PHẦN 1 – GIỚI THIỆU 1.Lí do chọn đề tài Việc chọn đề tài "Phân Tích Tương Quan và Ảnh Hưởng của Các Chỉ Số Kinh Tế và Xã Hội Đối với Phát Triển Bền Vững Của Các Quốc Gia" có thể được giả
GIỚI THIỆU
Lí do chọn đề tài
Việc chọn đề tài "Phân Tích Tương Quan và Ảnh Hưởng của Các Chỉ Số Kinh Tế và Xã Hội Đối với Phát Triển Bền Vững Của Các Quốc Gia" có thể được giải thích qua những lý do sau:
Phản ánh đa chiều: Các chỉ số lựa chọn phản ánh đa chiều về mặt kinh tế, xã hội và môi trường kinh doanh, giúp nghiên cứu đánh giá đầy đủ hơn về sự phát triển của mỗi quốc gia. Ảnh hưởng đối với sự phát triển bền vững: Các chỉ số được chọn liên quan trực tiếp đến khía cạnh quan trọng của phát triển bền vững, bao gồm tiêu thụ điện năng, tỷ lệ tiếp cận điện, nông nghiệp, và các yếu tố xã hội.
Sự đa dạng: Các chỉ số bao quát nhiều lĩnh vực, tạo ra một nghiên cứu đa dạng và phong phú, giúp hiểu rõ sự đa dạng trong sự phát triển của các quốc gia. Đóng góp cho chính sách địa phương và Quốc Tế: Kết quả nghiên cứu có thể đóng góp vào việc hình thành và thực thi chính sách kinh tế và xã hội tại cấp địa phương và quốc tế.
Thách thức nghiên cứu: Sự phức tạp trong việc phân tích tương quan và ảnh hưởng giữa các chỉ số tạo ra thách thức nghiên cứu, mang lại cơ hội khám phá và hiểu rõ sâu sắc hơn về mối liên quan giữa các yếu tố khác nhau.
Các chỉ số có liên quan tích cực với phát triển: Các chỉ số đã chọn có thể được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng tích cực đối với phát triển bền vững, điều này làm tăng giá trị và ý nghĩa của nghiên cứu.
Hỗ trợ quyết định chính sách và kế hoạch phát triển: Kết quả nghiên cứu có thể hỗ trợ quyết định chính sách và kế hoạch phát triển của các quốc gia, đặc biệt là trong bối cảnh ngày càng quan trọng của phát triển bền vững.
Tóm lại, việc phân tích các chỉ số này có thể mang lại thông tin hữu ích, đóng góp vào kiến thức và hỗ trợ quyết định chính sách liên quan đến phát triển bền vững
Mục tiêu của tiểu luận
Đánh giá mức độ phát triển bền vững: Xác định và đánh giá mức độ phát triển bền vững của các quốc gia dựa trên các chỉ số kinh tế và xã hội đã được chọn. Tìm hiểu tương quan giữa các chỉ số: Phân tích tương quan giữa các chỉ số để hiểu rõ mối liên quan giữa các khía cạnh khác nhau của phát triển. Ảnh hưởng của các yếu tố đến sự phát triển: Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế và xã hội đối với phát triển bền vững, xác định những yếu tố quan trọng nhất. Đề xuất chính sách phát triển: Dựa trên kết quả phân tích, đề xuất các chính sách và biện pháp hỗ trợ phát triển bền vững cho các quốc gia tương ứng. Tạo nền tảng cho nghiên cứu tương lai: Cung cấp một nền tảng nghiên cứu cho những nghiên cứu tương lai liên quan đến mối liên quan giữa các chỉ số kinh tế và xã hội với phát triển bền vững.
Thách thức là cơ hội: Đề cập đến những thách thức và cơ hội trong việc đạt được phát triển bền vững, nhất là trong bối cảnh các yếu tố kinh tế và xã hội đang ngày càng quan trọng.
Phản ánh chiều sâu và hiểu biết sâu rông: Duyệt sâu vào mối quan hệ giữa các chỉ số và phát triển bền vững, cung cấp hiểu biết chiều sâu và phản ánh.
Hỗ trợ quyết định chính sách: Hỗ trợ quyết định chính sách và định hình kế hoạch phát triển trong tương lai của các quốc gia.
Mục tiêu chính là mang lại thông tin hữu ích và phân tích sâu sắc về mối liên quan giữa các yếu tố kinh tế và xã hội với phát triển bền vững, từ đó đóng góp vào việc hiểu rõ hơn và thúc đẩy phát triển bền vững trên toàn cầu.
Phạm vi nghiên cứu
Chọn lựa chỉ số: Xác định một số lượng cụ thể các chỉ số kinh tế và xã hội để nghiên cứu, chú trọng vào những chỉ số quan trọng và có thể ảnh hưởng đến phát triển bền vững.
Quốc gia nghiên cứu: Xác định danh sách các quốc gia sẽ được nghiên cứu.
Có thể là một số quốc gia đại diện cho các khu vực khác nhau hoặc các quốc gia có đặc điểm đặc trưng cần nghiên cứu.
