I. Giới thiệu vấn đề nghiên cứu
Trong bối cảnh thị trường hàng không Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc phân tích giá vé máy bay trở thành một nhu cầu thiết yếu. Các hãng hàng không sử dụng các thuật toán phức tạp để điều chỉnh giá vé nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Điều này dẫn đến việc hành khách thường phải trả mức giá khác nhau cho cùng một loại vé. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một mô hình dự báo giá vé máy bay nhằm hỗ trợ hành khách trong việc lựa chọn thời điểm mua vé tối ưu. Việc thu thập và phân tích dữ liệu giá vé máy bay sẽ giúp xác định mối quan hệ giữa thời gian mua vé và giá vé, từ đó đưa ra những khuyến nghị hữu ích cho hành khách.
1.1. Ý nghĩa khoa học
Nghiên cứu này không chỉ giúp phân tích và xây dựng mô hình dự báo mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự biến động của giá vé máy bay. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá vé sẽ tạo cơ sở cho việc phát triển các hệ thống dự báo trong tương lai. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào thị trường hàng không phát triển, trong khi nghiên cứu này sẽ mở rộng ra thị trường Việt Nam, nơi còn nhiều tiềm năng chưa được khai thác.
1.2. Ý nghĩa thực tiễn
Hành khách thường có tâm lý mua vé càng sớm càng tốt để tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ chỉ ra rằng không phải lúc nào cũng đúng. Việc xây dựng mô hình dự báo sẽ giúp hành khách có được thông tin chính xác hơn về thời điểm mua vé, từ đó tiết kiệm chi phí. Điều này không chỉ có lợi cho hành khách mà còn giúp các hãng hàng không tối ưu hóa doanh thu thông qua việc hiểu rõ hơn về nhu cầu thị trường.
II. Cơ sở lý thuyết
Mô hình hóa dự báo là một quá trình quan trọng trong việc phân tích dữ liệu. Các phương pháp như hồi quy, cây quyết định, và mạng nơ-ron được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo. Mô hình hồi quy giúp xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Cây quyết định là một trong những phương pháp phổ biến trong dự báo giá vé máy bay, cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá vé một cách trực quan. Việc áp dụng các phương pháp này sẽ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo.
2.1. Các phương pháp xây dựng mô hình dự báo
Các phương pháp như Random Forest, Support Vector Machines, và Multilayer Perceptron được sử dụng để phân tích và dự báo giá vé máy bay. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Random Forest có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, trong khi Support Vector Machines lại hiệu quả trong việc phân loại. Mô hình Multilayer Perceptron, với khả năng học sâu, có thể phát hiện các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Việc kết hợp các phương pháp này sẽ tạo ra một mô hình dự báo mạnh mẽ hơn.
2.2. Đánh giá độ chính xác của mô hình
Để đánh giá độ chính xác của mô hình, các tiêu chí như Mean Squared Error và Median Absolute Error được sử dụng. Những tiêu chí này giúp xác định mức độ sai lệch giữa giá vé dự đoán và giá vé thực tế. Việc đánh giá này không chỉ giúp cải thiện mô hình mà còn cung cấp thông tin quan trọng cho hành khách trong việc lựa chọn thời điểm mua vé.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả từ mô hình dự báo cho thấy có sự tương quan rõ rệt giữa thời gian mua vé và giá vé máy bay. Hành khách có thể tiết kiệm chi phí đáng kể nếu biết thời điểm mua vé hợp lý. Mô hình kết hợp giữa Random Forest và Multilayer Perceptron cho kết quả dự báo tốt hơn so với các phương pháp riêng lẻ. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng các phương pháp học máy trong dự báo giá vé máy bay là khả thi và có giá trị thực tiễn cao.
3.1. Ứng dụng thực tiễn của mô hình
Mô hình dự báo giá vé máy bay có thể được áp dụng rộng rãi trong ngành hàng không. Hành khách có thể sử dụng mô hình này để tìm kiếm thời điểm mua vé tối ưu, từ đó tiết kiệm chi phí. Các hãng hàng không cũng có thể sử dụng mô hình để điều chỉnh giá vé một cách hợp lý, tối đa hóa lợi nhuận trong khi vẫn giữ chân khách hàng.
3.2. Hướng phát triển trong tương lai
Nghiên cứu có thể mở rộng ra các thị trường khác và áp dụng các loại dữ liệu khác nhau để cải thiện độ chính xác của mô hình. Việc kết hợp dữ liệu về giá nhiên liệu, thời tiết, và các yếu tố khác có thể giúp xây dựng một mô hình dự báo toàn diện hơn. Điều này không chỉ có lợi cho hành khách mà còn cho toàn bộ ngành hàng không.
