CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý do chọn đề tài Tự đánh giá tình hình thu nhập cá nhân là một khía cạnh quan trọng trong cuộc sống, và bộ dữ liệu Adult trong phần mềm Orange nghiên cứu xem một người có kiếm được trên 50 nghìn đô la một năm hay không đã đem lại cơ hội thú vị để nghiên cứu và đo lường sự phân bố thu nhập trong xã hội. Điều này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự chênh lệch thu nhập giữa các cá nhân mà còn có thể hiểu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến sự đạt được mức thu nhập cao hơn. Thu nhập không chỉ đơn thuần là số tiền mà một người kiếm được, mà còn là một chỉ số quan trọng thể hiện khả năng kinh tế và cơ hội trong cuộc sống. Việc xác định xem một người có kiếm được trên 50 nghìn đô la một năm hay không ảnh hưởng đến quyền lợi của họ, ví dụ như khả năng tiếp cận giáo dục chất lượng cao, chăm sóc sức khỏe tốt hơn, và có một chất lượng cuộc sống tốt hơn nói chung.
Điều này làm cho đề tài này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết trong bối cảnh của sự phân bố thu nhập ngày càng không cân đối. Ngoài ra, việc nghiên cứu về thu nhập cũng có thể giúp xác định các vấn đề liên quan đến chính trị và chính sách kinh tế. Các quyết định về thuế thu nhập, bảo hiểm xã hội, và các biện pháp hỗ trợ xã hội dựa trên những thông tin được thu thập từ bộ dữ liệu này có thể có tác động sâu rộng đến cuộc sống của người dân. Cuối cùng, việc sử dụng công nghệ và phân tích dữ liệu để nghiên cứu về thu nhập cá nhân có thể đem lại cái nhìn toàn diện hơn về những thách thức và cơ hội trong xã hội hiện đại.
Điều này sẽ giúp chúng ta tạo ra các giải pháp tốt hơn để xây dựng một xã hội công bằng và cải thiện cuộc sống cho tất cả mọi người. 5 Nhận thức được tính cấp thiết của thu nhập trong cuộc sống, nhóm chúng em đã chọn bộ dữ liệu Adult trong phần mềm Orange là đề tài nghiên cứu của dự án kết thúc học phần.2 Thu nhập là gì? Thu nhập là tổng giá trị của các tài sản, tiền bạc, hoặc giá trị kinh tế mà một người hoặc một hộ gia đình kiếm được trong một khoảng thời gian nhất định, thường tính bằng tiền mặt hoặc giá trị tương đương. Thu nhập có thể bao gồm nhiều nguồn khác nhau, và nó thường được sử dụng để đánh giá khả năng kinh tế của cá nhân hoặc hộ gia đình.3 Mục tiêu nghiên cứu ● Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập ● Những yếu tố có tác động đáng kể đến thu nhập ● Đưa ra kết luận và hướng giải quyết phù hợp để tăng thu nhập. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH SỬ DỤNG VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG 2.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP CỦA EXCEL DÙNG ĐỂ KHAI THÁC DỮ 2.1 Phương pháp thống kê mô tả 2.1 Thống kê bằng phương pháp Descriptive Statistics Cách thực hiện: Bước 1: Chuẩn bị bảng số liệu cần thống kê Bước 2: Chọn lệnh Data ➔ Data Analysis ➔ Descriptive Statistics, xuất hiện hộp thoại Descriptive Statistics.
Bước 3: Nhập các thông số Input và lựa chọn các thông số Output Options. Ví dụ: Thống kê mô tả số lượng thịt heo (kg) bán được trong tháng 03 tại siêu thị ABC. 6 Bảng 1: Thống kê mô tả cho lượng thịt heo trong tháng 03 tại siêu thị ABC và hộp thoại Descriptive Statistics Sau khi hộp thoại Descriptive Statistics xuất hiện, nhập vào Input Range là cột chứa dữ liệu về số lượng của Thịt heo (kg), ở ô Output Range chọn ô xuất kết quả dữ liệu, tích vào ô Summary Statistics và Confidence Level là 95%. Sau đó nhấn OK.
