Giải pháp xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu và dự báo doanh thu cho doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam

i 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: 
tayb . 
22
..
tt
tyty
a


 
2t
yt
b

 
Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland
Nguyễn Văn Huân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 135(05): 191 - 198 
195 
Nếu đặt thứ tự thời gian t sao cho ∑t = 0 ta có: 
Phương pháp điều hòa mũ 
Điều hòa mũ đưa ra các dự báo cho giai đoạn 
trước và thêm vào đó một lượng điều chỉnh 
để có được lượng dự báo cho giai đoạn kế 
tiếp. Sự điều chỉnh này là một tỷ lệ nào đó 
của sai số dự báo ở giai đoạn trước và được 
tính bằng cách nhân số dự báo của giai đoạn 
trước với hệ số nằm giữa 0 và 1. Hệ số này 
gọi là hệ số điều hòa. 
Công thức tính như sau: Ft = Ft-1+ α (At-1 - Ft-1) 
Trong đó : 
Ft: Dự báo cho giai đoạn thứ t, giai đoạn kế tiếp. 
Ft-1: Dự báo cho giai đoạn thứ t-1, giai đoạn trước. 
At-1: Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1 
Phương pháp trung bình động giản đơn 
Phương pháp trung bình động đơn giản là 
phương pháp đưa ra dự báo cho giai đoạn tiếp 
theo dựa trên cơ sở kết quả trung bình của các 
kỳ trước đó thay đổi (trượt) trong một giới 
hạn thời gian nhất định. 
Công thức: 
Trong đó : 
Ft: Là nhu cầu dự báo cho giai đoạn t. 
: Là nhu cầu thực tế của giai đoạn t-i; 
n: Số giai đoạn quan sát. 
Phương pháp trung bình động có trọng số 
Phương pháp trung bình động có trọng số là 
phương pháp trung bình động có tính đến ảnh 
hưởng của từng giai đoạn khác nhau đến nhu 
cầu thông qua việc sử dụng các trọng số. 
Trong phương pháp bình quân đơn giản được 
đề cập ở phần trên, chúng ta xem vai trò của 
các số liệu trong quá khứ là như nhau. Trong 
một vài trường hợp, các số liệu này có ảnh 
hưởng khác nhau trên kết quả dự báo. Vì thế, 
người ta thích sử dụng quyền số không đồng 
đều cho các số liệu quá khứ. Trọng số là các 
con số được gán cho các số liệu quá khứ để chỉ 
mức độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến 
kết quả dự báo. Quyền số lớn được gán cho số 
liệu gần với kỳ dự báo nhất để ám chỉ ảnh 
hưởng của nó là lớn nhất.Việc chọn các trọng 
số phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm 
của người dự báo. 
Công thức: 
Trong đó : 
: Dự báo thời kỳ thứ t. 
 : Số liệu thực tế thời kỳ trước (i= 1,2,3...) 
: Trọng số tương ứng ở thời kỳ i. 
GIẢI PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÂN 
TÍCH DỮ LIỆU VÀ DỰ BÁO KINH TẾ 
Phân tích thiết kế hệ thống phân tích dữ 
liệu và dự báo kinh tế 
Biểu đồ phân cấp chức năng 
Hình 1. Biểu đồ phân cấp chức năng 
Biểu đồ luồng dữ liệu 
+ Biểu đồ luồng dữ liệu mức khung cảnh 
Hình 2. Biểu đồ luồng dữ liệu mức khung cảnh 
+ Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh 
Một số kết quả 
Chức năng quản lý khu vực 
Để thuận tiện cho quá trình tổ chức và xử lý 
dữ liệu. Chức năng thực hiện việc quản lý dữ 
liệu thuộc các khu vực nào 
Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland
Nguyễn Văn Huân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 135(05): 191 - 198 
196 
Hình 3. Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh 
Hình 4. Chức năng quản lý khu vực 
Chức năng quản lý lĩnh vực 
Để thuận tiện cho việc quản lý, tổ chức và xử 
lý dữ liệu. Dữ liệu sẽ được lưu trữ ở các lĩnh 
vực khác nhau. 
