BO GIAO DUC VA DAO TAO TRUONG DAI HOC MO THANH PHO HO CHi MINH KHOA CONG NGHE THONG TIN Bế TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HỒ CHÍ MINH HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY BAO CAO GIU'A KY ; DE TAI: UNG DUNG PHAN TICH DU LIEU VÀO DỰ BAO KHA NANG TOT NGHIỆP HAY BỎ HỌC CỦA SINH VIÊN TẠI THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH Môn học: Phân tích dữ liệu GVHD: ThS. Hồ Hướng Thiên Lớp: IM 2101 Nhóm thực hiện: Nhóm 5 Thành viên: Nguyễn Quốc Khang - 2154050132 Phạm Thị Thanh Mai - 2154050171 Đỗ Nhật Hoàng Khanh - 2154050134 Thành phố Hồ Chí Minh, 2024 BANG DANH GIA THANH VIEN STT Ho va tén Mã số sinh viên Đánh giá 1 Nguyễn Quốc Khang 2154050132 100% 2 Phạm Thị Thanh Mai 2154050171 100% 3 Đỗ Nhật Hoàng Khanh 2154050134 100% MỤC LỤC BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN MO DAU CHU ONG 1. TONG QUAN VE DE TAI 1.
Lý do chọn đề tài nghiên cứu.---2- 2+ ©+++++x+2E++rx+rxezrxerxesrxerrrees J0) 9à i0 3 2á n nẽnẽ. Đối tượng nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu. Phương pháp thực hiện. Kiểm tra, phân tích, đánh giá hiệu suất và hoàn thiện đồ án.
GIỚI THIỆU VẺ POWER BI DESKTOP. Kết nối đến dữ liệu.-2-22- 2+ ©2++EE22EE2EEEEEE2EEEEESEEESExrrrrerkrrrvee 2. Làm sạch và chuyên đôi dữ liệu.--2-22- 5¿©2++cx22zx+2xz+rxesrxee 2. Tạo Mô Hình Dữ Liệu.
Chia Sé Bao C40. QUY TRINH THUC HIEN PHAN TICH DU LIEU VA CAC BUOC TIEN HANH 23 ion. Câu trúc dữ liệu.---¿-2¿©22+©22+2E+2EE2EE22EE221122122121121112112112111211 11221121 ce 25 3. Transform data bằng Power BÌ.
Trove quan héa ditt 1.2 Cac bude thyrc Wien.6 Format Option ở biểu đồ trong Power BÌ. KET QUA THỰC NGHIỆM 43 Két qua phan tich Dashboard. Biểu đồ cột thê hiện tình trạng hôn nhân của sinh viên. Biểu đồ cột thê hiện tham dự buổi ngày/tối.
Biêu đồ cột thê hiện nghề nghiệp của cha mụẹ. Biểu đồ cột thê hiện nợ sinh viên.-2- 2 22 ©22+x+2E++EE++EEtEEE+EEvrxezrxerxesree 41 5. Biểu đồ cột thê hiện học phí cập nhật mới nhắt. Biêu đồ cột thé hiện giữ học bông của sinh viên.
Biéu dé cột thê hiện trung bình điểm học kì 1 (diém trung bình). Biéu đồ cột thê hiện trung bình điểm học kì 2 (điểm trung bình). Biểu đồ cột thê hiện độ tuổi nhập học.2--2¿ 2 52+5+22++£xz+zx+zzesrxesrxee 51 > KGt 6 6. 51 CHƯƠNG 5: KÉT LUẬN 52 1.
53 TAI LIEU THAM KHAO 54 MO DAU Bất kỳ phương pháp phân tích hoặc dự báo nào hiện nay trên thị trường đều yêu cầu dữ liệu. Nếu không có nó, những nhà quản lý không thê đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên những gì họ thấy. Nhiều người tìm nhiều cách khác nhau để phân loại các phương pháp dự báo, có thê kế đến một số phương pháp nổi bật như: ngoại suy xu hướng, dự báo tổng hợp và rất nhiều phương pháp khác. Hiện nay, ở Việt Nam có rất nhiều đơn vị sử dụng các phương pháp này để lập kế hoạch phát triển kinh tế như là: Tổng cục Thống kê, Viện chiến lược phát triển, Bộ Kế hoạch và Đầu tư,.
