c1 Phương thức biểu đạt chính của văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang là miêu tả kết hợp với tự sự.

c2

Văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang gợi nhắc đến các tác phẩm của nhà văn Andersen, đặc biệt là những câu chuyện dân gian và huyền thoại mang tính giáo dục và nhân văn. Các tác phẩm của Andersen như "Nàng tiên cá", "Cô bé bán diêm", và "Chú lừa và cây bút" đều chứa đựng các yếu tố hư cấu, tưởng tượng và mang thông điệp sâu sắc về cuộc sống, tình yêu và sự hy sinh, tương tự như những lời ru cổ tích trong văn bản của Hoàng Cầm Giang, nhằm giáo dục và khơi gợi những giá trị nhân văn.

c3

Việc gợi nhớ đến các tác phẩm của nhà văn Andersen trong văn bản "Lời ru miền cổ tích" có tác dụng khơi gợi sự tưởng tượng và mộng mơ, tạo liên kết giữa các nền văn hóa phương Đông và phương Tây, làm nổi bật giá trị nhân văn như tình yêu, hy sinh và lòng dũng cảm. Điều này cũng giúp người đọc cảm nhận sự phong phú của văn hóa dân gian và khơi dậy niềm tự hào về những câu chuyện cổ tích truyền thống.

c4 Biện pháp tu từ so sánh trong câu thơ "Biển Mặn mòi như nước mắt của em" giúp tạo ra hình ảnh sinh động, gợi lên nỗi buồn sâu sắc và rộng lớn. So sánh giữa biển và nước mắt làm nổi bật cảm giác đau đớn, cay đắng, và nỗi buồn mênh mông, không thể xóa nhòa. Câu thơ cũng mở ra sự liên tưởng về tình yêu, chia ly và những nỗi niềm khó tả trong cuộc sống.

c5

Vẻ đẹp của nhân vật trữ tình trong khổ thơ cuối được thể hiện qua cảm xúc sâu sắc, sự suy tư triết lý về cuộc sống, tình yêu và thiên nhiên. Nhân vật trữ tình bộc lộ sự nhạy cảm, kiên cường và hy sinh, đồng thời tìm thấy sự an ủi trong thiên nhiên. Vẻ đẹp này phản ánh tâm hồn phong phú, giàu cảm xúc và khát vọng sống, dù gặp phải khó khăn hay thử thách.

c1 Phương thức biểu đạt chính của văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang là miêu tả kết hợp với tự sự.

c2

Văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang gợi nhắc đến các tác phẩm của nhà văn Andersen, đặc biệt là những câu chuyện dân gian và huyền thoại mang tính giáo dục và nhân văn. Các tác phẩm của Andersen như "Nàng tiên cá", "Cô bé bán diêm", và "Chú lừa và cây bút" đều chứa đựng các yếu tố hư cấu, tưởng tượng và mang thông điệp sâu sắc về cuộc sống, tình yêu và sự hy sinh, tương tự như những lời ru cổ tích trong văn bản của Hoàng Cầm Giang, nhằm giáo dục và khơi gợi những giá trị nhân văn.

c3

Việc gợi nhớ đến các tác phẩm của nhà văn Andersen trong văn bản "Lời ru miền cổ tích" có tác dụng khơi gợi sự tưởng tượng và mộng mơ, tạo liên kết giữa các nền văn hóa phương Đông và phương Tây, làm nổi bật giá trị nhân văn như tình yêu, hy sinh và lòng dũng cảm. Điều này cũng giúp người đọc cảm nhận sự phong phú của văn hóa dân gian và khơi dậy niềm tự hào về những câu chuyện cổ tích truyền thống.

c4 Biện pháp tu từ so sánh trong câu thơ "Biển Mặn mòi như nước mắt của em" giúp tạo ra hình ảnh sinh động, gợi lên nỗi buồn sâu sắc và rộng lớn. So sánh giữa biển và nước mắt làm nổi bật cảm giác đau đớn, cay đắng, và nỗi buồn mênh mông, không thể xóa nhòa. Câu thơ cũng mở ra sự liên tưởng về tình yêu, chia ly và những nỗi niềm khó tả trong cuộc sống.

c5

Vẻ đẹp của nhân vật trữ tình trong khổ thơ cuối được thể hiện qua cảm xúc sâu sắc, sự suy tư triết lý về cuộc sống, tình yêu và thiên nhiên. Nhân vật trữ tình bộc lộ sự nhạy cảm, kiên cường và hy sinh, đồng thời tìm thấy sự an ủi trong thiên nhiên. Vẻ đẹp này phản ánh tâm hồn phong phú, giàu cảm xúc và khát vọng sống, dù gặp phải khó khăn hay thử thách.

c1 Phương thức biểu đạt chính của văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang là miêu tả kết hợp với tự sự.