Thời gian nghiên cứu: Xác định khoảng thời gian nghiên cứu, có thể là một chu kỳ thời gian cụ thể hoặc nhiều chu kỳ để quan sát xu hướng và biến động. Phương pháp phân tích: Chọn lựa phương pháp phân tích thích hợp
Dữ liệu: Xác định nguồn dữ liệu sẽ được sử dụng Có thể là dữ liệu tự thu thập, dữ liệu từ tổ chức quốc tế, hay sử dụng các cơ sở dữ liệu công cộng.
Xử lý dữ liệu: Mô tả cách xử lý dữ liệu trước khi thực hiện phân tích, bao gồm việc loại bỏ dữ liệu thiếu, kiểm tra độ tin cậy, và chuẩn hóa dữ liệu. Đánh giá kết quả: Đưa ra các phương pháp đánh giá kết quả, có thể sử dụng các chỉ số thống kê, biểu đồ, và so sánh giữa các quốc gia.
Phân tích tương lai: Nếu có thể, có thể đề xuất phương pháp hoặc mô hình để dự đoán tương lai dựa trên xu hướng và mối liên quan đã phân tích.
Phạm vi nghiên cứu nên được đặt ra sao để đảm bảo rằng nó có thể được thực hiện trong một khoảng thời gian và với tài nguyên nghiên cứu cụ thể.
Ý nghĩa của đề tài
Hiểu rõ mối liên quan: Nghiên cứu giúp hiểu rõ mối liên quan giữa các chỉ số kinh tế và xã hội với phát triển bền vững của các quốc gia Điều này có thể cung cấp thông tin quan trọng về những yếu tố nào đang ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững.
Hỗ trợ quyết định chính sách: Kết quả của nghiên cứu có thể cung cấp thông tin hữu ích cho những quyết định chính sách công cộng và quản lý kinh tế Các quốc gia có thể sử dụng thông tin này để phát triển các chính sách và chiến lược mới nhằm hỗ trợ phát triển bền vững.
Dự báo xu hướng: Nếu nghiên cứu áp dụng các phương pháp dự báo, nó có thể giúp dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai dựa trên các chỉ số kinh tế và xã hội hiện tại Điều này quan trọng để lập kế hoạch và đưa ra dự đoán về tương lai của một quốc gia.
Xác định ưu tiên phát triển: Nghiên cứu có thể giúp xác định những lĩnh vực cần thiết cho phát triển bền vững Điều này có thể giúp quốc gia đề xuất và ưu tiên các mục tiêu phát triển cụ thể. Đóng góp kiến thức cho cộng đồng nghiên cứu: Kết quả của nghiên cứu có thể đóng góp vào cơ sở kiến thức của cộng đồng nghiên cứu về kinh tế, xã hội và phát triển bền vững.
Tạo nền tảng cho nghiên cứu tiếp theo: Nếu đề tài mang lại kết quả tích cực và quan trọng, nó có thể tạo nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này hoặc các lĩnh vực liên quan.
Tóm lại, đề tài này không chỉ hỗ trợ việc hiểu rõ sự tương quan giữa các chỉ số kinh tế và xã hội với phát triển bền vững mà còn có thể mang lại những thông tin hữu ích cho quyết định chính sách và phát triển tương lai.
Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
Xác định mục tiêu nghiên cứu: Đặt ra câu hỏi hoặc mục tiêu cụ thể bạn muốn đạt được thông qua nghiên cứu các chỉ số đã chọn.
Tổ chức dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu trong Excel được tổ chức một cách cẩn thận Các cột và hàng nên được sắp xếp một cách logic.
Lọc và tổng hợp dữ liệu: Sử dụng các công cụ Excel để lọc và tổng hợp dữ liệu cần thiết Điều này có thể bao gồm việc sử dụng bảng tổng hợp, filtre, pivot table, v.v.
Chuẩn bị biểu đồ: Chọn loại biểu đồ phù hợp để thể hiện mối quan hệ hoặc xu hướng trong dữ liệu.
Phân tích biểu đồ: Dựa vào biểu đồ, thực hiện phân tích về sự liên quan giữa các chỉ số Nhận diện xu hướng, đặc điểm nổi bật hoặc sự thay đổi theo thời gian.
CHỌN CHỦ ĐỀ VÀ THU THẬP DỮ LIỆU
Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm khám phá mối liên quan giữa các chỉ số kinh tế và xã hội, đồng thời mang lại cái nhìn sâu sắc về sự phát triển của các quốc gia tham gia. Mục tiêu là cung cấp thông tin hữu ích cho quá trình đưa ra quyết định chiến lược và phát triển bền vững.
Các lý thuyết liên quan
Lý thuyết về phát triển bền vững là một hệ thống lý luận toàn diện về sự phát triển của các quốc gia, dựa trên quan điểm hài hòa giữa kinh tế, xã hội và môi trường Theo lý thuyết này, phát triển bền vững là quá trình phát triển đảm bảo đáp ứng nhu cầu hiện tại của con người mà không làm tổn hại đến khả năng đáp ứng nhu cầu của các thế hệ tương lai.
Lý thuyết về phát triển bền vững được hình thành và phát triển dựa trên nhiều lý thuyết khác nhau, bao gồm:
Lý thuyết về tăng trưởng kinh tế: Lý thuyết này cho rằng phát triển kinh tế là mục tiêu tối thượng của các quốc gia, và tăng trưởng kinh tế là động lực thúc đẩy phát triển xã hội và bảo vệ môi trường.
