Data Analysis Expressions (DAX) là ngôn ngữ công thức mạnh mẽ được sử dụng trong Power BI, PowerPivot và SQL Server Analysis Services. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết về sự khác biệt giữa Measure và Calculated Column, nơi DAX được chạy, và khi nào nên dùng Calculated Column thông qua các hàm cơ bản như SUM, AVERAGE, và DISTINCTCOUNT.
Trong Power BI, Date Table là thành phần quan trọng để khai thác tối đa sức mạnh của Time Intelligence. Việc hiểu rõ lý do cần Date Table và cách tạo chúng bằng DAX không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu mà còn nâng cao hiệu suất báo cáo. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh chủ chốt của Date Table trong Power BI.
Power Query là công cụ mạnh mẽ của Microsoft trong việc trích xuất, tải và xử lý dữ liệu, thường được sử dụng cho các mục đích Business Intelligence. Bài viết này sẽ khám phá Power Query là gì, làm sạch dữ liệu, các thao tác thường dùng cũng như cách quản lý các bước áp dụng một cách hiệu quả.
Power BI là công cụ mạnh mẽ giúp kết nối, biến đổi và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách import dữ liệu từ Excel vào Power BI, từ việc chuẩn bị file dữ liệu sạch đến việc kiểm tra Data view và xử lý các lỗi thường gặp.
Power BI là công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh trực quan từ dữ liệu phức tạp. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về cách sử dụng Power BI và các phiên bản Desktop, Service, và Mobile, dành cho những ai mong muốn khám phá sức mạnh của công cụ này.
Quá trình gán nhãn dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong các dự án máy học và trí tuệ nhân tạo. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thiết lập và tối ưu hóa quy trình gán nhãn dữ liệu sử dụng các công cụ phổ biến như Label Studio và Prodigy, từ thiết kế schema nhãn đến xuất dữ liệu chuẩn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ BERTopic, một phương pháp hiện đại mạnh mẽ để phân tích chủ đề trong văn bản. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật như embeddings, UMAP và HDBSCAN, BERTopic giúp chúng ta khai thác ý nghĩa ngữ nghĩa từ dữ liệu văn bản một cách hiệu quả và trực quan.
Trong thời đại ngày nay, tối ưu hóa các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trở nên cực kỳ quan trọng với sự phát triển của các ứng dụng thông minh. Bài viết này khám phá cách sử dụng các công cụ của Hugging Face với mBERT và PhoBERT để tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ đa ngữ trong xử lý phân loại văn bản.
TF-IDF và Logistic Regression là hai công cụ mạnh mẽ trong xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Bằng cách kết hợp với thư viện Scikit-learn, ta có thể dễ dàng triển khai các mô hình dự đoán hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng TF-IDF và Logistic Regression để phân loại cảm xúc từ dữ liệu một cách tối ưu.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một phần của trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và phân loại các thực thể trong văn bản không cấu trúc. Bài viết này sẽ đi sâu vào NER, so sánh mô hình CRF với Transformer, và khám phá các ứng dụng thực tiễn trong thế giới công nghệ ngày nay.