Báo cáo kết quả thu thập thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng trên các trang thông tin điện tử để tính chỉ số giá tiêu dùng

Nhận thức được những lợi ích to lớn và thách thức của việc khai thác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, từ cuối năm 2015, Viện Khoa học Thống kê cho triển khai nghiên cứu nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, trong đó có thử nghiệm thu thập thông tin về giá bán lẻ từ nguồn bigdata để biên soạn chỉ số giá tiêu dùng

Trang 1

KẾT QUẢ THU THẬP THÔNG TIN VỀ GIÁ BÁN LẺ HÀNG

HÓA

VÀ DỊCH VỤ TIÊU DÙNG TRÊN CÁC TRANG THÔNG TIN

ĐIỆN TỬ ĐỂ TÍNH CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG

(6/2017 - 4/2018)

Cùng với sự phát triển của cuộc Cách mạng công nghiệp lần Thứ

4 (Cách mạng 4.0), việc ứng dụng và khai thác nguồn dữ liệu lớn(bigdata) vào hoạt động thống kê nhà nước đang là xu hướng tất yếutrong hoạt động thống kê hiện đại Năm 2014, Ủy ban Thống kê Liênhợp quốc (UNSC) đã thành lập Nhóm công tác toàn cầu về bigdata(GWG)1 để khám phá những lợi ích và thách thức của việc sử dụng cácnguồn dữ liệu và công nghệ mới cho thống kê nhà nước và các mục tiêuphát triển bền vững (SDGs) GWG nghiên cứu giải quyết các vấn đề liênquan đến phương pháp, chất lượng, công nghệ, truy cập dữ liệu, pháp lý,quyền riêng tư, quản lý, tài chính và phân tích chi phí lợi ích của việckhai thác sử dụng bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước Đếnnay, đã có khá nhiều nước triển khai các dự án nghiên cứu khai thác, sửdụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê giá, di cư, du lịch…

Nhận thức được những lợi ích to lớn và thách thức của việc khaithác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, từcuối năm 2015, Viện Khoa học Thống kê (KHTK) đề xuất và được lãnhđạo Tổng cục Thống kê (TCTK) đồng ý cho triển khai nghiên cứu nguồnbigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, trong đó có thử nghiệmthu thập thông tin về giá bán lẻ từ nguồn bigdata để biên soạn chỉ số giátiêu dùng Đến nay, Viện KHTK đã thu thập trực tuyến giá bán lẻ của

418 mặt hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng trong tổng số 654 mặt hàng cấp 5

1 https://unstats.un.org/bigdata/

Trang 2

thu thập, xử lý dữ liệu giá bán lẻ của các mặt hàng được giao dịch trựctuyến trên 44 website do Bộ Công Thương quản lý.

Với dữ liệu về giá bán lẻ của 418 mặt hàng tiêu dùng thu thập từcác trang web là kết quả nghiên cứu ban đầu về bigdata, nhưng có thểkhẳng định việc khai thác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệuthống kê nhà nước ở một số lĩnh

vực là hoàn toàn có tính khả thi Tuy nhiên, để khai thác, sử dụng cóhiệu quả nguồn bigdata để bổ sung, thay thế nguồn dữ liệu truyền thốngcòn nhiều thách thức, đòi hỏi có sự quan tâm, chỉ đạo quyết liệt của lãnhđạo TCTK và sự tham gia tích cực, trách nhiệm của một số đơn vị liênquan

Báo cáo kết quả thu thập thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch

vụ tiêu dùng trên các trang web để biên soạn chỉ số giá tiêu dùng, gồmcác nội dung chính: (1) Tổng quan về khai thác nguồn bigdata để sảnxuất số liệu thống kê nhà nước; (2) Kết quả thu thập dữ liệu về giá bán lẻhàng hóa và dịch vụ tiêu dùng trên các trang thông tin điện tử

I TỔNG QUAN VỀ KHAI THÁC NGUỒN BIGDATA ĐỂ SẢN XUẤT SỐ LIỆU THỐNG KÊ NHÀ NƯỚC

1 Tổ chức nghiên cứu về bigdata của Viện KHTK

Từ cuối năm 2015, Viện KHTK đã thành lập Nhóm nghiên cứu, ứngdụng bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, do Viện trưởng trựctiếp chỉ đạo Một số kết quả nghiên cứu đã được phổ biến thông qua các bàiviết, chuyên san, tổ chức 02 cuộc Hội thảo cấp Tổng cục: Hội thảo Thống

kê Nhà nước với Dữ liệu lớn vào tháng 9/2015; Hội thảo báo cáo kết quảnghiên cứu ban đầu ứng dụng bigdata trong thống kê nhà nước vào tháng11/2017; trình bày tại một số hội thảo quốc gia và quốc tế: Hội thảo quốc tế

về Toán thống kê khu vực châu Á lần thứ 9 tại Singapore vào tháng

Trang 3

về thống kê giá tổ chức tại Thụy Sỹ vào tháng 5/2018 Phần này trình bàycác khái niệm, đặc trưng của bigdata và kinh nghiệm của thống kê quốc tế

về bigdata (Báo cáo chi tiết về tổng quan bigdata được gửi kèm Báo cáonày)

