Font size
WorksheetsChương 4. AI TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾ TÀI CHÍNH
Total questions: 75
Worksheet time: 38mins
Tính năng Forecasting trong Power BI được sử dụng để:
Tính toán thuế thu nhập doanh nghiệp
Dự báo xu hướng của các chỉ tiêu tài chính theo thời gian
Mã hóa dữ liệu kế toán
Phân loại tài khoản kế toán
Trong giao diện RapidMiner, khu vực Repository dùng để:
Chạy mô hình học sâu
Lưu trữ dữ liệu, mô hình và quy trình phân tích
Vẽ biểu đồ trực tiếp
Tạo báo cáo PowerPoint
SAS AI thường được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực:
Thiết kế đồ họa quảng cáo
Ngân hàng, bảo hiểm và quản lý rủi ro tài chính
Quản lý thư viện trường học
Quản lý nhà hàng – khách sạn
Nhận định nào sau đây phản ánh đúng vai trò của dự báo kinh tế – tài chính bằng AI trong hỗ trợ ra quyết định?
A. Thay thế hoàn toàn nhà quản lý, không cần cân nhắc bối cảnh
B. Là công cụ cung cấp kịch bản và con số tham chiếu, giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính
C. Chỉ dùng để trình bày cho đẹp báo cáo
D. Đảm bảo mọi quyết định đều chắc chắn đúng
Giám đốc tài chính muốn gỡ câu hỏi “Hiển thị doanh thu và lợi nhuận theo quý năm 2023” để tự động sinh biểu đồ. Công cụ trực quan nào phù hợp nhất?
AI Visuals trong Power BI
Replace Missing Values trong RapidMiner
Hàm SUMIF trong Excel
MindBridge
A. Vẽ biểu đồ trực quan B. Thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp C. Dự báo xu hướng trong tương lai D. Viết báo cáo tổng kết
A. Vẽ biểu đồ trực quan
B. Thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp
C. Dự báo xu hướng trong tương lai
D. Viết báo cáo tổng kết
Dự báo dòng tiền trong 3 tháng tới của một doanh nghiệp được xếp vào loại dự báo:
Ngắn hạn
Trung hạn
Dài hạn
Kịch bản
Dự báo dân số và nhu cầu năng lượng của một quốc gia đến năm 2045 thuộc loại:
Dự báo ngắn hạn
Dự báo trung hạn
Dự báo dài hạn
Dự báo phi thời gian
Trong quy trình phân tích dữ liệu với RapidMiner, bước đánh giá mô hình bằng các chỉ tiêu như Accuracy, AUC, RMSE giúp người dùng:
Chọn mô hình có giao diện đẹp nhất
So sánh và lựa chọn mô hình có chất lượng dự báo tốt hơn, phù hợp mục tiêu ứng dụng
Giảm số lượng biến đầu vào về 1
Loại bỏ nhu cầu kiểm định mô hình
Một doanh nghiệp sản xuất muốn dự báo nhu cầu tiêu thụ và dòng tiền trong 5 năm tới để lập kế hoạch đầu tư nhà máy mới. Loại dự báo phù hợp nhất là:
Dự báo ngắn hạn phục vụ tác nghiệp
Dự báo trung – dài hạn gắn với hoạch định chiến lược
Dự báo định tính hoàn toàn, không cần số liệu
Dự báo nội bộ chỉ dựa trên cảm tính
Một doanh nghiệp nhỏ muốn nhanh chóng phân tích bảng doanh thu – chi phí trong Excel, nhân sự không rành PivotTable. Công cụ nào phù hợp nhất?
RapidMiner
Excel Analyze Data
SAS AI
Ưu điểm lớn của Excel Analyze Data đối với người mới bắt đầu là:
Bắt buộc phải biết lập trình VBA
Không cần hiểu PivotTable hay hàm phức tạp vẫn khai thác được dữ liệu
Chỉ dùng được khi dữ liệu rất ít
Chỉ hoạt động trên Excel bản mua vĩnh viễn
Dự báo tăng trưởng GDP, lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp của một quốc gia thuộc loại dự báo:
Dự báo vi mô
Dự báo vĩ mô
Dự báo kỹ thuật
Dự báo nội bộ doanh nghiệp
Excel Copilot là:
Một loại hàm tài chính mới
Trợ lý AI tích hợp trong Excel thuộc bộ Microsoft 365
Một dạng biểu đồ động trong Excel
Một phần mềm độc lập không liên quan đến Excel
Trong nghiệp vụ kế toán – kiểm toán, AI giúp phát hiện hiệu quả nhất nội dung nào sau đây?