c2

Văn bản "Lời ru miền cổ tích" của Hoàng Cầm Giang gợi nhắc đến các tác phẩm của nhà văn Andersen, đặc biệt là những câu chuyện dân gian và huyền thoại mang tính giáo dục và nhân văn. Các tác phẩm của Andersen như "Nàng tiên cá", "Cô bé bán diêm", và "Chú lừa và cây bút" đều chứa đựng các yếu tố hư cấu, tưởng tượng và mang thông điệp sâu sắc về cuộc sống, tình yêu và sự hy sinh, tương tự như những lời ru cổ tích trong văn bản của Hoàng Cầm Giang, nhằm giáo dục và khơi gợi những giá trị nhân văn.

c3

Việc gợi nhớ đến các tác phẩm của nhà văn Andersen trong văn bản "Lời ru miền cổ tích" có tác dụng khơi gợi sự tưởng tượng và mộng mơ, tạo liên kết giữa các nền văn hóa phương Đông và phương Tây, làm nổi bật giá trị nhân văn như tình yêu, hy sinh và lòng dũng cảm. Điều này cũng giúp người đọc cảm nhận sự phong phú của văn hóa dân gian và khơi dậy niềm tự hào về những câu chuyện cổ tích truyền thống.

c4 Biện pháp tu từ so sánh trong câu thơ "Biển Mặn mòi như nước mắt của em" giúp tạo ra hình ảnh sinh động, gợi lên nỗi buồn sâu sắc và rộng lớn. So sánh giữa biển và nước mắt làm nổi bật cảm giác đau đớn, cay đắng, và nỗi buồn mênh mông, không thể xóa nhòa. Câu thơ cũng mở ra sự liên tưởng về tình yêu, chia ly và những nỗi niềm khó tả trong cuộc sống.

c5

Vẻ đẹp của nhân vật trữ tình trong khổ thơ cuối được thể hiện qua cảm xúc sâu sắc, sự suy tư triết lý về cuộc sống, tình yêu và thiên nhiên. Nhân vật trữ tình bộc lộ sự nhạy cảm, kiên cường và hy sinh, đồng thời tìm thấy sự an ủi trong thiên nhiên. Vẻ đẹp này phản ánh tâm hồn phong phú, giàu cảm xúc và khát vọng sống, dù gặp phải khó khăn hay thử thách.

Mục tiêu dự án:

Hiểu rõ xu hướng biến động giá cả để:

• Dự đoán giá trong tương lai.
• Hỗ trợ nông dân, doanh nghiệp ra quyết định canh tác, thu mua, dự trữ.

Các giai đoạn chính của dự án Khoa học dữ liệu

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Ví dụ:

• Thu thập dữ liệu giá cả từ 2010–2024 từ Tổng cục Thống kê, FAO, hoặc các website nông sản.
• Lấy thêm dữ liệu liên quan như: thời tiết, lượng mưa, sản lượng, diện tích gieo trồng, tỷ giá USD,...

✅ Công cụ: Web scraping (Python, BeautifulSoup), API, Excel,...

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Ví dụ:

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ giá trị thiếu, trùng lặp.
• Chuẩn hóa đơn vị (giá/kg, giá/tấn), định dạng thời gian.
• Biến đổi dữ liệu: tạo thêm cột "biến động theo năm" (% thay đổi so với năm trước).

✅ Công cụ: Pandas, NumPy.

3. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

Ví dụ:

• Vẽ biểu đồ giá lúa, cà phê qua các năm để thấy xu hướng tăng/giảm.
• Phân tích mối liên hệ giữa giá và sản lượng, thời tiết,...

✅ Công cụ: Matplotlib, Seaborn.

4. Xây dựng mô hình (Modeling)

Ví dụ:

• Áp dụng hồi quy tuyến tính (Linear Regression) để dự đoán giá theo thời gian.
• Sử dụng ARIMA hoặc LSTM để dự đoán giá trong các năm tiếp theo.

✅ Công cụ: Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow/Keras.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation)

Ví dụ:

• So sánh kết quả dự đoán với dữ liệu thực tế từ các năm gần đây.
• Sử dụng MAE, RMSE để đánh giá độ chính xác.

6. Triển khai & Trình bày (Deployment & Presentation)

Ví dụ:

• Trình bày bằng Dashboard (Power BI/Tableau) để thể hiện xu hướng và dự đoán.
• Lưu mô hình và xây dựng API để tích hợp vào ứng dụng nông nghiệp thông minh.

7. Bảo trì & cập nhật (Maintenance)

Ví dụ:

• Hằng năm cập nhật thêm dữ liệu mới, huấn luyện lại mô hình.
• Điều chỉnh mô hình nếu có yếu tố mới ảnh hưởng (dịch bệnh, chính sách, biến đổi khí hậu,...)

