CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN
3.4. Phân tích dự báo dựa trên nền tảng Azure Machine Learning
3.4.3. Xây dựng mơ hình dự báo dựa trên Azure MachineLearning Studio
Để xây dựng mơ hình dự báo doanh thu cho cửa hàng SAY Coffee Lê Văn Sỹ một cách nhanh chóng và thuận tiện, nhóm sử dụng nền tảng Azure Machine Learning của Microsoft. Mơ hình được xây dựng với kỳ vọng có độ tin cậy cao nhất và sai số thấp nhất có thể để có thể ứng dụng vào việc quản lý cửa hàng. Trước hết nhóm sẽ thực hiện nghiên cứu sơ bộ về dữ liệu của cửa hàng cùng với việc nghiên cứu những mơ hình dự báo doanh thu đã được thực hiện liên quan đến đề tài nghiên cứu. Sau đó nhóm tiến hành thực hiện nghiên cứu chính thức bằng cách xây dựng mơ hình dự báo trên nền tảng AMLS, tiến hành chỉnh sửa và chạy mơ hình, cuối cùng là test mơ hình và tạo Web services để phục vụ việc kinh doanh của cửa hảng.
Kết luận chương 3
Ở chương 3, nhóm tiến hành thiết kế nghiên cứu thơng qua việc trình bày các phương pháp nghiên cứu phù hợp được lựa chọn để nghiên cứu đề tài và xây
dựng quy trình nghiên cứu để tiện cho việc theo dõi, đo lường và đánh giá q trình nghiên cứu. Nhóm cũng trình bày việc thu thập dữ liệu, mô tả lại dữ liệu, lựa chọn và phân tích phương pháp dự báo. Phương pháp nghiên cứu được lựa chọn là nghiên cứu định tính. Kích thước mẫu của dữ liệu là n=91, thu thập dựa trên tiêu chí tiện lợi cho việc nghiên cứu. Phương pháp dự báo phân tích hồi quy đa biến (thuật tốn Linear Regression trong AMLS) được sử dụng để dự đoán sự thay đổi của doanh thu dựa trên các chương trình khuyến mãi hợp tác với bên thứ 3. Đồng thời, chương 3 cũng giới thiệu sơ lược về nền tảng AMLS và việc xây dựng mơ hình dự báo doanh thu trên AMLS.