Thiết kế logo doanh nghiệp
Giao dịch, bút toán bất thường và dấu hiệu gian lận
Màu sắc phù hợp cho báo cáo tài chính
Danh sách nhân viên nghỉ phép
Khi sử dụng các mô hình ARIMA, Holt-Winters để dự báo chỉ số CPI theo quý, ta đang áp dụng loại phương pháp dự báo nào?
Định tính
Định lượng dựa trên chuỗi thời gian
Dự báo kịch bản
Dự báo vi mô định tính
Một hạn chế quan trọng của dự báo bằng Excel Forecast Sheet được nêu trong tài liệu là:
Không thể xử lý dữ liệu phi thời gian.
Không hỗ trợ xuất dữ liệu sang PDF.
Không thể tạo biểu đồ động.
Chỉ dự báo cho dữ liệu đã được lọc.
1 điểm
Không thể vẽ biểu đồ đi kèm
Chỉ dựa trên chuỗi đơn biến, khó khai thác tác động đồng thời của nhiều biến kinh tế
Không thể xử lý dữ liệu hàng tháng
Không cho phép thiết lập khoảng tin cậy
Một đặc điểm quan trọng của dữ liệu kinh tế – tài chính là:
Luôn cố định, không biến động theo thời gian
Đơn giản, ít chiều và dễ dự đoán
Đa chiều, phức tạp và chịu tác động của nhiều yếu tố
Chỉ tồn tại dưới dạng văn bản giấy
Trong bối cảnh có nhiều cú sốc khó lường (dịch bệnh, xung đột địa chính trị), việc diễn giải kết quả dự báo kinh tế – tài chính từ mô hình AI cần:
Coi kết quả mô hình là tuyệt đối, không cần suy nghĩ thêm
Kết hợp chặt chẽ với phân tích bối cảnh và nhận định chuyên gia
Bỏ qua hoàn toàn dự báo định lượng
Chỉ lựa chọn kịch bản lạc quan nhất
Một công ty chứng khoán muốn dự báo biến động chỉ số thị trường trong 6 tháng tới và đồng thời xây dựng nhiều kịch bản lạc quan, cơ sở, bi quan. Đây là ví dụ của:
Dự báo xu thế
Dự báo chu kỳ
Dự báo kịch bản
Dự báo ngẫu nhiên
Khi xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định tài chính, việc kết hợp Excel AI (Forecast Sheet), RapidMiner và Power BI mang lại lợi thế nào so với chỉ dùng một công cụ đơn lẻ?
Không mang lại khác biệt đáng kể
Cho phép tận dụng khả năng chuẩn bị dữ liệu, mô hình hóa phức tạp và trình bày trực quan trong một chuỗi liên mạch
Chỉ làm tăng chi phí và độ phức tạp
Bắt buộc phải xóa dữ liệu gốc sau mỗi bước
Alteryx chủ yếu được sử dụng trong tài chính để:
Lưu trữ văn bản hợp đồng
Cho phép tận dụng khả năng chuẩn bị dữ liệu, mô hình hóa phức tạp và trình bày trực quan trong một chuỗi liên mạch
Chỉ làm tăng chi phí và độ phức tạp
Bắt buộc phải xóa dữ liệu gốc sau mỗi bước
Phân tích dữ liệu lớn và xây dựng mô hình dự báo tài chính
Phân tích dữ liệu lớn và xây dựng mô hình dự báo tài chính
Tổ chức hội nghị trực tuyến
Thiết kế báo cáo dạng văn bản
Ban lãnh đạo căn bản tóm tắt tự động bằng ngôn ngữ tự nhiên về xu hướng doanh thu và lợi nhuận từ dashboard Power BI. Nên sử dụng tính năng nào?
AI Visuals
Smart Narrative
Forecast Sheet
Excel Analyze Data
Một sinh viên muốn thực hành xây dựng mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp bằng các thuật toán Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest mà không cần viết mã. Công cụ phù hợp nhất là:
Excel Analyze Data
RapidMiner
Power BI Smart Narrative
Copilot trong Word
Khi dự báo doanh thu quý bằng Excel Forecast Sheet, việc lựa chọn độ dài chuỗi dữ liệu lịch sử đủ dài và ổn định giúp:
A. Tăng khả năng mô hình nhận diện xu hướng và mùa vụ hợp lý
B. Làm mô hình khó hội tụ
C. Giảm nhu cầu kiểm tra kết quả
D. Loại bỏ hoàn toàn sai số dự báo
Trong các loại phân tích sau, loại nào chủ yếu tập trung mô tả hiện trạng dữ liệu tài chính?