Lý thuyết về tiến bộ xã hội: Lý thuyết này cho rằng phát triển xã hội là mục tiêu quan trọng của các quốc gia, và tiến bộ xã hội là tiền đề cho phát triển kinh tế và bảo vệ môi trường.
Lý thuyết về bảo vệ môi trường: Lý thuyết này cho rằng bảo vệ môi trường là mục tiêu tối thượng của các quốc gia, và bảo vệ môi trường là điều kiện tiên quyết cho phát triển kinh tế và tiến bộ xã hội.
Theo lý thuyết về phát triển bền vững, các chỉ số kinh tế và xã hội có mối tương quan và ảnh hưởng lẫn nhau đến phát triển bền vững của các quốc gia.
Các chỉ số kinh tế và xã hội có mối tương quan chặt chẽ với nhau Sự phát triển của các chỉ số kinh tế sẽ tác động đến sự phát triển của các chỉ số xã hội, và ngược lại.
Ví dụ, sự tăng trưởng kinh tế sẽ dẫn đến gia tăng thu nhập cho người dân, từ đó cải thiện mức sống và khả năng tiếp cận các dịch vụ xã hội của người dân Ngược lại, sự cải thiện mức sống và khả năng tiếp cận các dịch vụ xã hội của người dân sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Các chỉ số kinh tế và xã hội có ảnh hưởng quan trọng đến phát triển bền vững của các quốc gia.
Các chỉ số kinh tếOcó ảnh hưởng đến phát triển bền vững thông qua các yếu tố sau:
- Tăng trưởng kinh tế:OTăng trưởng kinh tế tạo ra nguồn lực cần thiết cho việc đầu tư vào phát triển bền vững, bao gồm đầu tư vào bảo vệ môi trường, phát triển xã hội và nâng cao năng lực cạnh tranh của nền kinh tế.
- Cơ cấu kinh tế:OCơ cấu kinh tế chuyển dịch theo hướng giảm tỷ trọng các ngành sử dụng nhiều tài nguyên và gây ô nhiễm môi trường, tăng tỷ trọng các ngành sử dụng ít tài nguyên và thân thiện với môi trường.
- Phân phối thu nhập:OPhân phối thu nhập công bằng sẽ giúp giảm thiểu bất bình đẳng xã hội, từ đó tạo điều kiện cho phát triển bền vững.
Các chỉ số xã hộiOcó ảnh hưởng đến phát triển bền vững thông qua các yếu tố sau:
- Giáo dục:OGiáo dục giúp nâng cao nhận thức của người dân về phát triển bền vững, từ đó thúc đẩy hành vi bền vững.
- Sức khỏe:OSức khỏe tốt giúp người dân có nhiều năng lượng và thời gian để tham gia vào các hoạt động phát triển bền vững.
- Quyền con người:OQuyền con người được bảo vệ sẽ giúp người dân có cơ hội tham gia vào quá trình phát triển bền vững.
Tóm lại, lý thuyết về tương quan và ảnh hưởng của các chỉ số kinh tế và xã hội với phát triển bền vững là cơ sở quan trọng để các quốc gia xây dựng và thực hiện các chính sách phát triển bền vững Việc phân tích mối tương quan và ảnh hưởng của các chỉ số kinh tế và xã hội đến phát triển bền vững sẽ giúp các quốc gia xác định được các ưu tiên trong quá trình phát triển bền vững.
Các công trình nghiên cứu trước
“The Impact of Economic and Social Factors on Sustainable Development”: Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tương quan giữa chỉ số kinh tế (như GDP, tỷ lệ thất nghiệp) và các chỉ số xã hội (như giáo dục, sức khỏe, bình đẳng giới) với phát triển bền vững của các quốc gia Tác giả đề xuất các chính sách và biện pháp để cân bằng giữa các khía cạnh này.
“Sustainable Development Goals and Their Impact onEconomic Growth”: Nghiên cứu này xem xét tương quan giữa việc thực hiện các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs) và tăng trưởng kinh tế Tác giả phân tích cách SDGs ảnh hưởng đến các chỉ số kinh tế như GDP và đầu tư.
“Sustainable Development Goals and Their Impact on
Economic Growth”: Nghiên cứu này xem xét tương quan giữa việc thực hiện các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs) và tăng trưởng kinh tế Tác giả phân tích cách SDGs ảnh hưởng đến các chỉ số kinh tế như GDP và đầu tư.
Mô tả quá trình chọn chủ đề
1 Xác định rõ mục tiêu nghiên cứu
Xác định rõ mục tiêu chính của nghiên cứu, như hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa các chỉ số kinh tế và xã hội, đặt ra các câu hỏi cụ thể muốn giải đáp.
2 Xem xét sở thích và kiến thức
Xem xét sở thích cá nhân và kiến thức hiện có để tìm chủ đề mà bạn có động lực và hiểu biết để nghiên cứu sâu sắc.
3 Lựa chọn chủ đề phù hợp với kiến thức
Chọn chủ đề mà bạn có đủ kiến thức nền hoặc mong muốn tìm hiểu thêm, giúp nghiên cứu diễn ra mượt mà và đồng thời mở rộng kiến thức của bạn.
