm năng phát triển trong tương lai

Đồ án này mở ra hướng phát triển mới trong việc ứng dụng công nghệ dữ liệu và phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác như thị trường chứng khoán, dự báo thời tiết, và quản lý rủi ro. Hệ thống giám sát và dự đoán kết quả có thể được mở rộng và cải tiến để đáp ứng nhu cầu của các lĩnh vực khác nhau.