Bài viết Phân tích dữ liệu kinh tế và kinh doanh với tiếp cận học máy giới thiệu cách tiếp cận học máy ứng dụng trong phân tích kinh tế và kinh doanh, tác giả muốn giới thiệu công cụ phân tích dữ liệu với cách tiếp cận hiện đại hiện nay, tiếp cận học máy đang được ứng dụng khá rộng rãi trong điều kiện phát triển công nghệ số. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH TẾ VÀ KINH DOANH VỚI TIẾP CẬN HỌC MÁY Bùi Thị Thu Hòa Trường Đại học Thủy lợi email 1. GIỚI THIỆU CHUNG tích truyền thống. Chính vì vậy cách tiếp cận học máy sẽ giúp cho nhà phân tích có thể khai Với đặc điểm dữ liệu trong kinh tế và kinh thác các dạng dữ liệu phức tạp này với sự trợ doanh hiện nay rất đa dạng về số lượng giúp của máy tính và các nền tảng hiện có chủng loại tốc độ lớn. do đó đòi hỏi người Einav và Levin 2014 Varian 2014 Bajari quản lý ngày càng phải xử lý phân tích phức và cộng sự 2015 Grimmer 2015 . tạp cũng như ra quyết định tức thì tuy nhiên Học máy được định nghĩa là quy trình máy với sự phát triển của công nghệ thông tin và sẽ tự động trích xuất các mẫu từ dữ liệu thành khoa học kỹ thuật đã giúp cho các nhà phân các tập để tập huấn và kiểm tra trên cơ sở các tích kinh tế kinh doanh nhà quản lý có nhiều tập dữ liệu tập huấn sẽ xây dựng các mô hình công cụ hỗ trợ giúp họ có khả năng phân tích để dự đoán thông qua các giải thuật và có sự tốt hơn đặc biệt với tiếp cận của học máy kiểm tra với các tập dữ liệu kiểm tra để đánh machine learning . Trong bài viết này tác giá mức độ chính xác của mô hình. Trong giai giả giới thiệu cách tiếp cận học máy được sử đoạn tập huấn nhà phân tích sẽ chọn dữ liệu dụng trong phân tích kinh tế kinh doanh để đào tạo thích hợp và hiển thị hệ thống với dữ hỗ trợ phân tích ra quyết định. liệu. Khi hệ thống tiếp xúc với dữ liệu nó sẽ 2. MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ HỌC MÁY tự sửa đổi để hiệu chính sao cho chính xác hơn. Giai đoạn này là một phần quan trọng Để có được thông tin các nhà phân tích của quá trình phát triển với hệ thống và nhà thường dựa trên tập dữ liệu khá nhỏ hay được khoa học dữ liệu phải chọn tập dữ liệu phù gọi là mẫu được thu thập ngẫu nhiên và đại hợp cho vấn đề đang giải quyết. Giai đoạn tập diện cho tổng thể nhằm nghiên cứu các mối huấn có thể có được lặp đi lặp lại nhiều lần quan hệ .