4 Tìm hiểu về các chủ đề
Nghiên cứu các chủ đề có sẵn trong lĩnh vực bạn quan tâm, đọc các nghiên cứu trước đó để hiểu rõ về những tiến triển và thách thức.
5 Xem xét tầm quan trọng và ứng dụng thực tế Đánh giá tầm quan trọng của chủ đề trong ngữ cảnh thực tế, xem liệu nó có đóng góp vào giải quyết vấn đề cụ thể hay không.
6 Phân tích khả năng nghiên cứu Đánh giá khả năng nghiên cứu của bạn, xem xét liệu có đủ tài nguyên, thời gian và kỹ năng để thực hiện nghiên cứu một cách hiệu quả.
7 Xác định phương pháp nghiên cứu
Xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp với chủ đề, có xử lý dữ liệu và phân tích kết quả dễ dàng.
8 Liên tục đánh giá và điều chỉnh
Liên tục đánh giá lựa chọn và sẵn sàng điều chỉnh chủ đề nếu cần thiết dựa trên sự tiến triển và tìm kiếm thông tin mới.
9 Tổng hợp và đặt ra câu hỏi nghiên cứu
Tổng hợp tất cả thông tin và đặt ra câu hỏi nghiên cứu cụ thể, xác định rõ hướng đi cho dự án.
Kết luận quá trình chọn chủ đề
Quá trình chọn chủ đề là một quá trình linh hoạt và đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng.Đảm bảo rằng chủ đề chọn lựa không chỉ phản ánh đam mê cá nhân mà còn có ý nghĩa trong lĩnh vực nghiên cứu và giáo dục.
Các tiêu chí và lý do lựa chọn chủ đề
1 Tiếp cận điện (% dân số): Hiểu biết về mức độ tiếp cận điện giúp đánh giá chất lượng cuộc sống và phát triển kinh tế của một quốc gia.
2 Tỷ suất sinh ở vị thành niên (số ca sinh trên 1.000 phụ nữ trong độ tuổi 15- 19): Tỷ suất sinh ở độ tuổi này có thể ảnh hưởng đáng kể đến cơ sở hạ tầng và dịch vụ y tế của một quốc gia.
3 Tỷ lệ phụ thuộc theo độ tuổi (% dân số trong độ tuổi lao động): Tỷ lệ này thể hiện sự phụ thuộc của quốc gia vào nhóm lao động, có tác động lớn đến kinh tế và chăm sóc xã hội.
4 Nông nghiệp, giá trị gia tăng (% GDP): Quan trọng để hiểu vai trò của nông nghiệp trong cấu trúc kinh tế và sự đa dạng của nguồn thu nhập.
5 Nông nghiệp, giá trị gia tăng (% tăng trưởng hàng năm): Thường là chỉ số tốt để đánh giá hiệu suất phát triển trong lĩnh vực nông nghiệp.
6 Nông nghiệp, giá trị gia tăng (USD so sánh năm 2010): So sánh giá trị gia tăng nông nghiệp giữa các quốc gia có thể cung cấp thông tin về sự phát triển và hiệu suất kinh tế.
7 Vận tải hàng không, hãng vận chuyển đã đăng ký khởi hành trên toàn thế giới: Liên quan đến sự phát triển của ngành vận tải và mức độ kết nối quốc tế.
8 Máy rút tiền tự động (ATM) (trên 100.000 người lớn): Thể hiện mức độ phát triển của hạ tầng tài chính và tiện ích cho người dân.
9 Người vay từ ngân hàng thương mại (trên 1.000 người lớn): Đo lường sự phụ thuộc và tương tác giữa người dân và hệ thống tài chính.
10 Lao động gia đình, nữ (% trên tổng số việc làm là nữ) (ước tính theo mô hình của ILO): Thấu hiểu vai trò của lao động gia đình trong tổng thể thị trường lao động.
11 Lao động gia đình, nam (% trên tổng số việc làm của nam giới) (ước tính theo mô hình của ILO): Đo lường sự đóng góp của lao động gia đình vào nền kinh tế.
12 Lao động gia đình đóng góp, tổng số (% trên tổng số việc làm) (ước tính theo mô hình của ILO): Đo lường sự đóng góp của lao động gia đình vào nền kinh tế.
13 Tín dụng trong nước do khu vực tài chính cung cấp (% GDP): Tác động của tín dụng đối với tình hình kinh tế và phát triển.
14 Tín dụng trong nước cho khu vực tư nhân (% GDP): Đo lường sự ổn định và đóng góp của khu vực tư nhân vào tài chính quốc gia.
