Data mining là gì? Data mining là một lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính, thống kê và trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực như kinh doanh, y tế, giáo dục, an ninh,… Để biết thêm về data mining là gì? hãy theo dõi bài viết sau đây.

1. Data mining là gì?

Data mining là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu.

Data mining cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán các xu hướng trong tương lai và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế, giáo dục,

Để thực hiện khai phá dữ liệu thì sẽ gồm các bước như: làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, chọn dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, khai thác dữ liệu, đánh giá mẫu và trình bày thông tin.

Một số công cụ khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay là: RapidMiner, Weka, KNIME,…

Data mining là gì?

2. Ví dụ về Data mining

Một số ví dụ về data mining là:

  • Phân tích thị trường và chứng khoán: Data mining có thể được sử dụng để phân tích hành vi mua hàng của khách hàng, nhận biết các nhóm khách hàng tiềm năng, đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, dự đoán các xu hướng và biến động của thị trường và chứng khoán,…
  • Phát hiện gian lận: Data mining phát hiện các hoạt động gian lận trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế,… giúp xác định các mẫu hình bất thường trong các giao dịch, hồ sơ hoặc hành vi của khách hàng hoặc nhân viên, và cảnh báo cho các cơ quan có thẩm quyền.
  • Lọc email rác: Có thể sử dụng để lọc email rác bằng cách phân loại email dựa trên nội dung, nguồn gửi, tiêu đề,…
  • Nhận diện cảm xúc hoặc ý kiến ​​của người dùng: Data mining có thể được sử dụng để nhận diện cảm xúc hoặc ý kiến ​​của người dùng từ các nguồn như bình luận trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, phản hồi khách hàng… Data mining có thể giúp phân tích tình cảm, thái độ và xu hướng của người dùng đối với một sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu nào đó.

Phân tích thị trường và chứng khoán:

 

3. Vai trò của khai phá dữ liệu

Vai trò của khai phá dữ liệu là giúp các tổ chức và cá nhân biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định, giải quyết vấn đề và tạo ra giá trị. Khai phá dữ liệu có thể giúp:

  • Phát hiện các mẫu hình và xu hướng: giúp phân tích các mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu để dự đoán các kết quả tương lai, nhận biết các cơ hội và thách thức, tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh và cải thiện hiệu suất.
  • Phát hiện các gian lận và rủi ro: phát hiện các hoạt động gian lận và rủi ro trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế,… xác định các mẫu hình bất thường, cảnh báo cho các cơ quan có thẩm quyền và ngăn chặn các thiệt hại.
  • Tăng cường khách hàng: giúp tăng cường khách hàng bằng cách phân tích hành vi, nhu cầu và sở thích của khách hàng để cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm tùy biến. Nâng cao sự hài lòng, trung thành và giá trị trọn đời của khách hàng.
  • Nâng cao chất lượng và hiệu quả: nâng cao chất lượng và hiệu quả của các quy trình, sản phẩm và dịch vụ bằng cách phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chúng. Tìm ra các nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề, đề xuất các giải pháp và theo dõi kết quả.

Vai trò của khai phá dữ liệu

4. Các phương pháp khai thác dữ liệu

Phương pháp khai phá dữ liệu là các kỹ thuật được sử dụng để tìm kiếm các mẫu hình và thông tin có ý nghĩa trong dữ liệu.

