Ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và giải pháp nâng cao hiệu quả tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học

Bài viết Ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và giải pháp nâng cao hiệu quả tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học này với mục đích đưa ra cái nhìn tổng quan tình hình nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và đề ra giải pháp nâng cao hiệu quả công tác tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học trên địa bàn.

ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ QUẢN LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU THÍ SINH VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ TUYỂN SINH CHO CÁC CƠ SỞ GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Lê Thị Nguyên An1 Tóm tắt: Trong năm gần đây, bùng nổ ngành công nghệ thông tin nguyên nhân chủ yếu dẫn tới nhiều thách thức lĩnh vực nghiên cứu Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Internet khiến nhà quản lý nhận thấy có nhiều áp lực công việc lĩnh vực đặc thù: hàng không, không gian vũ trụ Thậm chí lĩnh vực khác: giáo dục, tài chính, ngân hàng, y học…cũng chịu áp lực khơng Những thách thức lớn từ ngành giáo dục thường gặp không chất lượng đào tạo, sản phẩm đầu ra… mà áp lực lớn công tác tuyển sinh đầu Với lượng liệu lưu trữ thực tế thí sinh ngày nhiều Nguồn liệu này lại chứa đựng nhiều thông tin có giá trị ảnh hưởng tới cơng tác tư vấn tuyển sinh năm Kết tuyển sinh nhân tố định sự tồn tại và phát triển sở giáo dục đại học Bài viết với mục đích đưa nhìn tổng quan tình hình nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật dự báo khai phá liệu để quản lý sở liệu thí sinh đề giải pháp nâng cao hiệu công tác tuyển sinh cho sở giáo dục đại học địa bàn.  Đặt vấn đề Khai phá liệu thuật ngữ đời vào cuối năm 80 kỷ trước Có nhiều định nghĩa khác khai phá liệu, để diễn đạt cách dễ hiểu khai phá liệu trình tìm kiếm thơng tin hay tri thức có ích, tiềm ẩn mang tính dự đốn khối sở liệu lớn Mục đích việc phát tri thức từ khai phá liệu cốt lõi của quá trình khám phá tri thức Khai phá liệu nhằm tìm mẫu mới, thơng tin tiềm ẩn mang tính dự đốn chưa biết đến, có khả mang lại lợi ích cho người sử dụng khai phá liệu tìm mẫu quan tâm tồn sở liệu, chúng lại bị che giấu số lượng lớn liệu Ngày nay, công nghệ thông tin phát triển đồng nghĩa với việc phát triển phần mềm ứng dụng Phần mềm khai phá liệu cơng cụ phân tích dùng để phân tích liệu, phần mềm cho phép người sử dụng phân tích liệu theo nhiều góc nhìn khác nhau, phân loại liệu theo quan điểm riêng biệt tổng kết mối quan hệ bóc tách Hiện nay, kỹ thuật khai phá liệu áp dụng cách rộng rãi nhiều lĩnh vực khác như: thương mại, sản xuất, khoa học, y tế, marketing, ngân hàng, viễn thông, du lịch, internet…Những thu từ khai phá liệu thật đáng giá Điều chứng minh thực tế như: chẩn đoán bệnh y tế, trang ThS., Trường Đại học Quảng Nam ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU web mua bán qua mạng tăng doanh thu nhờ áp dụng khai phá liệu việc