Liên hệ zalo số điện thoại 0832668828 để lấy tài liệu + chương trình

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ
----------
BÁO CÁO
THỰC TẬP CHUYÊN NGÀNH
ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG MIRCOSOFT EXCEL TRONG PHÂN TÍCH
DỮ LIỆU VÀ DỰ BÁO DOANH THU CỦA CÔNG TY
CỔ PHẦN KẾT CẤU THÉP THÁI NGUYÊN
THEO PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY ĐƠN BIẾN
Sinh viên thực hiện: Hoàng Anh
Lớp: Tin học Kinh Tế - K13A
Giáo viên hướng dẫn 1: Th.s Lê Thị Hằng
Giáo viên hướng dẫn 2: Th.s Trần Thị Nhung
Thái Nguyên, năm 2017

2. 1
MỤC LỤC
MỤC LỤC.................................................................................................................................1
DANH MỤC HÌNH ẢNH ......................................................................................................3
LỜI MỞ ĐẦU...........................................................................................................................4
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾ ........................6
1.1. Khái niệm về phân tích và dự báo kinh tế .................................................................6
1.2. Ý nghĩa và vai trò của phân tích và dự báo trong quá trình ra quyết định kinh
doanh......................................................................................................................................6
1.2.1. Ý nghĩa...................................................................................................................6
1.2.2. Vai trò .....................................................................................................................7
1.3. Các loại dự báo..............................................................................................................7
1.3.1. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo.....................................................................7
1.3.2. Dựa vào các phương pháp dự báo .......................................................................8
1.3.3. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo)......Error! Bookmark not defined.
1.4. Các phương pháp dự báo .............................................................................................8
1.4.1. Phương pháp dự báo định tính.............................................................................8
1.4.2. Phương pháp dự báo định lượng ...................................................................... 10
Phương pháp hồi quy tuyến tính.................................................................................. 13
1.5. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu nghiên cứu ............................................. 17
1.5.1. Xử lý số liệu nghiên cứu.................................................................................... 17
1.5.2. Phân loại các số liệu (biến số) trong nghiên cứu............................................ 17
1.6. Tổng quan về Microsoft Excel................................................................................. 18
1.6.1. Giới thiệu về Microsoft Excel........................................................................... 18
1.6.2. Phạm vi ứng dụng của Microsoft Excel .......................................................... 19
CHƯƠNG 2. KHẢO SÁT THỰC TRẠNG VÀ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI
QUY ĐƠN BIẾN ĐỂ DỰ BÁO DOANH THU THÉP CHO CÔNG TY CỔ PHẦN
KẾT CẤU THÉP THÁI NGUYÊN.................................................................................... 20
2.1. Khảo sát hiện trạng Công ty Cổ phần Kết cấu Thép Thái Nguyên. .................... 20
2.1.1. Lịch sử hình thành:............................................................................................ 20
2.1.2. Chức năng, nhiệm vụ , cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý:............................... 20
2.2. Quy trình dự báo ........................................................................................................ 23
2.3. Thu thập và xử lý dữ liệu.......................................................................................... 26

3. 2
2.3.1. Thu thập dữ liệu.................................................................................................. 26
2.3.2. Tiền xử lý dữ liệu ............................................................................................... 27
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH DỰ BÁO DOANH THU TIÊU THỤ THÉP CHO CÔNG
TY CỔ PHẦN KẾT CẤU THÉP THÁI NGUYÊN ......................................................... 29
3.1. Đặt vấn đề ................................................................................................................... 29
3.2 Giải quyết bài toán...................................................................................................... 29
3.3 Một số giải pháp giúp doanh thu của Công ty tăng theo từng năm. ..................... 34
KẾT LUẬN............................................................................................................................ 35
TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................................... 36

4. 3
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1. Lưu đồ thuật toán phương pháp hồi quy tuyến tính ........................................ 15
Hình 1.2 Sơ đồ cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý công ty.................................................. 21
Hình 1.3 Biểu đồ phân cấp chức năng............................................................................... 22
Hình 3.1 Số liệu đầu vào của chương trình........................................................................ 31
Hình 3.2 Đồ thị hàm hồi quy đơn biến ............................................................................... 32
Hình 3.3 Đồ thị xác suất phân phối chuẩn ......................Error! Bookmark not defined.
Hình 3.4 Bảng kết quả sai số ............................................................................................... 33
Hình 3.5 : Bảng kết quả dự báo doanh thu bằng phương pháp hồi quy đơn ................. 33

5. 4
LỜI MỞ ĐẦU
1. Lí do chọn đề tài:
Trong hoạt động kinh tế xã hội của mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thổ, mỗi đơn vị
hoạt động kinh doanh đều vì mục đích lợi ích kinh tế, tức là mục tiêu lợi nhuận. Tuy
nhiên, không chỉ bó hẹp trong phạm vi kinh tế mà còn trong tất cả các lĩnh vực khác
của đời sống xã hội, chúng ta cần phải biết những gì về quá khứ, hiện tại và cả tương
lai để từ đó chúng ta có thể đưa ra những định hướng, quyết định đúng đắn nhất. Để
làm được điều này, hiện nay trong nước và trên thế giới người ta đã áp dụng những
phương pháp khác nhau, nhưng trong đó có một phương pháp được sử dụng một cách
hiệu quả và phổ biến đó là phương pháp phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế.
Dự báo là một yếu tố quan trọng của hầu hết các quyết định kinh doanh và lập kế
hoạch kinh tế; Dự báo như một tập hợp các công cụ giúp người ra quyết định đưa ra
các phán đoán tốt nhất về các sự kiện tương lai (dựa vào quá khứ và hiện tại); Nhu cầu
nhân sự có kiến thức về dự báo đang gia tăng.
Dự báo doanh thu là một việc làm cần thiết cho tất cả các doanh nghiệp hiện nay.
Điều này là vô cùng quan trọng đối với những bước đi chiến lược tiếp theo của doanh
nghiệp trong những năm kế tiếp. Những con số dự báo sẽ giúp doanh nghiệp có những
hướng đi mới và thay đổi chiến lược nếu cần thiết để doanh nghiệp có thể thích nghi
được với những sự biến đổi của thị trường trong những năm kế tiếp.
Với tầm quan trọng đó của dự báo em đã chọn đề tài “Ứng dụng Mircosoft
Excel trong phân tích dữ liệu và dự báo doanh thu của Công ty Cổ phần Kết cấu
Thép Thái Nguyên theo phương pháp hồi quy đơn biến” cho đề tài thực tập chuyên
ngành của mình.
2. Mục tiêu chọn đề tài
- Sử dụng phương pháp định lượng sẽ là phương pháp chủ yếu để xây dựng mô
hình Hồi quy đơn biến cho dự báo.
- Tiếp cận và ứng dụng được excel để phân tích và dự báo doanh thu của Công ty
cổ phần Kết cấu thép Thái Nguyên.
- Xây dựng hoàn thiện chương trình phân tích, đánh giá và dự báo doanh thu của
Công ty cổ phần Kết cấu thép Thái Nguyên.
- Hoàn thành bản báo cáo thực tập chuyên ngành.

