PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ YẾU TỐ ĐẾN GIÁ NHÀ

on .

HUỲNH KHẢI SIẾU – 18520348 TRẦN THỊ MỸ LINH – 18520999 DƯƠNG THỊ HỒNG HẠNH – 18520711 LÊ PHAN THÀNH ĐẠT – 18520570

1. Mở đầu

Giá nhà đất là một chủ đề luôn nhận được sự quan tâm rất lớn của cộng đồng hiện nay, với quy mô và sự gia tăng dân số mỗi năm dẫn đến tình trạng “đất chật người đông”, nhu cầu thu mua nhà vì thế cũng không ngừng tăng lên. Không những thế, nhà đất còn là lĩnh vực kinh doanh, là cơ hội đầu tư mang về nguồn lợi nhuận lớn cho nhiều người.

Vì vậy mà sự biến động của giá nhà đất trở thành vấn đề quan trọng đối với cả người mua lẫn người bán. Đối với người mua thì nên mua ở đâu, mua khi nào thì mới có được mức giá hợp lý hay đối với người bán thì nên bán ra thời điểm nào để có lời cao ? Đây luôn là câu hỏi khó, bởi diễn biến giá nhà đất là không hề đơn giản và phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố tác động lên nó.

Từ đó cho thấy việc phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đến giá nhà đất là rất cần thiết. Dự đoán giá nhà đất là một giải pháp để giải quyết bài toán cho các doanh nghiệp kinh doanh nhà đất và nhiều ngành nghề liên quan. Từ kết quả dự đoán, doanh nghiệp sẽ đưa ra những đề xuất phù hợp cho khách hàng, kịp thời đưa ra các giải pháp, đối phó với những nguy cơ trong tương lai bằng cách cắt giảm chi phí hoặc thay đổi chiến lược phù hợp. Đối với người có nhu cầu mua nhà, họ sẽ dựa vào kết quả dự đoán để xem xét chọn 1 ngôi nhà có giá cả phù hợp thu nhập tài chính cá nhân, đúng với địa điểm mong muốn. Ví dụ: Gần các cửa hàng tiện lợi, gần ga tàu điện, trung tâm thành phố,...

Để phục vụ những nhu cầu và yêu cầu trên, quá trình phân tích đánh giá và đưa ra kết quả dưới đây sẽ phần nào nói lên kết cấu của sự biến động giá nhà đất thông qua bộ dữ liệu sẵn có.

2. Giới thiệu bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu gồm thông tin các thuộc tính và giá cả của 414 ngôi nhà được bán trong ngày 01/01/1970 ở thành phố Tân Đài Bắc, Đài Loan. Cụ thể như sau:

-       Tên bộ dữ liệu: Real estate price prediction.

-       Nguồn: https://www.kaggle.com/quantbruce/real-estate-price-prediction

-       Thông tin chi tiết:

Bảng 2.1: Codebook của bộ dữ liệu.

Tên bộ dữ liệu

Real estate price prediction

Chức năng

Bộ dữ liệu được tạo ra nhằm mục đích sử dụng cho phân tích hồi quy, nghiên cứu mô hình hồi quy tuyến tính đơn/ đa biến và xây dựng mô hình dự đoán kết quả giá nhà.

Số dòng

Gồm 414 điểm dữ liệu và 8 thuộc tính.

Số thuộc tính

8 thuộc tính.

Các thuộc tính

No: (int64) Số thứ tự

X1 transaction date: (float64) Ngày giao dịch.

X2 house age: (float64) Tuổi ngôi nhà.

X3 distance to the nearest MRT station: (float64) Khoảng cách đến trạm ga tàu gần nhất.

X4 number of convenience stores: (float64) Số cửa hàng tiện lợi ở gần đó.

X5 latitude: (float64) Vĩ độ của ngôi nhà.

X6 longitude: (float64) Kinh độ của ngôi nhà.

Tác giả

Bruce

Thông tin chi tiết: https://www.kaggle.com/quantbruce

 Xem tiếp bài báo cáo TẠI ĐÂY.

PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ KHU VỰC VÀ NĂM LÊN MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ CHỈ SỐ HẠNH PHÚC

on .

