Dự báo số tiền khách hàng mua sản phẩm hàng năm

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG DỰ BÁO SỐ TIỀN KHÁCH HÀNG MUA SẢN PHẨM HÀNG NĂM Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC HÀ NỘI – 2019 DSS Mục lục LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG Khảo sát trạng Dữ liệu khảo sát 3.1 Khái niệm: 3.2 Mơ hình hồi quy .6 3.3 Sử dụng hồi quy tập liệu khảo sát CHƯƠNG II PHÂN TÍCH HỆ THỐNG 14 Các chức hệ thống trợ giúp nhà quản lý 14 Sơ đồ luồng liệu 15 2.1 Biểu đồ mức ngữ cảnh 15 2.2 Biểu đồ mức đỉnh 15 2.3 Biểu đồ mức đỉnh 16 CHƯƠNG III THIẾT KẾ HỆ THỐNG 18 Ngôn ngữ viết chương trình 18  Front-end: 18  Back-end: 20 Giao diện Website 22 Nguồn tài liệu tham khảo: 23 DSS LỜI MỞ ĐẦU Trí tuệ nhân tạo học máy hai lĩnh vực thu hút nhiều quan tâm Bởi nhìn vào thực tế thấy robot, máy móc lập trình phần mềm có sử dụng trí tuệ nhân tạo trở thành thành phần thiếu phát triển kinh tế nâng cao chất lượng sống người Machine Learning tập trí tuệ nhân tạo khoá học machine learning thường mở đầu với thuật tốn hồi quy tuyến tính Trong phân tích hoạt động kinh doanh nhiều lĩnh vực khác, hồi quy công cụ phân tích đầy sức mạnh khơng thể thay Nó phương pháp thống kê dùng để ước lượng, dự báo kiện xảy tương lai dựa vào quy luật khứ Phân tích hồi quy nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc biến (gọi biến phụ thuộc) vào hay nhiều biến khác (gọi biến độc lập) Trong phân tích hồi quy, có hai loại biến biến định lượng biến định tính Biến định lượng biến mà giá trị quan sát số Biến định tính thường biểu thị có hay khơng có tính chất biểu thị mức độ khác tiêu thức, thuộc tính đó, chẳng hạn giới tính, tơn giáo, chủng tộc, nơi cư trú, Những biến định tính có ảnh hưởng biến phụ thuộc phải đưa vào mơ hình hồi quy DSS Chính vậy, em chọn đề tài “DỰ BÁO SỐ TIỀN KHÁCH HÀNG MUA SẢN PHẨM HÀNG NĂM” sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để xậy dựng hệ hỗ trợ định cho nhà quản lý DSS CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG Khảo sát trạng Dự báo số nhiệm vụ quan trọng công ty Việc dự báo thực ảnh hưởng đến định tiếp thị bán hàng, có khả định phát triển công ty Trước lên kế hoạch chi tiết cho chương trình nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng , công ty cần phải ý đến cách xác định yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hang khách hàng Sẽ thật lãng phí chiến dịch lại nhắm đến yếu tố mang lại lơi nhuận thật tồi tệ làm giảm doanh thu bạn Điều khơng giúp bạn bán nhiều sản phẩm mà ngược lại, gây tổn thất, lãng phí cho doanh nghiệp bạn Dữ liệu khảo sát Dữ liệu sử dụng liệu cơng ty thương mại điện tử có trụ sở thành phố New York chuyên bán quần áo trực tuyến họ có buổi tư vấn phong cách quần áo cửa hàng Khách hàng đến cửa hàng, có buổi gặp gỡ với stylist cá nhân, sau họ nhà đặt hàng ứng dụng di động trang web cho quần áo họ muốn Công ty cố gắng định xem nên tập trung phát triển vào trải nghiệm ứng dụng di động hay trang web họ DSS Hình 1: Dữ liệu thống kê  Chú thích liệu  Avg Session Length: Thời gian trung bình buổi tư vấn(phút)   Time on App: Thời gian trung bình người dùng app(phút) Time on Website: Thời gian trung bình người dùng website(phút)  Length of Membership: Thời gian khách hàng gắn bó(năm)  Yearly Amount Spent: Tổng số tiền khách hàng bỏ năm ($)  Link nguồn liệu khảo sát: https://www.kaggle.com/kolawale/focusing-on-mobile-app-or-website DSS Phân tích