6. 5
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Về đối tượng nghiên cứu: sản lượng tiêu thụ than.
Về phạm vi nghiên cứu: Phân tích và dự báo sản lượng tiêu thụ than.
4. Phạm vi nghiên cứu.
- Khảo sát hiện trạng.
- Khái quát và đi đến phân tích chi tiết bài toán
- Xây dựng, cài đặt và chạy thử nghiệm chương trình
5. Kết cấu đề tài.
- Gồm 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về phân tích & dự báo kinh tế và chương trình dự báo.
Chương 2: Khảo sát thực trạng và sử dụng phương pháp hồi quy đơn biến để dự
báo doanh thu thép cho Công ty Cổ phần Kết cấu Thép Thái Nguyên
Chương 3: Phân tích dự báo doanh thu tiêu thụ thép cho Công ty Cổ phần Kết
cấu Thép Thái Nguyên
Trong quá trình tìm hiểu và thực hiện đề tài này em đã nhận được sự giúp đỡ tận
tình của 2 giảng viên hướng dẫn ThS. Trần Thị Nhung và ThS. Lê Thị Hằng trong việc
lựa chọn đề tài và tìm hướng phân tích lôgíc. Do nhận thức và trình độ của em có hạn
nên trong bài viết này còn nhiều sai sót và hạn chế. Vì vậy em rất mong nhận được sự
chỉ bảo và những ý kiến đóng góp để em có điều kiện nâng cao kiến thức của mình để
phục vụ cho quá trình học tập và hoạt động sau này.
Em xin chân thành cảm ơn.

7. 6
CHƯƠNG 1.
TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾ
1.1. Khái niệm về phân tíchvà dự báo kinh tế
Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20. Khoa học dự báo với
tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận và phương
pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường nhấn mạnh
rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan trọng trong
hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định hướng tương
lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong hoạch định là dự báo
hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần
thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Như vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra
trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được.
Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu trong quá khứ và
hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào
một số mô hình toán học.
Dự báo có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai. Nhưng để
cho dự báo được chính xác hơn, người ta cố loại trừ tính chủ quan của người dự báo.
Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu được của mọi hoạt động kinh
tế - xác hội, khoa học - kỹ thuật, được tất cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu.
1.2. Ý nghĩa và vai trò của phân tíchvà dự báo trong quá trình ra quyết định
kinh doanh
1.2.1. Ý nghĩa
- Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà
quản trị doanh nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần
thiết phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất,
kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ điều kiện cơ
sở vật chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố
đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động… cũng như các yếu tố đầu ra
dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).
- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách nghiêm
túc còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

8. 7
- Dự báo chính xác sẽ giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và
toàn bộ nền kinh tế nói chung.
- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển
kinh tế văn hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân
- Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển
kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.
- Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có
khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn vị
mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.
1.2.2. Vai trò
- Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh
- Công tác dự báo là một bộ phận không thể thiếu trong hoạt động của các
doanh nghiệp, trong từng phòng ban như: phòng Kinh doanh hoặc Marketing, phòng
Sản xuất hoặc phòng Nhân sự, phòng Kế toán – tài chính.
1.3. Các loại dự báo
1.3.1. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo
Dự báo có thể phân thành ba loại
- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên.
Thường dùng để dự báo những mục tiêu, chiến lược về kinh tế chính trị, khoa học kỹ
thuật trong thời gian dài ở tầm vĩ mô.
- Dự báo trung hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 3 đến 5 năm.
Thường phục vụ cho việc xây dựng những kế hoạch trung hạn về kinh tế văn hoá xã
hội… ở tầm vi mô và vĩ mô.
- Dự báo ngắn hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo dưới 3 năm, loại dự
báo này thường dùng để dự báo hoặc lập các kế hoạch kinh tế, văn hoá, xã hội chủ yếu
ở tầm vi mô và vĩ mô trong khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác chỉ đạo
kịp thời.
Cách phân loại này chỉ mang tính tương đối tuỳ thuộc vào từng loại hiện tượng
để quy định khoảng cách thời gian cho phù hợp với loại hiện tượng đó: ví dụ trong dự
báo kinh tế, dự báo dài hạn là những dự báo có tầm dự báo trên 5 năm, nhưng trong dự
báo thời tiết, khí tượng học chỉ là một tuần. Thang thời gian đối với dự báo kinh tế dài
hơn nhiều so với thang thời gian dự báo thời tiết. Vì vậy, thang thời gian có thể đo

9. 8
bằng những đơn vị thích hợp ( ví dụ: quý, năm đối với dự báo kinh tế và ngày đối với
dự báo dự báo thời tiết).
1.3.2. Dựa vào các phương pháp dự báo
Dự báo có thể chia thành 3 nhóm
- Dự báo bằng phương pháp chuyên gia: Loại dự báo này được tiến hành trên
cơ sở tổng hợp, xử lý ý kiến của các chuyên gia thông thạo với hiện tượng được
nghiên cứu, từ đó có phương pháp xử lý thích hợp đề ra các dự đoán, các dự đoán này
được cân nhắc và đánh giá chủ quan từ các chuyên gia. Phương pháp này có ưu thế
trong trường hợp dự đoán những hiện tượng hay quá trình bao quát rộng, phức tạp,
chịu sự chi phối của khoa học - kỹ thuật, sự thay đổi của môi trường, thời tiết, chiến
tranh trong khoảng thời gian dài. Một cải tiến của phương pháp Delphi – là phương
pháp dự báo dựa trên cơ sở sử dụng một tập hợp những đánh giá của một nhóm
chuyên gia. Mỗi chuyên gia được hỏi ý kiến và rồi dự báo của họ được trình bày dưới
dạng thống kê tóm tắt. Dự báo theo phương trình hồi quy: Theo phương pháp này,
mức độ cần dự báo phải được xây dựng trên cơ sở xây dựng mô hình hồi quy, mô hình
này được xây dựng phù hợp với đặc điểm và xu thế phát triển của hiện tượng nghiên
cứu. Để xây dựng mô hình hồi quy, đòi hỏi phải có tài liệu về hiện tượng cần dự báo
và các hiện tượng có liên quan. Loại dự báo này thường được sử dụng để dự báo trung
hạn và dài hạn ở tầm vĩ mô.
- Dự báo dựa vào dãy số thời gian: Là dựa trên cơ sở dãy số thời gian phản ánh
sự biến động của hiện tượng ở những thời gian đã qua để xác định mức độ của hiện
tượng trong tương lai.
1.4. Các phương pháp dự báo
1.4.1. Phương pháp dự báo định tính
Các phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những nhân tố nhân quả,
dựa theo doanh số của từng sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt và dựa trên những ý kiến về
các khả năng có liên hệ của những nhân tố nhân quả này trong tương lai (Những phương
pháp này có liên quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ những khảo sát ý kiến được tiến
hành một cách khoa học để nhận biết về các sự kiện tương lai).
Ưu điểm : Dễ dàng thực hiện, không đòi hỏi kiến thức về các mô hình toán hoặc
kinh tế lượng, thường được chấp nhận

10. 9
Nhược điểm: Mang tính chủ quan rất cao, không chuẩn, mất nhiều năm để trở
thành người có khả năng phán đoán đúng. Không có phương pháp hệ thống để đánh giá
và cải thiện mức độ chính xác.
Dưới đây là các dự báo định tính thường dùng:
 Lấy ý kiến của ban điều hành
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp. Khi tiến hành dự
báo, họ lấy ý kiến của các nhà quản trị cấp cao, những người phụ trách các công việc,
các bộ phận quan trọng của doanh nghiệp, và sử dụng các số liệu thống kê về những
chỉ tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận...Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến của các
chuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật.
Ưu điểm của phương pháp này là: Thu thập được nhiều kinh nghiệm từ nhiều
chuyên gia khác nhau.
Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là có tính chủ quan của các thành viên
và ý kiến của người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.
 Lấy ý kiến của người bán hàng
Ưu điểm của phương pháp này là: Những người bán hàng tiếp xúc thường
xuyên với khách hàng, do đó họ hiểu rõ nhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng. Họ có
thể dự đoán được lượng hàng tiêu thụ tại khu vực mình phụ trách.
Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, ta có
được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.
Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của
người bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan đánh giá cao lượng hàng bán ra của
mình. Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt định mức.
 Phương pháp chuyên gia (Delphi)
Phương pháp này thu thập ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh
nghiệp theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:
- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ cho
việc dự báo.
- Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp chọn lọc và tóm tắt lại các ý
kiến của các chuyên gia.
- Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi để
các chuyên gia trả lời tiếp.

