Tiểu luận chuyên Đề chuyên sâu kỹ thuật công nghệ thông tin 1 khai phá dữ liệu thực trạng dân số bằng luật kết hợp

Mục tiêu của tiểu luận này là áp dụng các thuật toán khai phá dữ liệu, đặc biệt làthuật toán luật kết hợp, để phân tích thực trạng dân số Việt Nam.. Việc ứng dụng phươngpháp này không ch

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TIỂU LUẬN CHUYÊN ĐỀ CHUYÊN SÂU KỸ THUẬT

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 1

KHAI PHÁ DỮ LIỆU THỰC TRẠNG DÂN SỐ

BẰNG LUẬT KẾT HỢP

Giảng viên hướng dẫn: ThS VƯƠNG XUÂN CHÍ

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Minh Thông

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TIỂU LUẬN CHUYÊN ĐỀ CHUYÊN SÂU KỸ THUẬT

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 1

KHAI PHÁ DỮ LIỆU THỰC TRẠNG DÂN SỐ

BẰNG LUẬT KẾT HỢP

Giảng viên hướng dẫn: ThS VƯƠNG XUÂN CHÍ

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Minh Thông

MỤC LỤC

Phiếu Chấm Tiểu Luận/Đồ Án

Giới Thiệu

Lời Cảm Ơn

Mục lục

Danh mục hình ảnh

Chương 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1

1.1 Giới thiệu về công nghệ ASP.NET MVC 2

1.2 Kiến trúc Model-View-Controller (MVC) 3

1.2.1 Mô hình Model 3

1.2.2 Mô hình View 3

1.2.3 Mô hình Controller 4

Chương 2 PHÂN TÍCH YÊU CẦU 6 2.1 Phân tích thị trường kinh doanh thiết bị điện tử 6

2.2 Xác định mục tiêu kinh doanh thiết bị điện tử 6

2.3 Các tính năng cơ bản của website thương mại điện tử 6

2.4 Quản lý sản phẩm và danh mục sản phẩm 8

2.4.1 Quản lý sản phẩm 8

2.4.2 Quản lý danh mục sản phẩm 8

2.4.3 Giao diện quản lý 9

2.4.4 Báo cáo và phân tích 9

2.5 Quản lý đơn hàng và giỏ hàng 9

2.5.1 Quản lý đơn hàng 9

2.5.2 Quản lý giỏ hàng 10

2.5.3 Giao diện quản lý 10

2.5.4 Tích hợp với hệ thống vận chuyển 10

2.5.5 Hỗ trợ khách hàng 10

2.6 Quản lý người dùng và đăng nhập 10

2.6.3 Giao diện quản lý 11

Chương 3 GIỚI THIỆU VỀ WEBSITE 12 3.1 Tổng quan về website kinh doanh thiết bị điện tử 12

3.2 Lợi ích của ASP.NET MVC trong phát triển website? 13

3.3 ASP.NET MVC có phổ biến trong doanh nghiệp? 14

3.4 Công cụ và Framework tích hợp để triển khai xây dựng website 14

3.4.1 Công cụ được sử dụng 14

3.4.2 Framework tích hợp 14

Chương 4 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM 16 4.1 Phân tích và thiết kế hệ thống thông qua flowchart 16

4.2 Cài đặt thư viện và môi trường phát triển 16

4.3 Xây dựng cơ sở dữ liệu cho sản phẩm 20

4.4 Thiết kế giao diện và lập trình website 21

4.4.1 Sản phẩm của thiết kế và lập trình 21

4.5 Tích hợp tính năng giỏ hàng và thanh toán 30

4.5.1 Lập trình phần Controller cho giỏ hàng 30

4.5.2 Lập trình phần View và Model 35

4.6 Tạo các module hỗ trợ tìm kiếm và quản lý người dùng 38

Chương 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 39 5.1 Những kết quả đạt được 30

