Thư viện Cơ sở dữ liệu

Nghiên cứu này phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến lĩnh vực Marketing, đặc biệt sau sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022. Bằng cách khai thác dữ liệu từ hơn 450.000 tweet về AI và Marketing, nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa chủ đề (CTM) để đánh giá phản ứng của công chúng trước và sau khi triển khai ChatGPT, từ năm 2021 đến đầu tháng 4 năm 2023.

14p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 7 - Gom cụm" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Tổng quan về gom cụm dữ liệu; phương pháp phân hoạch; phương pháp phân cấp; phương pháp dựa trên mật độ; phương pháp dựa trên mô hình. Mời các bạn cùng tham khảo!

146p  bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 6 - Phân lớp dữ liệu" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về phân lớp dữ liệu; phương pháp dựa trên cây quyết định; phương pháp dựa trên Luật; phương pháp dựa trên thể hiện;... Mời các bạn cùng tham khảo!

193p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 5 - Tập thô và ứng dụng phân lớp" bao gồm các nội dung chính sau: Các khái niệm cơ bản; rút gọn thuộc tính và luật phân lớp;... Mời các bạn cùng tham khảo!

61p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 4 - Dãy phổ biến" bao gồm các nội dung chính sau: Các khái niệm cơ bản về dãy phổ biến và ứng dụng trong khai thác dữ liệu; phương pháp khai thác dãy phổ biến, bao gồm thuật toán Apriori cho chuỗi, thuật toán PrefixSpan; các ứng dụng thực tiễn của khai thác dãy phổ biến trong các lĩnh vực như phân tích giao dịch, dự báo, và phân tích hành vi người dùng.

36p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 3 - Tập phổ biến & Luật kết hợp" được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Các khái niệm cơ bản; Thuật toán Apriori; Thuật toán FP-Growth; Độ đo tính lý thú của luật kết hợp. Mời các bạn cùng tham khảo!

88p  bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 2 - Tiền xử lý dữ liệu" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Làm sạch dữ liệu (Data cleaning); Tích hợp dữ liệu (Data integration); Rút gọn dữ liệu (Data reduction); Biến đổi, mã hóa dữ liệu (Data transformation). Mời các bạn cùng tham khảo!

94p  bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Khai thác dữ liệu: Chương 1 - Tổng quan về khai thác dữ liệu" bao gồm các nội dung chính sau: Khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu; quá trình khai thác dữ liệu; ứng dụng và thách thức của khai thác dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

64p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Đề cương cung cấp các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực máy học đồng thời tiếp cận các hướng tiếp cận máy học hiện đại như thuật toán học sâu (Deep Learning) để ứng dụng giải quyết một số bài toán trong thực tế. Qua môn học này sinh viên có thể hiểu và cài đặt được kiến trúc mạng Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) với các framework nổi tiếng như Tensorflow và Pytorch.

9p  bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng Nguyên tắc nhập và chuyển đổi dữ liệu, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Nguyên tắc nhập dữ liệu; Các phần mềm nhập liệu; Giới thiệu Epidata Manager - Entry; Epidata Manager: Tạo form nhập liệu cơ bản; Epdata Entry: Thực hành nhập liệu; Chuyển đổi dữ liệu vào phần mềm thống kê; Chỉnh sửa Form nhập liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

74p  antrongkim0609 06-05-2025 2 2   Download