Một số chuyên gia, nhà quản lý đã nghiên cứu vấn đề phân tích, dự báo và đưa ra nhiễu giải pháp áp dụng cho nhiều lĩnh vực. Chúng bao gồm phân tích tình trạng tài chính của một công ty, tạo ra các chính sách tiền tệ, dự báo giá của tư liệu sản xuất, dự báo giá cô phiếu và hoạch định các chính sách tài chính. Ở Báo cáo này, em đã sử dụng một công cụ khai phá dữ liệu khá mạnh mẽ đến từ Microsoft là Microsoft Power Bi. TONG QUAN VE DE TAI.
Lý do chọn đề tài nghiên cứu Yếu tố con người luôn đóng vai trò quyết định trong sự phát triển của một nền kinh tế bền vững. Chính vì vậy giáo dục được coi là quốc sách quan trọng nhất không chỉ của Việt Nam mà còn của các nước trên thế gidi. Đề hiện thực hóa xu hướng trên, Việt Nam luôn tạo mọi điều kiện để nâng cao dân trí, đào tạo nguồn nhân lực, bồi dưỡng nhân tài trong nước và nâng cao trình độ chuyên môn kỹ thuật của người lao động theo nhu cầu của người lao động trong nước nhằm phục vụ cho nhu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa ngày càng tốt hơn. Tuy nhiên, trong những năm gần đây tình trạng sinh viên Việt Nam bỏ học giữa chừng ở các địa phương, đặc biệt là TPHCM đang được dư luận quan tâm nhiều nhất.
Vì vậy để giải quyết tình trạng này thì chúng ta cần tìm hiểu tý lệ giữ chân sinh viên các trường Đại học tại địa bàn TP. Tỷ lệ này là một chỉ số quan trọng đánh giá hiệu quả hoạt động của các trường học. Việc dự báo tỷ lệ giữ chân giúp các trường học xác định các yêu tô ảnh hướng đên việc sinh viên bỏ học và đưa ra các biện pháp can thiệp kỊp thời. Theo phó giáo sư, tiến sĩ Đỗ Văn Dũng, nguyên hiệu trưởng trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hàng năm có 10-20% sinh viên bỏ học.
Theo thong ké trước đây, có khoảng 5% không thể đóng học phí và 5% lo lắng. Mới đây trên website cua trường Đại học Bách Khoa TP.252 học sinh bỏ học trong nửa đầu năm học 2019-2020 Các trường đại học và cao đẳng thường trực nằm trong số 2.252 sinh viên được cảnh báo tự nguyện nghỉ học trong học kỳ đầu tiên. hệ thong đại học hoặc hệ thong dai hoc chung cho phép bạn vừa học vừa làm. Câu chuyện thu hút sự chú ý của dư luận sau khi một số trường trước đó công bó danh sách cảnh cáo học sinh và buộc thôi học.
Hiện tượng này xảy ra ở nhiều trường, thậm chí một số trường có tỷ lệ trúng tuyên “cạnh tranh” rất cao, chang hạn như các trường đại học. Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Trong một học kỳ, Hồ Chí Minh quyết định đuôi học 454 học sinh và cảnh cáo 605 người. Và trong năm học 2016-2017, tuyên sinh tại Thành phố Hồ Chí Minh đã tăng hơn 59.000 sinh viên trong năm học, nâng tổng số sinh viên của thành phố lên gần 1,5 triệu, theo báo cáo.
Theo thông báo tuyên sinh năm 2020 của Trường Kinh tế TP.804 người sẽ tốt nghiệp vào năm 2021. Đê dễ dàng hơn trong việc nghiên cứu thì ứng dụng khoa học dữ liệu vào dự báo tỷ lệ giữ chân sẽ mang lại nhiều lợi ích. Nó cung cấp các mô hình dự báo chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống, xác định các yếu tô ảnh hưởng đến việc sinh viên bỏ học một cách hiệu quả, và giúp các trường học đưa ra các biện pháp can thiệp hiệu quả hơn để tăng tỷ lệ giữ chân. Với tính ứng dụng cao, các mô hình dự báo có thé duoc áp dụng cho nhiều trường học khác nhau, và các biện pháp can thiệp được đề xuất có thê được áp dụng một cách dễ dàng.
Đây là một lĩnh vực nghiên cứu mới và còn nhiều tiềm năng phát triển, đặc biệt là ở Việt Nam, nơi việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào dự báo tỷ lệ giữ chân học sinh, sinh viên còn ít được thực hiện. Với ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao, nghiên cứu đề tài này có thê giúp các trường học nâng cao tỷ lệ giữ chân học sinh, sinh viên, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục. Đó cũng là lý do nhóm chúng em chọn đề tài: " Ứng dụng khoa học công nghệ vào dự báo khả năng tốt nghiệp hay bỏ học của sinh viên tại TPHCM ". Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung: Ứng dụng khoa học công nghệ vào dự báo khả năng tốt nghiệp hay bó học của sinh viên tại TPHCM trên cơ sở đó nhằm đề xuất những giải pháp có thê giúp các trường học nâng cao tý lệ giữ chân sinh viên, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục, đưa ra các chính sách hỗ trợ những khó khăn của 3.
Đối tượng nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: nghiên cứu khả năng bỏ học hay tốt nghiệp của sinh viên Phạm vi nghiên cứu: trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh dựa trên bộ dữ liệu “higher-education-predictors-of-student-retention”’ 4. Phương pháp thực hiện Quy trình thực hiện đồ án như sau Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu - Mục tiêu nghiên cứu của đồ án là: Dự báo tỷ lệ giữ chân của học sinh, sinh viên Bước 2: Thu thập dữ liệu - Nhóm Chọn Sử dụng bộ dữ liệu “ higher-education-predictors-of-student-retention” tt trang Kaggle cho bài nghiên cứu của nhóm Bước 3: Tiền xử lý dữ liệu - — Làm sạch dữ liệu - _ Tích hợp dữ liệu - Chỉnh dạng dữ liệu - — Rút gọn dữ liệu Bước 4: Phân tích mô tả - Giai thích dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn những thay đổi xảy ra trong đối tượng nghiên cứu. Phân tích mô tả sử dụng một loạt các dữ liệu thô dé phân tích, đưa ra một bức tranh chính xác về những gì đã xảy ra trong dé tài và điêm khác biệt với các giai đoạn khác. Kiém tra, phan tích, đánh giá hiệu suât và hoàn thiện đồ án.
Từ đó, xây dựng các mô hình dự báo dựa vào bộ dữ liệu huấn luyện có sẵn và so sánh các kết quả rút ra được với nhau nhằm giúp các học sinh, sinh viên có thêm thông tin khi đưa ra quyết định của mình. GIỚI THIỆU VẺ POWER BI DESKTOP 1. Power BI Desktop là một ứng dụng cho phép người dùng kết nối, trực quan hóa và chuyền đổi dữ liệu một cách rất tiên tiến. Nó hoàn toàn miễn phí đề sử dụng và nó có thê được cài đặt cục bộ trên máy tính.
Power BI Desktop phù hợp cho cả những người mới bắt đầu phân tích dữ liệu và những người có thâm niên trong ngành. Ứng dụng này kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau đề tạo ra một mô hình dữ liệu để dễ dàng quản lý và sử dụng hơn. Sau khi tạo ra mô hình này, nó có thê dễ dàng được phân tích, quản lý và chia sẻ với cộng đồng, các thành viên trong dự án. Các bảng và các liên kết dữ liệu trong ứng dụng này cũng có thể được chia sẻ với các thành viên khác của cộng đông thông qua báo cáo.
Người dùng có thể dễ dàng chia sẻ báo cáo thông qua Power Bi Service và tạo báo cáo chuyên nghiệp bằng cách sử dụng công cụ phân tích đữ liệu Power Bi. Điều này rất hữu ích cho nhiều dự án kinh doanh. Ứng dung cua power BI. Power Bi Desktop có nhiều tính năng và ứng dụng phô biến bao gồm: - Connect to data (Két néi đến dữ liệu).
- Transform and clean this data to create a data model (làm sạch và chuyên đổi dir liệu đề tạo mô hình đữ liệu).