Phân tích mô tả
Phân tích so sánh
Phân tích xu hướng
Phân tích kịch bản
Trong RapidMiner, việc chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra nhằm mục đích:
Giảm dung lượng lưu trữ
Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy
Một doanh nghiệp bán lẻ muốn dùng Analyze Data để phát hiện phòng ban nào có chi phí tăng bất thường. Cách tiếp cận phù hợp là:
Nhập dữ liệu chi phí theo phòng ban, sử dụng Analyze Data để gợi ý các phân tích và biểu đồ so sánh
Vẽ tay từng biểu đồ cột cho từng phòng ban
Chỉ tính tổng chi phí toàn công ty
Dùng MindBridge thay cho Excel
Một giảng viên muốn thiết kế học phần về dự báo kinh tế – tài chính cho sinh viên nắm nhất. Việc cho sinh viên thực hành trước với Excel AI rồi chuyển sang RapidMiner có ý nghĩa sư phạm gì?
Khiến sinh viên khó khăn hơn trong việc tiếp cận công cụ
Giúp sinh viên làm quen với khái niệm dự báo trên nền tảng quen thuộc trước khi tiếp cận công cụ phức tạp hơn
Bắt buộc sinh viên phải thành thạo lập trình trước
Chỉ ảnh hưởng đến số bài lượng môn học
Trong môi trường công sở hiện đại, người lao động biết khai thác đồng thời nhiều công cụ AI (Excel AI, Power BI, RapidMiner, ChatGPT...) sẽ có lợi thế gì so với người chỉ sử dụng một công cụ một cách rời rạc?
Không có khác biệt đáng kể
Dễ bị phụ thuộc công nghệ hơn
Khả năng xây dựng quy trình phân tích – dự báo – báo cáo tối ưu, nâng cao năng suất và chất lượng quyết định
Chỉ làm tăng thời gian thao tác
Doanh nghiệp muốn dự báo doanh thu 6 tháng tới dựa trên dữ liệu doanh thu theo tháng đã có trong Excel. Tính năng nào trong Excel hỗ trợ trực tiếp yêu cầu này?
Analyze Data
Forecast Sheet
Smart Narrative
RapidMiner Repository
Doanh nghiệp nên xem xét chuyển từ Excel AI sang các nền tảng như RapidMiner để dự báo tài chính trong trường hợp nào sau đây?
Khi cần xử lý dữ liệu lớn và phức tạp hơn
Khi muốn giảm chi phí vận hành
Khi không cần dự báo tài chính chính xác
Khi chỉ làm việc với dữ liệu nhỏ và đơn giản
Dữ liệu nào dưới đây cần mô hình dự báo phức tạp nhất?
Dữ liệu rất nhỏ, chỉ gồm vài dòng
Cần mô hình đa biến phức tạp với nhiều biến giải thích và hàng trăm nghìn bản ghi
Chỉ cần tính tổng doanh thu hằng tháng
Chỉ cần vẽ một biểu đồ cột đơn giản
Ai có thể hỗ trợ nhà quản trị tài chính dự báo nội dung nào dưới đây?
Màu sắc của bảng cân đối kế toán
Dòng tiền, nhu cầu vốn lưu động và lợi nhuận kỳ vọng
Số lượng nhân viên nghỉ phép từng tháng
Địa điểm du lịch cho nhân viên
Một ngân hàng cần kết nối dữ liệu giao dịch từ nhiều hệ thống, xử lý Big Data và triển khai mô hình dự báo rủi ro. Công cụ nào dưới đây phù hợp hơn cả?