Author: Thang V.Le, Khoa D.Tran, Quang D.Hoang, Manh T.Nguyen, Tu D.Vo

1.  Mở đầu

1.1.  Đặt vấn đề

World Happiness Report là cuộc khảo sát về trạng thái hạnh phúc trên toàn cầu, xếp hạng 155 quốc gia và vùng lãnh thổ về mức độ hạnh phúc được báo cáo tại Liên Hợp Quốc vào sự kiện kỉ niệm ngày Quốc tế hạnh phúc hằng năm vào ngày 20 tháng 3. Kết quả của cuộc khảo sát này đang dần được công nhận rộng rãi ở nhiều chính phủ, tổ chức xã hội bởi vì dựa vào chỉ số hạnh phúc này họ có thể dễ dàng đưa ra các quyết định về chính sách chính trị xã hội. Ngoài ra chỉ số hạnh phúc còn được nhiều chuyên gia thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh tế, tâm lí học, phân tích thống kê, chính sách xã hội, ... sử dụng để đánh giá sự tiến bộ của một quốc gia. Chỉ số này được đánh giá dựa trên câu trả lời của những câu hỏi về chất lượng cuộc sống trong cuộc khảo sát, những câu hỏi này được đánh giá theo thang đo Cantril ( thang đo chất lượng cuộc sống ) từ 0 đến 10 điểm. Điểm số này được khảo sát từ một mẫu đại diện cho khu vực, có 6 yếu tố chính ảnh hưởng đến chỉ số hạnh phúc là:  sản xuất kinh tế, hỗ trợ xã hội, tuổi thọ, sự tự do, tỉ lệ tham nhũng và sự hào phóng.

 

Hình 1.1 Biểu diễn thang do Cantril

SỐ CA NHIỄM VÀ TỬ VONG Ở CÁC NHÓM TUỔI, GIỚI TÍNH CỦA CÁC QUỐC GIA Ý, TÂY BAN NHA, ĐỨC

on .

I. Mở đầu

 Khi đại dịch Covid-19 bùng phát, các nước Châu Âu đã và đang lây lan nhanh chóng của dịch bệnh, trở thành các ổ dịch lớn trên thế giới. Trong đó lần lượt Ý, Đức, Tây Ban Nha(TBN) là các nước chịu sự ảnh hưởng nặng nề nhất. Với số lượng nhiễm và tử vong đang trong top 10 thế giới [D1].

 Mục đích của việc ghi nhận số ca nhiễm và tử vong theo độ tuổi và giới tính, sẽ cho thấy mức độ nhiễm và tử vong ở các nhóm tuổi và giới tính. Từ đó đưa ra các nhận định về, độ tuổi nào và giới tính nào sẽ có tỷ lệ nhiễm và tử vong cao hơn các nhóm tuổi cũng như giới tính khác.

Đường đi của các tâm dịch COVID-19

on .

1. Mở đầu

- Virus corona (SARS-CoV-2) đã và đang lây lan ra khắp thế giới với một tốc độ chóng mặt. Hiện nay đã có hơn 200 quốc gia và vùng lãnh thổ xác nhận đã có người nhiễm virus SARS-CoV-2. Tính đến ngày 20 tháng 4 năm 2020, đã có hơn 2,4 triệu ca nhiễm SARS-CoV-2 được xác nhận trên toàn cầu với gần 165.000 ca tử vong. Trong đó, có hơn 620.000 ca đã phục hồi.  Có thể thấy sự nguy hiểm của virus khi tỉ lệ tử vong khá cao.

- Mục đích của việc ghi nhận các địa điểm bùng phát dịch theo thời gian sẽ cho thấy đường đi của virus SARS-CoV-2 từ đó đưa ra nhận định về phạm vi hoạt động mạnh cũng như dự đoán khả năng lây lan và vị trí kết thúc của dịch bệnh. Theo dữ liệu thống kê chỉ ra rằng virus hoạt động mạnh mẽ trong vùng ôn đới, nơi các vùng có nhiệt độ trung bình xấp xỉ khoảng [5.2 -14] °C , nên cần có các biện pháp phòng ngừa hiệu quả virus nhằm giảm tối đa thiệt hại về người.

SỰ KHÁC NHAU TRONG DỊCH CHUYỂN CỦA CÁC CỘNG ĐỒNG GIỮA ĐẠI DỊCH COVID-19.

on .

Khi đại dịch Covid-19 bùng phát, việc thực hiện giãn cách xã hội được xem là biện pháp hiệu quả nhằm ngăn chặn sự lây lan của bệnh. Biện pháp này được thực hiện hầu hết mọi quốc gia trên thế giới. Tuy nhiên các quốc gia khác nhau sử dụng các biện pháp khác nhau để thực hiện việc giãn cách xã hội. Tại Việt Nam biện pháp được thực thi trong [1.4.2020-15.4.2020].

Nhằm đo đạc và tính toán việc thực hiện giãn cách xã hội này, Google đã thực hiện một cuộc nghiên cứu có tính thống kê tính đến ngày 5.4.2020. Nghiên cứu liên quan sự thay đổi trong dịch chuyển của các cộng đồng so với giai đoạn chưa thực hiện giãn cách xã hội.  Nghiên cứu dựa trên dữ liệu của người dùng đã chọn tham gia và đồng ý để Google thấy được vị trí của thiết bị thông minh. Vì số lượng người tham gia, và vị trí địa lý người tham gia chưa đầy đủ, nên nó chưa đủ để làm đại điện cho một cộng đồng lớn. Tuy nhiên nó cho phép chúng ta có một góc nhìn hữu ích khác liên quan đến các quan chức y tế cộng đồng trong việc sử dụng kết quả nhằm hạn chế sự lây lan của Covid-19.