15 Chỉ số giá tiêu dùng (2010 = 100) :Đánh giá mức độ tiêu dùng quy định quốc gia đó.
16 Tiêu thụ điện năng (kWh bình quân đầu người): Thể hiện mức độ tiêu thụ năng lượng và mức độ phát triển công nghiệp.
6 Nguồn dữ liệu được sử dụng và quy trình thu thập dữ liệu
Nguồn dữ liệu được sử dụng ở bài này được tham khảo và lấy trên trang web với địa chỉ truy cập như sau: https://databank.worldbank.org/source/jobs
Trang web với địa chỉ data.worldbank.org cho người dùng 1 số cách truy cập dữ liệu mình tìm kiếm Trang chủ đưa ra lựa chọn để người dùng truy cập dữ liệu trực tiếp qua cơ sở dữ liệu, sắp xếp theo quốc gia, chủ điểm, hoặc theo chỉ sổ Quy trình thu thập dữ liệu:
Mở trình duyệt web, nhập link sau: https://databank.worldbank.org/source/jobs Ở mục Database chọn “Jobs”: Ở mục country, chọn các quốc gia mà mình muốn phân tích: ở đây, đã chọn bất kỳ
1 số quốc gia. Ở mục Series, chọn các tiêu chí mà mình muốn tìm hiểu phân tích
Tương tự, chọn đến thời gian
Sau đó, màn hình sẽ hiện là bản xem trước dữ liệu, sau đó bấm vào Download options để tải dữ liệu xuống (có nhiều kiểu file)
Trong file, em đã chọn các mục:
Europe & Central Asia (excluding high income) Finland
Latin America & Caribbean (excluding high income) Lebanon
Agriculture, value added (% of GDP)
Agriculture, value added (annual % growth)
Agriculture, value added (constant 2005 US$)
Air transport, registered carrier departures worldwide
Automated teller machines (ATMs) (per 100,000 adults)
Borrowers from commercial banks (per 1,000 adults)
Contributing family workers, female (% of female employment) (modeled ILO estimate)
Contributing family workers, male (% of male employment) (modeled ILO estimate)
Contributing family workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate)
Domestic credit provided by financial sector (% of GDP)
Domestic credit to private sector (% of GDP)
Electric power consumption (kWh per capita)
Access to electricity (% of population)
Adolescent fertility rate (births per 1,000 women ages 15-19)
Age dependency ratio (% of working-age population)
XỬ LÝ DỮ LIỆU THÔ VỚI EXCEL
Xử lý dữ liệu
Sau khi tải xuống dữ liệu, ta có thể dữ liệu thô như sau:
Tiến hành xử lý dữ liệu: Đầu tiên, ta một file excel mới, lưu ý file này phải để đuôi là xlsm để có làm các trường hợp sau như VBA.
Tại file dữ liệu thô, ta nhấn ctrl + N để tạo file excel mới
Sau đó, tại tên sheet data của dữ liệu thô Ta nhấn chuột phải và chọn move a copy, tại
To book: chọn book 1(file excel mới tạo) sau đó tick vào mục: create a copy, nhấn ok
Sau đó, tại file excel mới đã có dữ liệu thô.
Ta tạo 1 sheet mới có tên là xử lý dữ liệu để xử lý file này. Đầu tiên ta nhập tay các cột, các series, các năm, các quốc gia mong muốn làm nổi bật cũng như phân tích
Cột A: Country: các quốc gia ở ĐNÁ
Sau đó định dạng lại dữ liệu cho đẹp mắt hơn Đây là hình ảnh nhập tay a Lấy dữ liệu từ data thô
Sử dụng công thức sau để lấy data: Nhập công thức dưới ở ô C2, sau đó kéo và áp dụng cho các ô còn lại.
=IF(INDEX(Data!$A$2:$N$2177,MATCH(Xulydulieu1!$A2&Xulydulieu1! D$1,Data!$A$2:$A$2177&Data!$C$2:$C$2177,0),MATCH(Xulydulieu1!$B2&" [YR"&Xulydulieu1!$B2&"]",Data!$A$1:$N$1,0))=" ",0,ROUND(INDEX(Data!
[YR"&Xulydulieu1!$B2&"]",Data!$A$1:$N$1,0)),2)) Đây là hình ảnh đã lấy được data.
Giải thích công thức chi tiết:
Công thức này sử dụng các hàm Excel để trích xuất và xử lý dữ liệu từ một bảng dữ liệu Dưới đây là giải thích chi tiết từng thành phần của công thức:
Hàm INDEX trích xuất giá trị từ một ô trong một phạm vi cụ thể.
Trường hợp này, phạm vi là Data!$A$2:$N$2177, tức là từ ô A2 đến N2177 trong trang tính "Data".
MATCH(Xulydulieu!$A2&Xulydulieu!C$1,Data!$A$2:$A$2177&Data!
Hàm MATCH tìm kiếm giá trị được kết hợp từ hai ô trong trang tính
"Xulydulieu1" trong phạm vi cột A và cột C của trang tính "Data".
Nếu tìm thấy, nó trả về vị trí của giá trị đó trong dãy tìm kiếm, ngược lại trả về
#N/A hoặc lỗi tương tự (do tham số 0).
MATCH(Xulydulieu!$B2&" [YR"&Xulydulieu!$B2&"]", Data!$A$1:$N$1, 0): Tương tự như MATCH trước đó, nhưng tìm kiếm giá trị trong hàng đầu tiên của bảng dữ liệu "Data" (từ A1 đến N1).
Giá trị được tìm kiếm được tạo ra bằng cách kết hợp một giá trị từ cột B của trang
"Xulydulieu" với chuỗi "[YR"] và một giá trị từ cột B.