5.2 Đánh giá hiệu quả sử dụng và khả năng mở rộng 31

Chương 6: HƯỚNG PHÁT TRIỂN 39 6.1 Cải Thiện Chất Lượng Hình Ảnh 40

6.2 Tùy Chỉnh Theo Sở Thích Người Dùng 40

6.3 Phát Triển Phiên Bản Mở Rộng 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH

TRUNG TÂM KHẢO THÍ

KỲ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN HỌC KỲ … … NĂM HỌC …… - ….… PHIẾU CHẤM THI TIỂU LUẬN/ĐỒ ÁN

Đề tài tiểu luận/báo cáo của sinh viên:

Phần đánh giá của giảng viên (căn cứ trên thang rubrics của môn học):

Tiêu chí (theo

Điểm tối đa

Điểm đạt được

Kính thưa thầy Vương Xuân Chí.

Lời đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc tới thầy, người đã luôn đồng hành và hỗ trợ em trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thiện tiểu luận này Thầykhông chỉ là người thầy giảng dạy chuyên môn, mà còn là người thầy truyền cảm hứng,

là người đã giúp em nhận ra tầm quan trọng của việc áp dụng lý thuyết vào thực tiễn trong nghiên cứu khoa học

Em vẫn còn nhớ những buổi hướng dẫn đầu tiên, khi em còn bỡ ngỡ và chưa biết bắt đầu từ đâu Chính thầy là người đã chỉ ra cho em phương pháp tiếp cận đúng đắn, định hướng bài học về các bước nghiên cứu và giúp em phát hiện ra những yếu tố quan trọng trong việc khai phá dữ liệu dân số Qua mỗi buổi trao đổi, thầy không chỉ giúp em nâng cao kiến thức chuyên môn về khai phá dữ liệu, mà còn truyền đạt những kỹ năng nghiên cứu khoa học vô cùng quý báu mà em sẽ luôn mang theo suốt con đường học thuật và nghề nghiệp sau này

Bên cạnh những kiến thức lý thuyết, thầy còn là người thầy giàu lòng kiên nhẫn, luôn sẵn sàng giải đáp những thắc mắc, chia sẻ những trải nghiệm quý báu từ chính công việc nghiên cứu của thầy Những góp ý của thầy về phương pháp luận, cách xử lý và phân tích dữ liệu đã giúp em mở rộng tầm nhìn và hiểu rõ hơn về cách thức vận dụng các

phương pháp khai phá dữ liệu, đặc biệt là phương pháp luật kết hợp trong việc phân tích thực trạng dân số Thầy đã giúp em nhận ra rằng không có vấn đề nào là không thể giải quyết nếu ta tiếp cận nó với thái độ nghiên cứu nghiêm túc và sự kiên trì.

Em vô cùng trân trọng những giờ phút thầy dành thời gian cho em, dù công việc của thầy luôn rất bận rộn Những lần trao đổi, thảo luận và những chỉ dẫn của thầy đã giúp em dần hoàn thiện tiểu luận này và nâng cao khả năng tư duy độc lập trong việc nghiên cứu khoa học Thầy không chỉ là người thầy dạy kiến thức mà còn là người hướngdẫn em về cách thức làm việc chuyên nghiệp, cách thức đối mặt và vượt qua khó khăn trong quá trình nghiên cứu

Hơn nữa, thầy đã truyền cho em niềm đam mê với nghiên cứu khoa học, sự kiên nhẫn trong việc tìm tòi, khám phá những điều mới mẻ, và khả năng đánh giá và áp dụng các phương pháp một cách sáng tạo Những bài học này không chỉ giúp em hoàn thành tiểu luận mà còn sẽ là nền tảng vững chắc để em tiếp tục phát triển trong tương lai, khôngchỉ trong học tập mà còn trong công việc chuyên môn

Với tất cả sự biết ơn và kính trọng, em xin chân thành cảm ơn thầy Vương Xuân Chí vì tất cả những gì thầy đã dành cho em trong suốt thời gian qua Em hy vọng rằng những kiến thức và bài học quý báu từ thầy sẽ luôn là hành trang đồng hành cùng em trêncon đường học tập và sự nghiệp sau này