Ta được kết quả như hình 1 gồm các giá trị như Mean: giá trị trung bình, Standard Error: sai số chuẩn, Median: trung vị,… 7 Hình 1: Bảng kết quả thống kê bằng công cụ Descriptive Statistics 2.2 Báo cáo tổng hợp nhóm với Subtotal - Chức năng của Subtotal: Cho phép hợp nhất nhóm từng nhóm dữ liệu của các cột kiểu số trong cơ sở dữ liệu như: tìm nhóm, tìm số lớn nhất, số nhỏ nhất, số trung bình. Kết quả tổng hợp được đặt trên hoặc dưới mỗi nhóm. - Cách thực hiện: Bước l: Sắp xếp data theo cột gom nhóm Bước 2: Chọn toàn bộ cơ sở dữ liệu Bước 3: Chọn data Outline Subtotal, xuất hiện hộp thoại Subtotal Ví dụ: Cần thống kê tổng số tiền mà mỗi nhân viên thực hiện 8 Hình 2: Bảng dữ liệu của nhân viên Hình 3: Hộp thoại Subtotal 9 Trong hộp thoại Subtotal, chọn cột cần gom nhóm (At each change in) là Salesperson, chọn hàm thống kê Use function là Sum, chon cột thống kê giá trị Add Subtotal to là Order Amount. Sau đó ta được kết quả bảng tổng hợp số tiền mà mỗi nhân viên thực hiện Hình 4: Bảng tổng hợp số tiền mà mỗi nhân viên thực hiện 2.3 Hợp nhất dữ liệu với Consolidate Chức năng: Cho phép cập nhật dữ liệu từ những bảng dữ liệu khác nhau.
consolidate có thể hợp nhất dữ liệu dưới 2 hình thức Tổng hợp theo vị trí: Các bảng dữ liệu giống nhau về cấu trúc. Tổng hợp theo hạng mục (theo hàng và cột): Các bảng dữ liệu khác nhau về cấu trúc. Cách thực hiện : Bước 1 : Chọn vùng sẽ chứa dữ liệu được hợp nhất. Bước 2: Chon Data-> Data Tools -> Consolidate, xuật hiện hộp thoại Consolidate.
Ví dụ: Hợp nhất doanh thu của 3 cửa hàng 10 Hình 5: Doanh thu của 3 cửa hàng Hình 6: Hộp thoại của Consolidate 11 Hình 7: Hợp nhất doanh thu của 3 cửa hàng 2.4 Tổng hợp đa chiều với Pivot Table Chức năng: Pivot Table giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu với nhiếu góc độ và nhiều cấp độ khác nhau. Cách thưc hiện Bước 1: Click vào ô bất kỳ trên cơ sở dữ liệu Buớc 2: Chọn lệnh Insert -> PivotTable Bước 3: Xuất hiện họp thoại Create Pivot table. Chọn dữ liệu nguồn và nơi chứa Pivot Table, click nút Ok. Bước 4: Drag các tên Field từ PivotTable Fields vào 4 khu vực Filters, Rows, Columns Values.