Hình 5. Chức năng kiểm tra dữ liệu 
Chức năng đánh giá dữ liệu 
Chức năng Đánh giá dữ liệu gồm một số chức 
năng như: Tải dữ liệu, lưu dữ liệu, đánh giá 
dữ liệu và Thống kê báo cáo. Sau khi dữ liệu 
được thu thập về và tổ chức theo từng Khu 
vực và Lĩnh vực và được lưu trữ dưới một số 
định dạng như Excel, XML, Text. Sẽ được 
tự động tải vào thông qua chức năng Tải dữ 
liệu. Để tiện cho việc lưu trữ thì dữ liệu sẽ 
được lưu trữ vào Cơ sở dữ liệu SQL Server 
thông qua chức năng Lưu dữ liệu. Sau khi có 
dữ liệu, chuyên viên dự báo sẽ tiến hành đánh 
giá bộ dữ liệu. Việc đánh giá dữ liệu thông quan 
hệ số tương quan mẫu và hệ số xác định sẽ cho 
ta được phương pháp mô hình dự báo nào là 
phù hợp và cho kết quả chính xác nhất. 
Hình 6. Chức năng đánh giá dữ liệu 
Chức năng phân tích và dự báo 
Chức năng Phân tích và dự báo gồm một số 
chức năng như: Lấy dữ liệu, Phân tích dự báo 
và Thống kê báo cáo. Sau khi dữ liệu được 
lưu trữ vào Cơ sở dữ liệu SQL Server. Dữ 
liệu được lấy dựa theo các tiêu chí như: Khu 
vực, lĩnh vực và khoảng dữ liệu cần lấy thông 
qua chức năng Lấy dữ liệu. Sau đó, Chuyên 
viên dự báo có thể lựa chọn phương pháp dự 
báo và tiến hành phân tích dự báo. Kết quả dự 
báo đưa ra doanh thu của doanh nghiệp trong 
khoảng thời gian tiếp theo mà doanh nghiệp 
muốn dự báo và đưa ra các chỉ tiêu đánh giá 
kết quả dự báo như: các sai số, hệ số tương 
quan, hệ số xác định.Bên cạnh đó, kết quả 
dự báo được hệ thống biểu diễn dưới dạng 17 
loại biểu đồ thông dụng nhất hiện nay. Ngoài ra, 
để tiện cho việc báo cáo với bộ phận quản lý thì 
chuyên viên dự báo sẽ tiến hành in báo cáo 
thông qua chức năng Báo cáo của chương trình. 
Hình 7. Giao diện chức năng phân tích và dự báo 
Chức năng thống kê báo cáo 
Hệ thống hỗ trợ chức năng xuất thống kê báo 
cáo tổng hợp. Báo cáo sẽ tiến hành so sánh 
các phương pháp dự báo đối với cùng một bộ 
dữ liệu. Thông qua các chỉ tiêu đánh giá phân 
tích dự báo chuyên viên dự báo sẽ biết được 
phương pháp dự báo nào là phù hợp nhất cho 
bộ dữ liệu hiện tại. Bên cạnh đó, báo cáo 
được xuất ra tệp excel để tiện cho ban lãnh 
đạo theo dõi từ đó hỗ trợ việc ra quyết định. 
Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland
Nguyễn Văn Huân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 135(05): 191 - 198 
197 
Hình 8. Giao diện chức năng báo cáo 
KẾT LUẬN 
Phân tích dữ liệu và dự báo là một yếu tố 
quan trọng của hầu hết các quyết định kinh 
doanh và lập kế hoạch kinh tế. Phân tích dữ 
liệu và 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. 
Bài báo đã đề xuất giải pháp xây dựng hệ 
thống phân tích dữ liệu và dự báo doanh thu 
cho doanh nghiệp vừa và nhỏ trên cơ sở thu 
thập, phân tích và kiểm định dữ liệu nhằm 
đưa ra những giải pháp xây dựng kế hoạch 
hoạt động sản xuất kinh doanh sao cho đạt 
hiệu quả cao nhất. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. The odore Jay Gordon, (1994), Integration of 
Forecasting Methods and the Frontiers of Futures 
Research, AC/UNU Millennium Project. 
