Để tìm hiểu hành vi người tiêu dùng nước, những nghiên cứu trước đây thường sử dụng cách phân tích thống kê truyền thống. Tuy nhiên với sự phát triển các kỹ thuật phân tích hiện đại ngày nay như máy học sẽ giúp các nhà phân tích có được nhiều kết quả đáng mong đợi hơn.Trong bài viết này tác giả sử dụng cả hai tiếp cận phân tích thống kê truyền thống và tiếp cận học máy (Machine Learning-ML) để nghiên cứu hành vi tiêu dùng nước tưới thông qua phản ứng của người dân khi phí nước tưới thay đổi thông qua mô hình hồi quy logistic. Nghiên cứu được tiến hành điều tra 235 hộ tại 3 tỉnh Nam Định, Thái Nguyên, Phú Thọ. Kết quả nghiên cứu cho thấy các hệ số hồi quy giữa hai cách tiếp cận khá tương đồng. Tuy nhiên với cách tiếp cận máy học sẽ đưa ra nhiều kết quả nghiên cứu cụ thể hơn như đánh giá xác suất đồng ý tăng phí nước, tính chính xác của mô hình, hay nói cách khác tiếp cận máy học đưa ra khả năng tiên đoán hơn so với tiếp cận thống kê truyền thống.In order to study the water user behaviors, most of the previous studies have been using the traditional statistical approach, however, the development of model analytical techniques like machine learning approach which will help analysts to get more results. In this article, both the traditional statistical analysis and machine learning (ML) approach is used to study the behavior of irrigation water consumption with a logistic regression model. 235 households in Nam Dinh, Thai Nguyen, and Phu Tho province were surveyed. The research results show that the regression coefficients between the two approaches are quite similar. However, by the machine learning approach, more specific research results are analyzed such as assessing the probability of water users for increasing the water charge, and the accuracy of the models. In other words, the machine learning approach offers a prognosis better compared to the traditional statistical approach.