phân tích sở thích mua bán khách hàng… Ứng dụng khai phá liệu diễn mạnh mẽ Big Data ngày phổ biến tác động đến ngành nghề lĩnh vực Các phương pháp khai phá liệu ngày biết đến, ứng dụng rộng rãi nhu cầu cải thiện ngày cao để bắt kịp khả tính tốn, tốc độ phân tích, khối lượng liệu đa dạng Big Data Trong năm qua tiến công nghệ kỹ thuật cung cấp phần mềm với khả tốc độ xử lý thông minh, cho phép nhiều đơn vị vượt khỏi công việc thủ công tẻ nhạt tốn thời gian để phân tích liệu nhanh chóng, dễ dàng tự động Các liệu thu thập ngày phức tạp, lại chứa đựng nhiều thơng tin hữu ích Các cơng ty bán lẻ, ngân hàng, tổ chức tín dụng, cơng ty sản xuất kinh doanh, công ty viễn thông,… ứng dụng khai phá liệu để phân tích vấn đề để tối ưu giá Mơ hình khai phá liệu thường theo bước Hình 1: Qui trình khai phá liệu [1] sau: [1]-Trang 10 [1] Chọn lọc liệu từ sở liệu sẵn có [2] Xác định liệu mẫu cách làm tích hợp liệu [3] Phân tích khối lượng lớn liệu thời gian ngắn sau chuyển đổi liệu thành thơng tin, kiến thức có ý nghĩa [4] Tiến hành khai phá liệu từ có thể: - Đưa định tự động - Đề xuất hạng mục giảm thiểu chi phí, giá thành - Đưa dự báo xác - Khả thấu hiểu khách hàng … [5] Đánh giá mơ hình để khẳng định kết qui trình khai phá vừa thực Sơ lược khai phá liệu sở liệu quan hệ thí sinh  2.1 Các giai đoạn q trình tư vấn tuyển sinh Bài toán khai phá liệu sở liệu quan hệ thí sinh gồm giai đoạn chính: LÊ THỊ NGUYÊN AN [1] Nhận diện thí sinh [2] Thu hút thí sinh [3] Chăm sóc thí sinh [4] Phát triển thí sinh.  Nhận diện thí sinh tiềm năng: thí sinh xem tiềm nhận thấy khả thí sinh chọn sở giáo dục nơi theo học Đại học sau tốt nghiệp trung học phổ thông Đây công việc q trình khai phá, cơng việc phân loại phân tích thí sinh Thí sinh chia thành tập nhỏ với thuộc tính giống giới tính, sở thích, khối học, ngành đăng kí tuyển sinh Nhiệm vụ phân tích thí sinh tìm phân khúc hấp dẫn sở giáo dục đại học dựa thuộc tính thí sinh giới tính nữ nên học sư phạm miễn giảm học phí hội việc làm sau tốt nghiệp thường cao, giới tính nam nên chọn cơng nghệ thơng tin mơi sở giáo dục đại học học động thị trường lao động ln khát nguồn nhân lực… Ngồi ra, giai đoạn này, việc theo dõi hoạt động tương tác thí sinh thông qua kênh tương tác để hỗ trợ việc nhận diện chắn thí sinh tiềm năng.  Thu hút thí sinh tiềm năng: Giai đoạn bước theo dõi, chăm sóc thí sinh nhận diện giai đoạn trước Nhận diện nhóm đối tượng thí sinh khác nhau, sở giáo dục đại học tập trung vào nguồn lực có để thu hút thí sinh nhóm đối tượng Để có lợi cạnh tranh, sở giáo dục đại học dùng phương pháp quản lý, phân tích hỏi đáp thí sinh để điều chỉnh hành vi hoạt động phù hợp Bên cạnh đó, sử dụng phương pháp khác giới thiệu chuẩn đầu sở giáo dục đại học, giới thiệu kí kết hợp tác với nhà tuyển dụng Sau sinh viên tốt nghiệp, giới thiệu trực tiếp gián tiếp thông qua phương tiện truyền thông nên thực điều số thí sinh lựa chọn có chủ định Phát triển thí sinh tiềm năng: Nhiệm vụ giai đoạn để tăng số lượng thí sinh hình thức tăng số lượng tư vấn, tăng giá trị