Excel Forecast Sheet
Alteryx
PowerPoint
MindBridge
Dự báo doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền của một công ty trong 2 năm tới là ví dụ của:
Dự báo vĩ mô
Dự báo vi mô cấp doanh nghiệp
Dự báo chính sách tiền tệ
Dự báo dân số
Khi xuất hiện cú sốc lớn như khủng hoảng tài chính hoặc dịch bệnh, mô hình dự báo dựa hoàn toàn trên dữ liệu lịch sử thường:
Tăng độ chính xác lên tuyệt đối
Không bị ảnh hưởng
Bị suy giảm độ chính xác do dữ liệu mới khác biệt mạnh với quá khứ
Tự động điều chỉnh hoàn hảo mà không cần can thiệp
Một chức năng quan trọng của Copilot trong Excel là:
Tự động thiết kế giao diện PowerPoint
Sinh và giải thích công thức Excel bằng ngôn ngữ tự nhiên
Quản lý tài khoản người dùng Windows
Chỉ đổi màu nền bảng tính
Một nhà phân tích muốn dùng Excel Forecast Sheet để dự báo doanh thu, sau đó trình bày kết quả trên Power BI. Trình tự sử dụng công cụ hợp lý nhất là:
Dự báo trên Excel – Nhập kết quả sang Power BI để trực quan hóa
Dự báo trên Power BI – Nhập kết quả vào Excel rồi xóa dữ liệu gốc
Chỉ dùng Power BI, không cần dữ liệu nguồn
Chỉ dùng Excel, không cần trực quan hóa
Trong RapidMiner, vùng Process Panel có chức năng:
Hiển thị kết quả đầu ra
Kéo – thả các operator để xây dựng quy trình xử lý dữ liệu
Quản lý tài khoản người dùng
Lưu trữ file Excel gốc
Điểm khác biệt chính giữa Analyze Data và Copilot trong Excel là:
Analyze Data chỉ chạy trên Excel Online, Copilot chỉ chạy trên Excel 2010
Analyze Data thiên về gợi ý phân tích và biểu đồ, Copilot có thể sinh công thức, báo cáo và giải thích chi tiết bằng văn bản
Analyze Data dùng mô hình ngôn ngữ lớn, Copilot không dùng AI
Analyze Data chỉ đọc file CSV, Copilot chỉ đọc file XLSX
Power BI AI Visuals chủ yếu dùng để:
Tạo cơ sở dữ liệu SQL
Tạo biểu đồ thông minh dựa trên truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
Quản lý hệ thống email nội bộ
Viết mã Python cho mô hình dự báo
Một nhóm phân tích tài chính muốn xây dựng quy trình chuẩn gồm: thu thập dữ liệu → tiền xử lý → mô hình hóa bằng RapidMiner → trực quan hóa và chia sẻ báo cáo trên Power BI. Ưu điểm lớn nhất của cách kết hợp này là:
Giảm nhu cầu hiểu biết về dữ liệu
Tận dụng được thế mạnh từng công cụ từ giai đoạn xử lý đến trình bày kết quả
Chỉ cần một người vận hành duy nhất
Loại bỏ nhu cầu kiểm tra sai số dự báo
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, vai trò chính của trí tuệ nhân tạo là gì?
Thay thế hoàn toàn kế toán viên và kiểm toán viên
Hỗ trợ phân tích, phát hiện bất thường, dự báo và tự động hóa quy trình
Quản lý hệ thống email nội bộ
Lưu trữ dữ liệu trên đám mây
Hỗ trợ xử lý, phân tích khối dữ liệu lớn và phát hiện mẫu, xu hướng
Hỗ trợ xử lý, phân tích khối dữ liệu lớn và phát hiện mẫu, xu hướng
Chỉ dùng để thiết kế slide trình bày báo cáo
Chỉ dùng để lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu
Phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính có mục tiêu chính là:
Thay thế toàn bộ công việc của nhà quản lý
Biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị phục vụ quyết định
Tăng số lượng báo cáo càng nhiều càng tốt
Giảm số lượng chỉ tiêu tài chính phải theo dõi
Smart Narrative trong Power BI có chức năng chính là:
Tự động sinh văn bản giải thích, tóm tắt xu hướng từ biểu đồ và số liệu
Tự động sao lưu file báo cáo
Tạo biểu đồ 3D
Thay đổi giao diện người dùng
Excel Analyze Data là gì?