11. 10
- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục
quá trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau,
không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của
một người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
 Phương pháp điều tra người tiêu dùng
Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về
nhu cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những
nhân viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến khách
hàng thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại... Cách tiếp cận này
không những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả trong việc cải tiến thiết
kế sản phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn bị phức tạp, khó khăn
và tốn kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của người tiêu dùng.
Ưu điểm: Cách tốt nhất để dự báo nhu cầu, sở thích của họ qua dự định mua
sắm của họ, điều tra được thị hiếu của khách hàng để cải tiến sản phẩm.
Nhược điểm: Phù hợp cho các sản phẩm công nghiệp, tính chính xác của dữ liệu.
1.4.2. Phương pháp dự báo định lượng
Mô hình dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu này giả sử
có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được. Tất cả các mô hình dự báo theo
định lượng có thể sử dụng thông qua chuỗi thời gian và các giá trị này được quan sát
đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi .
Ưu điểm:
- Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan
- Có phương pháp đo lường độ chính xác dự báo
- Tốn ít thời gian để tìm ra kết quả dự báo
Nhược điểm:
- Chỉ dự báo tốt trong thời gian ngắn và trung hạn
- Không có phương pháp nào có thể đưa đầy đủ những yếu tố bên ngoài có tác
động đến kết quả dự báo vào mô hình.
Tính chính xác của dự báo
Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo với số liệu thực
tế. Bởi vì dự báo được hình thành trước khi số liệu thực tế xảy ra, vì vậy tính chính xác

12. 11
của dự báo chỉ có thể đánh giá sau khi thời gian đã qua đi. Nếu dự báo càng gần với số
liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗi trong dự báo càng thấp.
Gọi: 𝐴 𝑡: giá trị thực tại giai đoạn t
𝐹𝑡: giá trị dự báo tại giai đoạn t
n: số giai đoạn
Sai số dự báo: et = 𝐴 𝑡 - 𝐹𝑡
Nếu một mô hình được đánh giá là tốt thì sai số dự báo phải tương đối nhỏ.
Tiêu chí Công thức tính
1. Sai số trung bình ME =
∑(𝐴 𝑡−𝐹𝑡)
𝑛
2. Sai số trung bình tuyệt đối MAE =
∑| 𝐴 𝑡−𝐹𝑡|
𝑛
3. Sai số phần trăm trung bình MPE =
∑[( 𝐴 𝑡−𝐹𝑡)/𝐴 𝑡]
𝑛
x 100%
4. Sai số phần trăm trung bình tuyệt đối MAPE =
∑|(𝐴 𝑡−𝐹𝑡)/𝐴 𝑡|
𝑛
x 100%
5. Sai số bình phương trung bình MSE =
∑(𝐴 𝑡−𝐹𝑡)2
𝑛
6. Sai số bình phương trung bình chuẩn RMSE = √ 𝑀𝑆𝐸
+ Sai số của dự báo:
+ Sai số dự báo là sự chênh lệch giữa mức độ thực tế và mức độ tính toán theo
mô hình dự báo.
+ Sai số dự báo phụ thuộc vào 03 yếu tố: độ biến thiên của tiêu thức trong thời
kỳ trước, độ dài của thời gian của thời kỳ trước và độ dài của thời kỳ dự đoán.
+ Vấn đề quan trọng nhất trong dự báo bằng ngoại suy hàm xu thế là lựa chọn
hàm xu thế, xác định sai số dự đoán và khoảng dự đoán:
- Công thức tính sai số chuẩn ( y )
2
i
y
y y
n p


 
  
 

Trong đó:
y : Sai số chuẩn
yˆ : Giá trị tính toán theo hàm xu thế
N: Số các mức độ trong dãy số

13. 12
P: Số các tham số cần tìm trong mô hình xu thế
Công thức này được dùng để lựa chọn dạng hàm xu thế (so sánh các sai số
chuẩn tính được) sai số nào nhỏ nhất chứng tỏ rằng hàm tương ứng với sai số sẽ xấp xỉ
tốt nhất và được lựa chọn làm hàm xu thế để dự đoán. Thông thường để việc dự đoán
được tiến hành đơn giản ta vẫn chọn hàm xu thế làm hàm tuyến tính.
Công thức tính sai số dự báo:
pSˆ = δy
)1(
)12(31
1



nn
n
n
L
Trong đó:
pSˆ : Sai số của dự báo
n: số lượng các mức độ (n=10)
L: tầm xa của dự báo
y : sai số chuẩn
+ Hệ số tương quan
Khái niệm: Hệ số tương quan là chỉ tiêu đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên
hệ tương quan tuyến tính đơn.
Tác dụng:
 Xác định cường độ của mối liên hệ từ đó chọn ra nguyên nhân chủ yếu
hoặc thứ yếu đối với hiện tượng nghiên cứu.
 Xác định chiều hướng cụ thể của mối liên hệ (thuận – nghịch).
 Hệ số tương quan còn dùng trong nhiều trường hợp dự đoán thống kê và
tính sai số của dự đoán
Công thức tính:
yx
yxxy
r
 .
.

Như vậy, dấu của hệ số tương quan r phụ thuộc vào dấu của hệ số b vì phương
sai luôn mang dấu dương.
Các tính chất của hệ số tương quan: Miền xác định: –1 ≤ r ≤ 1.
 r > 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính thuận.
 r < 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính nghịch.
 r = ± 1: Mối liên hệ hàm số hoàn toàn chặt chẽ.
 r = 0: Không có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa x và y.

14. 13
 r càng gần 1: Mối liên hệ càng chặt chẽ (cường độ mối liên hệ).
 r > 0,9: Mối liên hệ rất chặt chẽ.
 0,7 ≤ r ≤0,9: Mối liên hệ tương đối chặt chẽ.
 0,5 ≤ r ≤ 0,7: Mối liên hệ bình thường
 r < 0,5 : Mối liên hệ hết sức lỏng lẻo.
+ Hệ số xác định ( 2
r ): Hệ số xác định dùng để đánh giá sự phù hợp của mô
hình, nó cho biết tỷ lệ % thay đổi của y được giải thích bởi mô hình.
Phương pháp hồi quy tuyến tính
 Tổng quan chung:
Nhiệm vụ đầu tiên của phân tích hồi quy tương quan là xây dựng mô hình hồi
quy và xác định tính chất cũng như hình thức của mối liên hệ (loại mô hình).
Mô hình dự đoán theo phương trình hồi quy: tbay .ˆ 
Trong đó:
t : Trị số của tiêu thức gây ảnh hưởng (nguyên nhân) (biến độc lập).
yˆ : Trị số điều chỉnh của tiêu thức chịu ảnh hưởng (kết quả) (biến phụ thuộc)
theo quan hệ với t.
a: Hệ số tự do (hệ số chặn), là điểm xuất phát của đường hồi quy lý thuyết, nêu
lên ảnh hưởng của các nhân tố khác (tiêu thức nguyên nhân khác) ngoài t tới sự biến
động của y.
b: Hệ số hồi quy (hệ số góc, độ dốc), phản ánh ảnh hưởng trực tiếp của tiêu
thức nguyên nhân t đến tiêu thức kết quả y. Mỗi khi t tăng lên 1 đơn vị thì y sẽ thay
đổi trung bình b đơn vị. b nói lên chiều hướng của mối liên hệ: b > 0: Mối liên hệ
thuận; b < 0: Mối liên hệ nghịch.
+ Cách xác định tham số: a, b phải được xác định sao cho đường hồi quy lý
thuyết mô tả gần đúng nhất mối liên hệ thực tế. Khoảng cách từ điểm thực tế đến điểm
thuộc đường hồi quy lý thuyết nhỏ nhất sẽ là tốt nhất.
Từ phương trìnhh trên bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất hoặc thông
qua việc đặt thứ tự thời gian (t) trong dãy số để tính các tham số a, b. Nếu đặt thứ tự
thời gian t sao cho ∑t # 0 ta có công thức tính tham số như sau:
22
..
tt
tyty
a


 tayb .

