Luận văn Thạc sĩ Quản lý kinh tế: Nâng cao chất lượng sản phẩm bao bì carton sóng tại Công ty cổ phần Sản xuất và Xuất nhập khẩu bao bì

Tài liệu này trình bày một nghiên cứu về việc sử dụng dữ liệu web để dự đoán hiệu suất của các trang web. Nghiên cứu tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn trực tuyến khác nhau để xác định các yếu tố có thể dự đoán hiệu suất của một trang web, được đo bằng các chỉ số như số lượt truy cập, thời gian ở lại trang và tỷ lệ thoát.

Phân tích hiệu suất trang web và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất.

Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một mô hình dự đoán hiệu suất trang web bằng cách sử dụng dữ liệu web. Quá trình nghiên cứu bao gồm các bước sau:

1. **Thu thập dữ liệu:** Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các công cụ phân tích web (ví dụ: Google Analytics), các nền tảng truyền thông xã hội (ví dụ: Facebook, Twitter), và các dịch vụ web khác (ví dụ: Alexa, SimilarWeb). Các loại dữ liệu được thu thập bao gồm lưu lượng truy cập trang web, nhân khẩu học của người dùng, tương tác trên mạng xã hội, và các chỉ số webometrics.
2. **Tiền xử lý dữ liệu:** Dữ liệu thu thập được trải qua quá trình làm sạch, chuyển đổi và tích hợp để đảm bảo tính nhất quán và sẵn sàng cho phân tích. Các kỹ thuật tiền xử lý bao gồm xử lý dữ liệu thiếu, loại bỏ nhiễu, và chuẩn hóa dữ liệu.
3. **Lựa chọn đặc trưng:** Các đặc trưng quan trọng được lựa chọn từ tập dữ liệu để đưa vào mô hình dự đoán. Quá trình này có thể sử dụng các phương pháp thống kê hoặc các thuật toán machine learning để xác định các đặc trưng có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất trang web.
4. **Xây dựng mô hình:** Các mô hình machine learning khác nhau được xây dựng và đánh giá để dự đoán hiệu suất trang web. Các mô hình có thể bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định, random forest, và mạng nơ-ron. Hiệu suất của các mô hình được đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác, độRecall, và F1-score.
5. **Đánh giá và triển khai:** Mô hình tốt nhất được lựa chọn và triển khai để dự đoán hiệu suất trang web trong thực tế. Kết quả dự đoán có thể được sử dụng để tối ưu hóa trang web, cải thiện trải nghiệm người dùng, và tăng cường hiệu quả marketing.