quà tặng gói học tiếng anh miễn phí, gói ơn thi thử tốt nghiệp, gói hoạt động văn nghệ hay trò chơi phổ biến Các công cụ giai đoạn thường sử dụng chương trình tư vấn đặc biệt cung cấp công cụ hỗ trợ dịch vụ chăm sóc tốt hơn, hiệu Các phương pháp thực dựa đánh giá hoạt động tương tác thí sinh hoạt động từ phía đồn tư vấn sở giáo dục đại học - Duy trì thí sinh tiềm năng: Đây vấn đề trọng tâm trình tư vấn tuyển sinh hài lịng thí sinh coi kỳ vọng, hình ảnh, mục tiêu sở giáo dục đại học Bằng phân tích, dự đốn hành động tương tác thí sinh, sở giáo dục đại học sử dụng phương thức chăm sóc tới thí sinh riêng lẻ Có thể phân thành lớp thí sinh có sở thích chọn ngành nghề để tạo lập ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU nhóm nhỏ tương tác với ngày để động viên học - thi trì mối quan hệ lâu dài thí sinh nộp hồ sơ dự tuyển thơi Hoặc giới thiệu ngành nghề đào tạo trực tiếp tới thí sinh hay thực chương trình giới thiệu cho thí sinh tham quan học hỏi sở vật chất sở giáo dục đại học nhằm thu hút hào hứng đồng thời gây ý tạo nên ấn tượng đẹp lịng thí sinh 2.2 Các mơ hình khai phá liệu Trong giai đoạn nêu trên, viết sâu vào nhận diện thí sinh tiềm năng, vấn đề cần lưu ý thực Vấn đề sở giáo dục đại học quan tâm ssaau sát bối cảnh cạnh tranh tuyển sinh khốc liệt nay.[3] Các mơ hình khai phá liệu gồm có: mơ hình phân tích liệu thăm dị (Exploratory Data Analysis), mơ hình phụ thuộc (Dependency Modeling), mơ hình phân cụm (Clustering), mơ hình phát yếu tố bất thường (Anomaly Detection), mơ hình phân tích dự báo (Predictive Analysics) - Mơ hình phân tích liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis): là phương pháp tiếp cận liệu để phân tích mơ tả, kết thường trực quan hóa biều đồ, đồ thị.  - Mơ hình ràng buộc (Dependency Modeling): Xây dựng mơ hình ràng buộc thuộc tính (biến độc lập) liệu - Mơ hình phân cụm (Clustering Modeling): Là phương pháp gom liệu thành cụm với đối tượng có thuộc tính gần - Mơ hình phát yếu tố bất thường (Anomaly Detection): Là mơ hình phát yếu tố bất thường toán khai phá liệu Mơ hình sở giáo dục đại họcquan tâm nghiên cứu ứng dụng Phát bất thường, sở giáo dục đại họccó thể tránh rủi ro xảy ra.  - Mơ hình phân tích dự báo (Predictive Analysics): Là phương pháp cho phép phân loại đối tượng liệu vào số lớp cho trước Khai phá liệu sử dụng thơng tin hữu ích ẩn chứa lượng liệu có sở giáo dục đại học, từ sẽ làm gia tăng lợi cạnh tranh giữa các sở giáo dục đại học với Nói mợt cách khác, thơng tin về thí sinh mà sở giáo dục đại học có càng nhiều thì các chiến lược tư vấn, tuyển sinh, quản lý, đào tạo sở giáo dục đại học hiệu quả Đồng thời, sử dụng liệu có để tìm kiếm thơng tin hữu ích nhằm giúp sở giáo dục đại học phát ngăn ngừa rủi ro tài cơng sức q trình tư vấn Với lý trên, viết phát triển kỹ thuật dự báo áp dụng lĩnh vực quản lý quan hệ thí sinh với sở giáo dục đại học, mơ hình phân cụm mơ hình phân tích dự báo (Hình 2) Trong bối cảnh nay, việc nghiên cứu kỹ thuật dự báo quản lý quan hệ thí sinh để áp dụng tuyển sinh đa số sở giáo dục