2 Khái niệm, đặc trưng của nguồn bigdata

Khái niệm: Bigdata là một thuật ngữ chỉ bộ dữ liệu lớn hoặc phứctạp mà các phương pháp truyền thống không đủ các ứng dụng để xử lý

dữ liệu này

Đặc trưng của bigdata: Bigdata có 5 đặc trưng cơ bản: Khối lượng

dữ liệu (Volume); tốc độ (Velocity); đa dạng (Variety); độ tin cậy/chínhxác (Veracity); giá trị (Value) Giới khoa học đưa ra mô hình 5V là đặctrưng cơ bản của bigdata

Nguồn bigdata: Bigdata được hình thành từ 6 nguồn: (1) Dữ liệu

hồ sơ hành chính; (2) Dữ liệu từ hoạt động thương mại trực tuyến; (3)

Dữ liệu từ các thiết bị cảm biến như thiết bị chụp hình ảnh vệ tinh, cảmbiến đường, cảm biến khí hậu; (4) Dữ liệu từ các thiết bị theo dõi; (5) Dữliệu từ các hành vi (tìm kiếm, đọc trực tuyến); (6) Dữ liệu từ các ý kiến,quan điểm của các cá nhân, tổ chức trên các phương tiện thông tin xãhội

Bigdata khác biệt so với dữ liệu truyền thống ở 4 điểm: Dữ liệu đadạng hơn; lưu trữ dữ liệu lớn hơn; truy vấn nhanh hơn; độ chính xác caohơn

Ứng dụng big data trong các lĩnh vực: Chính trị; giao thông; y tế;thể thao; tài chính; thương mại; thống kê Riêng số dự án về bigdata chothống kê chính thức đã, đang triển khai ở các lĩnh vực, tỷ lệ sử dụngbigdata cho các lĩnh vực là: TK Kinh tế và tài chính (48,1%); TK xã hội

và nhân khẩu học (44,2%); TK giá (38,5%); TK lao động (21,2%); TK di

Trang 4

3 Ủy ban Thống kê Liên hợp quốc với bigdata

Tại Phiên họp lần thứ 45 của Ủy ban Thống kê Liên hợp quốc(UNSC) được tổ chức vào tháng 3/2014, tại New York (Mỹ), UNSC đãthành lập Nhóm Công tác toàn cầu (Global Working Group - GWG) vềbigdata với 28 thành viên Phiên làm việc đầu tiên của GWG(31/10/2014) đã khẳng định việc sử dụng big data cho thống kê chínhthức là một nghĩa vụ đối với cộng đồng thống kê quốc tế dựa trên cácnguyên tắc cơ bản để đáp ứng sự kỳ vọng của xã hội đối với các sảnphẩm thống kê và cải thiện cách thức làm việc đạt hiệu quả hơn Tạicuộc họp này, GWG đã hình thành 8 tổ công tác theo các chủ đề: Vậnđộng và truyền thông; liên kết bigdata và các Mục tiêu Phát triển bềnvững; tiếp cận và quan hệ đối tác; đào tạo, xây dựng kỹ năng và năng lựcthống kê; dữ liệu từ điện thoại di động; ảnh vệ tinh; dữ liệu từ cácphương tiện truyền thông xã hội

Gần đây nhất, tại Phiên họp lần thứ 49 của Ủy ban Thống kê Liênhợp quốc vào tháng 3/2018 về bigdata đối với thống kê nhà nước đã xácđịnh các nội dung quan trọng: Khẳng định sử dụng nguồn bigdata và cácnguồn dữ liệu mới khác là rất cần thiết trong quá trình thực hiện hiện đạihóa công tác thống kê nhà nước; xác định cơ hội sử dụng dữ liệu lớn đểlấp đầy những khoảng trống dữ liệu trong công tác thống kê nhà nước,nâng cao tính hiệu quả chi phí, khả năng thay thế dữ liệu điều tra truyềnthống và khả năng cung cấp số liệu đầu ra chi tiết hơn; khuyến khíchnhóm làm việc toàn cầu về bigdata của UNSD (GWG) cung cấp các sảnphẩm và dịch vụ đã thực hiện thành công cho hệ thống thống kê toàn cầu

để hỗ trợ các nước thực hiện sản xuất thông tin thống kê và các chỉ tiêuthống kê phục vụ các mục tiêu phát triển bền vững; đánh giá cao Hội

