Phân tích ý kiến khách hàng trực tuyến dựa theo phương pháp học máy
Nhóm Tác giả: Bùi Minh Hiển, Nguyễn Thành Phát, Phạm Thị Thiên Hương, Nguyễn Thị Bảo Hương, Hồ Trung ThànhTóm tắt:
Phân tích cảm xúc hay khai phá ý kiến dựa trên những phản hồi của khách hàng trước, trong và sau mua sắm đóng vai trò rất quan trọng để doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp đối với từng sản phẩm, dịch vụ hay đối với từng phân khúc khách hàng. Thông qua việc khảo sát các mô hình phân tích và hiểu ý kiến khách hàng, bài báo trước hết tập trung vào đề xuất mô hình phân tích ý kiến khách hàng trực tuyến và thử nghiệm phương pháp với trường hợp cụ thể là tập dữ liệu được thu thập từ ứng dụng thương mại điện tử Lazada – một trong các sàn thương mại điện tử hàng đầu tại Việt Nam với nhiều năm đứng đầu thị trường. Tiếp theo, nhóm tác giả dựa vào phương pháp học máy có giám sát với hai thuật toán hồi quy Logistic và Random Forest để thực nghiệm mô hình, so sánh và đánh giá độ chính xác. Kết quả nghiên cứu hàm ý phương pháp phân tích và thấu hiểu trải nghiệm khách cho nhà quản lý để từ đó triển khai có cơ sở xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp hơn.
- Khảo sát nhu cầu chăm sóc giảm nhẹ của người bệnh ung thư đang điều trị hóa chất tại khoa Ung Bướu Bệnh viện Đà Nẵng và tìm hiểu một số yếu tố liên quan
- Giá trị của chỉ số tiên lượng giảm nhẹ trong dự đoán thời gian sống thêm bệnh nhân ung thư điều trị chăm sóc giảm nhẹ đơn thuần tại Bệnh viện Ung Bướu Nghệ An
- Khẩu phần ăn và tình trạng dinh dưỡng của bệnh nhân ung thư vòm mũi họng tại Bệnh viện Ung Bướu TP. Cần Thơ
- Kiến thức, thái độ và thực hành dựa vào bằng chứng của điều dưỡng trong chăm sóc người bệnh ung thư
- Đánh giá hiệu quả dự phòng viêm tĩnh mạch ngoại vi do hóa trị ở bệnh nhân ung thư bằng phương pháp dùng miếng gel lạnh





