📊 6 Thuật toán “gối đầu giường” của dân Data Analyst Dân phân tích dữ liệu ai cũng có “kho bí kíp” riêng, nhưng 6 thuật toán này thì gần như là must-know để vừa làm việc hiệu quả, vừa… nói chuyện cho oai với đồng nghiệp 😎 1️⃣ Linear Regression – Hồi quy tuyến tính Dùng để tìm mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ví dụ: muốn dự đoán doanh thu tháng dựa trên chi phí quảng cáo. Công thức đơn giản mà hiệu quả như tình bạn lâu năm – càng hiểu rõ, dự đoán càng chuẩn. 2️⃣ Logistic Regression – Hồi quy logistic Chuyên trị bài toán phân loại: Yes/No, True/False, 1/0. Từ việc dự đoán khách có mua hay không, đến kiểm tra email có phải spam hay không, em này đều cân hết. 3️⃣ K-Means Clustering – Thuật toán gom cụm Khi chưa biết “nhóm” nào tồn tại trong dữ liệu, K-Means sẽ tự gom những điểm tương tự nhau lại. Hữu ích để phân nhóm khách hàng, tách thị trường… như chia hội bạn theo “gu” ăn uống. 4️⃣ Decision Trees – Cây quyết định Cấu trúc dạng cây, chia nhánh theo điều kiện. Giúp ra quyết định nhanh gọn, dễ giải thích, ai cũng hiểu – giống như hỏi “Hôm nay mưa không? Có áo mưa không?” rồi mới quyết định ra đường. 5️⃣ Random Forest – Rừng ngẫu nhiên Không chỉ một cây, mà cả “rừng” cây cùng bỏ phiếu quyết định kết quả cuối. Vừa tăng độ chính xác, vừa giảm rủi ro “cây hư” làm hỏng cả bài toán. 6️⃣ Time Series Forecasting – Dự báo chuỗi thời gian Phân tích dữ liệu qua từng mốc thời gian để dự đoán tương lai. Từ dự báo thời tiết, doanh thu, đến lượng người xem livestream – đều có thể “thấy trước” nếu biết cách. 💡 Kết: Thành thạo 6 thuật toán này, bạn đã có trong tay bộ “dao đa năng” để xử lý đủ mọi bài toán dữ liệu. Còn lại chỉ là luyện tay nghề và… pha thêm chút sáng tạo! 🚀📈