Kết quả (bảng xác định phần tử ngoại lai) đƣợc lƣu vào trong EXCEL:
Kết luận:
Phần tử ngoại lai đƣợc xác định tƣơng ứng với Hàn Quốc đã phát hiện đƣợc. Nhƣ vậy, trong ví dụ thử nghiệm này, đầu tƣ vào NN10 (Chiếu phim) của Hàn Quốc năm 20** là quá (lớn hơn) quy định % vốn đầu tƣ nƣớc ngoài theo ngành nghề vào Việt Nam. Chúng ta sẽ kiến nghị với cơ quan liên quan có thẩm quyền điều chỉnh lại.
65 Đánh giá kết quả:
Kết quả chƣơng trình thử nghiệm đã cho phép phát hiện tốt các sai sót về tỷ lệ đầu tƣ vốn nƣớc ngoài vào Việt Nam.
66
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Nội dung chƣơng 3 thực thi nhiệm vụ nghiên cứu ứng dụng phần tử ngoại lai đối với dạng phụ thuộc hàm đặc biệt trong hoạt động kiểm toán: ứng dụng phụ thuộc hàm dạng bằng nhau để phát hiện phần tử ngoại lai (sai sót tiền thuế nhập khẩu phải nộp của doanh nghiệp), ứng dụng phụ thuộc hàm dạng tỷ lệ để phát hiện phần tử ngoại lai (sai sót về tỷ lệ thành phần trong sản phẩm, sai sót về tỷ lệ vốn đầu tƣ nƣớc ngoài vào Việt Nam theo các ngành nghề).
Từ yêu cầu bài toán, luận văn sƣu tập dữ liệu đầu vào cho mỗi bài toán cụ thể (lƣu trong EXCEL), sau đó xây dựng quy trình thực hiện. Dựa vào các thuật tốn đã nghiên cứu trong chƣơng 2, luận văn đã thử nghiệm trên máy tính có kết quả (đƣợc trình bày qua các giao diện nhập liệu, giao diện xử lý, giao diện kết quả). Các kết quả đầu ra cũng đƣợc lƣu trong EXCEL).
67
KẾT LUẬN 1. Kết quả đạt đƣợc
Luận văn đã đạt đƣợc một số kết quả sau đây:
- Tổng quan về phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu quan hệ và phần tử ngoại lai, một số phƣơng pháp xác định phần tử ngoại lai, cách phân loại cũng nhƣ mô hình phát hiện phần tử ngoại lai dựa theo luật đối với cơ sở dữ liệu quan hệ.
- Nghiên cứu sâu về sự nhận biết phần tử ngoại lai đối với phụ thuộc hàm, các thuật toán xác định phần tử ngoại lai đối với phụ thuộc hàm, về các thuật toán xác định phần tử ngoại lai đối với các dạng phụ thuộc hàm đặc biệt (dạng bằng nhau và dạng tỷ lệ).
- Ứng dụng các thuật toán xác định phần tử ngoại lai đối với các dạng phụ thuộc hàm đặc biệt để kiểm tra sai sót tiền thuế nhập khẩu phải nộp của doanh nghiệp, kiểm tra tỷ lệ thành phần trong sản phẩm bị bớt xén, kiểm tra tỷ lệ vốn đầu tƣ nƣớc ngoài vào Việt Nam theo các ngành nghề, tuân thủ pháp luật của Việt Nam.
Việc áp dụng thuật toán xác định phần tử ngoại lai đối với phụ thuộc hàm trong các bài toán thực tế đã nêu trong luận văn nhƣ Kiểm tra sai sót tiền thuế nhập khẩu phải nộp của doanh nghiệp; Rà soát tỷ lệ thành phần trong sản phẩm bị bớt xén là những bài toán đƣợc thực hiện theo ý tƣởng của [7], đóng góp của học viên đây chỉ là thực hiện lập trình để xác tỏ tính đúng đắn của thuật tốn. Chỉ có một bài tốn thực tế là bài tốn Phát hiện sai sót về tỷ lệ đầu tƣ vốn nƣớc ngoài vào các ngành nghề ở Việt Nam là ứng dụng mới do học viên đề xuất và cài đặt.
Phần nội dung chƣơng 3 của luận văn đã phản ánh khả năng ứng dụng lý thuyết đã nghiên cứu vào thực tiễn có hiệu quả.
68
Do khả năng cá nhân và thời gian hạn hẹp nên luận văn cũng còn hạn chế: chƣơng trình thử nghiệm cịn đơn giản và chƣa có điều kiện so sánh với các phƣơng pháp khác để làm rõ ƣu thế nổi trội của lý thuyết và ứng dụng của phần tử ngoại lai.
3. Hƣớng phát triển
Luận văn sẽ cố gắng khắc phục các hạn chế trên và mở rộng ứng dụng cho các bài tốn ngồi lĩnh vực kiểm toán.
Luận văn sẽ đi sâu nghiên cứu đầy đủ hơn về các dạng phụ thuộc hàm đặc biệt khác, phức tạp hơn (đã trình bày trong chƣơng 1, phần 1.1.6) và khai thác các ứng dụng có thể của chúng.
69
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A-TIẾNG VIỆT
[1]. Nguyễn Kim Anh (2004), Nguyên lý của các hệ cơ sở dữ liệu, Nhà xuất bản Đại học quốc gia Hà Nội.
[2]. Phạm Hồng Hải (2016), Thuật toán phát hiện phần tử ngoại lai và ứng dụng,
Luận văn thạc sỹ Khoa học máy tính, Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên.
[3]. Nguyễn Xuân Huy (2011), Bài tập Cơ sở dữ liệu, Nhà xuất bản thông tin và truyền thông.
[4]. Lê Văn Phùng (2018), Cơ sở dữ liệu quan hệ và cơng nghệ phân tích – thiết kế, tái bản lần 1, Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông.
[5]. Lê Văn Phùng, Quách Xuân Trƣởng (2017), Khai phá dữ liệu –Data mining, tái
bản lần 1, Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông.
[6]. Vũ Đức Thi ((1997), Cơ sở dữ liệu Kiến thức và thực hành, Nhà xuất bản thống kê.
[7]. Phạm Hạ Thủy (2007), Nghiên cứu phần tử ngoại lai trong CSDL và ứng dụng,
Luận án tiến sĩ, Viện CNTT, Viện Hàn Lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. [8]. Ulman J.D -Trần Đức Quang dịch, Nguyên lý các hệ cơ sở dữ liệu và cơ sở dữ liệu tri
thức. Nhà xuất bản Thống kê.
B-TIẾNG ANH
[9]. Daniel T. Larose (2006), Data mining method and models, Wiley-interscience. A
john wiley & sons, Inc Publication.
[10]. Han J. and Kamber M. (2006), Data Mining-Concepts and Techniques (Second
70 C-INTERNET
[11]. https://lawkey.vn/quy-dinh-ve-ty-le-von-cua-nha-dau-tu-nuoc-ngoai-trong-mot-
so-nganh-nghe-tai-viet-nam/ (2021), Đoàn luật sƣ TP. Hà Nội, Công ty luật TNHH
LawKey.
[12]. https://soyncanvas.vn/ebook-c-c++-c#-ky-thuat-lap-trinh-c-co-so-va-nang-cao-gs- pham-van-at-thong-tin-ve-chu-de-giao-trinh-ky-thuat-lap-trinh-c-can-ban-va-nang- cao/ (2021)