15. 14
Nếu đặt thứ tự thời gian t sao cho ∑t = 0 ta có: y
n
y
a 

2
t
yt
b


16. 15
+ Lưu đồ thuật toán hồi quy tuyến tính
Hình 1.1. Lưu đồ thuật toán phương pháp hồi quy tuyến tính
Bắt đầu
Nhậpsố quan sát n
Nhậpgiá trị x,y tươngứng
(∑t # 0)
Xuất ra:
Dự báo
Khoảngdự báo
Sai số dự báo
Nhậpgiá trị ,
Nhậptầm xa của dự đoán L
Kết thúc

17. 16
 Phương pháp hồi quy đơn biến:
Đây là phương pháp dùng xét mối quan hệ tuyến tính giữa 1 biến kết quả và 1
biến giải thích hay là biến nguyên nhân (nếu giữa chúng có mối quan hệ nhân quả.
Trong phương trình hồi quy tuyến tính, một biến gọi là: biến phụ thuộc, biến kia gây ra
sự biến đổi, gọi là biến độc lập
Phương trình hồi quy đơn biến (đường thẳng) có dạng tổng quát
Y = a + bX
Trong đó: Y là biến số phụ thuộc (dependent variable)
X là biến sô độc lập (independent variable)
a là tung độ gốc hay nút chặn (intercept)
b là độ dốc hay hệ số góc (slope)
Y trong phương trình trên được hiểu là Y ước lượng, người ta thường viết dưới hình
thức có nón Y^
- Nhận xét: Với phương trình trên, tổng chi phí Y chịu ảnh hưởng trực tiếp của
khối lượng hoạt động X theo quan hệ tỷ lệ thuận. Khi X tăng dẫn đến Y tăng,
khi X giảm dẫn đến Y giảm.
- Khi X = 0 thì Y = a: các chi phí như tiền thuê nhà, chi phí khấu hao, tiền lương
thời gian và các khoản chi phí kháclà những chi phí bất biến, không chịu ảnh
hưởng từ sự thay đổi của khối lượng hoạt động
- Đường biểu diễn a song song với trục hoành. Trị số a là hệ số cố định, thể hiện
chi phí tối thiểu trong kỳ của doanh nghiệp.
- Trị số b quyết định độ dốc ( tức độ nghiêng của đường biểu diễn chi phí trên đồ
thị).
- Đường tổng chi phí Y = a + bX và đường chi phí khả biến bX song song với
nhau vì giữa chúng có cùng chung 1 độ dốc b (slope). Xuất phát điểm của tổng
chi phí bắt đầu từ nút chặn a (intercept = a) trên trục tung; trong khi đó, đường
chi phí khả biến lại bắt đầu từ gốc trục tọa độ vì có nút chặn = 0 (intercept = 0).
Hay nói một cách khác, theo nội dung kinh tế, khi khối lượng hoạt động = 0 ( X
= 0) thì chi phí khả biến cũng sẽ = 0 ( bX = 0).
Phương pháp cực trị
Còn gọi là phương pháp cận trên – cận dưới. Cụ thể để tìm trị số a, b của
phương trình bằng cách sử dụng công thức và cách tính toán như sau:

18. 17
Hiệu số của chi phí cao nhất và thấp nhất
b =
Hiệu số của doanh thu cao nhất và thấp nhất
1.5. Phương pháp phân tíchvà xử lý số liệunghiên cứu
Xử lý và phân tích số liệu hay dữ liệu nghiên cứu là một trong các bước cơ
bản của một nghiên cứu, bao gồm xác định vấn đề nghiên cứu; thu thập số liệu; xử
lý số liệu; phân tích số liệu và báo cáo kết quả. Xác định rõ vấn đề nghiên cứu giúp
việc thu thập số liệu được nhanh chóng và chính xác hơn. Để có cơ sở phân tích số
liệu tốt thì trong quá trình thu thập số liệu phải xác định trước các yêu cầu của
phân tích để có thể thu thập đủ và đúng số liệu như mong muốn.
Điều cốt lõi của phân tích số liệu là suy diễn thống kê, nghĩa là mở rộng
những hiểu biết từ một mẫu ngẫu nhiên thành hiểu biết về tổng thể, hay còn gọi là
suy diễn quy nạp. Muốn có được các suy diễn này phải phân tích số liệu dựa vào
các test thống kê để đảm bảo độ tin cậy của các suy diễn. Bản thân số liệu chỉ là
các số liệu thô, qua xử lý phân tích trở thành thông tin và sau đó trở thành tri thức.
Đây chính là điều mà tất cả các nghiên cứu đều mong muốn.
1.5.1. Xử lý số liệu nghiên cứu
Ngày nay, hầu hết các nghiên cứu đều xử lý số liệu trên các phần mềm máy
tính. Do vậy, việc xử lý số liệu phải qua các bước sau:
 Mã hóa số liệu: Các số liệu định tính (biến định tính) cần được chuyển đổi
(mã hóa) thành các con số. Các số liệu định lượng thì không cần mã hóa.
 Nhập liệu: Số liệu được nhập và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu. Cần phải thiết kế
mẫu tệp số liệu thuận tiện cho việc nhập liệu.
 Hiệu chỉnh: Là kiểm tra và phát hiện những sai sót trong quá trình nhập số
liệu từ bảng số liệu ghi tay vào file số liệu trên máy tính.
1.5.2. Phân loại các số liệu (biến số) trong nghiên cứu
Có 2 loại biến số chính trong hầu hết các nghiên cứu đó là biến số định tính
và biến số định lượng.
- Biến định tính: là loại biến số phản ảnh tính chất, sự hơn kém. Có thể biểu diễn
dưới dạng định danh (ví dụ: nam/nữ) hay thứ bậc (tốt/khá/trung
bình/yếu)…Đối với loại biến số này ta không tính được giá trị trung bình của số liệu.
- Biến định lượng: Thường được biểu diễn bằng các con số. Các con số này