2 Nguồn: Results of the UNSD/UNECE Survey of Big data

Trang 5

(Tuyên bố Bogota 2017) để giới thiệu những phát triển mới nhất vềbigdata trong công tác thống kê nhà nước; hỗ trợ nhóm GWG thực hiệnhợp tác và cung cấp dịch vụ, xây dựng các tiêu chuẩn, hướng dẫn quảntrị dữ liệu, quản lý thông tin để cộng đồng thống kê có thể làm việc đượcvới các đối tác như các công ty công nghệ, các tổ chức truyền thông, nhàcung cấp dữ liệu phục vụ công tác thống kê nhà nước; nhấn mạnh sự cầnthiết phải giải quyết một cách cẩn thận những thách thức xã hội về lòngtin, đạo đức, quyền riêng tư, bảo mật và an ninh/an toàn dữ liệu; từ nayđến tháng 3/2020, sẽ là giai đoạn thử nghiệm để chứng minh khả năngxây dựng khái niệm đầy đủ về nền tảng toàn cầu của bigdata, bao gồm:tính pháp lý, đạo đức và từng bước hỗ trợ các nước bước đầu tiếp cậnđược dữ liệu lớn; nhấn mạnh tầm quan trọng của các hoạt động phát triểnnăng lực về dữ liệu lớn, đặc biệt đối với các nước đang phát triển tronglĩnh vực sử dụng dữ liệu vệ tinh, dữ liệu điện thoại di động và các nguồn

dữ liệu mới khác

4 Cơ quan thống kê quốc gia của một số nước

Hiện nay, nhiều cơ quan thống kê quốc gia coi việc khai thác và sửdụng nguồn bigdata là một trong những chiến lược ưu tiên hàng đầu củathống kê nhà nước, như: Anh, Hàn Quốc, Hà Lan, Trung Quốc, ĐanMạch, Ý, Nhật, Thụy Điển, Mexico, Canada, Austria, Hungary, Norway,Germany, Slovenia, Spain, Mỹ, Úc3… Một số cơ quan thống kê quốc gia

đã xây dựng và thực hiện chiến lược về bigdata để sản xuất số liệu thống

kê chính thức (Big data Strategy for Statistics)

Viện KHTK đã nghiên cứu sâu kinh nghiệm của Cơ quan Thống kêquốc gia Hàn Quốc (KOSTAT) và Cơ quan Thống kê quốc gia Anh

(ONS) về khai thác bigdata để biên soạn chỉ số giá tiêu dùng để thử

3https://unstats.un.org/bigdata/inventory/?

selectTitle=&selectCountry=&selectOrganization=&selectSource=Web+scraping+data&selectstatA rea=Price+statistics&selectsdgGoal=

Trang 6

Mục II dưới đây.

II KẾT QUẢ THU THẬP THÔNG TIN VỀ GIÁ BÁN LẺ HÀNG HÓA VÀ DỊCH VỤ TIÊU DÙNG TRÊN CÁC TRANG WEB

Trên cơ sở nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế về khai thác, sử dụngnguồn dữ liệu lớn để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, Viện KHTK triểnkhai thu thập thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng trên cáctrang web theo 5 nội dung: (1) Xác định các trang web có chứa thông tin vềgiá bản lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng; (2) Lựa chọn công nghệ và pháttriển công cụ thu thập dữ liệu trên web; (3) Thu thập dữ liệu từ các website;(4) Xử lý dữ liệu; (5) Tính giá bình quân một số mặt hàng cấp 5 Dưới đây

sẽ trình bày chi tiết từng nội dung nói trên

1 Xác định các trang web chứa thông tin về giá bản lẻ hàng hóa

và dịch vụ tiêu dùng

Theo Phương án tính chỉ số giá tiêu dùng truyền thống, rổ hànghóa tiêu dùng được xây dựng theo các nhóm mặt hàng, bao gồm: 11nhóm mặt hàng cấp 1, 32 nhóm mặt hàng cấp 2, 86 nhóm mặt hàng cấp

3, 266 nhóm mặt hàng cấp 4 và 654 mặt hàng cấp 5 Căn cứ cấu trúc của

rổ hàng hóa CPI truyền thống nói trên để xác định trang web có chứa cácthông tin về giá liên quan đến các mặt hàng thuộc rổ hàng hóa CPI nóitrên

Hiện nay, ở nước ta có rất nhiều trang web đang hoạt động chínhthức và không chính thức ở nhiều lĩnh vực khác nhau Để thu thập đượcthông tin về giá bán lẻ trực tuyến, trước hết chúng ta phải xác định, lậpdanh sách các trang web bán hàng trực tuyến hoạt động chính thức trênlãnh thổ Việt Nam

