Welcome to the Project Showcase, a dedicated page to presenting exceptional student projects from the Business Intelligence Systems course. This web page is designed to:

• Highlight innovative and impactful projects that demonstrate students' abilities to analyze data, develop insights, and create solutions using modern BI tools and techniques.
• Provide a space for students to showcase their accomplishments to potential employers, academic peers, and the broader professional community.
• Inspire future students by illustrating practical applications of BI concepts, tools, and methodologies.

1. Advanced Product Intelligence Platform
   • Students:
     • Phạm Lê Quốc Đạt — 521K0128 — phamlequocdat2017@gmail.com
     • Dương Ngọc Bảo Nhi — 521K0143 — baonhiduong13082003@gmail.com
   • Course Semester: Fall, 2024
   • Grade: 10/10
   • Summary: Based on user reviews, we used Sentiment Analysis and Topic Modelling to rank products based on customer satisfaction and identifies key themes and trends within the reviews, uncovering hidden customer preferences and market dynamics. The platform provides functionalities such as semantic product search, personalized product recommendations, in-depth product performance analysis, and semantic market trend identification. The resulting platform prototype empowers businesses to enhance customer experience, optimize product offerings, and drive sales through data-driven decision-making.
   • Technologies Used: VADER, Top2Vec, Python, Pandas, Streamlit.
   • Impact Statement: We demonstrated how NLP can transform raw customer feedback into a strategic asset, enabling businesses to thrive in the competitive beauty industry.
   • Demo/GitHub/Report: —
2. Retail Price Recommendation for New Products Based on E-commerce Platform Price Data
   • Students:
     • Lê Minh Quân — 52100094 — bgamer020@gmail.com
     • Tạ Hữu Nhân — 52000696
     • Trần Sĩ Thanh Trâm — 52100853
   • Course Semester: Fall, 2024
   • Grade: 8.7/10
   • Summary: Mục tiêu của đề tài là hệ thống có thể đưa ra giá bán lẻ trên sàn thương mại điện tử cho một sản phẩm (sữa, nước giải khát, sữa chua,...) dựa trên dữ liệu về giá cả của các sản phẩm của nhà sản xuất khác và dữ liệu về thành phần dinh dưỡng.
   • Technologies Used: Python, django Framework.
   • Impact Statement: Đề tài này phát triển hệ thống hỗ trợ đề xuất giá bán lẻ cho sản phẩm mới, dựa trên phân tích dữ liệu giá từ các sàn thương mại điện tử.
   • Demo/GitHub/Report: —
3. Application to report business situation of the enterprise
   • Students:
     • Trần Chí Huy — 52200213
     • Nguyễn Lê Bảo Ngọc — 52200073
   • Course Semester: Fall, 2024
   • Grade: 8/10
   • Summary: Dự án Dự báo tình hình kinh doanh của doanh nghiệp được phát triển nhằm cung cấp một công cụ hỗ trợ phân tích và dự báo doanh thu dựa trên dữ liệu kinh doanh lịch sử. Ứng dụng tích hợp các chức năng chính như tiền xử lý dữ liệu cơ bản, chọn lọc dữ liệu, áp dụng các thuật toán học máy, và hiển thị biểu đồ trực quan về xu hướng doanh thu trong tương lai.Mục tiêu của đề tài là xây dựng một ứng dụng dễ sử dụng, đáp ứng yêu cầu của các nhà quản lý doanh nghiệp trong việc đưa ra các dự báo chính xác và hiệu quả, đồng thời áp dụng các công nghệ hiện đại để xử lý và phân tích dữ liệu.
   • Technologies Used: OfficeOpenXml, System.Data, System.Linq, Microsoft.ML.
   • Impact Statement: Đề tài góp phần dự báo kết quả tình hình kinh doanh gần chính xác nhất giúp cho doanh nghiệp có thể có những kế hoạch phù hợp cho doanh nghiệp phát triển cũng như đưa ra những phương pháp phù hợp cho các biến động.
   • Demo/GitHub/Report: —
4. Business Data Analysis of Maven Toys Shop
   • Students:
     • Nguyễn Tiến Đạt — 522H0054 — tiendattp91@gmail.com
     • Nguyễn Nhật Huy — 522H0134 — luuthanhanh9@gmail.com
   • Course Semester: Fall, 2024
   • Grade: 10/10
   • Summary: The topic, Business Data Analysis of Maven Toys Shop, focuses on leveraging sales data to support strategic decision-making. The team utilized Python for data preprocessing and Tableau for visualization to extract key insights such as revenue trends, best-selling products, and inventory analysis. The main contributions of this study are developing an efficient analysis process and creating an intuitive dashboard to help the business enhance its performance.
   • Technologies Used: Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, Tableau.
   • Impact Statement: The project helps Maven Toys optimize business strategies by identifying poorly selling products and improving inventory management through predictions from machine learning models.
   • Demo/GitHub/Report: —

The content, including project descriptions, report, and source code, is the intellectual property of the respective student authors and contributors unless otherwise noted. Unauthorized use, reproduction, or distribution is prohibited.

1. This page is used to feature student projects for educational and professional development purposes.
2. All projects and associated materials (e.g., descriptions, report, and source code) are the intellectual property of the respective students or teams who created them.
3. The course instructor and hosting institution are not liable for any copyright infringement, unauthorized use, or disputes arising from the content submitted by students.
4. By submitting their work, students confirm they hold the rights to all materials provided and have granted permission for their inclusion on this website.