Hàm IF kiểm tra xem giá trị trích xuất từ bảng dữ liệu có phải là " " không. Nếu là " ", nó trả về 0; ngược lại, nó trả về giá trị trích xuất từ bảng dữ liệu sau khi làm tròn đến 2 chữ số thập phân. b Conditional Formatting
Tạo sheet mới có tên Formatting để highlight các điều kiện tự đưa ra:
- Các điều kiện được sử dụng: o Highlight những quốc gia có % tăng trưởng hàng năm lớn hơn 10% năm 2016 o Highlight top 3 Nông nghiệp, giá trị gia tăng (giá đô la Mỹ so sánh năm 2005) o Highlight những quốc gia có tỷ lệ tiếp cận điện 100% qua các năm
Tại tab Home – bấm vào dấu mũi tên tại
Conditional formatting, sau đó chọn new rules -> Tại Mục Select a rule type: chọn “Use a formula to determine which cells to format “ -> Tại mục “Format values where this formula is true” điền công thức theo từng điều kiện, chọn Format -> chọn fill -> chọn màu nền cho chữ
3 công thức cho 3 điều kiện như sau: c Dashboard và báo cáo:
- Tạo 1 sheet mới có tên là Pivot Table, sheet này để chứa các bảng Pivot Table để vẽ biểu đồ
- Cách làm: o Chọn 1 ô bất kỳ trong sheet CHART -> mở tab Insert -> chọn Pivot Table -
> nhập dãy ô dữ liệu vào ô Table/Range o Sau đó, Pivot table được bật lên và tiến hành tick các dữ liệu ở phầnPivotTable Fields để tạo bảng pivot table hợp lý
Một số table em tạo được: o Từ PivotTable, mình có thể vẽ chart từ nó: Click vào pivot table -> ChọnPivotChart, bảng Insert chart xuất hiện và chọn biểu đồ phù hợp. Đây là biểu đồ đầu tiên, mình có thể chọn loại cho biểu đồ để đẹp hơn, hay có thể thêm giá trị cho biểu đồ, hay double click vào “Total” để đổi tên biểu đồ,… o Tiến hành với các bảng còn lại, sau đó tạo một sheet mới để giữ các biểu đồ này: Đây là một số biểu đồ nhóm em vẽ được: o Tạo “Slicer” để lọc quốc gia cho tất cả biểu đồ: Click vào biểu đồ bất kỳ -
>Tại tab PivotChart Analyze chọn Insert Slicer - > Slicer xuất hiện, chọn các tiêu chí cần lọc
Sau đó, nếu muốn lọc tất cả các biểu đồ bằng 1 slicer thì click chuột phải vào slicer đó, chọn report connections -> chọn các bảng cần lọc d VBA
- Tạo 1 sheet mới có tên là VBA để tạo các hàm VBA cho dữ liệu
- Copy dữ liệu từ data mẫu qua sheet VBA để xử lý.
- Tạo các shape làm các nút click để chạy các hàm VBA: vào Insert -> chọn shapes,sau đó chọn shapes phù hợp
- Tạo các marco cho shapes theo từng điều kiện sau:
Country: Nhập tên quốc gia, sau đó in ra thông tin của quốc gia đó năm 2016 Max & Min: Nhập năm: Highlight giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của tăng trưởng nông nghiệp(%GDP) của quốc gia năm đó
Reset: Xóa tất cả các màu để dễ kiểm tra
- Vào developer -> Visual Basic -> nhập code Điều kiện 1:
Nhập tên quốc gia bất kỳ, sau đó highlight thông tin của quốc gia đó năm 2016 Code:
Giải thích code: Đoạn mã VBA trên là một macro trong Excel được thiết kế để tìm và tô đậm một dòng nếu giá trị trong cột A (cột 1) trùng khớp với chuỗi được nhập và giá trị trong cột B (cột 2) là "2016" Dưới đây là giải thích từng phần của mã:
Dim userInput As String: Khai báo biến userInput là một chuỗi, sẽ được sử dụng để lưu giá trị mà người dùng nhập vào. userInput = InputBox("Nhap ten quoc gia", "HIGHLIGHT"): Hiển thị hộp thoại InputBox để yêu cầu người dùng nhập tên quốc gia Giá trị được nhập sẽ được lưu vào biến userInput.
For i = 6 To 105: Bắt đầu vòng lặp từ dòng 6 đến dòng 105.
If Cells(i, 1).Value = userInput And Cells(i, 2).Value = "2016" Then: Kiểm tra nếu giá trị trong cột A của dòng hiện tại bằng giá trị đã nhập (userInput) và giá trị trong cột B của dòng hiện tại là "2016".
Rows(i).EntireRow.Interior.Color = vbRed: Nếu điều kiện trên đúng, tô đậm toàn bộ dòng (tức là cột A đến cột cuối cùng được sử dụng) với màu đỏ.
Exit For: Dừng vòng lặp ngay sau khi đã tìm thấy một dòng thỏa mãn điều kiện Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất và ngăn chặn việc tiếp tục tìm kiếm khi đã có kết quả.
KẾT QUẢ Điều kiện 1: Lưu ý nhập đúng tên quốc gia Điều kiện 2:
InputBox và Kiểm Tra Lỗi:
Dòng userYear = InputBox("Nhap year", "Highlight") yêu cầu người dùng nhập một năm thông qua một hộp thoại nhập liệu.