19. 18
có thể ở dưới dạng biến thiên liên tục (ví dụ: huyết áp của bệnh nhân theo thời
gian) hoặc rời rạc (ví dụ: chiều cao, cân nặng của người bệnh lúc vào viện). Dạng
biến này cho phép chúng ta tính được giá trị trung bình của biến. Cần lưu ý là tất cả
các biến định lượng đều phải có đơn vị tính (mmHg, mmol/L, mg%, Kg…)
1.6. Tổng quan về Microsoft Excel
1.6.1. Giới thiệu về Microsoft Excel
Microsoft Excel là chương trình xử lý bảng tính nằm trong bộ Microsoft
Office của hãng phần mềm Microsoft được thiết kế để giúp ghi lại, trình bày các thông
tin xử lý dưới dạng bảng, thực hiện tính toán và xây dựng các số liệu thống kê trực
quan có trong bảng từ Excel. Cũng như các chương trình bảng tính Lotus 1-2-
3, Quattro Pro… bảng tính của Excel cũng bao gồm nhiều ô được tạo bởi các dòng và
cột, việc nhập dữ liệu và lập công thức tính toán trong Excel cũng có những điểm
tương tự, tuy nhiên Excel có nhiều tính năng ưu việt và có giao diện rất thân thiện với
người dùng.
Gần đây, Excel đã trở thành mục tiêu của một vụ kiện. Lý do là một công ty khác
đã bán một gói phần mềm đã lấy tên "excel" trong công nghiệp tài chính trước đó. Kết
quả của cuộc tranh cãi trên yêu cầu đối chiếu tất cà văn bản và hồ sơ pháp lý của phần
mềm "Microsoft Excel". Tuy nhiên khi xử lý vụ việc này người ta đã lờ nó đi và
Microsoft luôn xử lý vấn đề khi họ mua nhãn hiệu của chương trình khác. Microsoft
cũng động viên người sử dụng kí tự XL như một cách viết tắt của chương trình. Trong
khi tên của chương trình đang được tranh cãi thì biểu tượng của nó vẫn mặc định là
chữ X màu xanh lá cây và phần mở rộng của Excel là .xls.
Excel cung cấp cho người sử dụng khá nhiều giao diện làm việc. Tuy nhiên, bản
chất thì chúng đều giống nhau. Excel là chương trình đầu tiên cho phép người sử dụng
có thể thay đổi font, kiểu chữ hay hình dạng của bảng tính, excel cũng đồng thời gợi ý
cho người sử dụng nhiều cách xử lý vấn đề thông minh hơn. Đặc biệt là excel có khả
năng đồ thị rất tốt.
Lần đầu tiên xuất hiện trong gói Microsoft Office năm 1993. Microsoft
Word và Microsoft PowerPoint đã có 1 giao diện khá giống với Excel.
Từ năm 1993, Excel đã bao gồm Visual Basic for Applications(viết tắt là VBA).
Một ngôn ngữ lập trình dựa trên nền tảng củaVisual Basic, nó đã được thêm vào giúp
tự động hóa các task trong Excel và cung cấp cho người dùng những hàm tùy biến.

20. 19
VBA là một chương trình hữu ích, trong những phiên bản gần đây, nó đã bao gồm
những môi trường phát triển tổng hợp(IDE). Chức năng ghi lại những đoạn Macro có
thể tạo ra những đoạn mã VBA cho những hành động có tính chất lặp lại của người sử
dụng, cho phép những thao tác thông dụng được tự động hóa, VBA cho phép tạo ra
bảng biểu và điều kiện bên trong bảng tính để trực tiếp giao thông với người sử dụng.
Ngôn ngữ hỗ trợ sử dụng (nhưng không tạo ra), DLL ActiveX(COM), những phiên
bản về sau tăng thêm sự hỗ trợ dành cho các module, cho phép sử dụng các công nghệ
lập trình hướng đối tượng cơ bản.
1.6.2. Phạm vi ứng dụng của Microsoft Excel
Với các tính năng sẵn có của mình, Microsoft Excel được ứng dụng rất nhiều
trong cuộc sống cũng như trong quá trình làm việc và nghiên cứu. Một số ứng dụng
mà excel được sử dụng nhiều như sau:
- Excel với kế toán: Các bảng tính của Excel được sử dụng trong công tác quản
lý và sử lý dữ liệu kế toán ở nhiều tổ chức đơn vị và đơn vị sản xuất kinh doanh.
-Excel và tài chính: Rộng hơn kế toán,bằng việc kế hợp các tính năng sẵn có kết
hợp với các ngôn ngữ lập trình hỗ trợ khác Excel đã tạo ra nhiều công cụ tài chính hữu
ích cần thiết cho hoạt động tài chính . Nhất là tỏng hoạt động quản trị dự án,các hoạt
động phân tích thiết kế dự án.
- Excel và kỹ thuật: Cũng là lưu số liệu và tính toán, ứng dụng trong kỹ thuật của
Excel không nhiều như trong kinh tế nhưng nó rất cần thiết và không thể thiếu trong
hoạt động quản lý.
- Excel và giáo dục: Trong giáo dục Excel được sử dụng nhiều và phổ biết trong
việc quản lý điểm, thông tin học sinh, sinh viên của mình những kiến thức cơ bản nhất
về Excel từ các trường Đại học đến các trường Trung học cơ sở.
- Một số ứng dụng khác của Excel: Ngoài các lĩnh vực kế toán trên Excel còn được
ứng dụng rất nhiều trong các hoạt động khác như chơi game, quản lý trong y tế…

21. 20
CHƯƠNG 2.
KHẢO SÁT THỰC TRẠNG VÀ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY ĐƠN
BIẾN ĐỂ DỰ BÁO DOANH THU THÉP CHO CÔNG TY CỔ PHẦN KẾT CẤU
THÉP THÁI NGUYÊN
2.1. Khảo sát hiện trạng Công ty Cổ phần Kết cấu Thép Thái Nguyên.
2.1.1. Lịch sử hình thành:
Tên công ty : Công ty Cổ phần Kết cấu Thép Thái Nguyên
Tên giao dịch quốc tế : THAI NGUYEN STELL STRUCTURE JOINT STOCK
COMPANY
Điện thoại : 02803.847.006
Fax : 02803.847.417
Địa chỉ : Số 635 đường 3/2 - Phường Tân Lập – Tp. Thái Nguyên – Tỉnh Thái Nguyên
Tổng công ty than Đông Bắc đuợc thành lập ngày 27 tháng 12 năm 1994 - là
doanh nghiệp Kinh tế - Quốc phòng trực thuộc Bộ Quốc Phòng.
2.1.2. Chức năng, nhiệm vụ , cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý:
Chức năng
- Sản xuất kết cấu thép cơ khí
- Nhà thép tiền chế cho các công trình công nghiệp và dân dụng
- Dầm thép tổ hợp
- Thiết bị nâng hạ
- Thiết bị xi măng vật, liệu xây dựng
- Thiết bị cơ khí thủy công
- Xây dựng và lắp đặt công trình.
Nhiệm vụ
- Xây dựng và phát triển, mở rộng thị trường thép
- Bảo toàn và phát triển vốn của Công ty.
- Đảm bảo việc làm, thu nhập và đời sống cho người lao động.
 Cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý
- Tổng giám đốc : là người có quyển cao nhất trong đơn vị, chịu trách nhiệm giám
sát, điều hành , kiểm tra toàn bộ hoạt động của Công ty

22. 21
- Phó tổng giám đốc : Là người giúp việc cho tổng giám độc, chịu trách nhiệm
điều hành một hoặc một số lĩnh vực hoạt động của đơn vị theo phân công của
tổng giám đốc. Phó tổng giám đốc phải chịu trách nhiệm trước tổng giám đôc về
nhiệm vụ được phân công.
- Kế toán trưởng: Giúp tổng giám đốc chỉ đạo, tổ chức thực hiện công tác hạch
toán kế toán, thống kê tài chính của đơn vị. Tiêu chuẩn, quyền lợi và nghĩa vụ
của kế toán trưởng thực hiện theo quy định và pháp lệnh kế toán thống kê, điều lệ
kế toán trưởng.
- Các phòng chuyên môn nghiệp vụ: Có chức năng tham mưu, giúp việc tổng giám
đốc trong công tác quản lý, điều hành đơn vị theo chức năng, nhiệm vụ được
phân công.
- Các tổ: Có nhiệm vụ kết cấu thép thành phẩm, đặc biệt chú trọng mẫu mã.
Hình 2.1 Sơ đồ cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý công ty
2.2. Thiết kế hệ thống
Tổng giám đốc
Phòng kê
toán thống
kê
Phòng kế
hoạch
Phòng tổ
chức hành
chính
Phòng
chính trị
Phòng
kinh
doanh-
Tổ
phôi
Tổ
Gá
Tổ
Hàn
Tổ
Sơn

23. 22
Hình 2.2 Biểu đồ phân cấp chức năng
Quản lý doanh thu
Bảng số liệu Dự báo doanh thu Biểu đồ dự báo
Bảng nhập số liệu
Biểu đồ doanh thu
Bảng kết quả
Biểu đồ doanh
thu

