Đồ án tốt nghiệp - Phân tích chứng khoán trên hệ thống Lakehouse Platform

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐÀM TRỌNG HẢI DƯƠNG

20142481

LÊ ĐỨC THẮNG

21133082
Đề tài:

Phân tích chứng khoán trên hệ thống Lakehouse Platform

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
ThS. Lê Thị Minh Châu

TP. Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2025

1 | Page

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐÀM TRỌNG HẢI DƯƠNG

20142481

LÊ ĐỨC THẮNG

21133082

Đề tài:

Phân tích chứng khoán trên hệ thống Lakehouse Platform
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
ThS. Lê Thị Minh Châu

TP. Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2025

2 | Page

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XHCN VIỆT NAM

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

******

******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Đàm Trọng Hải Dương

MSSV 1: 20142481

Họ và tên Sinh viên 2: Lê Đức Thắng

MSSV 2: 21133082

Chuyên ngành: Kỹ thuật dữ liệu

Tên đề tài: Phân tích chứng khoán trên hệ thống Lakehouse Platform
Họ và tên giảng viên hướng dẫn: ThS. Lê Thị Minh Châu
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:
3. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2025
Giảng viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

3 | Page

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XHCN VIỆT NAM

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

******

******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Đàm Trọng Hải Dương

MSSV 1: 20142481

Họ và tên Sinh viên 2: Lê Đức Thắng

MSSV 2: 21133082

Chuyên ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Phân tích chứng khoán trên hệ thống Lakehouse Platform
Họ và tên giảng viên phản biện:
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:
2. Ưu điểm:
3. Khuyết điểm:
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2025
Giảng viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

4 | Page

LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Lê Thị Minh Châu,
người đã tận tình hướng dẫn và hỗ trợ chúng em trong suốt quá trình thực hiện đồ án. Sự chỉ
bảo, chia sẻ của cô không chỉ giúp chúng em hiểu sâu hơn về các khái niệm lý thuyết mà
còn định hướng chúng em cách áp dụng chúng một cách hiệu quả vào thực tiễn. Chúng em
rất biết ơn cô đã luôn đồng hành, theo sát và động viên để chúng em vượt qua những khó
khăn trong
...

...
phải là phương pháp tối ưu. Một phương pháp đúng hơn là
chuẩn hóa tên cột từ đầu, tránh sử dụng các ký tự đặc biệt không cần thiết và tuân
theo quy chuẩn tên cột nhất quán, như chỉ sử dụng chữ cái, số và dấu gạch dưới. Việc
này không chỉ giúp dữ liệu dễ dàng quản lý và truy vấn mà còn đảm bảo tính tương
thích cao với các công cụ và hệ thống khác trong suốt vòng đời của dự án.
2. Hướng phát triển
• Để khắc phục vấn đề thiếu khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực, hệ thống sẽ tập
trung phát triển tính năng xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, chính xác hơn,
nhằm đáp ứng nhu cầu phân tích tức thì và giúp người dùng đưa ra quyết định nhanh
chóng và đúng đắn hơn.
• Cập nhật liên tục các công nghệ và thuật toán mới sẽ giúp hệ thống nâng cao hiệu
quả dự báo, giảm thiểu sai số và tăng độ chính xác trong việc phân tích thị trường
chứng khoán, đảm bảo hệ thống không chỉ đáp ứng tốt nhu cầu hiện tại mà còn duy
trì tính cạnh tranh trong tương lai.
• Trong giai đoạn phát triển tiếp theo, cần mở rộng việc sử dụng các loại biểu đồ đa
dạng hơn (như biểu đồ chuỗi thời gian, biểu đồ phân tán, biểu đồ kết hợp) và nghiên
cứu cách kết hợp chúng trong dashboard để nâng cao hiệu quả phân tích và hỗ trợ ra
quyết định tốt hơn.

76 | Page

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Apache Spark https://200lab.io/blog/apache-spark-la-gi/
[2] Delta Lake https://k21academy.com/microsoft-azure/data-engineer/delta-lake/
[3] Unleashing the Power of MinIO https://medium.com/@khushigupta6121/unleashingthe-power-of-minio-an-introduction-to-object-storage-bb69f7566484
[4] Apache Presto https://viblo.asia/p/apache-presto-gioi-thieu-tong-quan-va-kien-truc-cuaapache-presto-GrLZDDywZk0
[5] Tổng quan superset https://superset.apache.org/docs/intro
[6] Kiến trúc superset https://superset.apache.org/docs/installation/architecture
[7] Apache Airflow https://github.com/apache/airflow
[8] Arima modal https://www.ibm.com/think/topics/arima-model
[9] RNN và LSTM https://viblo.asia/p/recurrent-neural-network-tu-rnn-den-lstmgGJ597z1ZX2
[10] Hive https://www.dremio.com/wiki/hive-metastore/
[11] Sự khác nhau giữa Data Lake và Data Warehouse https://lanit.com.vn/datalake-lagi.html
[12] Presto connect Superset https://prestodb.io/docs/current/clients/superset.html
[13] Understanding the Medallion https://medium.com/endtoenddata/understanding-themedallion-architecture-with-sql-and-pyspark-a-10-minute-guide-4eedca259eac
[14] LSTM https://cloud.tencent.com/developer/article/2318560

77 | Page