1 Tiểu luận cho môn Ngôn Ngữ Lập Trình cho Phân Tích Dữ Liệu

1.1 Đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến sự lựa chọn chương trình học của sinh viên

Mô tả: Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích dữ liệu để xác định mức độ ảnh hưởngcủa các yếu tố kinh tế - xã hội như thu nhập gia đình, vị trí địa lý và trình độ học vấn của bố mẹ ảnh hưởng đến sự lựa chọn chương trình học của sinh viên.

Phương pháp: Sử dụng dữ liệu được khảo sát về sự lựa chọn chương trình học của sinh viên cùng với thông tin về các yếu tố kinh tế - xã hội của họ. Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội và sự lựa chọn chương trình học.

1.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đến chất lượng không khí trong một thành phố

Mô tả: Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá tác động của các yếu tố môi trường như giao thông, công nghiệp, mật độ dân số,…đến chất lượng không khí của một thành phố.

Phương pháp: Sử dụng dữ liệu từ các trạm quan trắc không khí và dữ liệu thống kê về giao thông, công nghiệp, và dân số của thành phố. Sử dụng các phương pháp thống kê mô tả hoặc phương pháp hồi quy để phân tích mối quan hệ giữa các biến số môi trường và chất lượng không khí.

1.3 Phân tích biến động tỷ giá hối đoái

Mô tả: Nghiên cứu biến động của tỷ giá hối đoái giữa các đồng tiền quốc tế và đối chiếu với các yếu tố kinh tế, chính trị, và tài chính.

Phương pháp: Sử dụng các chỉ số thống kê như mean, median, range, và standard deviation để mô tả sự biến động của tỷ giá. Sử dụng biểu đồ đường hoặc biểu đồ cột để minh họa xu hướng và biến động.

1.4 Phân tích biến động giá vàng:

Mô tả: Nghiên cứu sự biến động của giá vàng trong một khoảng thời gian và các yếu tố ảnh hưởng đến giá vàng.

Phương pháp: Sử dụng biểu đồ đường hoặc biểu đồ nến để minh họa xu hướng giá vàng. Sử dụng các chỉ số thống kê như mean, median, và standard deviation để mô tả biến động. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng như tình trạng kinh tế, sự biến động của thị trường chứng khoán, và chính sách tài khóa.

1.5 Phân tích hiệu quả sử dụng Vốn

Mô tả: Đánh giá hiệu quả của việc sử dụng vốn thông qua phân tích dữ liệu tài chính của doanh nghiệp hoặc ngành. Phương pháp: Sử dụng các tỷ lệ tài chính như ROA (Return on Assets), ROE (Return on Equity) và ROS (Return on Sales) để đánh giá hiệu quả vốn.

1.6 Phân tích sự biến động của lãi suất

Mô tả: Nghiên cứu sự biến động của lãi suất vay và lãi suất tiết kiệm, và mối liên hệ với tình hình kinh tế.

Phương pháp: Sử dụng biểu đồ đường hoặc biểu đồ cột để minh họa sự biến động của lãi suất vay và tiết kiệm. Sử dụng các chỉ số thống kê như mean, median, và standard deviation để mô tả biến động. Phân tích tác động của chính sách tiền tệ và biến động kinh tế đến lãi suất.

1.7 Phân tích mối quan hệ giữa GDP và xuất khẩu

Mô tả: Phân tích sự biến động của GDP và Xuất khẩu. Phân tích mối quan hệ giữa GDP của một quốc gia và hoạt động xuất khẩu của quốc gia đó.

Phương pháp: Sử dụng phân tích hồi quy để đánh giá mức độ ảnh hưởng của GDP đối với xuất khẩu và ngược lại.

1.8 Phân tích cơ cấu nền kinh tế của một quốc gia

Mô tả: Nghiên cứu sự thay đổi về cơ cấu của một nền kinh tế của một quốc gia.

Phương pháp: Sử dụng biểu đồ tròn, biểu đồ cột để minh họa sự phân bổ của các ngành/lĩnh của quốc gia.

1.9 Tìm hiểu về một package của R.

Mô tả: Chọn một package của R đọc tài liệu hướng dẫn đi kèm với package này và viết lại thành một tài liệu hướng dẫn sử dụng cho package này.

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