24. 23
Thông tin Thông tin thông tin thông tin thông tin
phản hồi dịch vụ yêu cầu phản hồi phản hồi thu yêu cầu
DS đăng kí
Doanh thu Loại doanh thu Gói dịch vụ
Nhóm dịch vụ
Thông tin phản hồi
Thông tin dịch vụ
yêu cầu
Hình 2.3 Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh
2.3. Quy trình dự báo
Quy trình dự báo được chia thành 9 bước. Các bước này bắt đầu và kết thúc với
sự trao đổi (communication), hợp tác (cooperation) và cộng tác (collaboration) giữa
những người sử dụng và những người làm dự báo
Bước 1: Xác định mục tiêu
- Các mục tiêu liên quan đến các quyết định cần đến dự báo phải được nói rõ.
Nếu quyết định vẫn không thay đổi bất kể có dự báo hay không thì mọi nỗ lực thực
hiện dự báo cũng vô ích.
- Nếu người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận các mục tiêu và kết
quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào, thì kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa quan trọng.
Khách hàng Bộ phận quản lý
Cập nhật Thống kê
Bộ phận quản lý Báo cáo

25. 24
Bước 2: Xác định dự báo cái gì
Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ ta phải xác định chính xác là dự báo cái gì
(cần có sự trao đổi)
- Ví dụ: Chỉ nói dự báo doanh số không thì chưa đủ, mà cần phải hỏi rõ hơn là:
Dự báo doanh thu bán hàng (sales revenue) hay số đơn vị doanh số (unit sales).
Dự báo theo năm, quý, tháng hay tuần.
- Nên dự báo theo đơn vị để tránh những thay đổi của giá cả.
Bước 3: Xác định khía cạnh thời gian
Có 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xét:
- Thứ nhất: Độ dài dự báo, cần lưu ý:
+ Đối với dự báo theo năm: từ 1 đến 5 năm
+ Đối với dự báo quý: từ 1 hoặc 2 năm
+ Đối với dự báo tháng: từ 12 đến 18 tháng
- Thứ hai: Người sử dụng và người làm dự báo phải thống nhất tính cấp thiết của
dự báo
Bước 4: Xem xét dữ liệu
- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn:
+ Nguồn thông tin sơ cấp:
Thu thập qua các cuộc khảo sát, chọn mẫu hoặc các số liệu ghi chép các
biến số trong doanh nghiệp.
Các phương pháp thu thập: phỏng vấn trực tiếp, gửi thư, điện thoại.
+ Nguồn thông tin thứ cấp:
Bên trong: nội bộ công ty, sổ sách kế toán
Bên ngoài: sách báo, tạp chí, internet, các tài liệu thống kê,…
- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có ( thời gian, đơn vị tính,…)
- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu
thập dữ liệu chưa được tổng hợp
- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo
Bước 5: Lựa chọn mô hình
- Để chọn một phương pháp dự báo thích hợp người làm dự báo phải:

26. 25
+ Xác định bản chất của vấn đề dự báo
+ Bản chất của dữ liệu đang xem xét
+ Mô tả các khả năng và hạn chế của các phương pháp dự báo tiềm năng
+ Xây dựng các tiêu chí để ra quyết định lựa chọn
+ Một nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô hình dự báo là nhận
dạng và hiểu được bản chất số liệu lịch sử.
Bước 6: Đánh giá mô hình
- Đối với các phương pháp định tính thì bước này ít phù hợp hơn so với phương
pháp định lượng
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của
mô hình (trong phạm vi mẫu dữ liệu)
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi mẫu dữ liệu)
- Nếu mô hình không phù hợp, quay lại bước 5
Bước 7: Chuẩn bị dự báo
- Nếu có thể nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo, và nên là những loại
phương pháp khác nhau (ví dụ mô hình hồi quy và san mũ Holt, thay vì cả 2 mô hình
hồi quy khác nhau)
- Các phương pháp được chọn nên được sử dụng để chuẩn bị cho một số các dự
báo (ví vụ trường hợp xấu nhất, tốt nhất và có thể nhất)
Bước 8: Trình bày kết quả dự báo
- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng cho ban quản lý sao cho họ hiểu
các con số được tính toán như thế nào và chỉ ra sự tin cậy trong kết quả dự báo
- Người dự báo phải có khả năng trao đổi các kết quả dự báo theo ngôn ngữ mà
các nhà quản lý hiểu được
- Trình bày cả ở dạng viết và dạng nói
- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng
- Chỉ cần trình bày các quan sát và dự báo gần đây thôi
- Chuỗi dữ liệu dài có thể được trình bày dưới dạng đồ thị (cả giá trị thực và dự báo)
- Trình bày thuyết trình nên theo cùng hình thức và cùng mức độ với phần trình
bày viết

27. 26
Bước 9: Theo dõi kết quả dự báo
- Lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thảo luận một cách tích cực,
khách quan và cởi mở
- Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số, để xác định độ lớn
của sai số
- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất
quan trọng trong việc xây dựng và duy trì quy trình dự báo thành công.
2.3. Thu thập và xử lý dữ liệu
2.3.1. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu thu thập được bao gồm dữ liệu của ngành công nghiệp, thương mại-giá
cả-du lịch, doanh nghiệp, dân số và lao động, cụ thể:
 Công nghiệp: Thu thập dữ liệu về giá trị sản xuất công nghiệp theo giá thực tế
phân theo ngành công nghiệp như ngành khai khoáng, công nghiệp chế biến chế
tạo…Dữ liệu về cơ cấu giá trị sản xuất công nghiệp theo giá thực tế phân theo
ngành công nghiệp. Dữ liệu về giá trị sản xuất công nghiệp theo giá thực tế
phân theo địa phương
 Thương mại-giá cả-du lịch: Thu thập dữ liệu về tổng mức bán lẻ hàng hóa và
dịch vụ tiêu dùng theo giá thực tế phân theo ngành kinh doanh, tổng mức lưu
chuyển hàng hóa xuất nhập khẩu, trị giá xuất khẩu và nhập khẩu hàng hóa, một
số mặt hàng xuất khẩu và nhập khẩu chủ yếu
 Doanh nghiệp: Thu thập dữ liệu về số lượng doanh nghiệp hoạt động trong các
lĩnh vực như dịch vụ lưu trú và ăn uống, thông tin và truyền thông, hoạt đồng
tài chính ngân hàng và bảo hiểm, hoạt động kinh doanh bất động sản…, thu
thập dữ liệu về tổng số lao động và vốn sản xuất kinh doanh bình quân hàng
năm trong các doanh nghiệp phân theo loại hình doanh nghiệp, ngành kinh tế,
địa phương.
 Dân số và lao động: Thu thập dữ liệu về diện tích, dân số và mật độ dân số phân
theo địa phương; dân số trung bình phân theo giới tính và thành thị, nông thôn,
địa phương
Nguồn thu thập: Dữ liệu được thu thập từ 2 nguồn chủ yếu sau:
 Dữ liệu từ Cục thống kê

