Bài này sẽ xem xét cách sử dụng tiếng Việt để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về xu hướng tương lai.
Một, cơ sở để phân tích dữ liệu: thu thập dữ liệu và thanh lọc
Hai, trọng tâm phân tích dữ liệu: trích xuất đặc điểm và xây dựng mô hình
Sau khi thanh lọc dữ liệu, chúng ta cần trích xuất các đặc điểm hữu ích từ dữ liệu, đặc điểm có thể đếm hoặc phân loại, chúng phản ánh được bản chất và quy luật của dữ liệu, chúng ta cần xây dựng mô hình phù hợp dựa trên các đặc điểm trích xuất, xây dựng mô hình cần phải tính đến tính chất phức tạp của dữ liệu và các vấn đề phức tạp trong môi trường tiếng Việt, trong môi trường tiếng Việt, Chúng ta có thể chọn phương pháp sử dụng các quy định, phương pháp dựa trên thống kê hay phương pháp học máy để xây dựng mô hình.
Ba, dự báo công cụ trong tương lai: đánh giá mô hình và tối ưu hóa
Chúng ta có thể tăng hiệu năng dự đoán của mô hình.
Bốn, các trường hợp áp dụng: Dự đoán dựa trên việc phân loại văn bản tiếng Việt
Và phân loại các dữ liệu văn bản trong tương lai.
Năm, kết luận và cái nhìn.
Qua thảo luận trong bài này, chúng ta có thể rút ra kết luận: Dự báo phân tích dữ liệu trong môi trường tiếng Việt có thể thực hiện được và có giá trị ứng dụng thực tế, việc thu thập dữ liệu và thanh lọc, trích xuất đặc điểm và xây dựng các bước đánh giá và tối ưu hóa mô hình, chúng ta có thể từng bước nâng cao tính chính xác và độ tin cậy của dự báo, cần lưu ý rằng các dự báo phân tích dữ liệu vẫn còn nhiều thách thức và hạn chế,
Tham khảo các tài liệu
1.Tôi là Tien N. Naguyen,&quat; Data Analis và Predition in Vietuse context: A Thuvey, &quat; *Jonal of Vietnamese *, vol 12 , không.1-10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20.
2.Quang V. Tran,&quat; Feature Extration and Model for Vietnamese to Ént, &quat; * Procepeed of the internation and internation in a Dination, 23-439, 2019, P.I.I.E.L.D., .. . .
3.Chị T.N.Pham,
4.