Mục tiêu dự án:

Hiểu rõ xu hướng biến động giá cả để:

• Dự đoán giá trong tương lai.
• Hỗ trợ nông dân, doanh nghiệp ra quyết định canh tác, thu mua, dự trữ.

Các giai đoạn chính của dự án Khoa học dữ liệu

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Ví dụ:

• Thu thập dữ liệu giá cả từ 2010–2024 từ Tổng cục Thống kê, FAO, hoặc các website nông sản.
• Lấy thêm dữ liệu liên quan như: thời tiết, lượng mưa, sản lượng, diện tích gieo trồng, tỷ giá USD,...

✅ Công cụ: Web scraping (Python, BeautifulSoup), API, Excel,...

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Ví dụ:

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ giá trị thiếu, trùng lặp.
• Chuẩn hóa đơn vị (giá/kg, giá/tấn), định dạng thời gian.
• Biến đổi dữ liệu: tạo thêm cột "biến động theo năm" (% thay đổi so với năm trước).

✅ Công cụ: Pandas, NumPy.

3. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

Ví dụ:

• Vẽ biểu đồ giá lúa, cà phê qua các năm để thấy xu hướng tăng/giảm.
• Phân tích mối liên hệ giữa giá và sản lượng, thời tiết,...

✅ Công cụ: Matplotlib, Seaborn.

4. Xây dựng mô hình (Modeling)

Ví dụ:

• Áp dụng hồi quy tuyến tính (Linear Regression) để dự đoán giá theo thời gian.
• Sử dụng ARIMA hoặc LSTM để dự đoán giá trong các năm tiếp theo.

✅ Công cụ: Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow/Keras.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation)

Ví dụ:

• So sánh kết quả dự đoán với dữ liệu thực tế từ các năm gần đây.
• Sử dụng MAE, RMSE để đánh giá độ chính xác.

6. Triển khai & Trình bày (Deployment & Presentation)

Ví dụ:

• Trình bày bằng Dashboard (Power BI/Tableau) để thể hiện xu hướng và dự đoán.
• Lưu mô hình và xây dựng API để tích hợp vào ứng dụng nông nghiệp thông minh.

7. Bảo trì & cập nhật (Maintenance)

Ví dụ:

• Hằng năm cập nhật thêm dữ liệu mới, huấn luyện lại mô hình.
• Điều chỉnh mô hình nếu có yếu tố mới ảnh hưởng (dịch bệnh, chính sách, biến đổi khí hậu,...)

Mục tiêu dự án:

Hiểu rõ xu hướng biến động giá cả để:

• Dự đoán giá trong tương lai.
• Hỗ trợ nông dân, doanh nghiệp ra quyết định canh tác, thu mua, dự trữ.

Các giai đoạn chính của dự án Khoa học dữ liệu

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Ví dụ:

• Thu thập dữ liệu giá cả từ 2010–2024 từ Tổng cục Thống kê, FAO, hoặc các website nông sản.
• Lấy thêm dữ liệu liên quan như: thời tiết, lượng mưa, sản lượng, diện tích gieo trồng, tỷ giá USD,...

✅ Công cụ: Web scraping (Python, BeautifulSoup), API, Excel,...

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Ví dụ:

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ giá trị thiếu, trùng lặp.
• Chuẩn hóa đơn vị (giá/kg, giá/tấn), định dạng thời gian.
• Biến đổi dữ liệu: tạo thêm cột "biến động theo năm" (% thay đổi so với năm trước).

✅ Công cụ: Pandas, NumPy.

3. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

Ví dụ:

• Vẽ biểu đồ giá lúa, cà phê qua các năm để thấy xu hướng tăng/giảm.
• Phân tích mối liên hệ giữa giá và sản lượng, thời tiết,...

✅ Công cụ: Matplotlib, Seaborn.

4. Xây dựng mô hình (Modeling)

Ví dụ:

• Áp dụng hồi quy tuyến tính (Linear Regression) để dự đoán giá theo thời gian.
• Sử dụng ARIMA hoặc LSTM để dự đoán giá trong các năm tiếp theo.

✅ Công cụ: Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow/Keras.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation)

Ví dụ:

• So sánh kết quả dự đoán với dữ liệu thực tế từ các năm gần đây.
• Sử dụng MAE, RMSE để đánh giá độ chính xác.

6. Triển khai & Trình bày (Deployment & Presentation)

Ví dụ:

• Trình bày bằng Dashboard (Power BI/Tableau) để thể hiện xu hướng và dự đoán.
• Lưu mô hình và xây dựng API để tích hợp vào ứng dụng nông nghiệp thông minh.

7. Bảo trì & cập nhật (Maintenance)

Ví dụ:

• Hằng năm cập nhật thêm dữ liệu mới, huấn luyện lại mô hình.
• Điều chỉnh mô hình nếu có yếu tố mới ảnh hưởng (dịch bệnh, chính sách, biến đổi khí hậu,...)