28. 27
 Dữ liệu thu thập từ Hệ thống thu thập dữ liệu tự động, Khoa Hệ thống thông tin
kinh tế
2.3.2. Tiền xử lý dữ liệu
2.3.2.1. Nguyên nhân dữ liệu cần tiền xử lý
 Dữ liệu không hoàn chỉnh có thể xảy ra vì một số nguyên nhân:
- Một vài thuộc tính quan trọng không được cung cấp. Ví dụ: thông tin khách
hàng đối với giao dịch bán hàng vì lý do cá nhân có thể khách hàng không
muốn cung cấp thông tin của họ, hay thuộc tính mã số bằng lái xe đối với
người không có bằng lái xe họ không thể cung cấp thông tin được yêu cầu…
- Một số dữ liệu không được chọn lựa đơn giản bởi vì nó không được xem làm
quan trọng tại thời điểm nhập dữ liệu. Hay nói cách khác việc xem xét dữ liệu
tại thời điểm nhập dữ liệu và thời điểm phân tích là khác nhau.
- Vấn đề con người/ phần mềm/ phần cứng.
- Dữ liệu không nhất quán với những dữ liệu đã được lưu trước đó có thể bị
xóa dẫn đến việc mất mát dữ liệu.
 Dữ liệu nhiễu có thể xảy ra vì một số nguyên nhân:
- Công cụ lựa chọn dữ liệu được sử dụng bị lỗi.
- Lỗi do con người hay máy tính lúc ghi chép dữ liệu.
- Lỗi trong quá trình truyền tải dữ liệu.
- Giới hạn về công nghệ như là kích thước buffer bị giới hạn trong quá trình
truyền, nhận dữ liệu…
- Dữ liệu không chính xác cũng có thể là do không nhất quán trong việc đặt
tên, định dạng dữ liệu. Ví dụ thuộc tính date nếu được định dạng theo kiểu
mm/dd/yyyy thì giá trị 20/11/2007 tại một bộ nào đó có thể bị xem là giá trị
nhiễu…
 Dữ liệu không nhất quán có thể là do:
- Dữ liệu được tập hợp từ nhiều nguồn khác nhau.
- Vài thuộc tính được biểu diễn bằng những tên khác nhau trong cơ sở dữ
liệu. Ví dụ: thuộc tính customer indentification có thể là customer_id trong
cơ sở dữ liệu này nhưng là cust_id trong cơ sở dữ liệu khác.

29. 28
2.3.2.2. Tầm quan trọng của việc tiền xử lý dữ liệu
 Quá trình làm sạch dữ liệu sẽ lắp đầy những giá trị bị thiếu, làm mịn các dữ liệu
nhiễu, xác định và xóa bỏ những dữ liệu sai miền giá trị, và giải quyết vấn đề
không nhất quán.
 Nếu người dùng cho rằng dữ liệu là dơ thì họ sẽ không tin tưởng vào bất kỳ kết
quả khai thác nào từ dữ liệu đó.
 Ngoài ra, dữ liệu dơ có thể là nguyên nhân gây ra sự lộn xộn trong quá trình
khai thác, cho ra kết quả không đáng tin. Việc có một số lượng lớn dữ liệu dư
thừa có thể làm giảm tốc độ và làm hỗn loạn quá trình tìm kiếm tri thức.
 Rõ ràng, việc thêm vào quá trình làm sạch dữ liệu giúp chúng ta tránh những dữ
liệu dư thừa không cần thiết trong quá trình phân tích dữ liệu.
 Làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình tìm kiếm tri thức vì dữ
liệu không có chất lượng thì kết quả khai thác cũng không có chất lượng.
Những quyết định có chất lượng phải dựa trên dữ liệu có chất lượng.
 Quá trình làm giàu dữ liệu, làm sạch dữ liệu và mã hóa dữ liệu có vai trò quan
trọng trong việc xây dựng data warehouse.
2.3.2.3. Nhiệm vụ chính trong quá trình tiền xử lý dữ liệu
 Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): Thêm vào những giá trị bị thiếu, làm mịn dữ
liệu, nhận biết hoặc xóa những dữ liệu sai miền giá trị và giải quyết sự không
nhất quán.
 Tích hợp dữ liệu (Data integration): Kết hợp nhiều cơ sở dữ liệu, khối dữ liệu
hoặc từ nhiều file.
 Chuyển hóa dữ liệu (Data transformation): Chuẩn hóa và kết hợp dữ liệu.
 Thu gọn dữ liệu (Data reduction): Giảm bớt kích thước dữ liệu nhưng vẫn cho
ra kết quả phân tích tương tự. Một dạng của thu gọn dữ liệu là rời rạc hóa dữ
liệu (Data discretization), rất có ích cho việc phát sinh tự động khái niệm hệ
thống thứ bậc từ dữ liệu số

30. 29
CHƯƠNG 3.
PHÂN TÍCH DỰ BÁO DOANH THU TIÊU THỤ THÉP CHO CÔNG TY CỔ
PHẦN KẾT CẤU THÉP THÁI NGUYÊN
3.1. Đặt vấn đề
Bài toán phân tích và dự báo là một bài toán có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ các
nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn dựa vào các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành
dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu
hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học.
Trên thế giới đã có nhiều tác giả đưa ra cách phân loại các phương pháp dự báo khác
nhau. Tuy nhiên, theo Gordon trong hai thập kỷ gần đây, có 08 phương pháp dự báo được
áp dụng rộng rãi trên thế giới như: Tiên đoán, ngoại suy xu hướng, dự báo tổng hợp ….
Hiện nay, ở Việt Nam có rất nhiều đơn vị tham gia công tác phân tích dữ liệu và dự
báo phục vụ việc lập và triển khai các kế hoạch phát triển kinh tế xã hội như: Bộ Kế hoạch
và Đầu tư, Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế Xã hội Quốc gia, Viện Chiến lược
phát triển, Tổng cục Thống kê và Vụ Tổng hợp kinh tế quốc dân,… Bên cạnh đó, bài toán
phân tích và dự báo đã được một số nhà quản lý, chuyên gia kinh tế nghiên cứu và đề xuất
một số giải pháp ứng dụng vào một số lĩnh vực cụ thể: Phân tích và dự báo tình hình tài
chính, tiền tệ, hoạch định và điều hành chính sách tài chính, xây dựng mô hình dự báo chỉ
số thống kê xã hội chủ yếu, dự báo biến động giá chứng khoán, dự báo sự tác động của
vốn đầu tư từ nước ngoài, dự báo giá một số mặt hàng tư liệu sản xuất.
Qua quá trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu từ nguồn chủ yếu là: Dữ liệu thu
thập từ báo cáo kinh doanh của Công ty Cổ phần Kết cấu thép Thái Nguyên. Yêu cầu
đặt ra là phân tích đánh giá và dự báo doanh thu tiêu thụ thép của Công ty Cổ phần Kết
cấu thép Thái Nguyên 2017.
3.2 Giải quyết bài toán
Bước 1: Thu thập và tổ chức dữ liệu.
Dựa vào số liệu được thu thập từ báo cáo kinh doanh của Công ty Cổ phần Kết
cấu thép Thái Nguyên. Em đã tiến hành thu thập được số liệu doanh thu tiêu thụ thép
của Công ty Cổ phần Kết cấu thép Thái Nguyên từ năm (2008-2016) :

31. 30
Bảng 3.1: Bảng số liệu thống kê sản lượng tiêu thụ thép của Công ty Cổ phần Kết cấu
thép Thái Nguyên qua các năm từ 2008-2016( Nguồn: Phòng kinh doanh công ty)
Bước 2 : Lựa chọn phương pháp
Dựa vào bảng số liệu đầu vào, hệ thống sẽ tiến hành phân tích và thể hiện dữ
liệu ở dạng biểu đồ để thế hiện tính xu hướng của dữ liệu.
Với bộ số liệu thu thập được về sản lượng tiêu thụ than của Công ty Cổ phần
Kết cấu thép Thái Nguyên từ năm 2008 đến năm 2016 cho thấy tốc độ tiêu thụ sản
lượng thép của Công ty có xu hướng tăng. Do đó, với bộ dữ liệu trên chúng ta có thể
áp dụng một số phương pháp phân tích và dự báo phổ biến và phù hợp hiện nay như:
Phương pháp trung bình động, phương pháp san bằng mũ, ... Ở đây chúng ta sẽ sử
dụng phương pháp hồi quy đơn biến.
Bước 3 : Áp dụng phương pháp hồi quy đơn biến
Dựa vào sản lượng tiêu thụ than qua các năm từ 2008 đến 2016, chúng ta sử
dụng phương pháp dự báo hồi quy tuyến tính để đưa ra được giá trị dự báo sản lượng
tiêu thụ than cho năm 2017. Cụ thể:
Nhập số liệu thu thập được vào bảng tính
Năm Doanh thu tiêu thụ ( nghìn tỷ đồng)
2008 35
2009 40
2010 44
2011 47
2012 59
2013 63
2014 66
2015 72
2016 75