Trang 7

Nam, bao gồm: 23 trang web bán thiết bị và đồ dùng gia đình; 12 trangweb bán hàng văn hóa, thể thao, du lịch, giải trí; 7 trang web bán hànghóa và dịch vụ khác; 14 trang web về dịch vụ giáo dục; 10 trang web vềbưu chính viễn thông, 9 trang web về giao thông; 5 trang web về hàng ăn

và dịch vụ ăn uống; 3 trang web bán đồ uống, thuốc lá; 21 trang web đangành hàng (xem Cột B, Phụ lục 1)

Từ 104 trang web bán hàng trực tuyến do Bộ Công Thương quản

lý nói trên, chúng tôi lựa chọn ra 44 trang web bán hàng trực tuyến cóchứa những thông tin về hàng hóa khá tương đồng với tên và quy cáchhàng hóa trong rổ hàng hóa điều tra giá do Vụ Thống kê Giá thực hiện;

và có số lượt người truy cập đông nhất5 (xem Cột C, Phụ lục 1) Tại 44trang web bán hàng trực tuyến này chứa khá nhiều thông tin, trong đó cóthông tin về tên mặt hàng, quy cách, giá bán, giá khuyến mại, hình ảnhmặt hàng Những thông tin về mặt hàng nói trên (trừ hình ảnh) sẽ đượctrích xuất để biên soạn chỉ số giá tiêu dùng

Ví dụ, Trang web adayroi.com, chứa nhiều thông tin về mặt hànggạo tám thơm, trong đó có tên mặt hàng, quy cách, giá bán, giá khuyếnmại như minh họa ở Hình 1 dưới đây

Hình 1: Thông tin về mặt hàng gạo tám thơm bán trên web

adayroi.com

4 Là cơ quan quản lý nhà nước về thương mại điện tử

5 Thể hiện mặt hàng được tiêu dùng phổ biến trên thị trường

Trang 8

Hiện nay trên thế giới đang sử dụng các công nghệ khác nhau đểtrích xuất dữ liệu từ nguồn bigdata như: Crowsourcing, Machinelearning, Google Voice Search, Hadoop (Map reduce); Spark; Nodejs,Mongo DB; Cloud computing; Heroku; web scarper Tuy nhiên, nềntảng công nghệ Scanner data, Web Scraper, Web Crawler được sử dụngphổ biến trong trích xuất dữ liệu từ các trang web để sản xuất số liệuthống nhà nước, trong đó có thống kê giá.

Nền tảng công nghệ Scanner data: Sử dụng công cụ là các thiết bịmáy đọc mã vạch để quét dữ liệu mua bán (hóa đơn) từ các siêu thị hoặckhai thác từ hồ sơ hành chính Cơ quan thống kê quốc gia Australia,Pháp đang sử dụng công nghệ này để thu thập giá bán lẻ hàng tiêu dùng

để phục vụ tính CPI

Nền tảng công nghệ Web Scraper, Web Crawler: Sử dụng công cụ

là các phần mềm (chương trình lập trình) để trích xuất dữ liệu về giá bán

lẻ hàng tiêu dùng từ các trang web Cơ quan thống kê quốc gia Anh, HàQuốc, Úc, Bỉ, Hà Lan sử dụng công nghệ này để trích xuất dữ liệu vềgiá bán lẻ hàng hóa trên các trang web để tính CPI

Trang 9

dùng từ 44 trang web hoạt động chính thức đã được lựa chọn ở trên.

3 Trích xuất dữ liệu từ các trang web

Trích xuất dữ liệu từ các trang web (là bước thu thập thông tintrong quy trình 7 bước sản xuất thông tin thống kê) Để thu thập đượcnhững thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng từ các trangweb, Viện KHTK đã thiết kế phần mềm trích xuất dữ liệu (ISS-Robot)6.Sau khi khởi động, ISS-Robot tự động dò tìm, trích xuất và lưu trữ dữliệu vào máy tính cá nhân, hoặc máy chủ được kết nối internet Hình 2phía dưới minh họa kết quả trích xuất dữ liệu về một số mặt hàng từtrang web thucphamnhanh.com

Hình 2: Dữ liệu về giá bán lẻ một số mặt hàng tiêu dùng được trích xuất từ tràn web thucphamnhanh

6 Dựa trên nền tảng công nghệ Web Scraper, ISS-Robot được viết theo ngôn ngữ lập trình Nodejs (chất là viết đoạn mã/lệnh chạy trên các trang web để dò tìm dữ liệu theo yêu cầu), hình 4, Phụ lục 4

là giao diện chính của ISS-Robot.