hồi quy 3.1 Khái niệm: Phân tích hồi quy (regression analysis) kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp với tập hợp kết quan sát biến phụ thuộc biến độc lập Nó cho phép đạt kết ước lượng tốt mối quan hệ chân thực biến số Từ phương trình ước lượng này, người ta dự báo biến phụ thuộc (chưa biết) dựa vào giá trị cho trước biến độc lập (đã biết) 3.2 Mơ hình hồi quy DSS DSS DSS 3.3 Sử dụng hồi quy tập liệu khảo sát Sử dụng python để phân tích liệu:  Import thư viện đọc liệu:  Tông quan tập liệu: DSS  Xét phân bố cặp liệu: 10 DSS Ở ta quan tâm đến hàng cuối biến cần dự báo(Yearly amount spent) qua biến độc lập  Luyện Model - Tách train test data 11 DSS - Luyện model Ta hệ số hồi quy biến độc lập(Avg Session Length, Time on App, Time on Website, Length of Membership) 25.98, 38.59, 0.19, 61.27 12 DSS  Đánh giá - Sai số tuyệt đối : 7.23 - Sai số bình phương trung bình: 79.81 - Sai số bậc trung bình: 8.93 - Hệ số xác định R2: 0.99 Từ hệ số xác định ta thấy biến độc lập giải thích 99% biến phụ thuộc 13 DSS Phân bố phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn 14 DSS CHƯƠNG II PHÂN TÍCH HỆ THỐNG Các chức hệ thống trợ giúp nhà quản lý Trên hệ thống thông tin với sở liệu bán hàng thu thập, lãnh đạo công ty cần định Việc định cơng tác quản lí lãnh đạo, hay nhà quản lí Hệ thống trợ giúp định cho phép thực trợ giúp liệt kê Các trợ giúp có ý nghĩa nhà quản lí, hay lãnh đạo cơng ty đưa định cuối Trong trường hợp này, phần mềm máy tính cơng cụ giúp cho người định quản lí 15 DSS Hình Biểu đồ phân cấp chức Sơ đồ luồng liệu 2.1 Biểu đồ mức ngữ cảnh Hình 3: Biểu đồ mức ngữ cảnh 2.2 Biểu đồ mức đỉnh 16 DSS Hình 4: Biểu đồ mức đỉnh 2.3 Biểu đồ mức đỉnh Chức xử lý liệu Hình 5: Biểu đồ luồng liệu cho chức xử lý liệu Chức dự đoán 17 DSS Hình 8: Biểu đồ luồng liệu cho chức dự đốn Chức mơ hình Hình 7: Biểu đồ luồng liệu cho chức mơ hình 18 DSS CHƯƠNG III THIẾT KẾ HỆ THỐNG Ngôn ngữ viết chương trình  Front-end:  HTML HTML từ viết tắt HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc trang Web tạo loại tài liệu xem trình duyệt HTML tạo phát triển tổ chức W3C (World Wide Web Consortium)Hiện phiên HTML HTML5 với nhiều tính ưu việt so với phiên cũ  CSS CSS (viết tắt Cascading Style Sheets) ngôn ngữ định dạng sử dụng để mơ tả trình bày trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí phơng chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích loại thiết bị có kích thước hình khác nhau, chẳng hạn hình lớn, hình nhỏ điện thoại hay máy tính CSS độc lập với HTML sử dụng với ngôn ngữ đánh dấu xây dựng dựa XML CSS tuân theo chuẩn chung W3C quy định  JavaScript JavaScript ngôn ngữ nhỏ nhẹ chạy mơi trường máy chủ lưu trữ (ví dụ: trình duyệt web), JavaScript có 19 ... tài “DỰ BÁO SỐ TIỀN KHÁCH HÀNG MUA SẢN PHẨM HÀNG NĂM” sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để xậy dựng hệ hỗ trợ định cho nhà quản lý DSS CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG Khảo sát trạng Dự báo số nhiệm... người dùng website(phút)  Length of Membership: Thời gian khách hàng gắn bó (năm)  Yearly Amount Spent: Tổng số tiền khách hàng bỏ năm ($)  Link nguồn liệu khảo sát: https://www.kaggle.com/kolawale/focusing-on-mobile-app-or-website... áo trực tuyến họ có buổi tư vấn phong cách quần áo cửa hàng Khách hàng đến cửa hàng, có buổi gặp gỡ với stylist cá nhân, sau họ nhà đặt hàng ứng dụng di động trang web cho quần áo họ muốn Công