32. 31
+ Chọn Tools Data Analysis Exponential Smoothing, OK. Các hộp thoại
lần lượt được xuất hiện như sau :
Hình 3.1 Trang chủ của chương trình
Hình 3.2 Số liệu đầu vào của chương trình

33. 32
Hình 3.3 Đồ thị hàm hồi quy đơn biến
Hình 3.4 Đồ thị xác suất phân phối chuẩn
Hình 3.5 Biểu đồ doanh thu dựa theo bảng số liệu

34. 33
Hình 3.6 Bảng kết quả sai số
Hình 3.7 : Bảng kết quả dự báo doanh thu bằng phương pháp hồi quy đơn
Một số thuật ngữ:
 Input Y Range: Vùng địa chỉ chứa biến phụ thuộc Y.
 Input X Range: Vùng địa chỉ chứa các biến độc lập X.
 Labels :Tích vào đây để khẳng định ô đầu tiên được chọn không chứa dữ liệu.
 Constrant is Zero: Tích vào mục này để khẳng định hệ số tự do của hàm hồi
tuyến tính b=0.
 Confidence Level: Độ tin cậy của hồi quy (mặc định là 95%) bằng 1-a với a là
mức ý nghĩa hay xác suất mắc sai lầm loại một bác bỏ H0 trong khi H0 đúng.
 Output Range: Nhập vào vùng địa chỉ chứa kết quả hoặc địa chỉ ô đầu tiên phía
trên bên trái của vùng chứa kết quả

35. 34
 NewWworksheet Ply: Kết quả được xuất ra trên một sheet mới.
 New Workbook: Kết quả được xuất ra trên một file Excel mới. Chart Output:
Tích vào mục này để đưa ra đồ thị kết quả dự báo. Standard Errors: Đưa ra các
sai số chuẩn của các dự báo.
 Residuals: Sai số do ngẫu nhiên.
 Standardardlized Residuals: Chuẩn hoá sai số.
 Residuals Plots: Đồ thị sai số.
 Line Fit Plots: Đồ thị hàm hồi quy tuyến tính.
 Normal Probability Plots: Đồ thị xác suất phân phối chuẩn.
3.3 Một số giải pháp giúp doanh thu của Công ty tăng theo từng năm.
Thứ nhất, phát triển nguồn nhân lực Công ty dựa trên cơ sở triết lý kinh doanh
của mô hình quản trị hiện đại. Đó là vừa tạo ra lợi nhuận, vừa phát triển đội ngũ giai
cấp công nhân trung thành, lao động sáng tạo và có cơ hội thăng tiến, gồm các nhân
viên trong mọi lĩnh vực. Đây chính là chìa khóa tạo ra năng suất và phát triển bền
vững của Công ty. Đặc biệt chú trọng đến công tác Cán bộ-Nhân viên, bởi hiện nay có
không ít cán bộ có xu hướng ngại khó, giảm sút tình yêu nghề. Do đó, trong công tác
này phải lựa chọn được những người đáp ứng các tiêu chuẩn đã đề ra, có tình yêu
nghề, có lòng quả cảm, dám dấn thân vào những việc khó khăn, thách thức.
Thứ hai, thực hiện giải pháp quản trị kinh doanh. Về tái cơ cấu phương thức
quản lý kinh doanh của Công ty theo nguyên tắc tạo mọi điều kiện để các công ty,
doanh nghiệp thành viên chủ động sản xuất và kinh doanh, là cơ sở để nâng cao năng
suất lao động. Tiếp tục hoàn thiện giải pháp “xã hội hóa” theo mô hình hợp tác công -
tư, đảm bảo lợi ích của Công ty. Cạnh đó, tiếp tục hoàn thiện cơ chế khoán, quản trị
chi phí trong toàn Công ty dựa trên cơ sở các hệ thống định mức kinh tế - kỹ thuật tiên
tiến, kết hợp với các phương pháp phân tích cơ cấu giá thành phù hợp.
Thứ ba, Công ty cần tiếp tục đẩy mạnh đầu tư xây dựng, đầu tư phát triển khoa
học, đổi mới công nghệ, hiện đại hóa các cơ sở sản xuất, nâng cao mức độ an toàn, bảo
vệ môi trường, cũng như đảm bảo tiến độ các dự án quyết định tăng trưởng của Công
ty trong các lĩnh vực để hoàn thành và hoàn thành kế hoạch giai đoạn 2015-2020 và
định hướng phát triển đến năm 2030 đã đề ra.

36. 35
KẾT LUẬN
Đề tài “Ứng dụng Mircosoft Excel trong phân tích dữ liệu và dự báo doanh thu
của Công ty Cổ phần Kết cấu Thép Thái Nguyên theo phương pháp hồi quy đơn biến”
là một đề tài mang ý nghĩa quan trọng về mặt kinh tế. Vì nó thu thập, xử lý, và tổ
chức các dữ liệu, từ đó kiểm tra, đánh giá và phân tích dự báo kinh tế trong tương lai.
Sau thời gian tìm hiểu, nghiên cứu và thực hiện đề tài, em đã thu được một số kết
quả sau đây:
- Nghiên cứu khái quát về phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế.
- Nghiên cứu khái quát về thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu.
- Nghiên cứu một số phương pháp phân tích dự báo: san bằng mũ, hồi quy tuyến
tính, trung bình động.
- Khảo sát và phân tích thiết hệ thống, thiết kế cơ sở dữ liệu.
- Xây dựng quy trình phân tích và dự báo kinh tế.
Em sẽ tiếp tục hoàn thiện hệ thống, hướng tới mục tiêu xây dựng một chương
trình hoàn chỉnh và đặt hiệu quả cao nhất.

37. 36
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Nguyễn Văn Huân, Phạm Việt Bình, Nguyễn Việt Hùng, Nguyễn Thị Hằng,
Nguyễn Thị Hải Yến, (2013), Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế, NXB Đại học Quốc
gia Hà Nội.
[2]. Võ Đức Hoàng Vũ, Slide bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo Kinh tế, Khoa
Kinh tế phát triển - Trường đại học Kinh tế TP HCM.
[3]. Phạm Công Hùng, Nguyễn Hoàng Hải, Tạ Vũ Hằng, Vũ Thị Minh Tú, Đỗ Trọng
Tuấn, Vũ Đức Thọ, Nguyễn Văn Đức(2007), “Giáo trình Thông tin di động”, NXB
Khoa học và kỹ thuật
[4]. Nguyễn Hồng Phương Huỳnh, (2008), “ Phân tích thiết kế hệ thống thông tin
phương pháp và ứng dụng”, NXB Lao động xã hội.
[5]. Phạm Phương Hoa, Phạm Quang Hiển,(2012), “Tin Học Văn Phòng Microsoft
Office Dành Cho Người Tự Học”, NXB Thời đại.

38. 37
NHẬN XÉT CỦA GV HƯỚNG DẪN THỰC TẬP CHUYÊN NGÀNH
………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
Thái Nguyên, ngày… tháng… năm 2017
CHỮ KÍ GV HD 1 CHỮ KÍ GV HD 2