Trang 10

trên các tràn web Bảng 1 là số lượng dòng thông tin liên quan đến giá

bán lẻ được trích xuất từ các trang web hàng ngày

Bảng 1: Số lượng dòng thông tin trích xuất hàng ngày trong

vụ tiêu dùng tríchxuất từ 44 web

Ngày/tháng/

năm trích xuất

dữ liệu

Số lượng dòngthông tin liênquan đến giá bản

lẻ hàng hóa vàdịch vụ tiêu dùngtrích xuất từ 44web

Trang 11

4 Xử lý dữ liệu

- Chuyển đổi dữ liệu thô sang dạng dữ liệu có cấu trúc: Như trên

đã đề cập, hàng ngày chúng ta trích xuất được khoảng 700 ngàn dòng

7 Hệ quản trị SQL không phù hợp với việc lưu trữ dữ liệu lớn

Trang 12

lý dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu thô nói trên thành dữ liệu có cấu trúc Cónghĩa là tách thông tin về tên mặt hàng, quy cách; đơn vị tính, đơn giácủa từng mặt hàng theo các trường dữ liệu riêng biệt Để làm được việcnày, chúng tôi sử dụng tiện ích “Connection” trong Data của Excel, phần

mềm có sẵn (notepad++) và viết phần mềm8 để xử lý các chuỗi ký tự,

(Phụ lục 4, Hình 5 là giao diện chính của phần mềm chuyển đổi dữ liệu),kết quả chuyển đổi dữ liệu được minh họa ở Hình 3 dưới đây

Hình 3: Dữ liệu liên quan đến giá hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng

trước và sau chuẩn hóa liệu

Cột đầu tiên của Hình 3 là dữ liệu không có cấu trúc về mặt hàng

“bắp cải” được trích xuất từ trang web thucphamnhanh.com; các cột tiếptheo là thông tin đã được chuẩn hóa theo 3 trường dữ liệu riêng biệt,gồm: Tên mặt hàng; quy cách; đơn vị tính, đơn giá Dữ liệu chuyển đổi

có cấu trúc nói trên vẫn là dữ liệu thô thu thập được từ các trang web.Công việc tiếp theo là làm sạch dữ liệu

8 Công nghệ lập trình Nodejs

Trang 13

tính lượng Trong quá trình thử nghiệm, chúng tôi tạm thời loại bỏkhoảng 30% các trường hợp thiếu thông tin nói trên

- Phân loại theo nhóm hàng cấp 5 trong rổ hàng hóa điều tra giátiêu dùng: Với bộ dữ liệu thô, gồm 700 ngàn dòng thông tin liên quanđến giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng, mỗi dòng thông tin tươngứng với một “bản ghi”9 Mỗi bản ghi phản ánh thông tin về một mặthàng, hoặc phản ánh cùng một mặt hàng nhưng do nhà cung cấp khácnhau Căn cứ vào các tiêu thức: Tên mặt hàng; quy cách và phẩm cấp;giá cả để phân loại hàng hóa theo nhóm hàng cấp 5 trong rổ hàng hóađiều tra giá tiêu dùng Bảng 2 là ví dụ về dữ liệu về giá bản lẻ của 10 mặthàng chi tiết đến mã cấp 5 trong rổ hàng hóa điều tra giá tiêu dùng, thuthập được hàng ngày trong tháng 6/2017

Dữ liệu ở Bảng 2 cho thấy, Gạo tẻ thường (khang dân hoặc tươngđương) có mã cấp 5 là 01101011, gồm 11 mặt hàng gạo cụ thể; Gạo tẻthường (Xi dẻo hoặc tương đương), có mã cấp 5 là 01101012, gồm 22mặt hàng gạo cụ thể; Gạo tẻ ngon (tám thơm hoặc tương đương), có mãcấp 5 là 1101021, gồm 39 mặt hàng gạo cụ thể Trường hợp này cũngtương tự như điều tra giá tiêu dùng hàng tháng, từ danh mục mặt hàngchuẩn cấp 5, các tỉnh, thành phố chủ động chọn mặt hàng tiêu dùng phổbiến ở địa phương đại diện cho mặt hàng cấp 5 quy định trong danh mụchàng hóa thu thập giá hàng tháng

Một trong các khó khăn khi phân loại mặt hàng chi tiết theo mãcấp 5 là xác định các mặt hàng tương đương với mặt hàng cấp 5 trong rổhàng hóa điều tra giá tiêu dùng Chẳng hạn, gạo tẻ thường có 2 mặt hànggạo thẻ thường cấp 5: (i) Gạo tẻ thường (khang dân hoặc tương đương),

mã số 01101011; và (ii) Gạo tẻ thường (Xi dẻo hoặc tương đương), mã

số 01101012, nhưng trích xuất từ các trang web được 33 mặt hàng gạo tẻ

9 Hay phiếu điều tra

Trang 14

khó mất nhiều thời gian để xác định Do không có được danh mục mặthàng tương đương của từng địa phương đã xác định và thu thập giá thực

tế, nên trong thử nghiệm, chúng tôi chọn theo tiêu thức “giá tươngđương” để phân loại các mặt hàng theo nhóm mặt hàng cấp 5 trong rổhàng hóa điều tra giá tiêu dùng

Từ 700 ngàn bản ghi thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụtiêu dùng thu thập từ các trang web, trải qua các bước chuyển đổi và làmsạch dữ liệu đã xác định được 418 mặt hàng chi tiết đến mã cấp 5, trong