On Error Resume Next được sử dụng để tiếp tục thực hiện mã mà không dừng lại khi có lỗi.
Dòng On Error GoTo 0 được sử dụng để tắt chế độ bỏ qua lỗi sau khi đã sử dụng xong.
Kiểm Tra Năm Hợp Lệ:
Sau khi người dùng nhập năm, đoạn mã kiểm tra xem năm có lớn hơn 0 hay không Nếu không, hiển thị một thông báo và thoát khỏi quá trình thực hiện. Duyệt qua Dữ Liệu và Tìm Max/Min:
Một vòng lặp For Each cell In Range("B6:B105") được sử dụng để duyệt qua các ô trong phạm vi từ B6 đến B105.
Nếu giá trị của ô là bằng với năm do người dùng nhập vào, thì giá trị của ô kế tiếp (Offset(0, 1)) được kiểm tra để tìm giá trị tối đa và tối thiểu.
Các giá trị maxVal và minVal được cập nhật tương ứng.
Kiểm Tra Dữ Liệu Tồn Tại:
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRÊN GOOGLE COLAB
Chuyển đổi về file csv để làm dữ liệu
Tạo một trang tính mới (Ctrl + N), copy dữ liệu từ data chính Sang file mới tạo, dán chỉ với giá trị (special paste) Sau đó lưu file với dạng csv, đặt tên là: Python.csv
- Tải lên và kết nối được google drive với Google Colab
- Chạy các lệnh đọc file bằng pandas, sau đó cho biết kích thức của bộ dữ liệu
- Tải file lên thành công
- Kích thước của bộ dữ liệu
- Thông tin của bộ dữ liệu
Biểu đồ 1: Tạo biểu đồ cột với series bất kỳ của mỗi quốc gia qua các năm Ở đây, em chọn tiêu chí tăng trưởng nông nghiệp (%GDP)
Qua việc quan sát biểu đồ, có thể nhận thấy rằng trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến
2016, GDP nông nghiệp của Việt Nam không có sự biến động đáng kể, các giá trị duy trì ổn định ở mức tương đối ngang nhau Mặc dù không có những biến động lớn, nhưng đáng chú ý là từ năm 2013 đến 2016, chúng ta có thể thấy sự giảm đều dần trong nền kinh tế nông nghiệp của đất nước. Giải thích code:
Mã nguồn trên có vẻ là một đoạn mã sử dụng thư viện Pandas và Seaborn trong Python để vẽ biểu đồ cột (bar plot) dựa trên dữ liệu từ DataFrame (`df`) Dưới đây là giải thích từng dòng mã:
1 `df1 = df.copy()`: Tạo một bản sao (`df1`) của DataFrame `df` Điều này giúp tránh việc ảnh hưởng đến DataFrame gốc khi thực hiện các thay đổi.
2 `AX = str(input("INPUT SERIES:"))`: Nhập tên của chuỗi dữ liệu từ người dùng thông qua hộp thoại nhập liệu và lưu vào biến `AX` Điều này giả định rằng `AX` là tên của một cột trong DataFrame `df`.
3 `df1 = AX`: Gán giá trị của `AX` cho DataFrame `df1` Tuy nhiên, đoạn mã này có vẻ không đúng, có thể là một lỗi hoặc phần của mã đã bị lẫn lộn.
4 `x = str(input("INPUT COUNTRY:"))`: Nhập tên quốc gia từ người dùng thông qua hộp thoại nhập liệu và lưu vào biến `x`.
5 `df2 = df.loc[df['Country'] == x]`: Tạo DataFrame mới `df2` chỉ chứa các dòng mà cột 'Country' có giá trị bằng với giá trị của `x`.
6 `plt.figure(figsize=(10,8))`: Tạo một figure mới với kích thước 10x8 inch để vẽ biểu đồ.
7 `title = "{} ({} {})".format(AX, x ,'from 2007 to 2016')`: Tạo tiêu đề cho biểu đồ dựa trên tên chuỗi dữ liệu (`AX`) và tên quốc gia (`x`).
8 `plt.title(title)`: Thiết lập tiêu đề cho biểu đồ.
9 `sns.barplot(data, x="Year", y=AX)`: Sử dụng thư viện Seaborn để vẽ biểu đồ cột, với trục x là cột 'Year' và trục y là cột có tên là `AX` trong DataFrame `df2`.
10 `for index, value in enumerate(df2[AX]):`: Dùng vòng lặp để thêm các giá trị trên cột lên trên cột tương ứng trên biểu đồ.
11 `plt.text(index, value + 0.1, str(value), ha='center', va='bottom')`: Thêm văn bản (giá trị của cột) lên trên cột tương ứng trên biểu đồ.
Mã nguồn này giúp hiển thị một biểu đồ cột cho một chuỗi dữ liệu cụ thể và một quốc gia cụ thể từ DataFrame `df` Tuy nhiên, có vẻ có một số vấn đề về gán giá trị `AX` cho `df1`, và cần kiểm tra để đảm bảo tính chính xác của mã.
Qua biểu đồ histogram về phân phối tăng trưởng nông nghiệp (USD) của các quốc gia trong Đông Nam Á, chúng ta có thể nhận thấy sự đa dạng rõ ràng trong mức độ phát triển của ngành nông nghiệp Có một số quốc gia nổi bật với sự vượt trội về tăng trưởng, đặt mình ở mức độ phát triển cao.