2. Daekook Kang, Wooseok Jang, Hyeonheong 
Lee, Hyun Joung No, (2013),A Review on 
Technology Forecasting Methods and Their 
Application Area, World Academy of Science, 
Engineering and Technology. 
3. Nguyễn Văn Huân, Phạm Việt Bình, (2011), 
Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế, NXB Khoa 
học và kỹ thuật. 
4. Lê Văn Dụy, (2010), Nghiên cứu ứng dụng một 
số phương pháp và mô hình dự báo ngắn hạn để 
dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu, Đề tài 
NCKH Cấp Bộ 2009 – 2010. 
5. Nguyễn Ngọc Tuyến, (2008), Xây dựng mô hình 
phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế tài chính 
phục vụ công tác phân tích, hoạch định và điều 
hành chính sách tài chính, Đề tài NCKH Cấp Bộ 
6/2007 - 5/2008. 
6. Trần Thị Trâm Anh, (2007), Ứng dựng mô hình 
phân tích, dự báo giá một số mặt hàng tư liệu sản 
xuất quan trọng ở Việt Nam gian đoạn 2006-2010, 
Đề tài NCKH Cấp Bộ 01/05/06 - 01/05/07. 
7. Bùi Duy Phú, (2010), Xây dựng hàm cầu tiền 
của Việt Nam, phân tích & dự báo qua một số mô 
hình thực nghiệm, Đề tài NCKH Cấp Ngành, 
KNH 2010 – 06. 
8. Phùng Duy Quang, (2007),Mô hình chuỗi thời 
gian dùng để dự báo biến động giá chứng khoán 
và áp dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam, 
Đề tài Cấp trường Đại học Ngoại Thương, Mã số 
NT 2007-02. 
9. Trần Văn Tá, (2003), Phân tích và dự báo tình 
hình kinh tế tài chính khu vực và thế giới tác động 
đến Việt Nam, Đề tài NCKH Cấp Bộ 2/2002 - 
2/2003. 
10. Phạm Thị Thắng,Phạm Thị Kim Vân, (2007), 
Sử dụng các mô hình kinh tế lượng trong phân tích 
và dự báo tác động của vốn đầu tư trực tiếp nước 
ngoài đối với phát triển kinh tế-xã hội Việt Nam, 
Đề tài NCKH Cấp Bộ 01/05/06 - 01/05/07. 
11. Vũ Xuân Nam, Phạm Việt Bình, Nguyễn Văn 
Huân, (2012), Phương pháp hồi quy bội trong dự 
báo và ứng dụng vào dự báo doanh thu dịch vụ 
viễn thông tại Viễn thông Thái Nguyên, P 87-92,số 
102, tập 2 Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại 
học Thái Nguyên. 
12. Phạm Việt Bình, Nguyễn Văn Huân, Vũ Xuân 
Nam, Lê Anh Tú, (2013), Một phương pháp phân 
tích và dự báo sản lượng chè Tỉnh Thái Nguyên, 
trang 65-70, Số 10 tập 110 Tạp chí Khoa học và 
Công nghệ - Đại học Thái Nguyên. 
Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland
Nguyễn Văn Huân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 135(05): 191 - 198 
198 
SUMMARY 
SOLUTION BUILDING SYSTEMS DATA ANALYSIS AND TURNOVER 
FORECASTING FOR SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES IN VIET NAM 
Nguyen Van Huan
*
, Le Anh Tu 
College of Information and Communication Technology - TNU 
In fact, analysis and turn over forecasting plays an important role, helping managers active in the 
formulation of plans and decisions necessary for the production and business processes, the first 
investment, promotion, production scale, product distribution channels, sources of financing, ... 
This paper proposes the solution building systems data analysis and turnover forecasting for small 
and medium enterpriseson the basis ofcollecting, analyzing and testing data in order to provide 
solutions to the construction plans production business that reached the highest efficiency. 
Keywords: data analyse , forecast, linear regression, moving average, turnover 
Ngày nhận bài:25/10/2014; Ngày phản biện:14/11/2014; Ngày duyệt đăng: 31/5/2015 
Phản biện khoa học: TS. Cao Đình Thi – Trường Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội
*
 Tel: 0987 118623 
Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland