CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
5.4. Hạn chế của nghiên cứu
Bên cạnh những kết quả đạt được, mơ hình nghiên cứu dự báo doanh thu cịn có những hạn chế sau:
• Do một số hạn chế về khả năng khai thác và về thời gian, nguồn dữ liệu doanh thu ngày của cửa hàng SAY Coffee Lê Văn Sỹ vẫn còn khá khiêm tốn với số mẫu chỉ là n=91. Nếu có thể tăng cỡ mẫu thì tỉ lệ chính xác của mơ hình có thể được cải thiện;
• Ngồi các bên thứ 3 là Grab, Now, Baemin và GoViet, SAY Coffee còn hợp tác với một số bên thứ 3 khác, nhưng do hạn chế về thời gian nên những thông tin về các bên thứ 3 khác không được thu thập và input vào dataset. Điều này có thể ảnh hưởng tới kết quả dự báo và các chỉ số thống kê;
• Chỉ số độ tin cậy của mơ hình là khơng cao. Để có thể cải thiện các chỉ số thống kê, bộ dữ liệu cần phải có thêm các biến độc lập cũng như cỡ mẫu dữ
liệu cần đa dạng hơn;
• Tài liệu tham khảo chủ yếu dựa vào những nghiên cứu đã cũ;
Nhóm nghiên cứu chưa có nhiều kinh nghiệm và thời gian tiếp xúc với nền
tảng Azure Machine Learning, do vậy có thể bỏ sót những mơ hình dự báo
có khả năng trả về kết quả chính xác hơn với chỉ số thống kê có độ tin cậy
THAM KHẢO
1. Big Data Uni. 2020. “Hiểu hơn về Linear Regression thơng qua ví dụ đơn
giản trong bán lẻ phần 1”, (tiếp cận ngày 27/6/2020), [truy cập tại https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/hieu-hon-ve-linear-regression-thong-qua-v i-du-don-gian-trong-ban-le-p-1 .html].
2. Big Data Uni. 2020. “Tổng quan về Regression (Phân tích hồi quy)’, (tiếp
cận ngày 27/6/2020), [truy cập tại
https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/tong-quan-ve-regression-phan-ti ch-hoi-quy.html].
3. Luật Thương mại Việt Nam
4. Machine Learning cơ bản. 2016. “Bài 3: Linear Regression”, (tiếp cận ngày
27/6/2020), [truy cập tại
https://machinelearningcoban.com/2016/12/28/linearregression/#cac-bai-to an-co-the-giai-bang-linear-regression ].
5. Microsoft. 2020. “What is machine learning studio (Classic)”, (tiếp cận ngày
27/6/2020), [truy cập tại
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/what-is-ml -studio].
6. Nghị định số 81/2018/NĐ-CP về Quy định chi tiết luật Thương mại về hoạt
động xúc tiến thương mại
7. Philip Kotler, Gary Amstrong (2012), Nguyên lý tiếp thị, NXB Lao động Xã