Tuy nhiên, điều đáng chú ý là một số quốc gia lại không thể nào đầu tư đủ lớn vào lĩnh vực nông nghiệp, khiến cho giá trị USD của họ thấp hơn đáng kể so với các quốc gia khác Sự chênh lệch này có thể phản ánh chính sách phát triển kinh tế và ưu tiên đầu tư của các quốc gia đó.
Tình trạng này không chỉ tạo ra sự đối lập mạnh mẽ giữa các quốc gia giàu có và những quốc gia đang phát triển hơn mà còn làm nổi bật sự quan trọng của ngành nông nghiệp trong sự phát triển toàn diện của mỗi quốc gia Có thể cần xem xét các chiến lược và chính sách mới để khuyến khích sự đồng đều hơn trong đầu tư và phát triển nông nghiệp, nhất là đối với những quốc gia đang gặp khó khăn trong lĩnh vực này.
Trong đoạn mã trên, bạn đang sử dụng thư viện matplotlib và seaborn để vẽ biểu đồ histogram dựa trên dữ liệu từ DataFrame `df`.
Dưới đây là giải thích từng phần của mã:
1 `df1 = df.copy()`: Tạo một bản sao (`df1`) của DataFrame `df` Điều này giúp tránh việc làm thay đổi DataFrame gốc khi thực hiện các thao tác trên dữ liệu.
2 `AX = 'Agriculture, value added (constant 2005 US$)'`: Chọn tên cột tăng trưởng nông nghiệp làm chỉ số, để sử dụng trong biểu đồ.
3 `df2 = df1[df1['Year'] == 2016]`: Lọc dữ liệu từ DataFrame `df1` chỉ với các dòng có năm là 2016.
4 `plt.figure(figsize=(12, 8))`: Tạo một figure mới với kích thước 12x8 inch để vẽ biểu đồ.
5 `plt.title(" BIỂU ĐỒ THỂ HIỆN TĂNG TRƯỞNG NÔNG NGHIỆP(USD)")`: Thiết lập tiêu đề cho biểu đồ.
6 `sns.histplot(data, x=AX, bins, kde=True, color='skyblue')`: Sử dụng thư viện Seaborn để vẽ biểu đồ histogram `x=AX` là chỉ số của cột tăng trưởng nông nghiệp, `bins` là số lượng bins (ngăn) của histogram, `kde=True` là hiển thị đường ước lượng mật độ kernel, và `color='skyblue'` là màu sắc của histogram.
7 `plt.xlabel('%')` và `plt.ylabel('Tần suất')`: Thiết lập nhãn trục x và trục y cho biểu đồ.
8 `plt.show()`: Hiển thị biểu đồ.
Biểu đồ histogram này có thể giúp hiểu rõ hơn về phân phối của giá trị tăng trưởng nông nghiệp trong năm 2016 cho các quốc gia trong DataFrame Mỗi thanh của histogram biểu thị một khoảng giá trị và chiều cao của thanh biểu thị tần suất xuất hiện của các giá trị trong khoảng đó Đường ước lượng mật độ kernel (KDE) cung cấp một cái nhìn mượt mà hơn về phân phối dữ liệu.
Trong biểu đồ đầu tiên, tổng quan, có thể nhận thấy rằng hầu hết các quốc gia trong Đông Nam Á đều đạt được mức độ tiếp cận điện khá cao Tuy nhiên, vẫn tồn tại một số quốc gia mà tỷ lệ tiếp cận điện vẫn còn thấp, góp phần làm yếu đi sự phát triển kinh tế và đánh giá chất lượng cuộc sống Những quốc gia này đang phải đối mặt với thách thức lớn khi cố gắng nâng cao hạ tầng và cung cấp dịch vụ điện đến với mọi người. Ở biểu đồ thứ hai, khi so sánh với biểu đồ trước, chúng ta có thể nhận thấy sự tương quan giữa tỷ lệ tiếp cận điện và lượng điện tiêu thụ Các quốc gia có tỷ lệ tiếp cận điện cao thường có xu hướng tiêu thụ năng lượng lớn, điều này phản ánh mối liên kết chặt chẽ giữa tiện ích và sự tiện lợi trong đời sống hàng ngày Tuy nhiên, Đông Ti Mo và Lào là hai quốc gia có tỷ lệ tiếp cận điện thấp, và sự thiếu hụt dữ liệu (được đại diện bằng giá trị = 0) cho thấy rằng năng lượng tiêu thụ ở đây là rất nhỏ Điều này có thể là một thách thức đối với phát triển kinh tế, trong khi Singapore, một quốc gia phát triển, thể hiện một sự chênh lệch đáng kể với mức tiêu thụ năng lượng lớn và nền kinh tế phát triển mạnh mẽ.
Mã nguồn này sử dụng thư viện seaborn và matplotlib để vẽ hai biểu đồ: một biểu đồ đường (lineplot) thể hiện tỷ lệ tiếp cận điện của các quốc gia theo năm và một biểu đồ cột (barplot) thể hiện tổng lượng điện năng tiêu thụ của các quốc gia.