Luận Văn Tốt Nghiệp Về Khai Phá Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian

• Tác giả: Trần Thị Tân
• Người hướng dẫn: PGS.TSKH Trần Quốc Chiến
• Trường học: Đại học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Khoa Tin học
• Đề tài: Khai Phá Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Đà Nẵng

• LỜI NÓI ĐẦU
• LỜI CẢM ƠN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG I: TÌM HIỂU VỀ PHÂN TÍCH CHUỖI TUẦN TỰ THEO THỜI GIAN VÀ DỰ BÁO ( Time series Analysis and Forecoasting)
• 1.1. CHUỖI TUẦN TỰ THEO THỜI GIAN ( Time series)
• 1.1.1. Định nghĩa
• 1.1.2. Các thành phần của chuỗi tuần tự theo thời gian
• 1.1.2.1. Thành phần xu hướng dài hạn (long-term trend component)
• 1.1.2.2. Thành phần mùa vụ (Seasonal component)
• 1.1.2.3. Thành phần chu kỳ (Cyclical component)
• 1.1.2.4. Thành phần bất thường (irregular component)
• 1.1.3. Mô hình hóa việc dự báo giá trị của đại lượng X
• 1.1.3.1. Mô hình nhân (Multiplicative model)
• 1.1.3.2. Mô hình cộng (Additive model)
• 1.1.4. Các phương pháp làm trơn (Smoothing methods)
• 1.1.4.1. Phương pháp trung bình dịch chuyển (Moving average)
• 1.1.4.2. Phương pháp làm trơn bằng hàm số mũ đơn giản (Simple exponential smoothing method)
• 1.2. DỰ BÁO THEO CHUỖI THỜI GIAN
• 1.2.1. Khái niệm chung
• 1.2.1.1. Tiên đoán (Predicting)
• 1.2.1.2. Dự báo (Forecasting)
• 1.2.2. Phân loại dự báo
• 1.2.2.1. Dựa vào thời gian
• 1.2.2.2. Dựa theo kết quả
• 1.2.2.3. Dựa theo đối tượng nghiên cứu
• 1.2.3. Các bước dự báo
• 1.2.4. Các phương pháp dự báo thông dụng
• PHẦN KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về Khai thác dữ liệu chuỗi thời gian

Khai thác dữ liệu chuỗi thời gian là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong khoa học dữ liệu. Khai thác dữ liệu giúp chuyển đổi khối lượng lớn thông tin thành tri thức hữu ích. Các phương pháp truyền thống không còn đủ khả năng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Do đó, việc áp dụng các kỹ thuật mới như học máy và phân tích dữ liệu trở nên cần thiết. Chuỗi thời gian là một dạng dữ liệu đặc biệt, trong đó các giá trị được ghi nhận theo thời gian. Việc phân tích chuỗi thời gian cho phép nhận diện các xu hướng, mùa vụ và chu kỳ trong dữ liệu. Điều này rất quan trọng trong việc ra quyết định trong các lĩnh vực như kinh tế, giáo dục và quản lý. Theo Fayyad và các cộng sự, khai thác dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình phát hiện tri thức từ dữ liệu lớn.

II. Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian bao gồm việc xác định các thành phần chính của dữ liệu. Các thành phần này bao gồm xu hướng dài hạn, thành phần mùa vụ, chu kỳ và bất thường. Phân tích dữ liệu cho phép các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự biến động của các đại lượng theo thời gian. Mô hình hóa chuỗi thời gian có thể được thực hiện thông qua các mô hình nhân và cộng. Mô hình nhân cho phép tính toán giá trị của đại lượng tại thời điểm t dựa trên các thành phần khác nhau. Mô hình cộng lại đơn giản hơn, nhưng cũng rất hiệu quả trong nhiều trường hợp. Việc áp dụng các phương pháp làm trơn như trung bình dịch chuyển và làm trơn bằng hàm số mũ giúp giảm thiểu sự biến động và tăng độ chính xác của dự báo.

2.1. Các thành phần của chuỗi thời gian

Các thành phần của chuỗi thời gian bao gồm xu hướng dài hạn, thành phần mùa vụ, chu kỳ và bất thường. Xu hướng dài hạn thể hiện sự thay đổi của đại lượng theo thời gian. Thành phần mùa vụ phản ánh sự thay đổi theo mùa trong năm. Chu kỳ thể hiện sự thay đổi theo chu kỳ dài hơn một năm. Thành phần bất thường chỉ ra những biến động không thể dự đoán. Việc phân tích các thành phần này giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra các dự báo chính xác hơn.

III. Dự báo trong khai thác dữ liệu chuỗi thời gian

Dự báo là một phần quan trọng trong khai thác dữ liệu chuỗi thời gian. Dự báo cho phép các nhà quản lý và nhà nghiên cứu dự đoán các xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Có nhiều phương pháp dự báo khác nhau, bao gồm dự báo ngắn hạn và dài hạn. Dự báo ngắn hạn thường được sử dụng để lập kế hoạch trong thời gian ngắn, trong khi dự báo dài hạn giúp định hình chiến lược phát triển. Các phương pháp dự báo có thể được chia thành dự báo điểm và dự báo khoảng. Dự báo điểm cung cấp một giá trị duy nhất, trong khi dự báo khoảng cung cấp một khoảng tin cậy cho giá trị dự đoán. Việc lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

3.1. Các phương pháp dự báo thông dụng

Các phương pháp dự báo thông dụng bao gồm phương pháp giản đơn, phương pháp hồi quy và phương pháp mô hình hóa thời gian. Phương pháp giản đơn thường sử dụng các giá trị trung bình để dự đoán. Phương pháp hồi quy sử dụng các mối quan hệ giữa các biến để đưa ra dự báo. Mô hình hóa thời gian cho phép phân tích sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến dữ liệu. Việc áp dụng các phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của dự báo và hỗ trợ ra quyết định hiệu quả hơn.