Chúc thầy luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và tiếp tục truyền cảm hứng cho các thế hệ học trò Em sẽ luôn nhớ về thầy với lòng kính trọng và biết ơn vô hạn

GIỚI THIỆU

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ như hiện nay,Nổi khai phá

dữ liệu (data mining) đã trở thành một công cụ quan trọng không chỉ trong lĩnh vực côngnghệ, mà còn trong nhiều ngành khoa học xã hội, đặc biệt là trong nghiên cứu dân số.Dân số không chỉ là yếu tố cơ bản phản ánh tình trạng xã hội mà còn là chỉ số quan trọnggiúp xác định chiến lược phát triển kinh tế và xã hội của một quốc gia Đối với Việt Nam,việc thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu dân số đóng vai trò thiết yếu trong việchoạch định các chính sách phát triển bền vững và giải quyết các vấn đề xã hội

Khái niệm "khai phá dữ liệu" đề cập đến việc sử dụng các công cụ và kỹ thuậtphân tích để tìm ra các mẫu hình, xu hướng hoặc mối quan hệ tiềm ẩn trong một lượng

dữ liệu lớn Một trong những phương pháp phổ biến trong khai phá dữ liệu là "luật kết

hợp" (Association Rules) Đây là phương pháp giúp phát hiện mối liên hệ giữa các yếu

tố trong dữ liệu, từ đó cung cấp những thông tin sâu sắc về sự tương quan giữa các yếu tốdân số, ví dụ như mối quan hệ giữa độ tuổi, tình trạng hôn nhân, giới tính và các yếu tốkhác có ảnh hưởng đến sự thay đổi dân số

Mục tiêu của tiểu luận này là áp dụng các thuật toán khai phá dữ liệu, đặc biệt làthuật toán luật kết hợp, để phân tích thực trạng dân số Việt Nam Qua đó, chúng ta sẽ tìmhiểu các yếu tố tác động đến sự thay đổi cơ cấu dân số và từ đó đưa ra các khuyến nghị

cho công tác quản lý dân số và xây dựng các chính sách phù hợp Việc ứng dụng phươngpháp này không chỉ giúp nắm bắt tình hình dân số một cách chính xác, mà còn hỗ trợ cácnhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các quyết định chiến lược nhằm thúc đẩy sựphát triển kinh tế - xã hội bền vững.

CHƯƠNG I: LÝ THUYẾT KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG LUẬT KẾT HỢP

Trong thời đại số hóa ngày nay, khối lượng dữ liệu được sinh ra từ các nguồn khácnhau đã trở nên vô cùng phong phú và phức tạp Để khai thác tối đa giá trị từ những dữliệu này, nhiều nhà nghiên cứu và chuyên gia đã đặt nỗ lực vào việc tìm ra những phươngpháp tiên tiến để phân tích và hiểu được mô hình, mẫu chuẩn và quy tắc bên trong dữliệu Trong lĩnh vực này, công nghệ khai phá luật kết hợp đã nổi lên như một lĩnh vựcquan trọng và mở ra cánh cửa mới cho việc khám phá tri thức ẩn trong dữ liệu

1.1 Định nghĩa

Khai phá bằng luật kết hợp là một phương pháp quan trọng trong lĩnh vực khaiphá dữ liệu, mang lại nhiều lợi ích thiết thực trong việc phân tích và hiểu rõ hơn về mốiquan hệ ẩn giấu trong dữ liệu Việc sử dụng phương pháp này là cần thiết bởi những lý do

về khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu

Trong các tập dữ liệu lớn, các mối quan hệ giữa các yếu tố không phải lúc nàocũng dễ dàng nhận thấy phương pháp khai phá bằng luật kết hợp giúp tự động tìm kiếm

và phát hiện ra các quy luật tiềm ẩn mà con người khó có thể nhận biết bằng cách thủcông Khai phá dữ liệu bằng luật kết hợp còn hỗ trợ ra quyết định kết quả từ việc khai phábằng luật kết hợp là cơ sở để các tổ chức, doanh nghiệp hoặc cơ quan chính phủ đưa raquyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế

Ví dụ, nếu phát hiện rằng các gia đình ở khu vực các nước nông thôn có tỷ lệ sinhcao hơn, các nhà hoạch định chính sách có thể tập trung phát triển các dịch vụ y tế vàgiáo dục tại khu vực này để đáp ứng nhu cầu dân số đang gia tăng áp dụng khai phá bằngluật kết hợp có tính ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và có thể sử dụng một số công

cụ hỗ trợ để khai phá dữ liệu cụ thể như WEKA là một phần mềm mã nguồn mở phổ biến cho khai phá dữ liệu

Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện thao tác Tiền xử lý dữ liệu , Phântích và xây dựng luật kết hợp và Đánh giá và trực quan hóa kết quả Thuật toán Apriorikhai phá luật kết hợp trong Data Mining là một thuật toán phổ biến để tìm ra luật kết hợpsau khi đã khai phá dữ liệu

1.2 Mục tiêu

Khai phá dữ liệu thực trạng dân số bằng luật kết hợp nhằm mục tiêu tìm hiểu vàkhám phá những quy luật, mối quan hệ ẩn bên trong dữ liệu dân số, từ đó cung cấp thôngtin có giá trị để hỗ trợ quá trình phân tích và ra quyết định trong quy hoạch và chính sáchdân số Cụ thể, các mục tiêu chính bao gồm:

1.2.3 Phát hiện các mô hình và xu hướng dân số quan trọng

Xác định các mẫu chuẩn hoặc quy tắc đặc trưng trong dữ liệu dân số, chẳng hạnnhư mối quan hệ giữa độ tuổi, giới tính, khu vực sinh sống và các yếu tố sinh tử Nhữngphát hiện này giúp hiểu rõ hơn về động lực và biến động của dân số theo thời gian

1.2.4 Hỗ trợ dự đoán và lập kế hoạch

Sử dụng các quy tắc khám phá được để dự đoán xu hướng tương lai, chẳng hạnnhư tỷ lệ tử vong theo độ tuổi hoặc các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ sinh Điều này hỗ trợtrong việc lập kế hoạch dài hạn về y tế, giáo dục, và phát triển kinh tế - xã hội

1.2.5 Phát hiện bất thường trong dữ liệu dân số

Nhận diện các trường hợp bất thường trong dữ liệu, ví dụ như các khu vực có tỷ lệ

tử vong cao bất thường hoặc sự gia tăng đột biến về tỷ lệ sinh Điều này hữu ích trongviệc kiểm tra chất lượng dữ liệu hoặc xác định các khu vực cần được ưu tiên hỗ trợ

1.2.6 Tối ưu hóa chính sách dân số

Khai phá các mối quan hệ quan trọng giữa các yếu tố dân số (như trình độ họcvấn, thu nhập, hoặc điều kiện sống) để tối ưu hóa các chính sách phát triển bền vững,giảm bất bình đẳng, và nâng cao chất lượng cuộc sống cho cộng đồng

1.2.7 Nâng cao hiểu biết về cấu trúc dữ liệu dân số

Giúp các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách có cái nhìn sâu sắc hơn vềbản chất và cấu trúc của dữ liệu dân số, từ đó tạo nền tảng cho các phân tích chuyên sâu

và các nghiên cứu liên ngành trong tương lai

1.3 Khái niệm cơ bản

Luật kết hợp (Association Rule) là một kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến, được

sử dụng để tìm ra mối quan hệ hoặc quy luật giữa các mục dữ liệu trong tập dữ liệu lớn.Một luật kết hợp thường có dạng A BA \Rightarrow BA B, trong đó AAA và BBB là⇒ ⇒các tập hợp mục dữ liệu Ví dụ, trong phân tích dân số, một luật kết hợp có thể biểu thịrằng "Nếu một khu vực có tỷ lệ sinh cao, thì khu vực đó thường có tỷ lệ trẻ em dưới 5tuổi cao."