đại học Việt Nam quan trọng, điển trường Đại học Quảng Nam LÊ THỊ NGUYÊN AN Hình 2: Các mục tiêu hướng đến khai phá liệu quan hệ thí sinh tuyển sinh Thứ nhất, kho liệu thơng tin thí sinh sở giáo dục đại học lớn, chí lớn lên ngày nhiên khơng phải thơng tin hữu ích, có giá trị hỗ trợ việc định Việc khai thác tri thức có ích kho liệu phương pháp khai phá liệu Thơng tin khai phá giúp cho việc phát triển, hồn thiện hệ thống quản trị quan hệ thí sinh sở giáo dục đại học hiệu Từ giúp cho việc định hướng chiến lược phát triển tốt cho trình tư vấn tuyển sinh sở giáo dục đại học Thứ hai, tại sở giáo dục đại học năm gần xuất nhiều ngành mà có nhiều tiềm với số lượng thí sinh đăng kí đầu vào lớn Lượng đăng kí sở giáo dục đại học tăng lên khơng ngừng với lượng thí sinh q nhiều tạo kho liệu thí sinh vô lớn Tuy nhiên, hầu hết sở giáo dục đại học chưa khai thác hết thông tin quan trọng ẩn chứa từ kho liệu lớn để đưa định hướng phát triển hồn thiện q trình tuyển sinh Những thơng tin giúp sở giáo dục đại học đưa chiến lược tư vấn tuyển sinh hợp lý phát rủi ro xảy Thứ ba, nghiên cứu ứng dụng phương pháp khai phá liệu áp dụng cho sở giáo dục đại học vô cần thiết Dựa vào kỹ thuật khai phá liệu, cụ thể kỹ thuật dự báo, thơng tin hữu ích ẩn chứa liệu sử dụng hiệu phát huy tác dụng Các nhà quản lý sở giáo dục đại học sử dụng thông tin để làm sở cho việc định tuyển sinh họ Quản lý sở liệu quan hệ thí sinh sở giáo dục đại học Kỹ thuật khai phá liệu nghiên cứu ứng dụng rộng rãi việc hỗ trợ định sở giáo dục đại học, quản lý rủi ro, đặc biệt lĩnh vực phân loại thí sinh, phân khúc thí sinh nhằm nâng cao hiệu cơng việc tuyển sinh Chất lượng toán khai phá liệu phụ thuộc nhiều vào vấn đề lựa chọn thuộc tính đặc thù phương pháp/thuật tốn phải sử dụng phát triển cho phù ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU hợp Bên cạnh đó, việc tiền xử lý liệu góp phần quan trọng tới thành công việc khai phá liệu Phát triển mơ hình dự báo thay đổi phương pháp hay cách thức tư vấn, hình thức tư vấn dùng sở giáo dục đại học có liên kết sở giáo dục đại học khác Sau thời gian tư vấn, thí sinh thường có xu hướng xem xét, đánh giá, so sánh giá trị mà họ hướng tới để đào tạo sở giáo dục đại học Như kết cạnh tranh, họ có so sánh, đánh giá sau lựa chọn ngành nào, chí sở giáo dục đại học có thơng tin tốt để gửi hồ sơ hay tham gia tiếp dịch vụ từ sở giáo dục đại học cung cấp để trải nghiệm trước định gửi hồ sơ nhập học Trước tình hình đó, sở giáo dục đại học phải có chiến lược hiệu cụ thể để trì các thí sinh và thu hút thêm thí sinh mới.  Hiện nay, có nhiều kỹ thuật dự báo áp dụng để nhận diện, phát gian lận “đánh cắp” thơng tin thí sinh tiến hành tư vấn lơi kéo thí sinh Việc “đánh cắp” thí sinh khiến sở giáo dục đại học khơng biết lí mà thí sinh sở lại chọn nột sở khác để theo học Ngoài ra, sở giáo dục đại học chỉ có thể cho các thí sinh thỏa điều kiện sở giáo dục đại học từ thơng tin thí sinh cung cấp để thơng báo nhập học nhằm tránh rủi ro và thiệt hại cho thí sinh họ khơng đủ điều kiện vào học Theo chúng tơi, thuộc tính thí sinh thường gọi biến dự đốn để phân tích, dự đốn khả thay đổi thí sinh từ sở giáo dục đại học sang sở giáo dục đại học khác lớp tốn chúng tơi dùng thuật toán CART2 (Classification and Regression Trees) để phân loại 3.1 Lĩnh vực ứng dụng khai phá liệu Kỹ thuật khai phá liệu ứng dụng lĩnh vực khác nhiều quốc gia giới Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật khai phá liệu sở giáo dục đại học nhiều quốc gia tiến hành từ nhiều thập kỷ gần Tại Việt Nam, nghiên cứu thực số sở đào tạo sở giáo dục đại học hay viện nghiên cứu Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu vấn đề chưa nhiều [3] Trong khuôn khổ viết tập trung vào vấn đề ứng dụng khai phá liệu lĩnh vực giáo dục mà cụ thể vấn đề tư vấn tuyển sinh- tốn hóc búa sở giáo dục đại học Cụ thể vào việc như: phân lớp thí sinh, quản trị sở liệu quan hệ thí sinh để hỗ trợ sở giáo dục đại học nhận định thí sinh tiềm chăm sóc thí sinh tại, dự báo rủi ro xảy tương lai Điều giúp họ định tư vấn tuyển sinh hiệu định xác 3.2 Các kỹ thuật khai phá liệu Cây phân loại hồi quy (CART) CART định phổ biến sử dụng rộng rãi Cơng cụ CART sử dụng để tìm phân tách nút số Gini- Độ lợi thông tin LÊ THỊ NGUYÊN AN Phân loại thí sinh tư vấn tuyển sinh, phát cảnh báo rủi ro bước quan trọng việc tìm kiếm thí sinh tiềm sở giáo dục đại học Để thực việc đó, đề xuất thực thuật toán khai phá liệu khác để tìm lời giải cho tốn Thí sinh phân loại thuật toán phân loại kỹ thuật khai phá liệu Từ tìm nhóm thí sinh có sở thích ngành học khoa, tiếp sau sở giáo dục đại học có chiến lược riêng cho nhóm thí sinh vậy.  Trong nghiên cứu mình, tác giả sử dụng luật kết hợp để tìm nhóm ngành sở giáo dục đại học mà thí sinh thường hay ưa chuộng Ví dụ thí sinh nữ có chiều cao từ 1.6m có khả học tốt ngoại ngữ thường chọn ngành ngơn ngữ Anh hay Việt Nam học, hay thí sinh người đồng bào dân tộc thiểu số thường chọn ngành bảo vệ thực vật hay công tác xã hội, … thí sinh có khiếm khuyết thể hay chọn ngành cơng nghệ thơng tin… Trong lĩnh vực quản lý sở liệu thí sinh, sử dụng kỹ thuật phân loại dựa vào định (Decision Trees) để phân chia thí sinh thành lớp thí sinh khác Sự khác thí sinh đo theo thang đo đặc thù điểm số môn học họ yêu cầu sở giáo dục đại học mà họ muốn đăng kí học mức độ khác nhau: xuất sắc, giỏi, khá, trung bình, Căn kết đó, sở giáo dục đại học đưa định, chiến lược tư vấn hợp lý tương ứng với lớp thí sinh Phương pháp nhóm sinh viên lớp DT18CTT01 trường đại học Quảng Nam thực Nhóm gồm sinh viên Trần Lê Kim Thảo Phạm Phú Huy, tiến hành nghiên cứu phát triển việc phân tích, đánh giá việc thí sinh có tiếp tục chọn ngành học theo ý định ban đầu hay chuyển sang ngành học tư vấn phù hợp Trong nghiên cứu này, tác giả vào điểm số học tập thí sinh mà tư vấn ngành học phù hợp Cơng cụ mà tác giả sử dụng dựa thuật xây dựng định ID3 viết phần mềm ngơn ngữ lập trình C# Hình 3.1: Cơ sở liệu cũ lưu sở giáo dục đại học đại học ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU Hình 3.2: Giao diện chương trình tư vấn Hình 3.3: Giao diện nhập thơng tin thí sinh cần tư vấn Hình 3.4: Kết cần tư vấn cho thí sinh Kết tư vấn là: Nếu cấp trung học phổ thơng bạn học tốn đạt kết xuất sắc bạn chọn ngành học bậc đại học như: công nghệ thông tin, quản trị kinh doanh, sư phạm toán sư phạm vật lý… 10 LÊ THỊ NGUYÊN AN Kết sau tốt nghiệp đại học dự đoán: nữ - Ngành công nghệ thông tin tốt nghiệp xuất sắc giới tính nam giỏi - Ngành quản trị kinh doanh tốt nghiệp loại - Sư phạm toán xuất sắc - Sư phạm vật lý giỏi với sinh viên nam cho nữ… 3.3 Quá trình tiền xử lý liệu lựa chọn thuộc tính Tiền xử lý liệu lựa chọn thuộc tính liệu đóng vai trị quan trọng vào thành cơng tốn khai phá liệu Dữ liệu tốt điều kiện tiên để thực toán khai phá đạt kết tốt, khơng thể có kết tốt với thuật toán tốt thực liệu chất lượng khơng tốt Lựa chọn thuộc tính đặc thù, phản ánh đầy đủ tập liệu tạo nên thành cơng tốn khai phá liệu Tuy nhiên, thuộc tính đặc thù có ý nghĩa dự báo thường thuộc tính liên quan tới tình trạng điểm số, tài gia đình thí sinh Tóm lại, từ phân tích nghiên cứu trên, nhận thấy cần trọng tâm nghiên cứu vào vấn đề: Nhận diện thí sinh tiềm năng, thuật tốn huấn luyện, phát triển mơ hình phân tích dự báo phát triển hệ tương tác sở giáo dục đại họcvà thí sinh, từ đó, có thể  đề xuất khung nghiên cứu (Hình 4) Theo mơ hình này, liệu thu thập qua hoạt động trực tuyến Dữ liệu liệu khơng có cấu trúc, chúng cần phải tiền xử lý trở thành liệu có cấu trúc tích hợp trước tiến hành khai phá mơ hình dự báo Các mơ hình dự báo mơ hình toán học, thuật toán khai phá liệu Đầu mơ hình dự báo kết dự báo Hình 4: Mơ hình dự báo thí sinh có nộp hồ sơ nhập học với sở giáo dục đại học hay khơng Từ hỗ trợ sở giáo dục đại học xây dựng chiến lược tư vấn phù hợp lớp thí sinh Giải pháp phương pháp thực 4.1 Các giải pháp Để đạt mục tiêu nghiên cứu cụ thể đây, giải pháp sau cần thực hiện: 11 ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU Giải pháp 1: Nghiên cứu kỹ thuật phân lớp, phân cụm áp dụng sở giáo dục đại học cho hoạt động quản lý sở liệu quan hệ thí sinh; kỹ thuật đánh giá thí sinh tiềm năng, đồng thời xác định thí sinh mang đến rủi ro; kỹ thuật dự báo “lịng trung thành” thí sinh Từ đó, đưa mơ hình, kỹ thuật khai phá phù hợp với tình hình sở giáo dục đại học Giải pháp 2: Phát triển mơ hình dự báo khả thay đổi cách thức tư vấn tuyển sinh hỗ trợ sở giáo dục đại họcxây dựng chiến lược hiệu cụ thể để trì các thí sinh và thu hút thêm thí sinh mới.  Giải pháp 3: Phát triển mơ hình phát cảnh báo rủi ro sở giáo dục đại học gặp phải nhằm phát cảnh báo sớm kịp thời rủi ro trình này.  Giải pháp 4: Phát triển hệ tương tác thông tin sở giáo dục đại họcvới thí sinh giúp sở giáo dục đại học nâng cao khả tiếp cận hướng tới tư vấn nhập học thí sinh thành cơng 4.2 Phương pháp thực - Tìm hiểu mơ hình phát cảnh báo khả thay đổi thông tin đăng kí thí sinh - Phát triển kỹ thuật khai phá liệu phát cảnh báo rủi ro dựa phương pháp học máy phân tích thống kê.  - Tối ưu hóa thành phần mơ hình phát cảnh báo đề xuất nhằm nâng cao khả cảnh báo xuất - Đánh giá, kiểm nghiệm khả mơ hình phát cảnh báo đề Kết luận Trên tổng quan nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật dự báo vào lĩnh vực quản trị sở liệu quan hệ thí sinh Đồng thời, nhóm tác giả đề xuất giải pháp cụ thể mục vấn đề Phát thuộc tính đặc trưng quan trọng ảnh hưởng đến hiệu tư vấn tuyển sinh sở giáo dục đại học, tham sớ hóa thuộc tính hay cịn gọi biến dự báo áp dụng mô hình tốn học để đánh giá, phân tích dự báo rủi ro hoạt động tư vấn Khai phá liệu việc xây dựng mơ hình dự báo áp dụng cho lĩnh vực tư vấn tuyển sinh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Phúc, Khai thác liệu, NXB Đại học Quốc gia TPHCM, 2008 [2] Nguyễn Đức Thuần, Nhập môn khai phá liệu quản trị tri thức, NXB Thông tin Truyền thông, 2013 12 LÊ THỊ NGUYÊN AN [3] Nguyễn Văn Chức, “Ứng dụng kỹ thuật quyết định khai phá dữ liệu xây dựng hệ thống tư vấn chọn ngành tuyển sinh đại học”, Tạp chí KH&CN ĐHĐN, số 1(74).2014, Quyển [4] Jiawei Han and Micheline Kamber (2006), Data mining: Concepts &  Technique, Morgan Kaufmann Publishers [5] V Kumar, Data Mining With R Minneapolis, Minnesota, U.S.A, 2017 APPLICATION OF FORECASTING TECHNIQUES IN DATA MINING TO MANAGE CONTESTANTS DATABASES AND SOLUTIONS TO IMPROVE EFFICIENCY IN STUDENT ENROLLMENT FOR HIGHER EDUCATION INSTITUTIONS LE THI NGUYEN AN Quang Nam University Abstract: In recent years, the explosion of information technology industry is the main cause of many challenges in research fields Along with the strong development of the Internet, managers realize that there is too much pressure at work, especially in specific fields: aviation, space Even other fields: education, finance, banking, medicine are also under pressure The major challenges faced by the education industry are not only the quality of training, the outputs but now the biggest pressure is the input number of contestants With more and more data stored in reality about number of contestants This data source contains a lot of valuable information and influences the annual admissions consultation Enrollment results are a decisive factor in the existence and development of higher education institutions today This article aims to give an overview of the research situation and application of forecasting techniques in data mining to manage contestants databases and propose solutions to improve efficiency in student enrollment for higher education institutions in the area 13 ... lớp thí sinh Giải pháp phương pháp thực 4.1 Các giải pháp Để đạt mục tiêu nghiên cứu cụ thể đây, giải pháp sau cần thực hiện: 11 ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU Giải pháp. .. họ Quản lý sở liệu quan hệ thí sinh sở giáo dục đại học Kỹ thuật khai phá liệu nghiên cứu ứng dụng rộng rãi việc hỗ trợ định sở giáo dục đại học, quản lý rủi ro, đặc biệt lĩnh vực phân loại thí. .. giúp sở giáo dục đại học đưa chiến lược tư vấn tuyển sinh hợp lý phát rủi ro xảy Thứ ba, nghiên cứu ứng dụng phương pháp khai phá liệu áp dụng cho sở giáo dục đại học vô cần thiết Dựa vào kỹ thuật