Một số phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến là:

  • Phân loại (Classification): Là phương pháp dự báo, cho phép phân loại một đối tượng vào một hoặc một số lớp cho trước. Ví dụ, phân loại email là rác hay không rác, phân loại khách hàng là tiềm năng hay không tiềm năng,…
  • Hồi qui (Regression): Khám phá chức năng học dự đoán, ánh xạ một mục dữ liệu thành biến dự đoán giá trị thực. Ví dụ, hồi qui tuyến tính để dự đoán giá nhà, hồi qui logistic để dự đoán xác suất xảy ra sự kiện,…
  • Phân nhóm (Clustering): Một nhiệm vụ mô tả phổ biến trong đó người ta tìm cách xác định một tập hợp hữu hạn các cụm để mô tả dữ liệu. Ví dụ, phân nhóm khách hàng theo sở thích, phân nhóm sản phẩm theo đặc tính,…
  • Luật kết hợp (Association rule): Là phương pháp để xác định các mối quan hệ giữa các biến trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, luật kết hợp trong giỏ hàng để tìm ra các sản phẩm thường được mua cùng nhau, luật kết hợp trong web mining để tìm ra các trang web thường được truy cập cùng nhau,…
  • Phát hiện bất thường (Anomaly detection): Là phương pháp để nhận diện các mục dữ liệu bất thường hoặc khác biệt so với mẫu chung. Ví dụ, phát hiện gian lận thẻ tín dụng, phát hiện xâm nhập mạng, phát hiện bệnh lý y tế,…

Các phương pháp khai thác dữ liệu

5. Các công cụ hỗ trợ khai phá dữ liệu phổ biến

Công cụ hỗ trợ khai phá dữ liệu là các phần mềm hoặc nền tảng được thiết kế để giúp người dùng thực hiện các kỹ thuật khai phá dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả. Một số công cụ hỗ trợ khai phá dữ liệu phổ biến là:

RapidMiner

Đây là công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu, được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu viết mã để vận hành.

RapidMiner có các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm,…

  • Ưu điểm: giao diện đồ họa trực quan, dễ sử dụng, không cần viết mã, có thể kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau,…
  • Nhược điểm: giới hạn về số lượng dữ liệu và số lượng thuật toán trong phiên bản miễn phí; có thể gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu lớn,…

RapidMiner

Weka

Weka bao gồm nhiều thuật toán máy học và công cụ tiền xử lý và hậu xử lý dữ liệu. Được sử dụng cho nhiều loại ứng dụng bao gồm kinh doanh, thương mại, đào tạo, giáo dục, nghiên cứu, phát triển ứng dụng,…

  • Ưu điểm: có mã nguồn mở miễn phí, chạy trên nhiều hệ điều hành; Tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như Java, Python, R; Xử lý dữ liệu dạng bảng, văn bản, hình ảnh.
  • Nhược điểm: giao diện khó sử dụng, có thể gặp vấn đề về hiệu suất và bộ nhớ khi xử lý dữ liệu lớn.

Weka

KNIME

KNIME cho phép người dùng tạo ra các quy trình khai thác dữ liệu bằng cách kéo và thả các nút từ một thư viện; nó hỗ trợ nhiều loại dữ liệu như bảng tính, văn bản, XML, JSON, SQL, NoSQL,…

  • Ưu điểm: có mã nguồn mở miễn phí, giao diện đồ họa trực quan dễ sử dụng; Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, có thể mở rộng chức năng bằng cách cài đặt các tiện ích mở rộng.
  • Nhược điểm: có thể gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu lớn, không tương thích với một số hệ điều hành, yêu cầu kiến thức về Java để tùy chỉnh các thành phần.

KNIME

Orange

Là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được viết bằng Python cung cấp một giao diện đồ họa cho phép người dùng tạo ra các quy trình khai thác dữ liệu bằng cách kết nối các thành phần có sẵn.

  • Ưu điểm: có mã nguồn mở miễn phí, giao diện đồ họa trực quan dễ sử dụng; Có thể xử lý dữ liệu dạng bảng, văn bản, hình ảnh,…
  • Nhược điểm: có thể gặp vấn đề về hiệu suất và bộ nhớ khi xử lý dữ liệu lớn, yêu cầu kiến thức về Python để tùy chỉnh các thành phần.

Orange

>>> Xem thêm: Big data là gì? Ứng dụng đối với doanh nghiệp

Hotline : 0869.01.60.60