1.4 Các chỉ số chính trong luật kết hợp

Hình 1.4: hình ảnh…

Hình 1.4.1: hình ảnh…

Nguồn: ThS Vương Xuân Chí

1.5 Thuật toán Apriori

Do R Agrawal và R Srikant giới thiệu năm 1994, khai phá các tập mục thườngxuyên cho các luật kết hợp dạng Boolean.Chiến lược lặp: các k-itemset được sử dụng đểkhảo sát các (k + 1) - itemset Khai phá luật kết hợp gồm hai bước:

– Tìm mọi tập phổ biến: theo min-sup

– Sinh luật mạnh từ tập phổ biến

1.6 Nguyên tắt hoạt động

– Từ các tập Fi= {ci | ci tập phổ biến, |ci| = i} gồm mọi tập phổ biến có độ dài i

với 1 ≤ i ≤ k,

– Tìm tập Fk+1 gồm mọi tập phổ biến có độ dài k+1

Trong thuật toán, các tên mục i1, i2, … in được sắp xếp theo một thứ tự cố định (thườngđược đánh chỉ số 1, 2, , n)

Hình 1.6: hình ảnh…nguồn…

CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 2.1 Mô tả mục tiêu

Phân tích dữ liệu dân số nhằm mục đích khai thác các thông tin quan trọng về xu hướng thay đổi dân số, các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi dân số và các mối quan hệ giữa các yếu tố như tỷ lệ sinh, tỷ lệ tử vong, tuổi thọ, di cư, và các yếu tố kinh tế-xã hội

khác Mục tiêu của việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu, đặc biệt là thuật

toán kết hợp, là xác định các mô hình và quy luật tiềm ẩn trong dữ liệu, giúp đưa ra các

dự đoán hoặc quyết định hợp lý về chính sách dân số

Trong phân tích dữ liệu dân số, thuật toán kết hợp ( association rule mining) giúp xác định các mối quan hệ giữa các yếu tố trong một cơ sở dữ liệu Các mối quan hệ này

có thể mang lại thông tin quan trọng về cách thức các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược trong quản lý dân số

2.2 Chuẩn bị, tiền xử lý dữ liệu

2.2.1 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu dân số có thể thu thập từ các nguồn như báo cáo dân số quốc gia, cơ sở dữ liệu của các tổ chức quốc tế (UN, WB) hoặc các nghiên cứu học thuật Mục tiêu: Phân tích các mối quan hệ đặc trưng trong dữ liệu dân số (ví dụ: thu nhập, khu vực sống, trình

độ học vấn)

Tập dữ liệu bao gồm các thuộc tính như : Serial Number, Country Code , Country Name , Area, Land Area, Water Area, Population,

Hình 2.2.1: Tập dữ liệu về dân số

2.2.3 Chuyển đổi dữ liệu

Các dữ liệu dạng số có thể cần được chuẩn hóa (normalization) hoặc chuyển đổi thành dạng phân loại (categorical), ví dụ như "tăng trưởng dân số thấp", "tăng trưởng dân

số cao", hoặc "tỷ lệ sinh trên 20%", "tỷ lệ sinh dưới 20%"

Ngoài ra chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp cho thuật toán (dạng bảng, ma trận)

2.2.4 Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra

Định dạng dữ liệu phù hợp với thuật toán luật kết hợp, thường là dạng bảng giao dịch (transactional dataset)

Tạo các tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra để đảm bảo tính tổng quát và đánh giá hiệu quả của mô hình phân tích

2.3 Ứng dụng Weka

2.3.1 Khái niệm

Weka là một công cụ phần mềm mã nguồn mở rất phổ biến trong việc phân tích

dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy Weka cung cấp một giao diện đồ họa dễ sử dụng cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia dữ liệu để áp dụng các thuật toán phân tích

dữ liệu, bao gồm cả thuật toán kết hợp

Hình 2.3.1: Phần mềm Weka

2.3.2 Chuẩn bị dữ liệu dân số trong Weka

Đưa dữ liệu dân số vào Weka dưới dạng các tập tin ARFF (Attribute-Relation File Format) hoặc CSV Đảm bảo rằng các thuộc tính trong dữ liệu đã được phân loại đúng (vídụ: dân số, tỷ lệ sinh, tỷ lệ tử vong, v.v.)