đó có 347 mặt hàng giống và tương đồng với các mặt hàng trong rổ hànghóa điều tra giá tiêu dùng (chiếm 74%) Đây là nguồn dữ liệu khá lớn cóthể bổ sung, thay thế một phần nguồn dữ liệu thu thập theo phương pháptruyền thống

Trang 15

Điều tra giá tiêu

dùng

Thu thập từ các trang web

T

T Tên mặt hàng

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

1 01101

011

Gạo tẻ thườn g (Khan

g dân hoặc tương đương )

1 `Gạo Khang dân adayroi.com/

vật giá.com

11000

2 Tấm xốp lai vatgia.com 1050

0

10500

3 Gạo Bụi xốp Thucphamnhan

h.com

10500

4 Gạo Bụi xốp Thucphamnhan

h.com

10500

5 Gạo gãy thơm Thucphamnhan

h.com 9400 9400 9400 9400 9400 9400 9400 9400 9400 9400

6 Gạo Tây Đô sendo.vn 1290

0

12900

1290013200

Trang 16

Địa chỉ web T

T

Mã

cấp 5

Tên mặt hàng

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

7 Gạo Thông dụng IR50404

Thucphamnhanh.com

11000

8 Gạo trắng adayroi.com 1250

0

12500

9 Gạo 99% tấm Tấmxốp lai vatgia.com

10500

10900

10 Gạo 64 Long an Thucphamnhan

h.com

12300

11 Gạo Tài nguyên 1 Thucphamnhan

h.com

12900

2 01101

012

Gạo tẻ thườn

g (Xi

1 Gạo BC 15 vatgia.com 1300

0

13000

2 Gạo xốp lazada.vn 1500 1500 1500 1500 1500 1500 1500 1500 1500 1500

Trang 17

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

dẻo hoặc tương đương )

3 Gạo nàng hoa

13000

4 Gạo 5% BC 15 vatgia.com 1300

0

13000

5 Gạo 64 Minh Tâm adayroi.com 1990

0

19900

19400

6 Gạo nàng hoa

13000

7 Gạo tẻ dâu enbac.com 3200

0

32000

8 Gạo Bắc Hương Hải Hậu

sendo.vn 1400

0

14000

1400014000

Trang 18

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

9

Gạo Bắc Hương Hải Hậu Bảo Minh

adayroi.com 2112

0

21120

10 Gạo dẻo lazada.vn 1500

0

15000

11 Gạo dẻo 64 Điện Biên Phú Hải adayroi.com

29600

12 Gạo Điện Biên LaiChâu

Thucphamnhanh.com

24600

13 Gạo Dự miền bắc Thucphamnhan

h.com

17600

14 Gạo Huyền Mễ Thucphamnhan

h.com

31000

3100031000

Trang 19

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

15 Gạo Long Châu vatgia.com 2200

0

22000

16 Gạo Nàng Hoa Long An

Thucphamnhanh.com

14000

17 Gạo Nàng Hoa Minh Tâm adayroi.com

21000

20700

18 Gạo Nàng Hoa Minh Tâm adayroi.com

21360

20960

19 Gạo Nàng Hương Chợ Đào

Thucphamnhanh.com

16100

15800

20 Gạo nàng hương chợ Đào MS29 vatgia.com

15599

15399

21 Gạo Tám 6 tháng Thucphamnhan 1430 1430 1430 1430 1430 1430 1430 1430 1430 1430

Trang 20

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

22 Gạo tẻ Séng Cù enbac.com 2600

0

26000

3 11010

21

Gạo tẻ ngon (tám thơm hoặc tương đương )

