Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng: Báo cáo tổng kết đề tài khoa học và công nghệ cấp trường trọng điểm T2013-19TĐ/ Nguyễn Thành Sơn. -- Tp.Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, 2013Call no. : ĐCT 005.74 N573-S698

 Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian có tính xu hướng hoặc mùa sử dụng giải thuật K lân cận gần nhất : Báo cáo tổng kết đề tài KH & CN cấp trường trọng điểm / Nguyễn Thành Sơn. -- Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2015Call no. : ĐCT 005.74 N573-S698

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng mô hình lai ghép LSTM và SVM: Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật dữ liệu/ Nguyễn Quốc Thắng, Nguyễn Trung Cường; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: KDL-33 005.74 N573-T367

Tìm kiếm Motif trên chuỗi thời gian bằng giải thuật Scrimp++: Luận văn thạc sĩ ngành Khoa học máy tính/ Trần Thị Dung; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xiiii,95tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 005.74 -- dc 23Call no. : 8480101 005.74 T772-D916"

Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo: Luận văn thạc sĩ ngành Khoa học máy tính/ Trần Trọng Bình; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xiiii,67tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 005.74 -- dc 23Call no. : 8480101 005.74 T772-B613"

Kết hợp phương pháp làm trơn hàm mũ với mạng nơ ron để giải quyết bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian : Đề tài khoa học và công nghệ cấp trường T2013-44 / Nguyễn Hoài Lê. -- Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2014Call no. : ĐCT 005.74 N573-L433

 Tìm hiểu mô hình Ann và ứng dụng trong bài toán dự báo chuỗi thời gian: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin/ Lê Thị Hồng Nga, Nguyễn Ngọc Trúc Linh; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng lai ghép 2 mô hình học sâu: Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật dữ liệu/ Lê Tuấn Nghĩa, Vũ Xuân Huy; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: KDL-33 005.74 L433-N576

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Gan và Arima: Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật dữ liệu/ Nguyễn Thanh Tuấn, Phạm Trung Nghĩa; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: KDL-33 005.74 N573-T883

Phát hiện Motif trên Time Series dựa vào giải thuật của Mueen: Luận văn thạc sĩ ngành Khoa học máy tính/ Lưu Hải Nam; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xiv,100tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 005.74 -- dc 23Call no. : 8480101 005.74 L975-N174"

 Tìm hiểu mô hình hồi quy và ứng dụng trong dự báo dữ liệu chuổi thời gian: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin/ Nguyễn Xuân Nguyên, Trần Thị Nhựt; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020, 135tr.: bản vẽ; 30cm + 1 đĩa CDCall no. : CTT-10 005.74 N573-N573

 Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào kỹ thuật rời rạc hóa dữ liệu SKC006938Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào kỹ thuật rời rạc hóa dữ liệu: Báo cáo tổng kết đề tài KH&CN cấp Trường trọng điểm - Mã số: T2019-39TĐ/ Nguyễn Thành Sơn. -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 59tr.; 01 file mềm Không có bản giấy, có 01 file 1. Cơ sở dữ liệu. 2. Chuỗi thời gian. Dewey Class no. : 005.74 -- dc 23Call no. : ĐCT 005.74 N573-S698

Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng phương pháp so trùng mẫu dưới độ đo xoắn thời gian động: Báo cáo tổng kết đề tài Khoa học và Công nghệ cấp Trường trọng điểm - Mã số: T2018-29TĐ/ Nguyễn Thành Sơn. -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018Call no. : ĐCT 005.74 N573-S698

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Polynomial Classifier và Arima: Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật dữ liệu/ Nguyễn Trị Quốc, Trương Thị Thu Sương; Nguyễn Thành Sơn (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: KDL-33 005.74 N573-Q163

Ebook giới thiệu về nhận dạng mẫu và học máy trình bày các khái niệm cơ bản, phân loại, phân cụm, trích xuất đặc trưng (MI, SVD, NMF), và lựa chọn đặc trưng cho dữ liệu chuỗi thời gian.

Ebook do Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

Thư viện Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM

Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh

Email: thuvien@hcmute.edu.vn

ĐT: (+84 028).3896.9920 - (+84 028).3722.1223

Đề ôn tập Phân tích Dữ liệu trong Kinh tế gồm có kiểm định giả thuyết, chuỗi thời gian, ARMA, ứng dụng giải quyết vấn đề kinh tế, kinh doanh.

Chương 2 của bài giảng "Phân tích dữ liệu và dự báo" trình bày các phương pháp phân tích và dự báo (thô, trung bình, san mũ), cách phân biệt thành phần chuỗi thời gian và sử dụng Eviews.

Luận văn dự báo doanh số bán lẻ bằng mô hình thống kê, học máy, mạng nơ-ron. Phân tích chuỗi thời gian, đánh giá hiệu quả các phương pháp.

Bài giảng "Kinh tế lượng ứng dụng" Chương 1 - Phân tích dữ liệu cơ bản, được biên soạn với mục tiêu giúp các bạn học có thể phân biệt được các dạng cấu trúc dữ liệu khác nhau; Hiểu và thực hiện được các kỹ thuật xử lý liệu căn bản: vẽ sơ đồ dữ liệu, thống kê mô tả, chuyển dạng dữ liệu; Giải thích ý nghĩa của các cách tính lợi nhuận trong tài chính; Mô tả được các bước xây dựng mô hình kinh tế lượng.

Bài giảng "Trực quan hóa: Chương 0 - Giới thiệu môn học" bao gồm định nghĩa, mục tiêu, nội dung chính và phương pháp giảng dạy. Sinh viên sẽ hiểu rõ tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu trong việc phân tích, trình bày và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Bài giảng "Trực quan hóa: Chương 6 - Dữ liệu chuỗi thời gian" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Khái niệm dữ liệu chuỗi thời gian; đặc điểm của chuỗi thời gian; phát hiện outliers; phát hiện yếu tố cycles và seasons; xử lý dữ liệu khuyết;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Cuốn "Sổ tay hướng dẫn Dự trù thuốc tại bệnh viện bằng phương pháp phân tích dữ liệu theo thời gian" bao gồm 3 phần, tập trung hướng dẫn các thao tác thực hành, liên quan đến các bước định dạng dữ liệu, thực hành phân tích xu hướng và dự báo cơ số bằng các câu lệnh đã được thiết lập sẵn; đọc kết quả phân tích, trích xuất kết quả dưới dạng bảng (excel) và biểu đồ (pdf). Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 4 Các mô hình dự báo theo phương pháp box jenkins, cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Tính dừng của chuỗi thời gian; Mô hình tự hồi quy AR; Mô hình trung bình động MA; Mô hình ARMA(p,q); Tịnh hóa dữ liệu; Mô hình ARIMA cho dữ liệu có tính mùa vụ; Các bước cơ bản của phương pháp ARIMA. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 0: Giới thiệu môn học. Chương này giới thiệu tổng quan về môn học; nội dung chi tiết từng chương; kế hoạch về đề tài môn học; đánh giá kết quả môn học. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu: Sử dụng mô hình arima trong dữ báo chuỗi thời gian, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: giới thiệu xây dựng mô hình arima; tự hồi quy kết hợp trung bình trượt; ứng dụng dự báo giá. Mời các bạn cùng tham khảo!