Time Series Forecasting (Dự báo chuỗi thời gian) là gì?

Giới thiệu về Time Series Forecasting

Khi bắt đầu bước vào các bài toán phân tích dữ liệu thực tế, rất nhiều bạn gặp một dạng dữ liệu có đặc điểm “phụ thuộc vào thời gian”: giá cổ phiếu, lượng khách ghé cửa hàng mỗi ngày, số đơn hàng theo giờ, dữ liệu cảm biến theo phút…
Câu hỏi thường xuất hiện là:
“Làm sao dự đoán giá trị trong tương lai dựa trên quá khứ?”
Đó chính là lúc Time Series Forecasting xuất hiện.

Time Series Forecasting là gì?

Time Series Forecasting là quá trình dùng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán giá trị trong tương lai, khi các điểm dữ liệu gắn mốc thời gian và có mối quan hệ với nhau.

Khác với dữ liệu “độc lập từng dòng” trong nhiều bài toán Machine Learning, dữ liệu chuỗi thời gian có đặc điểm:

Giá trị ở thời điểm hiện tại phụ thuộc vào các thời điểm trước
Có xu hướng (trend), mùa vụ (seasonality), chu kỳ hoặc nhiễu
Thứ tự thời gian không thể xáo trộn

Nói cách khác:
Dự báo chuỗi thời gian = hiểu quá khứ → mô phỏng hiện tại → ước tính tương lai.

Ví dụ thực tế dễ hình dung

Dự đoán nhu cầu điện trong 24 giờ tới
Dự đoán doanh thu theo ngày cho cửa hàng
Dự báo thời tiết theo từng giờ
Dự đoán lưu lượng truy cập website theo từng phút

Mỗi ví dụ đều có điểm chung: dữ liệu biến động theo thời gian và mục tiêu là dự đoán giá trị tương lai gần hoặc xa.

Các nhóm mô hình thường gặp

Tùy độ phức tạp của dữ liệu, ta có thể dùng nhiều cách khác nhau.

Các mô hình truyền thống

Moving Average (MA)
AR, ARMA, ARIMA
SARIMA (xử lý mùa vụ)
Holt–Winters

Những mô hình này thường mang tính thống kê, dễ diễn giải, phù hợp chuỗi không quá phức tạp.

Các mô hình Machine Learning

Random Forest
Gradient Boosting
Linear Regression biến đổi đặc trưng theo thời gian

Nhóm này hoạt động tốt khi ta tiền xử lý và tạo đủ đặc trưng (

lag features

rolling features

…).

Các mô hình Deep Learning

RNN, LSTM, GRU
1D CNN
Transformer cho chuỗi thời gian

Đây là các mô hình mạnh khi chuỗi dài, có nhiều biến và quan hệ phi tuyến.
Những kiến thức này thường nằm trong các nhóm học thuật về Module 7–10 (Deep Learning, NLP, mô hình tuần tự).

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Làm Time Series Forecasting trong thực tế không chỉ là chọn mô hình. Một pipeline hoàn chỉnh thường gồm:

Kiểm tra tính ổn định của dữ liệu
Phân tách theo thời gian, không shuffle
Tạo đặc trưng dạng lag, rolling statistics
Xử lý trend và seasonality
Đánh giá theo các thước đo phù hợp (MAE, RMSE, MAPE)
Dự báo theo horizon (1-step, multi-step)

Những phần như ETL, phân tích dữ liệu nền tảng hay tối ưu mô hình đều liên quan tới Module 3–5 trong hành trình học thuật.

Liên hệ kiến thức nền trong các module

Người học khi đi qua các phần:

Python & xử lý dữ liệu (Module 1–3)
ML cơ bản (Module 4–6)
Deep Learning và mô hình tuần tự (Module 7–10)

sẽ gặp lại nhiều kỹ thuật quen thuộc khi bước vào Time Series, đặc biệt ở phần optimization và thiết kế pipeline.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử dự báo một chuỗi đơn giản, ví dụ:

Lượng mưa theo ngày
Số lượt truy cập website

Sau đó thử so sánh ARIMA và LSTM để cảm nhận sự khác biệt. Việc thực hành trên các chuỗi nhỏ giúp bạn nhìn rõ sự thay đổi theo thời gian và vai trò của feature engineering.

Hỏi đáp nhanh về Time Series Forecasting

Time Series có thể shuffle dữ liệu không?
Không. Vì thứ tự thời gian là cốt lõi.

ARIMA có dự báo được chuỗi phi tuyến mạnh không?
Không tốt bằng các mô hình DL như LSTM hoặc Transformer.

Có cần tạo đặc trưng lag không?
Có, nếu dùng mô hình ML truyền thống.

Transformer có dùng được cho chuỗi thời gian không?
Có, đặc biệt với chuỗi dài và phức tạp.

FAQ về chương trình AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần

Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn