Oke, bắt đầu thôi! Hôm nay tui sẽ kể cho mấy ông nghe cái vụ “argentina vs tây ban nha” mà tui mày mò thử nghiệm bữa giờ. Nói thiệt, ban đầu cũng gà mờ lắm, nhưng mà “có công mài sắt, có ngày nên kim” mà, cuối cùng cũng ra ngô ra khoai.
Chuyện là vầy, dạo gần đây tui thấy dân tình bàn tán xôn xao về mấy cái tool AI, rồi nào là tự động hóa quy trình này nọ. Tui cũng tò mò muốn thử xem nó “thần thánh” cỡ nào. Thế là tui quyết định chọn cái đề tài “argentina vs tây ban nha” – nghe thì có vẻ liên quan đến bóng đá, nhưng thực ra là tui muốn thử nghiệm khả năng xử lý và phân tích dữ liệu của AI thôi.
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Đầu tiên là phải kiếm dữ liệu. Tui bắt đầu lên mạng search đủ thứ liên quan đến hai đội bóng này: lịch sử đối đầu, đội hình, phong độ gần đây, thống kê bàn thắng, thẻ phạt, vân vân và vân vân. Nói chung là cái gì mà có số má, có thông tin là tui “hốt” hết. Sau đó, tui gom hết mớ dữ liệu hỗn độn đó lại, nhét vào một cái file Excel cho nó gọn.
Bước 2: Chuẩn bị “đồ nghề”
Tiếp theo là chọn “đồ nghề”. Tui quyết định dùng Python – cái này thì tui cũng mới tập tành thôi, chứ dân chuyên nghiệp thì chắc cười tui thúi đầu. Nhưng mà không sao, cứ “liều” thôi. Tui cài thêm mấy cái thư viện cần thiết như pandas (để xử lý dữ liệu), matplotlib (để vẽ biểu đồ), và scikit-learn (để “học” máy). Nói chung là cứ lên mạng search rồi “copy-paste” code thôi, chứ cũng chưa hiểu sâu lắm.
Bước 3: Xử lý dữ liệu
Đây là bước “khó nhằn” nhất. Dữ liệu thì lung tung beng, chỗ thì thiếu, chỗ thì sai, chỗ thì định dạng không đúng. Tui phải ngồi “mò” từng dòng, từng cột, rồi dùng pandas để “lọc” với “sửa” lại cho nó sạch sẽ. Mấy cái chỗ thiếu thì tui “điền” vào bằng giá trị trung bình, mấy cái chỗ sai thì tui “chỉnh” lại cho đúng. Nói chung là mất cả buổi trời mới xong.
Bước 4: Phân tích và trực quan hóa
Sau khi dữ liệu đã “sạch” rồi, tui bắt đầu phân tích. Tui dùng pandas để tính toán các chỉ số thống kê như số bàn thắng trung bình, tỷ lệ thắng, tỷ lệ hòa, vân vân. Sau đó, tui dùng matplotlib để vẽ mấy cái biểu đồ cho nó “trực quan sinh động”. Ví dụ như tui vẽ biểu đồ so sánh số bàn thắng của Argentina và Tây Ban Nha qua các năm, rồi vẽ biểu đồ thể hiện phong độ của hai đội trong 10 trận gần nhất.
Bước 5: “Học” máy (Machine Learning)
Đây là bước mà tui thấy “ảo diệu” nhất. Tui dùng scikit-learn để xây dựng một cái mô hình dự đoán kết quả trận đấu. Tui “cho” cái mô hình này “học” từ dữ liệu lịch sử, rồi “bảo” nó dự đoán xem trận đấu sắp tới Argentina và Tây Ban Nha đội nào sẽ thắng. Kết quả thì lúc đúng lúc sai, nhưng mà cũng thấy “hay hay”.
Kết quả
Sau mấy ngày “vật vã”, cuối cùng tui cũng có được một vài kết quả thú vị. Ví dụ như tui thấy rằng Argentina có xu hướng thắng Tây Ban Nha trên sân nhà, còn Tây Ban Nha thì lại mạnh hơn khi đá trên sân khách. Rồi tui cũng thấy rằng phong độ gần đây của hai đội ảnh hưởng rất lớn đến kết quả trận đấu.
Nói chung là tui thấy cái vụ “argentina vs tây ban nha” này cũng khá là bổ ích. Tuy là còn nhiều thiếu sót, nhưng mà tui đã học được rất nhiều điều về xử lý dữ liệu, phân tích, và “học” máy. Hy vọng là mấy ông cũng thấy thú vị và có thể áp dụng được vào công việc của mình.
- Lời khuyên: Mấy ông cứ mạnh dạn thử nghiệm, đừng sợ sai. Sai thì sửa, không ai cười chê đâu.
- Lưu ý: Dữ liệu càng nhiều, càng “sạch” thì kết quả càng chính xác.
Chúc mấy ông thành công!