2.3.3 Chọn thuật toán kết hợp trong Weka

Weka hỗ trợ nhiều thuật toán để phát hiện các quy tắc kết hợp, ví dụ như Apriori, hay CBA (Classification Based Association) Trong Weka, bạn có thể chọn

"Associations" từ tab "Explorer" để thử nghiệm với các thuật toán này

Chọn một thuật toán kết hợp như Apriori và cấu hình các tham số (ví dụ: mức độ tin cậy của các quy tắc, độ rộng của các kết hợp)

Chạy thuật toán và phân tích kết quả, các quy tắc kết hợp được sinh ra sẽ cho bạn biết các mối quan hệ tiềm ẩn giữa các yếu tố trong dữ liệu

2.3.4 Đánh giá kết quả

Xem xét các quy tắc kết hợp được sinh ra Ví dụ, nếu tỷ lệ sinh cao và tỷ lệ tử vong thấp, thì dân số có thể sẽ tăng nhanh Hoặc, nếu tuổi thọ trung bình thấp và tỷ lệ tử vong cao, dân số sẽ có xu hướng giảm

Các quy tắc này giúp xác định các mô hình hoặc xu hướng trong dữ liệu dân số và cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các quyết định chính sách

2.4 Mô tả thuật toán Kết hợp

2.4.1 Khái niệm

Thuật toán kết hợp (Association Rule Mining) là một phương pháp trong học máy nhằm khám phá ra các quy tắc kết hợp giữa các yếu tố trong dữ liệu Mục tiêu của thuật toán là phát hiện ra các mẫu liên kết hoặc mối quan hệ tiềm ẩn giữa các thuộc tính trong một cơ sở dữ liệu lớn

Các thuật toán kết hợp phổ biến như Apriori, Eclat và FPGrowth đều hoạt động dựa trên nguyên lý tìm kiếm các tập hợp phần tử thường xuyên xuất hiện trong dữ liệu, sau đó tạo ra các quy tắc kết hợp từ những tập hợp này

Trong phân tích dữ liệu dân số, thuật toán kết hợp có thể giúp tìm ra các quy tắc như:

● Mối quan hệ giữa tỷ lệ sinh và tăng trưởng dân số: Nếu tỷ lệ sinh cao và tỷ lệ tử vong thấp, có thể dự đoán dân số sẽ tăng

● Mối quan hệ giữa mức sống và tỷ lệ di cư: Nếu mức sống thấp và tỷ lệ tử vong cao, dân số có thể giảm dần theo thời gian

2.4.2 Cách hoạt động của thuật toán Apriori:

Bước 1: Xác định các phần tử (items) – Các yếu tố như tỷ lệ sinh, tuổi thọ, mức sống, …

Bước 2: Tìm kiếm các tập con thường xuyên – Tìm các tập con của các phần tử có sự

xuất hiện đồng thời trong nhiều trường hợp

Bước 3: Sinh ra các quy tắc kết hợp – Các quy tắc sẽ có dạng “Nếu A thì B”, ví dụ: “Nếu

tỷ lệ sinh cao và tỷ lệ tử vong thấp, thì dân số sẽ tăng nhanh.”

2.4.3 Ưu điểm của thuật toán kết hợp trong phân tích dữ liệu dân số

● Phát hiện các mối quan hệ tiềm ẩn giữa các yếu tố dân số và kinh tế

● Giúp xây dựng các mô hình dự đoán về sự thay đổi dân số trong tương lai

● Cung cấp cơ sở dữ liệu cho các chính sách dân số và phát triển bền vững