Câu hỏi về Mô hình Dự báo

Mô hình AIRMA kết hợp những yếu tố chính nào?

• Tự hồi quy, phân tích, trung bình cộng

• Mùa vụ, xu hướng, ngẫu nhiên

• Hồi quy, hồi tiếp, tương tác

• Phân tích, tổng hợp, dự đoán

Phương pháp Exponential Smoothing sử dụng nguyên tắc nào?

• Trọng số của các giá trị gần đây lớn hơn

• Giá trị lớn nhất quyết định dự đoán

• Giá trị trung bình làm cơ sở dự báo

• Trọng số của các giá trị cũ hơn lơn hơn

Mô hình dự báo chuỗi thời gian hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào trong quản trị tác nghiệp TMDT?

• Tăng cường doanh thu tức thì

• Tăng cường tiếp cận thị trường quốc tế

• Tạo ra sản phẩm mới

• Dự đoán và điều chỉnh chiến lược dựa trên xu hướng dữ liệu lịch sử

Tại sao mô hình dự báo chuỗi thời gian lại quan trọng trong TMDT?

• Dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn

• Giảm thiểu chi phí quản lý

• Tăng cường quan hệ đối tác

• Giúp quản lý khách hàng

Lọc công tác dựa trên người dùng ( User-based Collaborative Fitering ) dựa vào yếu tố nào để gợi ý sản phẩm?

• Tương đồng giữa các sản phẩm

• Tương đồng giữa các người dùng

• Đánh giá của các nhà sản xuất

• Mức giá sản phẩm

Phương pháp lọc công tác dựa trên sp ( Item-based Collaborative Filtering) tập trung vào gì?

• Sở thích người dùng

• Mức độ tương tự giữa các sp

• Thời gian mua hàng

• Giá trị đơn hàng

Điểm khác biệt giữa lọc cộng tác dựa trên người dùng và sản phẩm là gì?

• Thời gian xử lý dữ liệu

• Mức độ phức tạp của thuật toán

• Số lượng người dùng yêu cầu

• Cách tính toán độ tương đồng

Lọc công tác dựa trên người sử dụng phương pháp nào để tính độ tương đồng giữa các người dùng?

• Phân tích thành phần chính

• Cosine Similarity, Pearson Corelation

• Hồi quy tuyến tính, Logistic

• Tru

ông tác dựa trên ngư��i sử dụng phương pháp nào để tính độ tương đồng giữa các người dùng?

• Phân tích thành phần chính

• Cosine Similarity, Pearson Corelation

• Hồi quy tuyến tính, Logistic

• Trung bình động

Lọc công tác dựa trên sp giúp doanh nghiệp trong TMDT như thế nào?

• Tăng giá trị trọn đời khách hàng

• Tối ưu hóa gợi ý sản phẩm tương tự với nhưng gì khách hàng đã mua

• Giảm chi phí vận hành

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi