Bài giảng Trực quan hóa: Chương 6 - ThS. Đỗ Hoàng Nam

Tài liệu này giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu, tập trung chuyên sâu vào dữ liệu chuỗi thời gian. Nó trình bày các khái niệm cơ bản, đặc điểm, và tầm quan trọng của dữ liệu chuỗi thời gian trong nhiều lĩnh vực.

Tài liệu này hướng đến sinh viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin, kinh tế, tài chính và quản lý, những người quan tâm đến việc phân tích và dự báo dữ liệu chuỗi thời gian.

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về trực quan hóa và dự báo dữ liệu chuỗi thời gian, một lĩnh vực quan trọng trong khoa học dữ liệu và nhiều ngành nghề khác. Bắt đầu với việc định nghĩa dữ liệu chuỗi thời gian, tài liệu giải thích các đặc điểm cốt lõi của nó như xu hướng (trend) và tính mùa vụ/chu kỳ (seasonality/cycles), cùng với tầm quan trọng của việc nhận diện các yếu tố này trong phân tích. Phần tiếp theo đi sâu vào các ứng dụng rộng rãi của dự báo chuỗi thời gian trong các lĩnh vực như tài chính, kinh tế, quản lý chuỗi cung ứng, và đặc biệt là trong dự báo nhu cầu thị trường và phát hiện gian lận. Tài liệu cũng giới thiệu và phân tích các mô hình dự báo chuỗi thời gian phổ biến như ARIMA, SARIMA, ARIMAX và GARCH, nêu bật các giả định, ưu điểm và trường hợp sử dụng cụ thể của từng mô hình. Cuối cùng, tài liệu trình bày các phương pháp phân tách chuỗi thời gian thành các thành phần cơ bản (xu hướng, mùa vụ, nhiễu) và thảo luận về các yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi thực hiện dự báo, cung cấp ví dụ minh họa về phân tách chuỗi thời gian.