1 Gạo Nàng thơm Chợ Đào lazada.vn

120000

120300

2 Gạo Nàng Thơm Chợ Đào sendo.vn

20000

3

Gạo Nàng Thơm Chợ Đào Phúc Nguyên

csfood.vn 2275

0

22750

4 Gạo Nàng Thơm Chợ Đào Phúc Nguyên

csfood.vn 2158

0

21580

2158021580

Trang 21

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

5 Gạo thơm dẻo ngon MS31 vatgia.com

19000

6 Gạo thơm dứa

12000

7 Gạo thơm dẻo ngọt MS19 vatgia.com

14000

8 Gạo thơm Hoa

35700

9 Gạo Thơm Hương Lài Phúc Lộc Thọ csfood.vn

24000

10 Gạo Thơm Hương Lài Phúc Lộc Thọ csfood.vn

23000

11 Gạo thơm Thái vatgia.com 1150 1150 1150 1150 1150 1150 1150 1150 1150 1150

Trang 22

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

12 Gạo Thơm Thái Phúc Nguyên csfood.vn

19500

19950

13 Gạo Thơm Thái Phúc Nguyên csfood.vn

19300

14

Gạo Thơm Thượng Hạng Nàng Sen Lotus Rice

csfood.vn 1930

0

19300

19500

15

Gạo Thơm Thượng Hạng Phúc Lộc Thọ

csfood.vn 2800

0

28000

16 Gạo thơm trắng tép

enbac.com 2500

0

25000

2500025000

Trang 23

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

17 Gạo thơm trắng tép VinEco adayroi.com

25300

18 Gạo thơm trắng tép VinEco adayroi.com

29200

19 Gạo thơm Việt Đài VinEco adayroi.com

21400

20 Gạo thơm Việt Đài VinEco adayroi.com

21300

21 Gạo Tám Thơm

Hà Nội

Thucphamnhanh.com

16400

15900

22 Gạo tám Điên

22000

23 Gạo tám Điện enbac.com 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000

Trang 24

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

24 Gạo Tám Điện Biên Vinafood adayroi.com

27314

27014

25 Gạo Tám Hải Hậu sendo.vn 1500

0

15000

26 Gạo tám Hải Hậu, enbac.com 1800

0

18000

27 Gạo Tám 6 tháng thucphamnhan

h.com

14300

28 Gạo tám thơm enbac.com 1720

0

17200

29 Gạo tám thơm adayroi.com 1300

0

13000

1300012700

Trang 25

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

30 Gạo Tấm thơm Thucphamnhan

h.com

12100

31 Gạo Tấm thơm Thucphamnhan

h.com 9400 9400 9400 9400 9400 9400 9200 9200 9200 9200

32

Gạo tám thơm Điện Biên Bảo Minh

adayroi.com 2645

0

26450

26900

33

Gạo tám thơm Điện Biên Bảo Minh

adayroi.com 2403

0

24030

34 Gạo Tám Thơm

Hà Nội

Thucphamnhanh.com

16400

35 Gạo Tám Thơm

Hà Nội

Thucphamnhanh.com

16400

16750

1675016750

Trang 26

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

36 Gạo Tám thơm Hải Hậu adayroi.com

21800

22200

37 Gạo tám thơm HảiHậu Bảo Minh adayroi.com

25000

38 Gạo Tám Xoan đặc biệt

Thucphamnhanh.com

14300

39 Gạo Tám Xoan Hải Hậu

Thucphamnhanh.com

21100

4 11010

22

Gạo tẻ ngon (tám Thái lan hoặc

1

Gạo Tám thơm giống Thái Lan Bảo Minh

adayroi.com 3666

7

36667

2 Gạo tám thơm Thái Lan Bảo Minh

adayroi.com 2438

0

24380

2438024380

Trang 27

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

tương đương )

3 Gạo tám thơm Thái Lan sữa adayroi.com

27800

4 Gạo tám Thái đỏ Bảo Minh adayroi.com

44080

5 Gạo tám Thái đỏ loại đặc biệt adayroi.com

44400

6 Gạo tấm Thái Hồng Phú Hải adayroi.com

31750

7

Gạo Tám Thái Lan Nhập Khẩu Loại I

enbac.com 2100

0

21000

5 11010

31

Gạo nếp

1 Gạo Nếp Lotus Rice

csfood.vn 2300

0

23000

2300023000

Trang 28

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

thườn

g (hạt tròn, địa phươn g)

2 Gạo Nếp An Giang lá xanh

Thucphamnhanh.com

13700

3 Gạo nếp cẩm Tú

35000

34700

4 Gạo Nếp Long Ansáp

Thucphamnhanh.com

14400

5 Gạo Nếp Lotus

23000

6 Gạo Nếp Lotus Rice (Cần Thơ) csfood.vn

23000

adayroi.com 1640

0

16400

2 Bột mì đa dụng adayroi.com 1610 1726 1726 1726 1726 1726 1726 1726 1726 1726

Trang 29

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

rời)

3 Bột mì đa dụng Meizan csfood.vn

19000

19833

18833

4 Bột mì đa dụng Meizan adayroi.com

18800

19633

19300

5 Bột Mì Đa Dụng Meizan csfood.vn

19250

20083

7 01102

012

Bột

mỳ đóng gói (hiệu Hoàng

6 Bột mỳ đóng gói Hoa Ngọc Lan góinilon 500 gram

adayroi.com 1700

0

17000

7 Bột mì đa dụng số

8 Đại Phong adayroi.com

94000

94500

8 Bột mì Bread adayroi.com 1750 1833 1833 1833 1833 1800 1800 1800 1800 1800

Trang 30

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

Lan hoặc tương đương ) gói nilon

9 Bột mì Hoa Ngọc

23000

23833

10 Bột mì làm bánh bông lan Bakers' Choice adayroi.com

14000

15167

1483311

Bột mì Prima adayroi.com

23000

23833

22833

12 Bột mình tinh Hải

12000

12833

8 01102

021

Ngô còn nguyê

n bắp

13

Bắp non

Thucphamnhanh.com

25500

26667

2666726667

Trang 31

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

9 01102

031

Khoai lang tươi, loại củ

to vừa

14 Khoai lang tươi, loại củ to vừa

thucphamnhanh.com

16000

15 Khoai lang giống Nhật Đà Lạt

Thucphamnhanh.com

54500

5450016

Khoai lang

Thucphamnhanh.com

22000

17 Khoai lang mật

38500

18 Khoai Lang Sấy Vinamit csfood.vn

31000

39700

20 Khoai lang chiên adayroi.com 3550 3550 3550 3550 3550 3550 3800 3800 3800 3800

Trang 32

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

46000

48500

22 Khoai lang sấy khô Vinamit adayroi.com

24000

23 Khoai lang sấy Minh Việt adayroi.com

24500

24 Khoai lang sấy Vinamit adayroi.com

180000

18000025

Khoai lang tím adayroi.com

82000

26 Khoai lang tím L1 adayroi.com 8200 8200 8200 8200 8200 8200 8200 8200 8200 8200

Trang 33

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

27 Khoai lang tím DLL1 MT adayroi.com

22000

28 Khoai lang dẻo sấy gừng vatgia.com

85000

29 Khoai lang sấy dòn ngochabinbon vatgia.com

60000

30 Khoai lang kén Món ngon enbac.com

37000

31 Khoai lang kén tẩm vừng enbac.com

36600

32 Khoai Lang Sấy Gừng

enbac.com 1660

0

16600

1660016600

Trang 34

T

Mã

cấp 5

T

1/6/1 7

2/6/1 7

3/6/1 7

4/6/1 7

5/6/1 7

6/6/1 7

7/6/1 7

8/6/1 7

9/6/1 7

10/6/ 17

33Khoai Lang Sấy enbac.com

17000

1700034

Khoai lang thường disieuthi.vn

15100

to vừa

1

Củ sắn

Thucphamnhanh.com

35000

3500035000

Trang 35

Trên cơ sở dữ liệu đã trích xuất và chuẩn hóa hàng ngày từ các trang web,bước tiếp theo là tính giá bán lẻ bình quân của từng mặt hàng theo phương phápbình quân nhân, gồm 2 bước:

Bước 1: Tính giá bán lẻ bình quân/mặt hàng/ngày theo công thức:

Bước 2: Tính giá bán lẻ bình quân/mặt hàng theo tháng:

p t j

=n√П p ti j (2)Trong đó

p t j: Giá bán lẻ bình quân mặt hàng j, tháng t

n√p ti j: Gia bán lẻ bình quân mặt hàng j, ngày ti

n: số ngày trích xuất dữ liệu trong tháng

Ví dụ: Nhằm đơn giản tính toán, ta lấy giá của 2 mặt hàng (Giá gạo Khang dân

và Gạo Tấm xốp lai) đại diện cho mặt hàng gạo tẻ thường (khang dân hoặc tươngđương) có mã số 01101011 thu được các ngày trong tháng 6/2017 như Bảng 3 dưới

đây để tính giá bình quân ngày (bước 1) và giá bình quân tháng (bước 2).

Trang 36

Gạo Tấm xốp lai trích xuất

từ trang web vatgia.com (đ/

Trang 37

Bảng 4: Giá bình quân các ngày trong tháng 6/2017 của mặt hàng gạo tẻ

thường (Khang dân hoặc tương đương)

Trang 38

quân ngày (đ/kg)

Trang 39

p6j= 30

√10747,09 ×10747,09 ×… × 11144,51×11144,51 =10.841,48 (đ/kg)

Số liệu về giá bán lẻ bình quân tháng của từng mặt hàng trong 418 mặt hàngtrích xuất từ các trang web được trình bày ở Bảng 5, Bảng 6 dưới đây:

Trang 40

TT Tên mặt hàng Tên web ĐVT T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12

1 Gạo tẻ thường

(Gạo Khang dân)

adayroi.com/vật giá.com

đ/Kg 1084

1

11067

1107

1 11164

11120

11245

11619

2 Gạo tẻ thường

(Gạo BC 15)

vatgia.com

đ/Kg 1310

7

13443

1357

9 13790

13783

13835

14067

đ/Kg

16292

16934

1697

0 18021

16657

16252

16701

23934

2370

0 24624

23261

23000

23704

đ/Kg

32371

32659

3283

7 33358

33562

3370234127

Định dạng
Số trang	213
Dung lượng	1,21 MB

Tiêu đề	Báo cáo kết quả thu thập thông tin về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng trên các trang thông tin điện tử để tính chỉ số giá tiêu dùng
Trường học	Viện Khoa học Thống kê
Chuyên ngành	Thống kê
Thể loại	Báo cáo
Năm xuất bản	2018
Thành phố	Hà Nội