Một hàm Excel tính toán thống kê cơ bản
Tính năng AI trong Excel giúp phân tích dữ liệu và gợi ý bảng, biểu đồ
Một định dạng file Excel đặc biệt
Một loại biểu đồ mới trong Excel
Khi đánh giá mô hình dự báo trong RapidMiner, chỉ tiêu RMSE (Root Mean Square Error) càng nhỏ thường cho thấy:
Sai số dự báo trung bình càng nhỏ, mô hình phù hợp dữ liệu tốt hơn
Mô hình chắc chắn sai hoàn toàn
Mô hình không cần dữ liệu lịch sử
Mô hình chỉ phù hợp với dữ liệu văn bản
Một sinh viên muốn đặt câu hỏi dạng “Tổng lợi nhuận năm 2023 là bao nhiêu?” trực tiếp trên bảng dữ liệu Excel và nhận lại kết quả cùng gợi ý biểu đồ. Nên dùng:
PivotTable truyền thống
Tính năng Analyze Data
Tính năng Forecast Sheet
Tính năng Smart Narrative
Bước làm sạch và xử lý dữ liệu KHÔNG bao gồm nội dung nào sau đây?
(a)
A. Xử lý giá trị thiếu và dữ liệu trùng lặp B. Chuẩn hóa đơn vị đo lường C. Loại bỏ dữ liệu nhiều, không hợp lý D. Thiết kế giao diện PowerPoint cho bài trình bày
Xử lý giá trị thiếu và dữ liệu trùng lặp
Chuẩn hóa đơn vị đo lường
Loại bỏ dữ liệu nhiều, không hợp lý
Thiết kế giao diện PowerPoint cho bài trình bày
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, vì sao chỉ dựa vào mô hình thống kê hoặc học máy mà thiếu hiểu biết kinh tế học là chưa đủ?
Vì mô hình luôn cho kết quả giống nhau
Vì không thể giải thích kết quả dưới góc độ cơ chế vận hành của nền kinh tế và thị trường
Vì mô hình không cần dữ liệu đầu vào
Vì kết quả dự báo luôn đúng
Ưu điểm nổi bật của học máy và học sâu trong xử lý dữ liệu kế toán – tài chính là gì?
Chỉ xử lý được dữ liệu nhỏ, cấu trúc đơn giản
Tự động xử lý được khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn
Bắt buộc phải chọn mẫu thủ công để phân tích
Chỉ phân tích được dữ liệu văn bản phi cấu trúc
Một kiểm toán viên muốn tự động gắn cờ các bút toán bất thường trong số cái để tập trung kiểm tra sâu hơn. Nền tảng nào phù hợp nhất?
Power BI Smart Narrative
MindBridge
Excel Analyze Data
ChatGPT
Trong quá trình phân tích dữ liệu với Excel AI hoặc RapidMiner, vì sao bước làm sạch dữ liệu đặc biệt quan trọng?
Giúp file dữ liệu đẹp hơn khi in ra
Giúp giảm hoàn toàn nhu cầu phải kiểm tra kết quả
Dữ liệu sai, thiếu sẽ làm mô hình phân tích và dự báo sai lệch
Giúp tăng tốc độ Internet
Khoảng tin cậy (confidence interval) trong kết quả dự báo của Excel giúp người dùng:
Biết chính xác giá trị tương lai không sai số
Hiểu được khoảng giá trị dự kiến và mức độ bất định của dự báo
Giảm sai số dự báo về 0
Tăng số lượng điểm dữ liệu lịch sử
Trong case study dự báo phá sản doanh nghiệp bằng RapidMiner, việc gán thuộc tính Bankruptcy làm label (nhãn) có ý nghĩa gì?
A. Cho phép RapidMiner hiểu đây là biến đầu vào
B. Cho phép RapidMiner hiểu đây là biến mục tiêu cần dự đoán trong bài toán phân loại
C. Giảm kích thước dữ liệu huấn luyện
D. Thay đổi đơn vị đo lường của tất cả biến
Ngành nào dưới đây được xem là tiên phong ứng dụng AI trong phân tích và ra quyết định tài chính?
Ngành giáo dục mầm non
Ngành ngân hàng
Ngành nông nghiệp trồng trọt
Ngành du lịch lữ hành
Đặc điểm nổi bật về cách tương tác của Analyze Data trong Excel là gì?
Chỉ nhập được lệnh bằng mã nhị phân
Yêu cầu viết hàm thống kê phức tạp
Cho phép đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trên vùng dữ liệu
Chỉ hoạt động khi không có kết nối Internet
Ứng dụng điển hình của AI trong kế toán và kiểm toán là gì?
