I. Tổng quan về khóa luận
Khóa luận với đề tài 'Rút Trích & Trực Quan Hóa Dữ Liệu Bất Động Sản' tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm, so sánh và trực quan hóa thông tin bất động sản. Mục tiêu chính là cung cấp các công cụ để người dùng có thể dễ dàng tiếp cận và phân tích dữ liệu bất động sản thông qua các biểu đồ và giao diện trực quan. Khóa luận sử dụng các công nghệ hiện đại như NodeJS, ReactJS, và MongoDB để phát triển hệ thống, đồng thời tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất và đề xuất thông tin phù hợp với nhu cầu người dùng.
1.1 Mục tiêu và phạm vi
Mục tiêu của khóa luận là xây dựng một hệ thống quản lý thông tin bất động sản với các chức năng cơ bản như tìm kiếm, so sánh, và trực quan hóa dữ liệu. Phạm vi của đề tài tập trung vào ba thành phố lớn tại Việt Nam: Hà Nội, Đà Nẵng, và Thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống cũng tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất và đề xuất thông tin phù hợp với người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm.
1.2 Đối tượng sử dụng
Đối tượng chính của hệ thống là những người có nhu cầu tìm kiếm và chia sẻ thông tin bất động sản tại thị trường Việt Nam. Hệ thống được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của cả người dùng cá nhân và các nhà đầu tư bất động sản.
II. Cơ sở lý thuyết và công nghệ sử dụng
Khóa luận sử dụng các công nghệ hiện đại để phát triển hệ thống, bao gồm NodeJS cho backend, ReactJS cho frontend, và MongoDB cho cơ sở dữ liệu. Các công nghệ này được lựa chọn vì tính linh hoạt và khả năng hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn. Ngoài ra, khóa luận cũng áp dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà đất và tích hợp AI để đề xuất thông tin phù hợp với người dùng.
2.1 NodeJS và ExpressJS
NodeJS được sử dụng để xây dựng backend của hệ thống, hỗ trợ xử lý bất đồng bộ và tối ưu hóa hiệu suất. ExpressJS được tích hợp để xây dựng các API RESTful, giúp hệ thống dễ dàng tương tác với các ứng dụng khác.
2.2 ReactJS và MongoDB
ReactJS được sử dụng để phát triển giao diện người dùng, cung cấp trải nghiệm mượt mà và thân thiện. MongoDB được chọn làm cơ sở dữ liệu NoSQL, hỗ trợ lưu trữ và truy vấn dữ liệu linh hoạt.
III. Phân tích và thiết kế hệ thống
Khóa luận đã tiến hành phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên các yêu cầu chức năng và phi chức năng. Hệ thống được thiết kế với các chức năng chính như quản lý người dùng, quản lý bài viết, và trực quan hóa dữ liệu thông qua các biểu đồ. Các sơ đồ use-case và luồng hoạt động được xây dựng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.
3.1 Yêu cầu chức năng
Hệ thống cần đáp ứng các yêu cầu chức năng như quản lý người dùng, quản lý bài viết, tìm kiếm thông tin, và trực quan hóa dữ liệu. Các chức năng này được thiết kế để đảm bảo người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và phân tích thông tin bất động sản.
3.2 Yêu cầu phi chức năng
Hệ thống cần đảm bảo tính ổn định, bảo mật, và khả năng mở rộng. Các yêu cầu phi chức năng bao gồm hiệu suất cao, giao diện thân thiện, và khả năng tích hợp với các công nghệ khác.
IV. Kết quả và đánh giá
Khóa luận đã đạt được kết quả tốt với việc xây dựng thành công hệ thống quản lý thông tin bất động sản. Hệ thống có đầy đủ các chức năng cơ bản và tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất. Tuy nhiên, khóa luận cũng có một số hạn chế như dữ liệu tập trung vào ba thành phố lớn và thuật toán dự đoán còn đơn giản. Đánh giá chung, khóa luận đáp ứng tốt yêu cầu của một khóa luận tốt nghiệp kỹ sư phần mềm.
4.1 Ưu điểm
Hệ thống có giao diện thân thiện, dễ sử dụng, và tích hợp nhiều tính năng mới như trực quan hóa dữ liệu và dự đoán giá nhà đất. Các công nghệ sử dụng hiện đại và phù hợp với yêu cầu của đề tài.
4.2 Nhược điểm
Dữ liệu tập trung vào ba thành phố lớn, chưa phong phú. Thuật toán dự đoán giá nhà đất còn đơn giản và cần được cải thiện trong tương lai.
