Duyệt

Hồ sơ tác giả

Topic

06 - Trường Kinh tế

URL

Duyệt 06 - Trường Kinh tế theo Tác giả "Hà Thị Thư Trang"

Duyệt theo:
0-9
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Hoặc nhập chữ cái đầu tiên:
Đang hiển thị 1 - 3 của tổng số 3 kết quả
Hiển thị
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Analyzing the Impact of Online Reviews on Consumers' Purchase Intentions
    (Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Trần Hương Thu; Hà Thị Thư Trang
    Phân tích tác động của các yếu tố liên quan đến đánh giá trực tuyến—bao gồm số lượng, mức độ tích cực, độ tin cậy, uy tín nền tảng, nguồn đánh giá, nội dung và tính kịp thời—đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng. Thông qua khảo sát và các phương pháp phân tích định lượng như Cronbach’s Alpha, EFA và hồi quy, kết quả cho thấy độ tin cậy của đánh giá, uy tín nền tảng và mức độ tích cực của đánh giá có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua. Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của chất lượng đánh giá hơn số lượng và đưa ra gợi ý cho doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa chiến lược quản trị đánh giá trực tuyến.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Applying LSTM and XGBoost for Stock Price Forecasting: A Case Study on Vietnam’s Stock Market
    (Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Phan Đức Huy; Hà Thị Thư Trang
    Đánh giá khả năng dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng hai mô hình độc lập: Long Short-Term Memory (LSTM) và Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Dựa trên dữ liệu lịch sử 10 năm của các mã HPG, FPT và VNM, phân tích hiệu quả dự báo theo các thước đo MAE, MAPE và R². Kết quả cho thấy LSTM vượt trội trong việc nắm bắt quan hệ chuỗi thời gian, trong khi XGBoost cho khả năng diễn giải đặc trưng tốt và hoạt động hiệu quả với dữ liệu đã xử lý. Nghiên cứu đóng góp hiểu biết về ứng dụng machine learning trong tài chính và gợi ý hướng mở rộng như mô hình lai và tích hợp yếu tố tâm lý thị trường.
  • Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Implementation of Sales Analytics using Interactive Dashboards: A Design for Retail Sector
    (Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2025) Phạm Ngọc Phương Nhi; Hà Thị Thư Trang
    Phân tích dữ liệu bán hàng trong ngành bán lẻ thời trang thông qua mô hình phân khúc khách hàng RFM và dự báo doanh số bằng mô hình ETS. Kết quả cho thấy các xu hướng quan trọng trong hành vi mua sắm, động lực doanh số và cơ hội kinh doanh. Đề xuất các giải pháp tối ưu hóa phân nhóm khách hàng, cải thiện hiệu quả bán hàng và nâng cao hiệu suất hoạt động cho doanh nghiệp bán lẻ.