Tự động thiết kế logo doanh nghiệp
Tự động nhập liệu, đối chiếu số liệu và kiểm tra chứng từ
Tự động tuyển dụng nhân sự
Tự động lập kế hoạch du lịch cho nhân viên
MindBridge là nền tảng AI được thiết kế chuyên biệt cho:
Kế hoạch nhân sự và đào tạo
Kiểm toán và phát hiện gian lận trong dữ liệu kế toán
Thiết kế website thương mại điện tử
Quản lý kho hàng vật tư
Một nhóm chuyên gia xây dựng dự báo kinh tế chủ yếu dựa trên khảo sát, hội thảo, ý kiến chuyên gia hơn là dữ liệu lịch sử. Đây là loại dự báo:
Định lượng
Định tính
Công ty bảo hiểm muốn xây dựng mô hình chấm điểm rủi ro cho khách hàng vay vốn và dự báo khả năng vỡ nợ. Bộ công cụ nào thường được sử dụng?
Power BI AI Visuals
SAS AI
Excel Analyze Data
Copilot trong Word
RapidMiner là công cụ thuộc nhóm:
Phần mềm soạn thảo văn bản
Nền tảng phân tích dữ liệu và học máy với giao diện kéo – thả
Ứng dụng quản lý email
Phần mềm kế toán tài chính
Một tổ chức quốc tế công bố dự báo giá dầu năm tới với ba kịch bản: lạc quan, cơ sở và bi quan kèm giá định chi tiết. Cách tiếp cận này thể hiện rõ đặc trưng nào của dự báo kinh tế – tài chính?
A. Chỉ có một kịch bản duy nhất
B. Tính kịch bản và gắn với giả định chính sách, bối cảnh
C. Bỏ qua hoàn toàn dữ liệu lịch sử
D. Tính tất định tuyệt đối
Kế toán viên cần yêu cầu AI trong Excel tạo công thức tính lợi nhuận gộp và giải thích công thức đang tính gì. Tính năng nào nên được sử dụng trước tiên?
Analyze Data
Forecast Sheet
Copilot trong Excel
Smart Narrative
Khi dùng ChatGPT hoặc Gemini để phân tích bảng dữ liệu lợi nhuận theo quý, bước nào thể hiện việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm?
Sao chép nguyên kết quả AI vào báo cáo mà không kiểm tra
Kiểm tra chéo với số liệu gốc, chỉnh sửa và bổ sung minh chứng trước khi nộp
Yêu cầu AI viết càng dài càng tốt để báo cáo nhiều trang
Chỉ quan tâm đến hình thức trình bày, bỏ qua số liệu
Quy trình phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính cơ bản gồm các bước theo thứ tự đúng là:
Phân tích → Thu thập → Làm sạch → Trực quan hóa
Thu thập → Làm sạch & xử lý → Phân tích → Trực quan hóa & báo cáo
Trực quan hóa → Thu thập → Phân tích → Làm sạch
Thu thập → Dự báo → Phân tích → Làm sạch
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, việc kết hợp cả phân tích định lượng và định tính giúp:
Chỉ làm báo cáo dài hơn, không thêm giá trị
Vừa có cơ sở số liệu, vừa phân ánh được bối cảnh và yếu tố phi tài chính
Loại bỏ hoàn toàn yếu tố chủ quan
Giảm nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử
Một báo cáo tài chính quỹ cần gửi cho Ban Giám đốc trong vòng 5 phút. Để tạo nhanh phần nhận xét xu hướng từ dashboard Power BI, kế toán nên ưu tiên:
Vẽ lại toàn bộ biểu đồ bằng Excel
Dùng Smart Narrative để sinh nhận xét tự động rồi chỉnh sửa lại
Nhập tay từng câu mô tả xu hướng
Chỉ gửi bảng số liệu thô, không có giải thích
Một mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp trong RapidMiner cho độ chính xác tổng thể cao, nhưng tỷ lệ phát hiện đúng doanh nghiệp phá sản (Recall cho lớp phá sản) khá thấp. Rủi ro lớn nhất trong ứng dụng thực tiễn là:
Gắn cờ nhầm quá nhiều doanh nghiệp an toàn
Bỏ sót nhiều doanh nghiệp có nguy cơ phá sản thực sự
Tăng chi phí lưu trữ dữ liệu
Dự báo thua lợi nhuận cho các doanh nghiệp
Khi sử dụng RapidMiner bản miễn phí cho bài toán dự báo tài chính, trở ngại nào sau đây có thể xuất hiện?
Không có bất kỳ thuật toán học máy nào
Bị giới hạn về quy mô dữ liệu và một số tính năng nâng cao
Không thể nạp dữ liệu từ file Excel
Không có khả năng trực quan hóa kết quả
