[Dự án AI] Tiêu thụ điện gia đình theo mùa — tiết kiệm năng lượng

Mục tiêu

Vận dụng pandas và matplotlib để phân tích hoá đơn điện gia đình theo mùa, viết hàm Python tính tiền điện theo bậc thang giá — đồng thời rèn tư duy phản biện ở một góc độ mới: tự phát hiện lỗi mô hình hoá trong chính code mình viết, không chỉ phản biện dữ liệu bên ngoài.

Thời lượng gợi ý: 2 tiết học (90 phút)

• Tiết 1 (cell 1-6): đọc dữ liệu điện tiêu thụ 12 tháng, trực quan hoá theo mùa, lý thuyết bậc thang giá điện, viết hàm tính tiền (phiên bản đơn giản)
• Tiết 2 (cell 7-13): tính % tăng điện mùa hè, tư duy phản biện (phát hiện lỗi mô hình hoá trong hàm Tiết 1, sửa lại đúng cách EVN tính; giới hạn khác của bậc thang giá), cập nhật hoá đơn thật qua Tải CSV, vận dụng

Em sẽ làm được gì

• Trực quan hoá dữ liệu 12 tháng, tô màu phân biệt mùa hè
• Hiểu cơ chế bậc thang giá điện và viết hàm Python bằng rẽ nhánh if/elif
• Phát hiện và sửa một lỗi mô hình hoá phổ biến: nhầm "chọn đúng bậc" với "tính cộng dồn từng bậc"
• Tính % thay đổi tiêu thụ điện theo mùa
• Nhận ra các giới hạn của chính sách bậc thang giá điện (quy mô hộ gia đình, nhiều nguyên nhân mùa hè, hiệu quả thực tế của công cụ giá)

Về dữ liệu và việc cập nhật hoá đơn thật

Notebook chạy được ngay với dữ liệu MẪU minh hoạ ở Cell 3 (số liệu giả định, KHÔNG phải hoá đơn thật của gia đình nào). Đây là dữ liệu hơi riêng tư (chi tiêu gia đình) — học sinh hoàn toàn có thể dùng số liệu giả định thay vì hoá đơn thật nếu không thoải mái chia sẻ. Biểu giá bậc thang trong bài cũng là số liệu MINH HOẠ để luyện tập, không phải biểu giá chính thức hiện hành của EVN — thầy/cô nên nhắc học sinh tra cứu biểu giá thật nếu muốn bài học sát thực tế hơn. Nếu học sinh muốn dùng hoá đơn 12 tháng thật của gia đình, có thể nhập vào CSV rồi Tải CSV lên thay vì gõ tay vào code.