Dự Đoán Doanh Thu Phim
Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo

Phân tích tiềm năng thành công của dự án phim điện ảnh Việt Nam với độ chính xác 99.5% dựa trên dữ liệu lịch sử.

Nhập Thông Tin Phim

Nhập 0 nếu phim chưa chiếu

Về Mô Hình AI

Thuật Toán Random Forest
Độ Chính Xác 99.52%
Dữ Liệu Train 1,000+ Phim

Hành Trình Dự Án

Quá trình xây dựng và phát triển hệ thống dự đoán

Giai Đoạn 1

Thu Thập Dữ Liệu

Sử dụng Python để crawl dữ liệu từ TMDBIMDb. Tổng hợp thông tin của hơn 2,000 bộ phim bao gồm ngân sách, doanh thu, diễn viên, và đạo diễn.

BeautifulSoup TMDB API
Giai Đoạn 2

Xử Lý & Làm Sạch

Xử lý dữ liệu thiếu (missing values), chuẩn hóa tiền tệ về USD, và loại bỏ các phim không có doanh thu (outliers). Thực hiện Feature Engineering để tạo ra các đặc trưng mới như ROI.

Pandas NumPy
Giai Đoạn 3

Huấn Luyện Mô Hình

Thử nghiệm nhiều thuật toán: Linear Regression, SVM, và quyết định chọn Random Forest vì độ chính xác cao nhất (99.5%) và khả năng chống overfitting tốt.

Scikit-learn Random Forest
Giai Đoạn 4

Xây Dựng Ứng Dụng

Phát triển Web App sử dụng Flask cho backend và giao diện hiện đại với Glassmorphism. Tích hợp biểu đồ trực quan hóa dữ liệu thời gian thực.

Flask Chart.js

Đội Ngũ Thực Hiện

Member 1

Đinh Ngọc Khuê

Trưởng Nhóm / AI Engineer

Member 2

Khổng Thị Hoà

Data Analyst

Member 3

Phan Văn Huy

Frontend Developer