Đăng nhập để tải tài liệu không giới hạn
Tham gia 8.000+ người dùng Thư Viện Luận Án
Đang tải tài liệu...
KHAI THÁC DỮ LIỆU LỚN TRONG VIỆC TÍNH CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG Ở VIỆT NAM (TRƯỜNG HỢP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH)
Thống kê
Luận án "Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính Chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (Trường hợp Thành phố Hồ Chí Minh)" của Nguyễn Thanh Bình tập trung giải quyết những hạn chế cố hữu của phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống cho Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), bao gồm chi phí cao, thời gian kéo dài và sai số. Nghiên cứu nhận diện tiềm năng của dữ liệu lớn từ nền kinh tế số để cung cấp thông tin giá kịp thời, đa dạng và có tần suất cao hơn, phù hợp với định hướng của Chính phủ Việt Nam về hiện đại hóa hệ thống thống kê quốc gia.
Mục tiêu chính của luận án là xây dựng quy trình khai thác thông tin giá từ dữ liệu lớn, phát triển các kỹ thuật tính toán CPI dựa trên nguồn dữ liệu này, đồng thời ứng dụng mô hình hồi quy Hedonic để điều chỉnh sự thay đổi chất lượng hàng hóa. Nghiên cứu cũng phân tích tính phù hợp của mô hình Hedonic và đưa ra các hàm ý chính sách cho việc triển khai thực thi. Về mặt lý thuyết, luận án đóng góp một phương pháp tiếp cận mới trong thu thập thông tin thống kê. Về mặt thực tiễn, nó xây dựng quy trình khai thác thông tin giá từ các trang web bán hàng trực tuyến ở Việt Nam, quy trình tính toán CPI từ dữ liệu lớn, và mô hình hồi quy Hedonic để điều chỉnh chất lượng sản phẩm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hồi quy Hedonic xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá máy tính xách tay và chỉ số giá sản phẩm này theo mô hình Hedonic có xu hướng giảm, phản ánh đúng biến động thị trường công nghệ. Chỉ số giá tiêu dùng tính toán từ dữ liệu lớn thể hiện sự ổn định, nhạy bén và có tính đại diện mẫu cao hơn so với phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, việc triển khai vẫn đối mặt với các thách thức về tính pháp lý, nguồn nhân lực, kỹ thuật học máy và cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin.
Tải không giới hạn tất cả tài liệu, không cần chờ. Chỉ từ 199.000đ/tháng.
Xem gói hội viên