Ví dụ: Hình 8: Hộp thoại Create Pivot Table 12 Chú thích các chức năng trong hộp thoại Create PivotTable: Ở phần Select a table or range: Table/Range: vùng dữ liệu muốn thống kê Ở phần Choose where you want the PivotTable to be placed: New Worksheet: kết quả sẽ xuất hiện ở một trang tính mới Existing Worksheet: kết quả xuất hiện ở trang tính đang làm việc Location: vị trí muốn tạo bảng PivotTable Hình 9: Kết quả tổng hợp đa chiều với Pivot Table 13 Hình 10: PivotTable Fields” Hình 11: Kết quả tổng hợp đa chiều với PivotTable 2.2 Phương pháp về phân tích dự báo 2.1 Phương pháp trung bình trượt (Moving Average) Cách thực hiện 14 Bước l: Chuẩn bị bảng số liệu cần báo Bước 2: Select command Data -> Data Analysis -> Moving Average Bước 3: Khai báo các tùy chọn đầu vào và đầu ra Ví dụ: Dự báo số liệu bán thịt bò của siêu thị ABC Hình 12: Số liệu bán hàng và hộp thoại Moving Average 2.2 Phương pháp san bằng mũ Cách thực hiện: Bước l : Chuẩn bi bảng số liệu có thể báo cáo Bước 2: Chọn lệnh Data -> Data Analysis -> Exponential Smoothing, xuất hiện hộp thoại Exponential Smoothing Bước 3: Khai báo các thông số Input và Output Options Ví dụ: Dự báo số liệu thịt bò tại siêu thi ABC có hệ số điều chỉnh bằng 0,3 15 Hình 13: Số liệu bán thịt bò và hộp thoại Exponential Smoothing Input Range la cột dữ liệu cần dự báo. Hệ số cân bằng Damping Factor hoặc là a=0. Ta có hệ số điều chỉnh là 0,3, ngày 17 lượng thịt bò là 29,8kg 2.3 Phương pháp hồi quy Regression - Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay còn gọi là biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay còn gọi là biến giải thích) - Phương trình hồi quy có dạng tổng quát: Y = f(X1,X2,…,Xn) Trong đó: Y: là biến phụ thuộc (dependent variable) Xi: là các biến độc lập (independent variable) Cách thực hiện bằng Excel: Bước l: Cho bảng số liệu cần dự báo Bước 2: Chọn lệnh Data -> Data Analysis ->Regression. Xuất hiện hộp thoại Regression Bước 3: Khai báo các thông số Input và Output Options.
16 Ví dụ: Tác động của chi phí lên doanh thu Hình 14: Hộp thoại của Regression Input Y Range là cột Doanh thu , Input Y Range là cột Chi phí. Độ tin cậy hồi quy Confidence Level là 95%.813 17 Hình 15: Bảng kết quả hồi quy 2.3 Phương pháp phân tích tối ưu Ví dụ: Một nhà quản lý Dự án nông nghiệp muốn lựa chọn phương án trồng trọt bao nhiêu tân lúa mì và lúa gạo để tối đa hóa lợi nhuận của dự án trên các số liệu sau: Số liệu đầu vào đối với Loại sản phẩm Khả năng lớn nhất của một đơn vị sản phẩm Lúa gạo Lúa mì nguồn tài nguyên sẵn có Diện tích đất (ha/tấn) 2 3 50 ha Lượng nước (�� /�ấ�) 6 4 90 m3 Nhân công (người/ tấn) 15 12 250 người Lợi nhuận (USD/tấn) 18 21 Bảng 2: Bảng số liệu của dự án Các bước thiết lập mô hình: Bước 1: Xác định các biến quyết định Gọi x1, x2 lần lượt là lượng lúa gạo và lúa mì (tấn) cần sản xuất Bước 2: Xác định hàm mục tiêu 18 Mục tiêu của bài toán là tối đa hóa lợi nhuận, ta có: P= P(lúa gạo) + P(lúa mì) = 18x1 +21x2 tối đa Bước 3: Xác định ràng buộc ràng buộc hệ thống Ràng buộc tài nguyên sừ dụng: Về diện tích đất: 2x1 + 3x2 <= 50 Về nước tưới : 6x1 + 4x2 < 90 Về lao động: 15x1 + 12x2 <=250 Ràng buộc tự nhiên: x1, x2 >=0 Công cụ Solver để giải mô hình kinh tế Bước 1: Thiết lập bảng tính Hình 16: Thiết lập bảng tính Giả định biển xl, x2 bằng 1, nhập các hệ thống buộc phải tương ứng với phép đo lường, định mức, nhân công. Sau đó, sử dụng hàm SUMPRODUCT đê tính các giá trị để khởi động lại quá trình khởi động. Bước 2: Chọn lệnh Data -> Data Analysis -> Solver 19 Hình 17: Hộp thoại Slover Parameter Nhập ô chứa mục tiêu Set Objective là ô sẽ chứa lợi nhuận tối đa E5.
Đến Max vì đây là bài toán tối đa hóa lợi nhuận. By Changing Variable Cells, nhập ô chứa các biên quyết định, trong trường hợp này là C4 và D4. Nhập các ràng buộc buộc cách nhập Add in Subject to the Constraints.