CHỦ ĐỀ F-CS1. BÀI 4. THỰC HÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Trang bìa
Trang bìa
Ảnh
CHỦ ĐỀ F-CS1. BÀI 4. THỰC HÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Khởi động
Mục tiêu
Ảnh
Mục tiêu:
Nêu được một số trải nghiê của bản thân trong việc rút thông tin và tri thức hữu ích từ dữ liệu đã có thông qua sử dụng công cụ phân tích dữ liệu nâng cao của Excel.
NV1. Trích xuất thông tin về ước tính kì hạn vay từ dữ liệu cho trước
1. Yêu cầu
Ảnh
1. Yêu cầu:
+ Khi quyết định vay một số tiền lớn và trả góp hằng tháng trong một thời gian dài, người vay cần lựa chọn phương án phù hợp với khả năng trả góp hằng tháng của mình. Kì hạn vay phụ thuộc vào số tiền trả góp hằng tháng và mặt bằng lãi suất lúc đi vay. Hãy xác định kì hạn vay dựa trên dữ liệu về mặt bằng lãi suất cho trước và số tiền trả góp hằng tháng.
2. Hướng dẫn thực hiện
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện:
1. Xác định vấn đề: Xác định kì hạn vay dựa trên dữ liệu về mặt bằng lãi suất cho trước. 2. Thu thập dữ liệu. Các dữ liệu đầu vào cần có: + Số tiền cần vay; + Số tiền có thể trả góp hằng tháng; + Lãi suất theo năm của một số ngân hàng khi đi vay.
- Tiếp (2. Hướng dẫn thực hiện)
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện:
Phân tích dữ liệu, trích xuất thông tin băng công cụ phân tích dữ liệu nâng cao của Excel. Từ dữ liệu đầu vào có thể trích xuất thông tin về thời hạn vay phù hợp với khả năng trả góp bừng cách dùng hàm PMT kết hợp với công cụ phân tích What-if Analysis có sẵn trong Excel. + PMT (viết tắt của "payment") là một hàm tài chính của Excel có thể dùng để tính khoản thanh toán định kì cho một khoản vay. Khi PMT với số tháng sẽ gọi là tổng số tiền phải trả trong suốt kì hạn của khoản vay. PMT=(rate, nper, pv, [fv], [type]). Trong đó: rate là lãi suất, nper là kì hạn, pv là giá trị hiện tại trong khoản đầu tư, [fv] và [type] là các tham số không bắt buộc có.
Ví dụ mình họa
Ảnh
Ví dụ mình họa:
Các dữ liệu đầu vào thu được: + Số tiền cần vay: 500 triệu VNĐ; + Số tiền có thể trả góp hằng tháng: khoảng 100 triệu VNĐ; + Lãi suất theo năm khi đi vay dao động tùy ngân hàng, ví dụ có các mức là 6,5%; 7,0; 7,5%; 8,0%.
Các bước thao tác
Ảnh
Các bước thao tác:
Bước 1: Lập khối ô tính PMT. + Nhập số tiền vay vào ô C4. + Nhập mức lãi suất vay vào ô C5 + Nhập kì hạn vay vào ô C6. + Nhập vào ô C7 hàm = PMT(C5/12, C6, -C4). Vay tiền là đầu tư với giá trị âm nên để kết quả của hàm PMT ra một số dương ta dùng dấu trừ "-" trước tham số pv (C4). Kết quả nhận được Hình 1.
Ảnh
- Các bước thao tác (tiếp)
Ảnh
Các bước thao tác (tiếp):
Bước 2: Phân tích dự báo What-if Analysis theo một biến lãi suất. + Nhập giá trị biến thiên của mức lãi suất trong một cột (hoặc hàng); ví dụ: khối ô B13:B16. + Nhập vào ô C12 hàm = PMT(C5/12, C6, -C4). + Đánh dáu chọn khối ô B12:C16. + Chọn Data, chọn What-if Analysis trong nhóm lệnh Forecast. Trong bảng chọn thả xuống, chọn Dât Table (Hình 2).
Ảnh
- Các bước thao tác (tiếp)
Ảnh
Các bước thao tác (tiếp):
+ Hộp thoại Data Table xuất hiện (Hình 3).
Ảnh
- Các bước thao tác (tiếp)
Ảnh
Các bước thao tác (tiếp):
+ Nhập $C$5 vào ô Column input cell và chọn OK. Kết quả nhận được như khối ô B12:C16 trong Hình 4.
Ảnh
- Các bước thao tác (tiếp)
Ảnh
Các bước thao tác (tiếp):
Bước 3. Phân tích dự báo What-if Analysis theo hai biến lãi suất và kì hạn vay. + Để theo dõi, nhập dữ liệu cho khối ô E13:E16 tương tự như B13:B16. + Bổ sung thêm dãy giá trị biến thiên của kì hạn vay vào khối ô F12:I12 để tạo thành khối ô hình chữ nhật. + Nhập vào ô E12 hàm =PMT(C5/12, C6, -C4). + Lặp lại các thao tác để xuất hiện hộp thoại Data Table như ở Bước 2. + Nhập $C$5 vào ô Column input cell. + Nhập $C$6 vào ô Row input cell. + Chọn OK. Kết quả nhận được khối ô E12:I16 trong Hình 4.
- Các bước thao tác (tiếp)
Ảnh
Các bước thao tác (tiếp):
Bước 4. Trích xuất thông tin về ước tính kì hạn vay theo khả năng trả góp hằng tháng căn cứ vào kết quả nhận được. Giá trị trong khối ô I13:I16 xấp xỉ 10 triệu VND. Kết luận: Thời hạn vay sẽ vào khoảng 60 tháng.
NV2. Đưa ra dự báo dựa trên chuỗi thời gian
1. Yêu cầu
Ảnh
1. Yêu cầu:
+ Xét ví dụ minh họa trình bày ở Bài 2 (trang 135). Để tìm ra mối quan hệ phụ thuộc của số lượng hành khách qua sân bay theo các chu kì thời gian, tổ dự án đã thu thập số liệu thống kê lượng hành khách hằng tháng trong quá khứ. + Giả sử tệp Excel chứa chuỗi thời gian gồm hai cột, cột A kiểu date ghi lại chu kì thời gian (theo tháng) và cột B kiểu Number ghi lại số hành khách trong tháng đó (Hình 5).
- Thực hành yêu cầu
Ảnh
Thực hành yêu cầu:
Dựa trên chuỗi thời gian đó, sử dụng công cụ dự báo của Excel để: + Xem kết quả dự báo và các tham số được thiết lập theo mặc định. + Thay đổi một số tham số để hiểu và giải thích ý nghĩa của chúng trong kết quả dự báo nhận được. + Rút ngắn chuỗi thời gian đầu vào, ví dụ bỏ bớt các tháng của năm 2013. Dùng chuỗi thời gian đã rút ngắn để dự báo, so sánh với số liệu thực tế đã có và cho nhận xét.
- Hình 5
Ảnh
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện:
a. Thực hiện các bước sau (cho yêu cầu a và c): Bước 1. Chọn khối ô chứa dữ liệu chuỗi thời gian rồi chọn Data. Bước 2. Chọn Forecast Sheet trong nhóm lệnh Forecst. Hộp thoại Create Forecast Worksheet xuất hiện. Bước 3. Chọn Create, kết quả dự báo được tạo ra theo các thiết lập mặc định và lưu thành một trang mới. Bước 4. Chọn Options để mở hộp thoại Create Forecast Worksheet (Hình 6) và xem thiết lập mặc định cho các tham số: Forecast Start, Forecast End, Confidence Interval.
- Tiếp (2. Hướng dẫn thực hiện)
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện:
+ Bước 5. Kết quả thông tin được khai phá từ dữ liệu là dự báo cho một số tháng tiếp theo. Hình 6 là kết quả dự báo dựa trên tệp dữ liệu đã có dưới dạng biểu đồ đường. Đường màu xanh là biểu diễn dữ liệu hiện có (số lượng hành khách từ 01/01/2009 đến 01/09/2013), đường màu cam là biểu diễn dự đoán dữ liệu trong tương lai (số lượng hành khách từ 01/09/2013 đến 01/09/2015). Hình 7 là kết quả dự báo được trình bày trong khối ô C59:C82.
- Tiếp (2. Hướng dẫn thực hiện)
Ảnh
2. Hướng dẫn thực hiện:
b. Lặp lại các thao tác như trên cho đến Bước 2. Tiếp theo, chọn Options để thay đổi một số tham số trước khi chọn Create xem kết quả và giải trí ý nghĩa. + Bỏ đánh dấu chọn Confidence Interval trước khi chọn Create, rút ra kết luận về tác dụng của lựa chọn này. Đánh dấu lựa chọn Confidence Interval, thay đổi tăng/giảm giá trị của Confidence Interval, chọn Create, cho biết tác động của sự thay đổi tới đồ thị biểu diễn.
- Hình 6 và hình 7
Ảnh
Ảnh
Bài tập vận dụng
Bài tập
Ảnh
Câu hỏi: Nước ta xuất khẩu nhiều mặt hàng, trong đó có hải sản, rau quả là các mặt hàng có tính mùa vụ trong một năm. Hãy sưu tầm một chuỗi thời gian về xuất khẩu hải sản (hoặc rau quả) làm dữ liệu đầu vào và phân tích dự báo dựa trên chuỗi thời gian này để ước tính kim ngạch xuất khẩu trong năm tiếp theo?
Trả lời: Dưới đây là dự báo kim ngạch xuất khẩu cá tra của Việt Nam năm 2024 sử dụng mô hình ARIMA: + Dữ liệu: Thống kê kim ngạch xuất khẩu cá tra theo tháng từ năm 2018 đến tháng 11 năm 2023. + Phương pháp: Mô hình ARIMA(1,1,1). + Kết quả:
- Trả lời
Ảnh
Trả lời: Phân tích: + Dự báo cho thấy kim ngạch xuất khẩu cá tra năm 2024 có thể tăng trưởng khoảng 10% so với năm 2023. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đây chỉ là dự báo ước tính và có thể thay đổi do nhiều yếu tố ảnh hưởng. Kết luận: Phân tích chuỗi thời gian và mô hình dự báo có thể giúp ước tính kim ngạch xuất khẩu hải sản trong năm tiếp theo. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng dự báo chỉ là ước tính và có thể thay đổi do nhiều yếu tố ảnh hưởng.
Ảnh
Cảm ơn
Thank you
Ảnh